پیشبینی ورشکستگی شرکتهای بورسی با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی و دادههای صورتهای مالی
کلمات کلیدی:
ریسک ورشکستگی, یادگیری ماشین, صورتهای مالی, پیشبینی ورشکستگی, شرکتهای بورسیچکیده
هدف این پژوهش، پیشبینی ریسک ورشکستگی شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار با بهرهگیری از الگوریتمهای یادگیری ماشین و دادههای استخراجشده از صورتهای مالی و همچنین شناسایی مهمترین متغیرهای مؤثر بر این پیشبینی بود. این پژوهش از نوع کاربردی، کمی و تجربی با رویکرد توصیفی–تحلیلی است. جامعه آماری شامل شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار طی سالهای 1397 تا 1403 بود که پس از اعمال معیارهای غربالگری، شرکتهای واجد شرایط انتخاب شدند. دادههای مورد نیاز از صورتهای مالی حسابرسیشده، گزارشهای سالانه و پایگاههای اطلاعاتی مالی گردآوری شد. برای پیشبینی ورشکستگی از دو الگوریتم جنگل تصادفی (RF) و جنگل تصادفی متوازن (BRF) استفاده شد. عملکرد مدلها با شاخصهای AUC، Accuracy، Precision، Recall و F1 ارزیابی گردید. همچنین بهمنظور بررسی اهمیت متغیرها از شاخص Feature Importance و برای تحلیل روابط پویای متغیرها از روش گشتاورهای تعمیمیافته (GMM) استفاده شد. نتایج نشان داد مدل جنگل تصادفی دارای دقت کلی 0.855 و مقدار AUC برابر با 0.453 بود، اما در شناسایی شرکتهای ورشکسته عملکرد ضعیفی داشت. در مقابل، مدل جنگل تصادفی متوازن با وجود دقت کلی کمتر (0.824)، توانست عملکرد بهتری در شناسایی شرکتهای دارای ریسک ورشکستگی ارائه دهد و مقادیر Precision، Recall و F1 آن بهترتیب برابر با 0.333، 0.211 و 0.258 گزارش شد. نتایج ماتریس آشفتگی نیز نشان داد مدل متوازن نسبت به مدل استاندارد حساسیت بیشتری نسبت به طبقه اقلیت دارد. تحلیل اهمیت متغیرها آشکار ساخت که مالکیت نهادی، نسبت گردش حسابها، نسبت قیمت به سود و نسبت وجه نقد به فروش از مهمترین عوامل مؤثر در پیشبینی ورشکستگی شرکتها هستند. یافتههای پژوهش نشان داد الگوریتمهای یادگیری ماشین، بهویژه جنگل تصادفی متوازن، ظرفیت مناسبی برای شناسایی زودهنگام شرکتهای در معرض ورشکستگی دارند. ترکیب شاخصهای مالی با متغیرهای ساختار مالکیت و حاکمیت شرکتی میتواند دقت مدلهای پیشبینی را افزایش دهد و به سرمایهگذاران، مدیران و تحلیلگران مالی در مدیریت ریسک و تصمیمگیری آگاهانهتر کمک کند.
دانلودها
مراجع
Abad, P. (2025). A Deeper Theoretical Understanding of the Capital Asset Pricing Model.
Al-Hafi, K. A. H., Bani-Talebi Dehkordi, B., Al-Mansouri, M. A. A., & Fouladi, M. (2025). Identifying Risk-Dependent Organizational Nodes from a Network Perspective in the Tehran and Iraq Stock Exchanges. Accounting, Finance and Computational Intelligence.
Alshater, M. M. (2026). The Collapse of Credit Suisse: A Case Study in Systemic Failure and State-Brokered Rescue. Risk management. https://doi.org/10.1057/s41283-026-00220-z
Asadi, R., Beytari, A., & Ghorbanian, M. R. (2025). Developing a Qualitative Model of Machine Learning and Artificial Intelligence in Activity-Based Project Costing. Accounting, Finance and Computational Intelligence, 3(3).
Asimit, A. V., & Li, J. (2017). Systemic Risk: An Asymptotic Evaluation. ASTIN Bulletin. https://www.semanticscholar.org/paper/cdd8ccb733699e40e5d675a39810b75da7eda8c0
Bakir, V., & McStay, A. (2018). Fake News and the Economy of Emotions. Digital journalism. https://www.semanticscholar.org/paper/e546418c674b9c82d3f03da674d2c614541b9e15
Clements, A. E., & Liao, Y. (2020). Firm-Specific Information and Systemic Risk. Economic Modelling, 90, 480-493. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2019.11.031
Curatola, G., Donadelli, M., Kizys, R., & Riedel, M. (2016). Investor Sentiment and Sectoral Stock Returns: Evidence from World Cup Games. Finance Research Letters, 17, 267-274. https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.03.023
Dalili, A., Azadi Hir, K., & Archin Lisar, M. (2025). Predicting the Occurrence of Negative Stock Returns with Artificial Intelligence Algorithms and Its Relationship with Conservative Reporting in Companies Listed on the Tehran Stock Exchange. Accounting, Finance and Computational Intelligence, 3(1).
Fraz, T. R., Fatima, S., & Radulescu, M. (2026). Financial Forecasting and New Frontiers of Spline-GARCH: A Superiority Analysis over the Traditional GARCH and Machine Learning Models on Belt and Road Initiative Economies. Risk management. https://doi.org/10.1057/s41283-026-00207-w
Gao, L., Zhang, H., & Li, Y. (2025). ESG Integration and the Financial Stability Trade-Off in Emerging Markets. International Journal of Financial Studies, 14(2), 26. https://doi.org/10.3390/ijfs14020026
Hamidi, A., Ayazi, S., Naderian, A., & Abbasian, H. (2024). Financial Distress Prediction. Third National Conference on New Approaches in Accounting, Auditing and Finance, Aliabad. https://civilica.com/doc/2284823
Jamil, M. (2023). Bankruptcy of Joint-Stock Companies and Its Effects on Shareholders and Company Directors. Modern Interdisciplinary Legal Research, 3(2), 62-73.
Kermani, H. R., & Sadeghi-Manesh, S. (2024). Identifying Components Affecting the Efficiency of Budgeting Based on Artificial Intelligence Algorithms. Accounting, Finance and Computational Intelligence, 2(2).
Khatanlou, M., Siveizi, A., & Kazemi Olum, M. (2025). Corporate Reputation, Risk, and Stock Returns. Financial Management Perspective, 14(48), 34-54. https://doi.org/10.48308/jfmp.2025.237519.1438
Mahmoudjanlou, Z., Najafi Moghadam, A., & Latifi Banmaran, M. (2022). Bankruptcy Prediction of Listed Companies Using the DT Algorithm. Fourth International Conference on Management, Accounting, Economics and Banking in the Third Millennium, https://civilica.com/doc/1601881
Memarpour, Z., Askarzadeh Darreh, G. R., Khajeh Mahmoudabadi, H., & Abtahi, S. (2025). Systematic Asset Risk Assessment with a News Analysis Approach in the Tehran Stock Exchange. Accounting, Finance and Computational Intelligence, 3(3), 1-16. https://www.jafci.com/index.php/jafci/article/view/121
Pourghaffar, J., & Eghbal Mazraeh, A. (2025). The Relationship between Creative Accounting and Corporate Bankruptcy in Companies Listed on the Tehran Stock Exchange. First National Conference on Professional Ethics and Social Responsibility in Management and Financial Sciences with an Islamic Approach, Urmia. https://civilica.com/doc/2441573
Sharifi, A. (2023). Examining the Role of Artificial Intelligence in Improving Capital Budgeting Decisions from a Computational Perspective. Accounting, Finance and Computational Intelligence, 1(2).
Yang, Z., Wang, Y., & Yuan, X. C. (2026). Disaster Threatens the Investment of Enterprises in China. Risk management. https://doi.org/10.1057/s41283-026-00217-8
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Erfan Alem (Corresponding author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.