Financial bankruptcy prediction using artificial neural network and Firefly algorithms in companies listed in Tehran Stock Exchange
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 55
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNAA-16-8_004
تاریخ نمایه سازی: 16 اردیبهشت 1404
چکیده مقاله:
By anticipating financial turmoil, it is possible to take the necessary precautions before financial distress occurs by managers and investors. This study compares two algorithms for predicting bankruptcy using an Artificial Neural Network (ANN) and Neural network optimized metaheuristic Firefly Algorithm (FA). To run the test, initial values are first set for the network weights and biases. Then, during optimization, the FA algorithm generates a population of different weights and biases. The conversion function used in the output layer is linear, and a non-linear sigmoid function is selected for the middle layer. To conduct this research, the data of ۷۹ companies listed on TSE from ۲۰۱۲ to ۲۰۱۵ were collected and analyzed statistically by backpropagation neural network and FA algorithms. The results show that FA, compared to ANN predicted the companies’ bankruptcy much better. Also, the FA Algorithm maintains a good correlation between bankrupt and non-bankrupt companies, just like real data.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mehdi Heidary
Department of Industrial Management, Firoozkooh branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran
Shokrollah Ziari
Department of Mathematics, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Seyyed Ahmad Shayannia
Department of Industrial Management, Firoozkooh branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran
Alireza Rashidi Komijan
Department of Industrial Engineering, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :