20.500.12556/DKUM-69115 Financial distress prediction of Iranian companies using data minig techniques Predvidevanje finančnih pretresov v iranskih podjetjih z uporabo rudarjenja podatkov Decision-making problems in the area of financial status evaluation are considered very important. Making incorrect decisions in firms is very likely to cause financial crises and distress. Predicting financial distress of factories and manufacturing companies is the desire of managers and investors, auditors, financial analysts, governmental officials, employees. Therefore, the current study aims to predict financial distress of Iranian Companies. The current study applies support vector data description (SVDD) to the financial distress prediction problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, we use a grid-search technique using 3-fold cross-validation to find out the optimal parameter values of kernel function of SVDD. To evaluate the prediction accuracy of SVDD, we compare its performance with fuzzy c-means (FCM).The experiment results show that SVDD outperforms the other method in years before financial distress occurrence. The data used in this research were obtained from Iran Stock Market and Accounting Research Database. According to the data between 2000 and 2009, 70 pairs of companies listed in Tehran Stock Exchange are selected as initial data set. Odločanje na področju evaluacije finančnega statusa podjetij so zelo pomembne: napačne odločitve zelo verjetno povzročijo pretres in finančno krizo podjetja. Predvidevanje finančnih kriz in pretresov v proizvodnih podjetjih je pomembno za manager­je, investitorje, revizorje, finančne analitike, državne uradnike in zaposlene. Cilj tega članka je analizirati predvidevanje finanč­nih pretresov v iranskih podjetjih. Naša študija uporablja metodo SVDD (Support Vector Data Description) za predvidevanje finančnih pretresov in predlaga nov bolj stabilen model predvidevanja z večjo močjo razlage. V ta namen smo uporabili tehni­ko preiskovanja mreže in uporabili 3-kratno prečno validacijo, da smo poiskali parametre jedrne funkcije SVDD. Da bi ocenili natančnost predvidevanja SVDD, smo jo primerjali z metodo FCM (fuzzy c-means). Rezultati eksperimenta so pokazali, da je SVDD uspešnejša od drugih metod v letih pred pojavam finančnega pretresa. Podatke, ki smo jih uporabili v naši študiji, smo dobili s teheranske borze in baze podatkov računovodskih raziskav. V skladu s podatki iz obdobja 2000 in 2009 smo izbrali 70 parov družb, ki so bile uvrščene na teheransko borzo. financial distress prediction Support vector data description Fuzzy c-mean Iran podjetja poslovne finance finančno poslovanje odločanje planiranje true true true Angleški jezik Slovenski jezik Znanstveno delo 2017-11-30 09:34:21 2017-11-30 09:36:03 2022-08-01 16:54:37 2019-07-11 17:21:26 2013 0 0 str. 20-28 št. 1 Letn. 46 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1318-5454 005.511:658.14/.17(55) 610909 269481728 10.2478/orga-2013-0003 1318-5454 URN:SI:UM:DK:UJJUSDPE Organizacija_2013_Moradi_et_al._Financial_Distress_Prediction_of_Iranian_Companies_Using_Data_Mining_Techniques.pdf Organizacija_2013_Moradi_et_al._Financial_Distress_Prediction_of_Iranian_Companies_Using_Data_Mining_Techniques.pdf 1 95F1E9FCD96D893D2673511583DC6A0C 13bbd47cad547d49ec19122f4b0248b3dc31b996c2bce4b3ead30f048f91dd8d 8839b719-7c0f-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/bde7ecec-e80d-403d-b504-917ecc6947d9 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=120645 http://www.degruyter.com/view/j/orga.2013.46.issue-1/orga-2013-0003/orga-2013-0003.xml 1 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=120646 Fakulteta za organizacijske vede Organizacija 0 0 0