پیش بینی خطر ورشکستگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی مبتنی بر رویکرد پرسپترون چندلایه(شواهد تجربی: بورس اوراق بهادار تهران)

زمینه: در پژوهش حاضر به شناسایی عوامل موثر بر پیش بینی ورشکستگی شرکتهای ایرانی با استفاده از سیستم شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) بر مبنای رویکرد پرسپترون چندلایه (PS) و ارائه یک مدل آماری مناسب به منظور برآورد ورشکستگی شرکتهای ایرانی، با استفاده از یافته های حاصل از اجرای شبکه ANN پرداخته شده است. هدف: در پژهش حاضر به دنبال پاسخ گویی به این پرسش هستیم که آیا عوامل سودمند در راستای پیش بینی ورشکستگی شرکتهای ایرانی توسط سیستم شبکه عصبی مصنوعی قابل شناسایی است یا خیر . روش‌ها: جامعه آماری در تحقیق حاضر تمامی شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران هستند که با لحاظ نمودن معیارهایی و به روش حذف سیستماتیک تعداد 172 شرکت از این جامعه آماری در بازه زمانی 1386 الی 1395 بعنوان نمونه در تحقیق حاضر انتخاب شده اند. یافته‌ها: به منظور انجام تحلیل های آماری در پژوهش حاضر از روش سیستم شبکه های عصبی مصنوعی بر مبنای رویکرد پرسپترون چندلایه استفاده شده است. نتیجه‌گیری: یافته های حاصل از تجزیه و تحلیل داده های پژوهش نشان می دهد که سیستم ANNقادر است با دقتی معادل 98 درصد عوامل تاثیر گذار بر ورشکستگی شرکتهای ایرانی را در سال قبل از ورشکستگی شناسایی نماید.