| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Financial distress prediction of Iranian companies using data minig techniques
Avtorji:ID Moradi, Mahdi (Avtor)
ID Salehi, Mahdi (Avtor)
ID Ghorgani, Mohammad Ebrahim (Avtor)
ID Sadoghi Yazdi, Hadi (Avtor)
Datoteke:.pdf Organizacija_2013_Moradi_et_al._Financial_Distress_Prediction_of_Iranian_Companies_Using_Data_Mining_Techniques.pdf (1,10 MB)
MD5: 95F1E9FCD96D893D2673511583DC6A0C
PID: 20.500.12556/dkum/bde7ecec-e80d-403d-b504-917ecc6947d9
 
URL http://www.degruyter.com/view/j/orga.2013.46.issue-1/orga-2013-0003/orga-2013-0003.xml
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis: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.
Ključne besede:financial distress prediction, Support vector data description, Fuzzy c-mean
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2013
Št. strani:str. 20-28
Številčenje:Letn. 46, št. 1
PID:20.500.12556/DKUM-69115 Novo okno
ISSN:1318-5454
UDK:005.511:658.14/.17(55)
COBISS.SI-ID:269481728 Novo okno
DOI:10.2478/orga-2013-0003 Novo okno
ISSN pri članku:1318-5454
NUK URN:URN:SI:UM:DK:UJJUSDPE
Datum objave v DKUM:30.11.2017
Število ogledov:1106
Število prenosov:214
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Organizacija : revija za management, informatiko in kadre
Skrajšan naslov:Organizacija
Založnik:Moderna organizacija
ISSN:1318-5454
COBISS.SI-ID:610909 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:30.11.2017

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Predvidevanje finančnih pretresov v iranskih podjetjih z uporabo rudarjenja podatkov
Opis: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.
Ključne besede:Iran, podjetja, poslovne finance, finančno poslovanje, odločanje, planiranje


Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Organizacija

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici