Providing Optimal Model to Predict Bankruptcy Using Invasive Weed Algorithm and Evaluating it's Efficiency Compared to Altmen's Model
Message:
Abstract:

Bankruptcy prediction is a topic which affects all countries economic well being. It is vital for all firms to have an accurate model to predict the bankruptcy by default which can pick up the signs of financial distress on time. Therefore, they need a prediction model which can easily recognize the bankruptcy symptoms. For this purpose, this research provides an optimal model to predict bankruptcy by using invasive weed optimization algorithm. The research sample consists of 112 bankrupt and healthy firms, during 2002 to 2012 in accordance with their size and industry type. To evaluate the efficiency of the model invasive weed algorithm-based compared to Altman’s 𝑍′ model, the forenamed models accuracies were evaluated on appropriate prediction of companies’ bankruptcy. The total accuracy of bankruptcy models based invasive weed algorithm and Altman’s 𝑍′ model equal to 97/32%, 54/46% in the event year, 89/28%, and 48/21% in the year prior to event year, and 74/10% and 32/14% in two years prior to the event year, respectively. The results indicate that the model based on invasive weed algorithm can predict the firms’ bankruptcy by higher accuracy in comparison with Altman’s 𝑧′ model

Language:
Persian
Published:
Accounting Research, Volume:11 Issue: 43, 2019
Pages:
41 to 54
magiran.com/p2055325  
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!