جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه
تکرار جستجوی کلیدواژه whale optimization algorithm در نشریات گروه علوم انسانی
whale optimization algorithm
در نشریات گروه حسابداری
تکرار جستجوی کلیدواژه whale optimization algorithm در مقالات مجلات علمی
-
امروزه کسب و کارها برای بقا ، به مدیریت صحیح منابع و مصارف خود نیازمندند، در عرصه رقابتی انعطاف پذیری شرکت ها به شدت کاهش یافته و این عامل موجب شده که آنها در شرایط اقتصادی مختلف توانایی عکس العمل صحیح و مناسب را نداشته و با خطر ورشکستگی روبرو شوند. پیش بینی ورشکستگی شرکت ها از موضوعات مهمی است که به موفقیت و تداوم شرکتها کمک شایانی می کند.هدف این پژوهش طراحی و تبیین الگوی پیش بینی ورشکستگی شرکت ها با استفاده از مدل یادگیری عمیق بهینه شده با الگوریتم فراابتکاری نهنگ می باشد.مدل یاد شده روی داده های 328 نمونه از شرکتهای بورسی شامل 246 شرکت سالم و 82 شرکت ورشکسته در بازه زمانی 1395تا1400پیاده سازی شده است . نسبت های مالی، متغیر های مستقل این پژوهش می باشند که با استفاده از الگوریتم فرااکتشافی نهنگ بهینه شده و به عنوان یکی از مدل های هوش مصنوعی استخراج شده است .نتایج نشان داد ،نسبتهای سودعملیاتی به جمع دارایی ها ، وجه نقد به فروش خالص، وجه نقد به جمع دارایی ها، وجه نقد به بدهی جاری، بدهی جاری به جمع دارایی ها موثرترین متغیرها در تعیین ورشکستگی بوده اند و در تمامی معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی ، تابع برازش و ناحیه تحت منحنی ROC الگوریتم نهنگ در مقایسه با الگوریتم ازدحام ذرات کارایی بهتری را ارائه کرد.کلید واژگان: پیش بینی ورشکستگی، نسبتهای مالی، یادگیری عمیق، الگوریتم بهینه سازی نهنگToday, businesses need to properly manage their resources and expenses in order to survive, in the competitive arena, the flexibility of companies has decreased drastically and this factor has caused them to not have the ability to react correctly and appropriately in different economic conditions and with the risk of bankruptcy. to face Predicting the bankruptcy of companies is one of the important topics that contribute to the success and continuity of companies. The purpose of this research is to design and explain the model of predicting the bankruptcy of companies using a deep learning model optimized with the whale meta-heuristic algorithm. It has been implemented on the data of 328 examples of listed companies including 246 healthy companies and 82 bankrupt companies in the period of 2016-2021. The financial ratios are the independent variables of this research, which were optimized using the whale meta-heuristic algorithm and extracted as one of the artificial intelligence models. The results showed that the ratios of operating profit to total assets, cash to net sales, Cash to total assets, cash to current liabilities, current liabilities to total assets have been the most effective variables in determining bankruptcy and in all evaluation criteria of classification models, fit function and area under the ROC curve of the whale algorithm compared to the swarm algorithm. The particles provided better performance.Keywords: Bankruptcy Prediction, Financial Ratios, Deep Learning, Whale Optimization Algorithm
-
International Journal of Finance and Managerial Accounting, Volume:8 Issue: 28, Winter 2023, PP 185 -216The stock market involves risks and returns that, if forecasted correctly, can lead to profitability, and for this forecasting, appropriate methods are needed. It is affected by various parameters and needs a way to identify these parameters well and have a dynamic nature. The main goal of this article is forecasting Tehran Price Index (TEPIX) by using hybrid Artificial Neural Network (ANN) based on Genetic Algorithm (GA), Harmony Search (HS) particle Swarm Optimization algorithm (PSO) Moth Flame Optimization (MFO) and Whale Optimization algorithms. GA is used as feature selection. So, PSO, HS MFO and WOA are used to determine the number of input and hidden layers. We use the daily values of the stock price index of the Tehran Stock Exchange from 2013 to 2018 in order to forecasting price and test it. The accuracy of ANN, hybrid Artificial Neural Network with HS, PSO MFO and WOA is evaluated based on different loss functions such as MSE, MAE and etc. the results show that the predictability of Meta-heuristic algorithms in testing period is higher than normal ANN. Also, the predictability of hybrid WOA is higher than hybrid PSO and HS algorithms and MFO.Keywords: Whale Optimization Algorithm, Genetic algorithm, Harmony Search, Particle Swarm Optimization Algorithm, Moth Flame Optimization Algorithm
نکته
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.