مقایسۀ دقت الگوریتم های تخمینگر بردار پشتیبان، تخمینگر حداقل درجه و شبکه عصبی فازی در کشف مدیریت سود

مطالعات زیادی در خصوص عوامل موثر بر مدیریت سود و میزان همبستگی بین آنها صورت گرفته است، اما بکارگیری عوامل موثر در جهت پیش بینی مدیریت سود کمتر مدنظر بوده است. در این تحقیق، توانایی پیش بینی الگوریتم های تخمینگر بردار پشتیبان، تخمینگر حداقل درجه و شبکه عصبی فازی در کشف مدیریت سود بررسی شده است. جامعۀ آماری این تحقیق شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی سال های 1385 الی 1391 است. نتایج بررسی فرضیه ها حاکی از آن است که الگوریتم تخمینگر بردار پشتیبان و تخمینگر حداقل درجه و شبکه عصبی فازی به ترتیب بیشترین دقت را در پیش بینی مدیریت سود را دارند.