تعیین ارزش داراییهای نامشهود با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
Authors
Abstract:
درک عوامل موثر بر ارزش شرکت برای سرمایهگذاران و اعتباردهندگان پیش از اتخاذ تصمیمات سرمایهگذاری یا اعطای تسهیلات، امری حیاتی است. از آنجایی که اقتصاد دانشمحور در حال تکامل یافتن است، روش ایجاد ارزش شرکتی از شیوه سنتی مبتنی بر داراییهای فیزیکی به دانش نامشهود منتقل شده است. از اینرو در آینده نه چندان دور، ارزشگذاری داراییهای نامشهود به موضوع مهمی در اقتصاد مبدل خواهد شد. این مطالعه بر آن است تا با استفاده از مدل مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی به شناسایی عوامل موثر در تعیین ارزش داراییهای نامشهود در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران بپردازد. هدف اصلی از مدل کردن عوامل موثر بر ارزش داراییهای نامشهود با استفاده از شبکههای عصبی، بررسی میزان تأثیر پانزده متغیر ورودی (شامل تعداد اعضای هیات مدیره، استقلال هیات مدیره، اندازه شرکت، اهرم، داراییهای ثابت، رشد فروش، سودآوری، پرداخت سود، سن شرکت، تعداد کارکنان، متنوعسازی، ساختار مدیریت، صادرات، مخارج تحقیق و توسعه و هزینههای بازاریابی و تبلیغات) بر متغیر ارزش شرکت میباشد. یافتههای حاصل از پژوهش حاکی از اهمیت ویژگیهای خاص شرکتی در وهله نخست، حاکمیت شرکتی در رتبه دوم، ساختار مالکیت در رتبه سوم و سرمایه نامشهود در رتبه چهارم در تعیین ارزش داراییهای نامشهود است.
similar resources
تعیین ارزش دارایی های نامشهود با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
درک عوامل موثر بر ارزش شرکت برای سرمایه گذاران و اعتباردهندگان پیش از اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری یا اعطای تسهیلات، امری حیاتی است. از آن جایی که اقتصاد دانش محور در حال تکامل یافتن است، روش ایجاد ارزش شرکتی از شیوه سنتی مبتنی بر دارایی های فیزیکی به دانش نامشهود منتقل شده است. از این رو در آینده نه چندان دور، ارزش گذاری دارایی های نامشهود به موضوع مهمی در اقتصاد مبدل خواهد شد. این مطالعه بر آن ...
full textمدلسازی بازده کششی تراکتور با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
در این مطالعه آزمایشهای مزرعهای در شرایط متفاوت عمق شخم، سرعت پیشروی و میزان وزنههای متصل به تراکتور انجام شد. در این تحقیق، عمق شخم در چهار سطح 5، 10، 15 و 20 سانتیمتر، سرعتهای پیشروی در چهار سطح 5/2، 5/3، 5/4 و 5/5 کیلومتر بر ساعت و میزان سنگینکننده نیز در چهار سطح 0، 40، 80 و 120 کیلوگرم قرار گرفت. شبکههای عصبی مدلسازی شده در این تحقیق که به منظور پیشبینی بازده کششی تراکتور مورد اس...
full textبرآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
دمای خاک یکی از متغیرهای مهم در مطالعات هیدرولوژی، هواشناسی، کشاورزی و اقلیمشناسی است که اندازهگیری و برآورد آن ضروری است. با توجه به اینکه دمای خاک فقط در ایستگاههای سینوپتیک کشور اندازهگیری میشود، کمبود آن در نقاط فاقد ایستگاه از چالشهای بزرگ در بسیاری از مطالعات مرتبط با کشاورزی است. در این پژوهش، با استفاده از پارامترهای هواشناسی ایستگاه سینوپتیک شیراز در یک دوره 9 ساله (2008-2000) ب...
full textپیشبینی ابتلا به دیابت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
Background: Diabetes ever-increasing prevalence and the heavy burdens of controlling and treatment of the disease on people and the country have turned to be greatest challenges for governmental and healthcare authorities. Therefore, the disease prevention takes top priority and to do so the only possible way is detecting the effective parameters and controlling them. This study is about to for...
full textتقریب مقادیر ویژه ورق با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
هدف از این مقاله، تعیین فرکانس زاویهای طبیعی ورقها با توجه به شرایط مختلف تکیهگاهی به کمک شبکه عصبی مصنوعی است. یکی از مشهورترین روشهای آموزش شبکه عصبی، استفاده از الگوریتم انتشار برگشتی است. این الگوریتم برای آموزش شبکههای چند لایه قابل کاربرد است. الگوریتم انتشار برگشتی بر مبنای کاهش گرادیان بوده و در آن شیب خطا به تدریج کم شده و وزنهای شبکه برای رسیدن به حداقل خطا، تعدیل میشود. در این...
full textتخمین انرژی شکست بتن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
بتن یکی از رایجترین مصالح صنعتی و ساختمانی است که به دلیل اقتصادی بودن اهمیت روز افزونی پیدا میکند. در سالهای اخیر با بهرهگیری از روشهای مختلف آزمایشگاهی، پارامترهای شکست مواد سیمانی مانند بتن مورد بررسی قرار گرفته است؛ نقش این پارامترها در طراحی سازههای سطحی و زیرسطحی از اهمیت ویژهای برخوردار است. در این مقاله مدل شکست بر اساس شبکه عصبی برای تخمین پارامترشکست بتن GF(انرژی مخصوص شکس...
full textMy Resources
Journal title
volume 4 issue 4
pages 223- 238
publication date 2015-02-20
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023