تحلیل مدل‌های پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین

چکیده

پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها یکی از موضوعات مهم و پیچیده در حوزه‌های مالی و مدیریت است که می‌تواند از وقوع بحران‌های مالی جلوگیری کند و به تصمیم‌گیری بهتر در زمینه مدیریت ریسک‌های مالی کمک کند. در این راستا، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به دلیل توانایی آن‌ها در پردازش داده‌های پیچیده و ارائه پیش‌بینی‌های دقیق، به عنوان یکی از ابزارهای نوین در این حوزه مطرح شده است. این مطالعه به بررسی و مقایسه مدل‌های مختلف یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها می‌پردازد و چالش‌ها و محدودیت‌های این مدل‌ها را تحلیل می‌کند. این مطالعه به روش مرور سیستماتیک انجام شده و مقالات علمی مرتبط با استفاده از یادگیری ماشین در پیش‌بینی ورشکستگی مورد بررسی قرار گرفته است. مدل‌های مختلف از جمله درخت تصمیم، جنگل تصادفی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان مورد تحلیل قرار گرفته و دقت و کارایی آن‌ها بر اساس داده‌های تجربی بررسی شده است. نتایج نشان می‌دهد که مدل‌های پیچیده‌تری مانند شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های تقویتی در مواجهه با داده‌های پیچیده و چندبعدی عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های ساده‌تری همچون درخت تصمیم دارند. با این حال، این مدل‌ها به دلیل پیچیدگی بالا و نیاز به داده‌های بزرگ، با چالش‌هایی همچون عدم تفسیرپذیری آسان و نیاز به تنظیمات دقیق مواجه هستند. استفاده از یادگیری ماشین در پیش‌بینی ورشکستگی می‌تواند دقت بالایی را ارائه دهد، اما نیاز به بهبودهایی همچون مقابله با چالش‌های نامتوازنی داده‌ها، بهبود کیفیت داده‌ها و توسعه مدل‌های تفسیرپذیرتر دارد.