پیش بینی مدیریت سود با استفاده از شبکه عصبی و درخت تصمیم در صنایع کشاورزی و نساجی شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

امروزه روش های کمی، به یکی ازمهمترین ابزارهای پیش بینی برای اخذ تصمیمات و سرمایه گذاری های کلان دربازارها تبدیل شده اند. دقت پیش بینی، یکی ازمهم ترین فاکتورهای انتخاب روش پیش بینی است. هدف اصلی این تحقیق بررسی دقت پیش بینی مدیریت سود با استفاده ازشبکه های عصبی و درخت تصمیم گیری و مقایسه آن بامدل های خطی است. برای این منظورنه متغیر تأثیرگذار برمدیریت سود به عنوان متغیرهای مستقل واقلام تعهدی اختیاری، به عنوان متغیر وابسته مورد استفاده قرار گرفته است. در این تحقیق دو صنعت کشاورزی و نساجی ازسال 1385 تا سال1390مورد بررسی قرارگرفت. ازروش رگرسیون کمترین مربعات جهت مدل خطی واز شبکه عصبی پیشخور و درخت تصمیم گیریCart جهت بررسی ازطریق تکنیک های داده کاوی استفاده شد. نتایج حاصل ازاین تحقیق نشان دادکه روش شبکه عصبی و درخت تصمیم گیری درپیش بینی مدیریت سود نسبت به روش های خطی دقیق ترودارای سطح خطای کمتری است. در رابطه با ارتباط بین متغیرهای وابسته با متغیر مستقل نیز می توان گفت، مدیریت سود با متغیرهای اقلام تعهدی اختیاری دوره قبل(DAI)، اقلام تعهدی غیراختیاری دوره قبل یا آستانه عملکرد(THOD) وحساسیت در پرداخت بابت عملکرد (PPS)درروش های رگرسیون، شبکه عصبی، درختCart دارای بیشترین ارتباط است.