Forecasting EPS o with Hybrid Genetic algorithm, particle swarm optimization and Neural networks
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Forecasting earnings per share (EPS) are among the most important and crucial tasks for both outside investors and internal managers. The focus of most articles in literature is forecasting EPS with linear methods. Researchers rarely employ nonlinear models to forecast EPS. However some researchers show that nonlinearities exist in the relation between EPS and its determinants. This finding of nonlinearities provides support for the use of non-linear models in the field of earnings per share.
In this paper, the model based on an Artificial Neural Network (ANN) to predict EPS is proposed. After that, ANN model was optimized by Genetic Algorithm and particle swarm optimization. The Genetic Algorithm and particle swarm optimizations used to select the most relevant input variables because selection of input variables is a key stage in building predictive models,
In this paper, The Genetic Algorithm and particle swarm optimizations used to select the effective variables on the EPS using a sample of 131 companies listed in the Tehran Stock Exchange through for the years 1389_1391.The results reveals that the genetic algorithm and swarm optimization is able to extract the effective variables on the EPS amongst the factors affecting EPS, and also have been caused improve power capabilities and expansion of neural network structure.
Language:
Persian
Published:
Journal of Accounting Knowledge, Volume:8 Issue: 30, 2017
Pages:
7 to 34
magiran.com/p1767868  
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!