این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
صفحه اصلی
درباره پایگاه
فهرست سامانه ها
الزامات سامانه ها
فهرست سازمانی
تماس با ما
JCR 2016
جستجوی مقالات
یکشنبه 30 آذر 1404
اقتصاد و بانکداری اسلامی
، جلد ۱۴، شماره ۵۱، صفحات ۲۶۹-۲۹۳
عنوان فارسی
ارائه الگوی کیفیت حسابرسی جهت استفاده در تصمیمات سرمایهگذاران با استفاده از مدلهای آماری و یادگیری ماشین
چکیده فارسی مقاله
کیفیت حسابرسی برای استفاده کنندگان اطلاعات حسابداری جهت ارزیابی عملکرد، پیشبینی سودآوری و تعیین ارزش واقعی شرکت اهمیت دارد. با این بیان، هدف اصلی پژوهش حاضر ارائه الگوی کیفیت حسابرسی(عوامل ورودی، فرایند، خروجی و زمینهای) جهت استفاده در تصمیمات سرمایهگذاران و فعالان بازارهای مالی است. برای دسترسی به هدف پژوهش انواع مدلهای آماری و یادگیری ماشین در دستیابی به الگویی بهینه در پیشبینی مدل تصمیم سرمایهگذاری استفاده شده است. به منظور ارزیابی عملکرد مدلهای یادگیری ماشین از دو معیار دقت پیشبینی مدل و ناحیه سطح زیر منحنی استفاده شده است. در نهایت به منظور انتخاب مدلی که بهترین عملکرد را برای پیشبینی مدل تصمیم سرمایهگذاری دارد، از منحنی مشخصه عملکرد سیستم استفاده شده است.
نتایج پژوهش نشان داد پس از محاسبه متوسط دقت پیشبینی، مدلهای قوانین استنتاجی،
K
نز
دیکترین همسایه و ماشین بردار پشتیبان تکاملی به ترتیب دارای بالاترین دقت پیشبینی 29/84 درصد 74/78 درصد و 01/77 درصد در بین مدلهای یادگیری ماشین هستند. همچنین براساس نتایج منحنی مشخصه عملکرد سیستم مدل قوانین استنتاجی با دقت پیشبینی 29/84 درصد در پیشبینی مدل تصمیم سرمایهگذاری بهترین عملکرد را دارد و به عنوان مدل بهینه انتخاب شد. یکی از راههای کمک به تحلیلگران سرمایهگذاری و فعالان بازارهای مالی، ارائه الگوهای پیشبینی درباره دورنمای اطلاعات شرکت است. هرچه پیشبینیها به واقعیت نزدیکتر باشد، مبنای تصمیمهای صحیحتری قرار خواهند گرفت. کیفیت
بالای حسابرسی
میتواند
به
تحکیم
گزارشگری
مالی
شفاف
و
افزایش
دقت
در
ارزیابی
وضعیت
مالی شرکتها
منجر
شود
که
به
نوبه
خود، بر
کیفیت
تصمیمگیریهای
مالی
سرمایهگذاران
و افزایش کارآیی
بازارهای
مالی
تأثیر
میگذارد. روشهای آماری و داده کاوی میتوانند تا حد زیادی یک سیستم پشتیبانی برای تصمیمگیری سرمایه گذاران ارائه دهد. از این رو در این پژوهش انواع مختلف مدل
های آماری و یادگیری ماشین توسعه داده شد. نتایج پژوهش میتواند درک بهتری از چگونگی تاثیر کیفیت حسابرسی از منظر عوامل ورودی، فرایند، خروجی و زمینهای بر مدل تصمیم مطابق با دیدگاه محتوای اطلاعاتی و نظریه سودمندی تصمیم برای تصمیمگیری به استفاده کنندگان اطلاعات حسابداری ارائه نماید.
کلیدواژههای فارسی مقاله
کیفیت حسابرسی، مدل آماری، مدل تصمیم، یادگیری ماشین.
عنوان انگلیسی
Providing an Audit Quality Model for Use in Investors' Decisions Using Statistical Models and Machine Learning
چکیده انگلیسی مقاله
Audit quality is important for users of accounting information to evaluate performance, predict profitability and determine the true value of the company. With this statement, the main goal of the current research is to present the audit quality model (input, process, output and background factors) to be used in the decisions of investors and financial market participants. To reach the goal of the research, a variety of statistical models and machine learning have been used to achieve an optimal model in predicting the investment decision model. In order to evaluate the performance of machine learning models, two criteria of model prediction accuracy and area under the curve have been used. Finally, in order to choose the model that has the best performance for predicting the investment decision model, the system performance characteristic curve has been used. The results of the research showed that after calculating the average prediction accuracy, the models of inference rules, K nearest neighbor and evolutionary support vector machine have the highest prediction accuracy of 84..29%, 78.74% and 77.01% among machine learning models, respectively. Also, based on the results of the system performance characteristic curve, the inferential rules model has the best performance in predicting the investment decision model with a prediction accuracy of 84.29% and was selected as the optimal model. One of the ways to help investment analysts and financial market participants is to provide predictive models about the company's information outlook. The closer the predictions are to reality, the more correct decisions will be made. The high quality of auditing can lead to the consolidation of transparent financial reporting and increase the accuracy in evaluating the financial status of companies, which, in turn, affects the quality of financial decisions of investors and increasing the efficiency of financial markets. Statistical methods and data mining can largely provide a support system for investors' decision making. Therefore, in this research, different types of statistical and machine learning models were developed. The results of research can provide the reader with a better understanding of the effect of audit quality from the perspective of input, process, output and background factors on the decision model according to the information content and decision usefulness theory for decision making.
کلیدواژههای انگلیسی مقاله
Audit Quality, Statistical Model, Decision Model, Machine Learning
نویسندگان مقاله
مهناز نوروزی اصل بالکانلو | Mahnaz Norouzi Aslbalkanlou
Ph.D. Candidate. Department of Accounting, Faculty Economic and Management, Urmia University, Urmia, Iran
دانشجوی دکتری، گروه حسابداری، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
پرویز پیری | Parviz Piri
Associate Prof, Deparment of Accounting, Faculty of Economic and Management, Urmia University, Urmia, Iran
دانشیار، گروه حسابداری، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران (نویسنده مسئول)
علی آشتاب | Ali Ashtab
Assistant Professor
استادیار، گروه حسابداری، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
پری چالاکی | Pari Chalaki
Assistant Prof, Deparment of Accounting, Faculty of Economic and Management, Urmia University, Urmia, Iran
استادیار، گروه حسابداری، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
نشانی اینترنتی
http://mieaoi.ir/browse.php?a_code=A-10-1588-3&slc_lang=fa&sid=1
فایل مقاله
فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده
fa
موضوعات مقاله منتشر شده
تخصصی
نوع مقاله منتشر شده
پژوهشی
برگشت به:
صفحه اول پایگاه
|
نسخه مرتبط
|
نشریه مرتبط
|
فهرست نشریات