Earnings Management Prediction Using Neural Networks and Decision Tree in TSE
Message:
Abstract:

The main goal of this research is to accurately analyze the profit management using the neural networks and decision tree and comparing them with the linear models. For this purpose eleven variables effecting the earnings management as independent variables and discretionary accruals as a dependent variable have been used. In this research 55 companies from 2006 through 2009 were analyzed in a seasonal way. Regression Panel Method of linear model and Generalized Feed Forward network and CART were used through neural network and decision tree were used. The results of the research indicated that the neural network method and decision tree in the prediction of earnings management compared to the more precise linear methods and have a lower level of error. Meanwhile, earnings management with prior discretionary accruals and performance threshold and the firm performance, size, earnings persistence in both methods has the highest connection.

Language:
Persian
Published:
The Iranian Accounting and Auditing Review, Volume:19 Issue: 68, 2012
Page:
31
magiran.com/p1071678  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!