اقبال قادری
گروه حسابداری ، دانشکده علوم انسانی ،دانشگاه آزاد اسلامی سنندج، ایران
[ 1 ] - تبیین الگوی اندازه گیری مدیریت سود با استفاده از روش ترکیبی هوشمند شبکه های عصبی و الگوریتم های فراابتکاری(ژنتیک و ازدحام ذرات)
شناخت مدیریت سود برای استفاده کنندگان از اطلاعات حسابداری به دلیل ارزیابی عملکرد، پیشبینی سودآوری و تعیین ارزش واقعی شرکت بسیار حائز اهمیت است. هدف از این تحقیق برآورد الگوی برای پیشبینی مدیریت سود با استفاده الگوی شبکههای عصبی و سپس استفاده از الگوریتمهای فراابتکاری ژنتیک و ازدحام ذرات برای یافتن ترکیبی بهتر از دادههای ورودی است به گونهای که بتواند الگو اولیه را بهینه نماید. برای این منظ...
[ 2 ] - بررسی دقت شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان در پیش بینی مدیریت سود
شناخت کیفیت سود برای استفادهکنندگان از اطلاعات حسابداری به دلیل ارزیابی عملکرد، پیشبینی سودآوری و تعیین ارزش واقعی شرکتها بسیار حائز اهمیت است. هدف از این پژوهش بررسی دقت پیشبینی مدیریت سود با استفاده از شبکههای عصبی (ANN) و الگوریتم کلونی مورچگان (ACO) و مقایسه آن با مدل خطی (LR) است. برای این منظور از 28 متغیر تاثیرگذار بر مدیریت سود در قالب چهار گروه (مالی، مدیریتی، شرکتی و حسابرسی) در...
[ 3 ] - بکارگیری الگو ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی با الگوریتم های فراکاوشی (ICA,PSO) در پیش بینی مدیریت سود
رویکردهای فراکاوشی عمدتاً بر اساس نظم و قواعد موجود در ارگانیسم‌های طبیعی الهام گرفته‌اند. این رویکرد‌ها امروزه کاربرد بسیاری در شاخه‌های مختلف پیدا کرده است. با توجه به اهمیت پیشبینی، شناخت روش‌ها در پیشبینی مدیریت سود می‌تواند اطلاعات مفیدی را برای ذینفعان فراهم آورد. تنوع عوامل بدست آمده ناشی از نتایج الگوهای خطی برای سنجش مدیریت سود موجب شده است سرمایه‌گذارن نسبت به کیفیت سود گزارش شده ترد...
نویسندگان همکار