Financial Intelligence in Prediction of Firm's Creditworthiness Risk, Evidence from Support Vector Machine Approach
Author(s):
Abstract:
The present investigation sets out to study the financial intelligence, as a combination of different indexes and financial ratios considered in predicting the credit worthiness risk, of the admitted companies in Tehran Stock Market. To this aim, data collected from 115 admitted companies to Tehran Stock Market has been analyzed within the period spanning between 2009 and 2014. This is done via logistic regression models and support vector machine. The findings of the present study indicated that the financial intelligence is able to predict solvency risk, and profitability risk. However, no evidence was found to indicate the prediction power of productivity risk. In the end, it was concluded that financial intelligence has the capability of predicting credit worthiness risk.
Language:
Persian
Published:
Accounting Research, Volume:8 Issue: 30, 2016
Pages:
102 to 125
magiran.com/p1560805
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 1,390,000ريال 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 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!