دوره 33، شماره 1 - ( بهار 1399 )                   دوره33 شماره 1 صفحات 170-133 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Jandaghi G, Saranj A, Rajaei R, Qhasemi A, Tehrani R. Evaluating Credit Risk Based on Combined Model of Neural Network of Pattern Recognition and Ants’ Colony Algorithm. JMDP 2020; 33 (1) :133-170
URL: http://jmdp.ir/article-1-3688-fa.html
جندقی غلامرضا، سارنج علیرضا، رجائی رضا، قاسمی احمدرضا، تهرانی رضا. ارزیابی ریسک اعتباری با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی بازشناسی الگو و الگوریتم مورچگان. فرایند مدیریت و توسعه. 1399; 33 (1) :133-170

URL: http://jmdp.ir/article-1-3688-fa.html


1- استاد دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران
2- استادیار دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران ، alisaranj@ut.ac.ir
3- دانشجوی دکتری، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران
4- . استادیار دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران
5- hستاد گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده:   (5351 مشاهده)
میزان قابل‌توجه زیان مالی بالقوه ناشی از بازپرداخت نکردن تعهدهای وام‌گیرندگان است، و توسعه و بهبود روش‌های اندازه‌گیری ریسک اعتباری برای کاهش زیان مالی ناشی از نکول وام‌گیرندگان به موضوعی اجتناب‏ ناپذیر در ادبیات مالی تبدیل شده است. هدف مدل‌های پیش‌بینی ورشکستگی، برآورد احتمال نکول شرکت یا شخص در یک دوره زمانی است. در پژوهش حاضر، از داده‌های شرکت‌های حاضر در بورس اوراق بهادار تهران و فرابورس در سال‌های 1395-1370 استفاده می‏ شود و با نمونه‌ای از ۲۱۸ شرکت، الگوریتم کلونی مورچگان برای تعیین موثرترین عوامل ریسک اعتباری و روش شبکه عصبی بازشناسی الگو برای طبقه‌بندی و ارزیابی میزان دقت پیش‌بینی ورشکستگی استفاده می ‏شود. نسبت‌هایی شامل سود قبل از بهره و مالیات به فروش کل، کل حقوق صاحبان سهام به کل بدهی، نسبت جاری، نسبت وجه نقد، و نسبت حقوق صاحبان سهام به دارایی کل به عنوان موثرترین عوامل شناسایی می شوند. مدل نهایی قادر به پیش‌بینی وضعیت اعتباری شرکت‌ها، با دقت بالاتری نسبت به متوسط دقت مدل‌های متداول موجود با استفاده از داده‌های سال قبل، دو سال قبل، و سه سال قبل از سال هدف برآورد است. 
متن کامل [PDF 1092 kb]   (1356 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي | موضوع مقاله: مدیرت دولتی
دریافت: 1398/7/15 | پذیرش: 1399/1/21 | انتشار الکترونیک: 1399/7/22

فهرست منابع
1. Alaka, H. A., Oyedele, L. O., Owolabi, H. A., Kumar, V., Ajayi, S. O., Akinade, O. O., & Bilal, M. (2018). Systematic Review of Bankruptcy Prediction Models: Towards a Framework for Tool Selection. Expert Systems with Applications, 94(1), 164-184. [DOI:10.1016/j.eswa.2017.10.040]
2. Antunes, F., Ribeiro, B., & Pereira, F. (2017). Probabilistic Modeling and Visualization for Bankruptcy Prediction. Applied Soft Computing, 60(1), 831-843. [DOI:10.1016/j.asoc.2017.06.043]
3. Arieshanti, I., Purwananto, Y., Ramadhani, A., Nuha, M. U., & Ulinnuha, N. (2013). Comparative Study of Bankruptcy Prediction Models. Telkomnika, 11(3), 591-596. [DOI:10.12928/telkomnika.v11i3.1143]
4. Barboza, F., Kimura, H., & Altman, E. (2017). Machine Learning Models and Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 83(1), 405-417. [DOI:10.1016/j.eswa.2017.04.006]
5. Berg, D. (2007). Bankruptcy Prediction by Generalized Additive Models. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 23(2), 129-143.‌ [DOI:10.1002/asmb.658]
6. Boratyńska, K., & Grzegorzewska, E. (2018). Bankruptcy Prediction in the Agribusiness Sector: Lessons from Quantitative and Qualitative Approaches. Journal of Business Research, 89(1), 175-181. [DOI:10.1016/j.jbusres.2018.01.028]
7. Chen, H.-L., Yang, B., Wang, G., Liu, J., Xu, X., Wang, S.-J., & Liu, D.-Y. (2011). A Novel Bankruptcy Prediction Model Based on an Adaptive Fuzzy k-Nearest Neighbor Method. Knowledge-Based Systems, 24(8), 1348-1359. [DOI:10.1016/j.knosys.2011.06.008]
8. Chen, Z., Chen, W., & Shi, Y. (2020). Ensemble Learning with Label Proportions for Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 146. [DOI:10.1016/j.eswa.2019.113155]
9. Cho, S., Hong, H., & Ha, B. C. (2010). A Hybrid Approach Based on the Combination of Variable Selection Using Decision Trees and Case-Based Reasoning Using the Mahalanobis Distance: For Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 37(4), 3482-3488. ‌ [DOI:10.1016/j.eswa.2009.10.040]
10. Chou, C.-H., Hsieh, S.-C., & Qiu, C.-J. (2017). Hybrid Genetic Algorithm and Fuzzy Clustering for Bankruptcy Prediction. Applied Soft Computing, 56(1), 298-316. [DOI:10.1016/j.asoc.2017.03.014]
11. De Andrés, J., Landajo, M., & Lorca, P. (2012). Bankruptcy Prediction Models Based on Multinorm Analysis: An Alternative to Accounting Ratios. Knowledge-Based Systems, 30(1), 67-77. [DOI:10.1016/j.knosys.2011.11.005]
12. Divsalar, M., Firouzabadi, A. K., Sadeghi, M., Behrooz, A. H., & Alavi, A. H. (2011). Towards the Prediction of Business Failure via Computational Intelligence Techniques. Expert Systems, 28(3), 209-226. [DOI:10.1111/j.1468-0394.2011.00580.x]
13. Djebali, N., & Zaghdoudi, K. (2020). Threshold Effects of Liquidity Risk and Credit Risk on Bank Stability in the MENA Region. Journal of Policy Modeling. In press Du Jardin, P. (2015). Bankruptcy Prediction Using Terminal Failure Processes. European Journal of Operational Research, 242(1), 286-303. ‌ [DOI:10.1016/j.jpolmod.2020.01.013]
14. Du Jardin, P. (2016). A Two-Stage Classification Technique for Bankruptcy Prediction. European Journal of Operational Research, 254(1), 236-252. [DOI:10.1016/j.ejor.2016.03.008]
15. Du Jardin, P., & Séverin, E. (2012). Forecasting Financial Failure Using a Kohonen Map: A Comparative Study to Improve Model Stability over Time. European Journal of Operational Research, 221(2), 378-396. [DOI:10.1016/j.ejor.2012.04.006]
16. Estévez, P. G., & Carballo, A. (2015). Qualitative Judgement in Public Credit Ratings: A Proposed Supporting Approach Using Self-Organising Maps (SOMs). Cuadernos de Economía, 38(108), 181-190. [DOI:10.1016/j.cesjef.2015.07.003]
17. Fanelli, V., & Maddalena, L. (2020). A Nonlinear Dynamic Model for Credit Risk Contagion. Mathematics and Computers in Simulation, 174(1), 45-58. [DOI:10.1016/j.matcom.2020.02.010]
18. Fernandes, G. B., & Artes, R. (2016). Spatial Dependence in Credit Risk and Its Improvement in Credit Scoring. European Journal of Operational Research, 249(2), 517-524. [DOI:10.1016/j.ejor.2015.07.013]
19. Gepp, A., & Kumar, K. (2008). The Role of Survival Analysis in Financial Distress Prediction. International Research Journal of Finance and Economics, 16(16), 13-34.
20. García, V., Marqués, A. I., & Sánchez, J. S. (2019). Exploring the Synergetic Effects of Sample Types on the Performance of Ensembles for Credit Risk and Corporate Bankruptcy Prediction. Information Fusion, 47(1), 88-101. [DOI:10.1016/j.inffus.2018.07.004]
21. Gordini, N. (2014). A Genetic Algorithm Approach for SMEs Bankruptcy Prediction: Empirical Evidence from Italy. Expert Systems with Applications, 41(14), 6433-6445. [DOI:10.1016/j.eswa.2014.04.026]
22. Grunert, J., Norden, L., & Weber, M. (2005). The Role of Non-Financial Factors in Internal Credit Ratings. Journal of Banking & Finance, 29(2), 509-531. [DOI:10.1016/j.jbankfin.2004.05.017]
23. He, Y., Xu, Z., & Gu, J. (2016). An Approach to Group Decision Making with Hesitant Information and Its Application in Credit Risk Evaluation of Enterprises. Applied Soft Computing, 43(1), 159-169. [DOI:10.1016/j.asoc.2016.02.010]
24. Huang, X., Liu, X., & Ren, Y. (2018). Enterprise Credit Risk Evaluation Based on Neural Network Algorithm. Cognitive Systems Research, 52(1), 317-324. [DOI:10.1016/j.cogsys.2018.07.023]
25. Jabeur, S. B. (2017). Bankruptcy Prediction Using Partial Least Squares Logistic Regression. Journal of Retailing and Consumer Services, 36(1), 197-202. [DOI:10.1016/j.jretconser.2017.02.005]
26. Jeong, C., Min, J. H., & Kim, M. S. (2012). A Tuning Method for the Architecture of Neural Network Models Incorporating GAM and GA As Applied To Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 39(3), 3650-3658. [DOI:10.1016/j.eswa.2011.09.056]
27. Kim, M. J., & Kang, D. K. (2010). Ensemble with Neural Networks for Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 37(4), 3373-3379. [DOI:10.1016/j.eswa.2009.10.012]
28. Kim, H.-J., Jo, N.-O., & Shin, K.-S. (2016). Optimization of Cluster-Based Evolutionary Undersampling for the Artificial Neural Networks in Corporate Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 59(1), 226-234. [DOI:10.1016/j.eswa.2016.04.027]
29. Liang, D., Lu, C.-C., Tsai, C.-F., & Shih, G.-A. (2016). Financial Ratios and Corporate Governance Indicators in Bankruptcy Prediction: A Comprehensive Study. European Journal of Operational Research, 252(2), 561-572. [DOI:10.1016/j.ejor.2016.01.012]
30. Liu, C., Xie, J., Zhao, Q., Xie, Q., & Liu, C. (2019). Novel Evolutionary Multi-Objective Soft Subspace Clustering Algorithm for Credit Risk Assessment. Expert Systems with Applications, 138. [DOI:10.1016/j.eswa.2019.112827]
31. Lyandres, E., & Zhdanov, A. (2013). Investment Opportunities and Bankruptcy Prediction. Journal of Financial Markets, 16(3), 439-476. [DOI:10.1016/j.finmar.2012.10.003]
32. Mai, F., Tian, S., Lee, C., & Ma, L. (2019). Deep Learning Models for Bankruptcy Prediction Using Textual Disclosures. European Journal of Operational Research, 274(2), 743-758. [DOI:10.1016/j.ejor.2018.10.024]
33. Nam, J. H., & Jinn, T. (2000). Bankruptcy Prediction: Evidence from Korean Listed Companies During the IMF Crisis. Journal of International Financial Management & Accounting, 11(3), 178-197.‌ [DOI:10.1111/1467-646X.00061]
34. Piramuthu, S. (1999). Financial Credit-Risk Evaluation with Neural and Neurofuzzy Systems. European Journal of Operational Research, 112(2), 310-321. [DOI:10.1016/S0377-2217(97)00398-6]
35. Pompe, P. P., & Bilderbeek, J. (2005). Bankruptcy Prediction: The Influence of the Year Prior to Failure Selected for Model Building and the Effects in a Period of Economic Decline. Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management: International Journal, 13(2), 95-112. [DOI:10.1002/isaf.259]
36. Psillaki, M., Tsolas, I. E., & Margaritis, D. (2010). Evaluation of Credit Risk Based on Firm Performance. European Journal of Operational Research, 201(3), 873-881. [DOI:10.1016/j.ejor.2009.03.032]
37. Qu, Y., Quan, P., Lei, M., & Shi, Y. (2019). Review of Bankruptcy Prediction Using Machine Learning and Deep Learning Techniques. Procedia Computer Science, 162(1), 895-899. [DOI:10.1016/j.procs.2019.12.065]
38. Shi, Y., & Li, X. (2019). A Bibliometric Study on Intelligent Techniques of Bankruptcy Prediction for Corporate Firms. Heliyon, 5(12), 1-12. [DOI:10.1016/j.heliyon.2019.e02997]
39. Shie, F. S., Chen, M. Y., & Liu, Y. S. (2012). Prediction of Corporate Financial Distress: An Application of the America Banking Industry. Neural Computing and Applications, 21(7), 1687-1696. ‌ [DOI:10.1007/s00521-011-0765-5]
40. Sironi, A., & Resti, A. (2007). Risk Management and Shareholders' Value in Banking: From Risk Measurement Models to Capital Allocation Policies (Vol. 417): John Wiley & Sons.
41. Soares, J. O., Pina, J., Ribeiro, M., & Lopes, M. C. (2011). Quantitative VS. Qualitative Criteria for Credit Risk Assessment. Frontiers in Finance and Economics, 8(1), 69-87.
42. Son, H., Hyun, C., Phan, D., & Hwang, H. J. (2019). Data Analytic Approach for Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 138. [DOI:10.1016/j.eswa.2019.07.033]
43. Sousa, M. R., Gama, J., & Brandão, E. (2016). A New Dynamic Modeling Framework for Credit Risk Assessment. Expert Systems with Applications, 45(1), 341-351. [DOI:10.1016/j.eswa.2015.09.055]
44. Tobback, E., Bellotti, T., Moeyersoms, J., Stankova, M., & Martens, D. (2017). Bankruptcy Prediction for SMEs Using Relational Data. Decision Support Systems, 102(1), 69-81. [DOI:10.1016/j.dss.2017.07.004]
45. Tsai, C. F., & Hsu, Y. F. (2013). A Meta-Learning Framework for Bankruptcy Prediction. Journal of Forecasting, 32(2), 167-179. [DOI:10.1002/for.1264]
46. Tsai, C.-F., Hsu, Y.-F., & Yen, D. C. (2014). A Comparative Study of Classifier Ensembles for Bankruptcy Prediction. Applied Soft Computing, 24(1), 977-984. [DOI:10.1016/j.asoc.2014.08.047]
47. Veganzones, D., & Séverin, E. (2018). An Investigation of Bankruptcy Prediction in Imbalanced Datasets. Decision Support Systems, 112(1), 111-124. [DOI:10.1016/j.dss.2018.06.011]
48. Virág, M., & Nyitrai, T. (2014). Is There a Trade-Off Between the Predictive Power and the Interpretability of Bankruptcy Models? The Case of the First Hungarian Bankruptcy Prediction Model. Acta Oeconomica, 64(4), 419-440. [DOI:10.1556/aoecon.64.2014.4.2]
49. Volkov, A., Benoit, D. F., & Van den Poel, D. (2017). Incorporating Sequential Information in Bankruptcy Prediction with Predictors Based on Markov for Discrimination. Decision Support Systems, 98(1), 59-68. [DOI:10.1016/j.dss.2017.04.008]
50. Wang, M., Chen, H., Li, H., Cai, Z., Zhao, X., Tong, C., ... Xu, X. (2017). Grey Wolf Optimization Evolving Kernel Extreme Learning Machine: Application to Bankruptcy Prediction. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 63(1), 54-68. [DOI:10.1016/j.engappai.2017.05.003]
51. Xiong, T., Wang, S., Mayers, A., & Monga, E. (2013). Personal Bankruptcy Prediction by Mining Credit Card Data. Expert Systems with Applications, 40(2), 665-676. [DOI:10.1016/j.eswa.2012.07.072]
52. Yang, Z., You, W., & Ji, G. (2011). Using Partial Least Squares and Support Vector Machines for Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 38(7), 8336-8342. ‌ [DOI:10.1016/j.eswa.2011.01.021]
53. Yoon, J. S., & Kwon, Y. S. (2010). A Practical Approach to Bankruptcy Prediction for Small Businesses: Substituting the Unavailable Financial Data for Credit Card Sales Information. Expert Systems with Applications, 37(5), 3624-3629. ‌ [DOI:10.1016/j.eswa.2009.10.029]
54. Zhou, L., Lai, K. K., & Yen, J. (2012). Empirical Models Based on Features Ranking Techniques for Corporate Financial Distress Prediction. Computers & Mathematics with Applications, 64(8), 2484-2496. [DOI:10.1016/j.camwa.2012.06.003]
55. Zhou, L., Lai, K. K., & Yen, J. (2014). Bankruptcy Prediction Using SVM Models with a New Approach To Combine Features Selection and Parameter Optimisation. International Journal of Systems Science, 45(3), 241-253. [DOI:10.1080/00207721.2012.720293]
56. Zięba, M., Tomczak, S. K., & Tomczak, J. M. (2016). Ensemble Boosted Trees with Synthetic Features Generation in Application to Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 58(1), 93-101. [DOI:10.1016/j.eswa.2016.04.001]
57. Zoričák, M., Gnip, P., Drotár, P., & Gazda, V. (2020). Bankruptcy Prediction for Small-and Medium-Sized Companies Using Severely Imbalanced Datasets. Economic Modelling, 84(1), 165-176. [DOI:10.1016/j.econmod.2019.04.003]
58. خلیلی، جواد، و علی‌نژاد، علیرضا (1395). ارزیابی عملکرد واحدهای تصمیم‌‌گیرنده با استفاده از تحلیل پوششی داده‌های پنجره‌ای و درخت تصمیم. نشریه فرایند مدیریت و توسعه، 29(4)، 44-21.
59. ظهری، مهدی، و افشارکاظمی، محمدعلی (1391). طراحی مدل پیش‌‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها به وسیله شبکه‌‌های عصبی فازی (مطالعه موردی: شرکت‌‌های بورس اوراق بهادار تهران). مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، 4(13)، 72-51.
60. قره‌‌پاشا، اکرم؛ عالی، صمد؛ بافنده‌زنده، علیرضا، و ایران‌زاده، سلیمان (1397). وفاداری مشتریان به خدمات بانک‌داری برخط. نشریه فرایند مدیریت و توسعه، 32(2)، 60-31.
61. محسنی، رضا، و رحیمیان، سمیرا (1397). بررسی عوامل موثر بر ورشکستگی با بهره‌گیری از کارایی به عنوان یک متغیر پیش‌بینی‌‌کننده مبتنی بر رهیافت پنل دیتا لاجیت. اقتصاد مقداری، 15(2)، 130-111.
62. منصور، جهانگیر (1399). قانون تجارت. انتشارات دیدآور.
63. ناظمی اردکانی، مهدی (1394). بررسی تاثیر حاکمیت شرکتی و محافظه‌کاری بر توان پیش‌بینی مدل‌های ورشکستگی مبتنی بر شبکه‌های عصبی. پژوهش‌‌های تجربی حسابداری، 5(4)، 132-113.

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به فرایند مدیریت و توسعه می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Management and Development Process

Designed & Developed by : Yektaweb