پیش‌بینی ورشکستگی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و مقایسه آن با مدل تحلیل ممیز چندگانه آلتمن

Abstract

با توجه به نگرانی های منطقی سرمایه گذاران از بازگشت اصل و سود سرمایه‌شان و پیامدها و هزینه‌هایی که وقوع ورشکستگی برای شرکت‌ها و اقتصاد کشور و سایر افراد و نهادها می‌تواند ایجاد نماید. در صورتی‌که بتوان از طریق مدلی احتمال وقوع ورشکستگی شرکت‌ها را پیش‌بینی نمود و پس از آن با علت‌یابی و استفاده از روش‌های حل مسئله به اصلاح امور شرکت‌ها پرداخت می توان از به هدر رفتن ثروت در قالب سرمایه‌های فیزیکی و انسانی و آثار آن جلوگیری به عمل آورد. علاوه بر این چنین مدلی می‌تواند راهنمای خوبی برای تصمیم گیرندگانی همچون شرکت‌های سرمایه‌گذاری، بانک‌ها و دولت باشد. با توجه به توانایی‌ها و کاربردهای شبکه‌های عصبی مصنوعی و ناشناخته بودن این توانایی ها در بازارهای مالی ایران تحقیق حاضر در جهت ایجاد مدلی برای پیش‌بینی ورشکستگی انجام شده است. جامعه مورد مطالعه در این تحقیق عبارت است از شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران و نمونه مورد بررسی بر اساس نمونه گیری خوشه‌ای صورت گرفته است، بدین صورت که ابتدا بر اساس نمونه گیری تصادفی ساده صنایع کاشی و سرامیک و سایر کانی غیر فلزی، غذایی، نساجی، لاستیک و پلاستیک، قطعات خودرو انتخاب شده و سپس نمونه مورد استفاده برای دوره 5 ساله 1383-1379 بر اساس طبقه بندی استخراج شده است. برای تجزیه و تحلیل داده‌ها که همان اطلاعات استخراج شده از صورت‌های مالی شرکت‌های نمونه است از نرم افزار EXCEL استفاده شده است. به این ترتیب که ابتدا نسبت‌های مالی مربوط به هر مدل بدست آمد سپس مدل آلتمن بر مبنای نسبت‌ها و ضرایب‌شان محاسبه شد و برای تدوین مدل شبکه عصبی نیز از نرم افزار Neuro soulation استفاده شده است و سپس نتایج هر دو مدل بر اساس آزمون نشانه‌‌ای ویلکاکسون، آزمون علامت مورد مقایسه قرار گرفته است نتایج بدست آمده از مدل شبکه‌های عصبی مصنوعی، نشان می‌دهد که این مدل از توانایی بالایی در پیش بینی ورشکستگی برخوردار است و می توان بااطمینان بالایی از آن استفاده کرد البته توجه به این امر ضروری است که ارائه اظهار نظر در مورد ورشکستگی یک شرکت با استفاده از هر روشی فقط بیان کننده هشداری در موردوضعیت آتی شرکت است و نه تایید کننده قطعی ور شکستگی آن. در این تحقیق نتایج حاصل از مدل شبکه عصبی مصنوعی با نتایج حاصل از مدل تحلیل ممیز چند گانه آلتمن مورد مقایسه قرار گرفت و با رد فرضیه Hs در هر دو فرضیه آماری می توان بیان کرد که: 1-مدل برگرفته از شبکه عصبی مصنوعی و تحلیل ممیز چندگانه آلتمن ابزارهای مناسبی جهت پیش بینی ور شکستگی شرکت ها هستند 2-دقت کلی پیش بینی مدل شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی ورشکستگی از تحلیل ممیز چند گانه آلتمن بیشتر است