کاربرد ماشین بردار پشتیبان در پیش‌بینی درماندگی مالی شرکت‌ها با استفاده از نسبت‌های مالی

استفاده از نسبت‌های مالی برای پیش بینی درماندگی مالی یا ورشکستگی شرکت‌ها، همیشه مورد توجه دانشگاهیان و بنگاه های اقتصادی، بویژه بانک‌ها و سایر نهادهای مالی بوده است. پیش‌بینی به موقع می تواند تصمیم گیران را در یافتن راه حل و پیشگیری از درماندگی مالی، یاری نماید. همچنین، این مدل‌ها کاربرد بسیار زیادی در رتبه بندی اعتباری و نحوه توزیع تسهیلات بانکی دارد. همواره سعی شده است تا دقت پیش بینی این مدل‌ها با استفاده از روش‌های پیشرفته‌تر بهبود یابد. در این پژوهش که هدف اصلی آن بررسی کارایی استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) در پیش‌بینی درماندگی مالی شرکت‌ها بوده است، نتایج مدل SVM در مقایسه با مدل آماری رگرسیون لجستیک (LR) بررسی شده است. یافته‌های تحقیق حاکی از آن است که در پیش‌بینی درماندگی مالی شرکت‌ها، مدل SVM نسبت به مدل LR بطور معناداری، از دقت کلی بیشتری برخوردار است. بررسی‌های انجام شده نشان می‌دهد که مدل SVM نسبت به مدل LR، نه تنها از دقت کلی بهتری برخوردار است، بلکه توانایی بالاتری نیز در تعمیم‌پذیری دارد.