|
|
طراحی مدل هوشمند پیش بینی توانگری مالی در شرکتهای بیمه (رویکرد داده کاوی)
|
|
|
|
|
نویسنده
|
شاه بازاده فاطمه ,عباسی ابراهیم ,دیده خانی حسین ,خوزین علی
|
منبع
|
دانش سرمايه گذاري - 1399 - دوره : 9 - شماره : 34 - صفحه:211 -229
|
چکیده
|
هدف از این پژوهش ارائه یک مدل هوشمند جهت پیشبینی توانگری مالی در شرکتهای بیمه،به عنوان یک سیستم پشتیبان تصمیم میباشد.بدین منظور با بررسی پیشینه تعداد 17متغیر به عنوان متغیر پیش بین جهت پیش بینی طبقه توانگری مالی از منابع معتبر سایت بیمه مرکزی ج.ا.ا ، طی سال 1390 تا 1395 استخراج شده است. در این پژوهش ابتدا نتایج حاصل از بهکارگیری مدل های مختلف پیشبینی مبتنی بر دادهکاوی مورد مقایسه قرار گرفته و در مرحله بعد رتبهبندی الگوریتمهای پیشبینی شونده مورد بررسی قرار گرفت. نتایج حاصل از این پژوهش نشان داد که توانگری مالی با دقت قابل قبول پیشبینی پذیرند و مدل استخراج شده بااستفاده از درخت تصمیم دقت و قابلیت بسیار بالایی در تخمین را داراست.
|
کلیدواژه
|
بازارهای مالی، داده کاوی، توانگری مالی، شبکه عصبی
|
آدرس
|
دانشگاه آزاد اسلامی واحد علی آباد کتول, گروه مدیریت مالی, ایران, دانشگاه الزهرا, ایران, دانشگاه آزاد اسلامی واحد علی آباد کتول, گروه مهندسی مالی, ایران, دانشگاه آزاد اسلامی واحد علی آباد کتول, گروه حسابداری, ایران
|
پست الکترونیکی
|
khozain@yahoo.com
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Designing a hybrid intelligent model for predicting the Financial Richness
|
|
|
Authors
|
shahbazadeh fatemeh ,abbasi ebrahim ,Didehkhani Hosein ,Khozean Ali
|
Abstract
|
This study aims to present an intelligent model for predicting financial opulence in the security companies as a system that supports the decisions. For this reason, by investigating background of the seventeen numbers of variables as a predictor variable for predicting the class of financial opulence from valid sources of central security Site G.A.A during the years 1390 1395 had been extracted. For conducting this investigation, there had been used of the data of Security Industry, during the years 1390 to 1395. In this investigation, first, we compare the results of applying different models of prediction based on Data Mining and in the second stage, we investigate the ranking of predicting algorithms. The finding results of this investigation showed that the financial opulence with acceptable precision is predictable and the extracted model by using the decision tree has very high precision and capability.
|
Keywords
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|