تبیین الگوی پیش بینی مدیریت سود با استفاده از ترکیب روش های یادگیری ماشین

شناخت مدیریت سود برای استفاده کنندگان از اطلاعات حسابداری به دلیل ارزیابی عملکرد، پیش بینی سودآوری و تعیین ارزش واقعی شرکت بسیار حائز اهمیت است. هدف از این پژوهش ارائه مدلی جهت تشخیص مدیریت سود اقلام تعهدی و مدیریت سود واقعی از طریق ارزیابی عملکرد با استفاده از روش های یادگیری ماشین از جمله درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، k- نزدیک ترین همسایه، یادگیری عمیق و ترکیب آنها با روش انتخاب ویژگی ریلیف و تحلیل مولفه های اصلی است. برای دستیابی به این هدف، تعداد ۱۸۰ شرکت پذیرفته شده در بورس تهران به عنوان نمونه آماری برای سال‎های ۱۳۸۹ تا ۱۴۰۰ انتخاب گردید. همچنین برای آزمون فرضیه ها از معیارهای میانگین صحت پیش بینی، خطاهای نوع اول و دوم استفاده گردید. یافته های پژوهش بیانگر آن است عملکرد روش های پیش بینی مدیریت سود اقلام تعهدی بر اساس الگوی انتخاب ویژگی مبتنی بر ریلیف نسبت به الگوی انتخاب ویژگی مبتنی بر تحلیل مولفه های اصلی از توانای بهتری برخوردار است. این نتیجه در کلیه روش های پیش بینی مورد تایید قرار گرفت. اما نتایج برتری الگوی انتخاب ویژگی مبتنی بر ریلیف نسبت به الگوی انتخاب ویژگی مبتنی بر تحلیل مولفه های اصلی را در پیش بینی مدیریت سود واقعی نشان نداد. همچنین، یافته ها نشان دادند مدیریت سود اقلام تعهدی را می توان بادقت بالاتری نسبت به مدیریت سود واقعی پیش بینی کرد. نتایج پژوهش می تواند موردتوجه سرمایه گذاران، اعتباردهندگان، تحلیلگران مالی و حسابرسان قرار گیرد. ترکیب روش های یادگیری ماشین، می تواند به شناسایی فعالیت های بالقوه مدیریت سود کمک کند.

کلیدواژه ها:

مدیریت سود اقلام تعهدی ، مدیریت سود واقعی ، پیش بینی مدیریت سود ، یادگیری ماشین ، انتخاب ویژگی