چکیده:
ارتباط بین فرصتهای رشد و بدهی شرکتها تحت تاثیر جنبههای پیچیدهی تصمیمگیری در مورد ساختار سرمایهی شرکتها قرار دارد، به گونهای که اتفاق نظر خاصی در این زمینه بین صاحبنظران وجود ندارد. این پژوهش به بررسی ارتباط بین فرصتهای رشد و اهرم مالی شرکتهای نمونه طی سالهای 1379 تا 1389 میپردازد. مدل مورد استفاده در این پژوهش، مدل دادههای ترکیبی با اثرات ثابت است که جهت برآورد این مدل و تحلیلهای آماری، از نرم افزارهای Eviews و Matlab استفاده شده است. یافتهها حاکی از وجود یک ارتباط غیرخطی (درجه سوم) میباشد که در سطوح بالا و پایین از فرصتهای رشد این ارتباط منفی و در سطوح متوسط مثبت میباشد؛ شدت ارتباط منفی در سطوح پایین بسیار بیشتر از سطوح بالای فرصتهای رشد میباشد. همچنین پژوهش به محاسبهی شکاف بین اهرم مالی واقعی و اهرم بهینه که با توجه به مدل تعدیلات جزئی تخمین زده شده است، میپردازد.
Introduction: Earning management is one of the most fascinating and controversial issues in accounting and finance that has attracted the attention of many researchers due to the existence of contradictions، deceptions، secrecy and a sense of uncertainty. Interest rates in financial statements have been the subject of interest to investors، creditors، employers، financial analysts، customers and suppliers of materials who make decisions based on such data. Thus presentation of timely and reliable financial information is to the benefit of the users. However، this provides an opportunity for managers to mislead users by manipulating earnings in order to achieve their goals. For example، when managers' bonuses are tied to their financial performance، they have plenty of incentives to manage earnings to meet analysts' expectations financially. Most studies of the earnings management literature have examined the factors that significantly affect the level of earning management، but these variables are not used directly to predict the level of earnings management. There is one only possible correlation between these variables and the earning management. Therefore، a model designed to predict the level of earnings management to reduce risks of financial crisis management and the profits to help investors، creditors and other users of financial information، to avoid suffering major losses in capital market seems to be necessary.
One of the most practical methods in modelling and forecasting is neural networks which have many applications in the field of finance. Given the benefits of the neural network to predict the level of earnings management، capital markets will help users of financial statements. In this study، using a neural network multilayer perception (MLP) model for a level of earnings management is offered in Tehran Stock Exchange.
Design، test and neural network results
Classification of earnings management
In order to predict the level of earnings management by different levels of artificial neural network، first we must define it. Two observations follow from beginning to end to manage the surge in profits and profit sharp reductions in our classified data. The next classification is large increase profits and decrease of high-profit management، and finally the last category، the lowest level of earnings management، is earnings minor management.
The artificial neural network structure
20 networks with different parameters examined in this study are to determine the optimal neural network to predict the level of earnings management. Table 2 shows these 20 networks with the desired parameters.
Table 2: Parameters of neural network
Also according to studies carried out in the hidden layer tangent sigmoid transfer function and the output layer of linear transfer function are used. The network training was done using error back propagation algorithm and Markwardt-Levenbery.
Neural network training and test results
M14 network with accuracy of 0.94 percent in the training phase and 0.69 percent in the test phase have the best performance. As a result، the network with 24 neurons in the hidden layer with 2000 epoch of the process is chosen as the best-trained network to predict the level of earnings management in Tehran Stock Exchange.
Conclusion: This paper is a preliminary study to predict the level of earning management that uses neural network models. These predictive models are useful for users of financial statements who make decisions depending on the earnings amounts to avoid suffering a great loss. In addition، predicting level of earnings management in advance is a new application for neural networks. In this research we used three layers perceptron (MLP) with error back propagation algorithm. Network parameters are determined with continued testing. As result، a neural network with accuracy of 0.94 percent in the training phase and 0.69 percent in the test phase has the best performance for predicting of earning management level.
خلاصه ماشینی:
"کردستانی و نجفی عمران (1387) در تحقیقی تحت عنوان «بررسی عوامل تعیینکنندهی ساختار سرمایه؛ آزمون تجربی نظریهی موازنه ایستا در مقابل نظریهی سلسله مراتبی»، نمونهای از 93 شرکت پذیرفته شده در بورس برای سالهای 1378 تا 1385 انجام دادند و به این نتیجه رسیدند که بین فرصتهای رشد و نسبت بدهی برمبنای ارزش دفتری، رابطهی مثبت وجود داردکه مطابق با پیشبینیهای مدل سلسله مراتبی است.
3. هدف پژوهش با توجه به نظریههای مختلف ساختار سرمایه و نتایج متفاوتی که محققان مختلف بهدست آوردند، پژوهش حاضر در صدد بررسی این سؤال است که آیا ارتباط غیرخطی بین فرصتهای رشد واهرم مالی شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران وجود دارد؟ این پژوهش همچنین به اندازهگیری اهرم هدف(بهینه) بر اساس مدل تعدیلات جزئی میپردازد و شکاف بین اهرم واقعی و اهرم هدف(بهینه) را مورد اندازهگیری قرار میدهد؛ همچنین میزان تعدیلات شرکتها به سمت اهرم هدف را مشخص مینماید.
) آزمون فرضیهی اول برای آزمون فرضیهی اول، مبنی بر این که نوعی ارتباط غیرخطی بین فرصتهای رشد و اهرم وجود دارد، از طریقیافتههایی که در نگاره(1) ملاحظه میشود و همچنین با توجه به نمودار(1) رسم شده تفاسیر زیر صورت گرفته است: تفسیر آماری بین سطوح پایین از فرصتهای رشد و اهرم مالی به ارزش بازار، رابطهی منفی معناداری وجود دارد؛ بدین معنی که با یک واحد افزایش در فرصتهای رشد، با فرض ثابت بودن سایر عوامل، به طور متوسط، 31% کاهش در اهرم رخ میدهد و بر عکس."