پیش‌بینی مدیریت سود با روش ترکیبی شبکه عصبی پرسپترون چند‌لایه و الگوریتم‌های فرا‌ابتکاری
فصلنامه بورس اوراق بهادار

فصلنامه بورس اوراق بهادار

پیش‌بینی مدیریت سود با روش ترکیبی شبکه عصبی پرسپترون چند‌لایه و الگوریتم‌های فرا‌ابتکاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مدیریت صنعتی-مالی، دانشکده اقتصاد و مدیریت، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 استاد مدیریت مالی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران و مدعو واحد علوم وتحقیقات، تهران، ایران. (نویسنده مسئول)
3 استاد مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی تهران ومدعو واحد علوم وتحقیقات، تهران، ایران
4 دانشیار مدیریت، دانشکده مدیریت، واحد تهران مرکزی ومدعو واحد علوم وتحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
چکیده
پیش‌بینی دقیق مدیریت سود بمنظورکشف وشناسایی دستکاری صورت‌های مالی، همواره یکی از اساسی‌ترین چالش‌های پیش روی کاربران گزارش‌های مالی بوده است. بکارگیری مدل بنیش می‌تواند یکی از مدل‌های مناسب برای مدلسازی در زمینه پیش‌بینی مدیریت سود باشد. به همین منظور در این پژوهش مدل بنیش (1999) با ترکیب متغیر‌های نظام راهبری شرکتی مشتمل بر ویژگی‌های ساختار کمیته حسابرسی و حسابرس مستقل، هیات‌مدیره و مالکیت شرکتی توسعه یافته است. داده‌های 81 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی سال‌های 1397-1391 با روش ترکیبی شبکه عصبی پرسپترون چند‌لایه و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی برجغرافیای زیستی، رقابت استعماری و چرخه آب مورد تحلیل قرار گرفته است. دقت پیش‌بینی مدل با روش ترکیبی شبکه و الگوریتم‌های چرخه آب، رقابت استعماری و بهینه‌سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی به ترتیب از 59/08 ،59/96 و 59/79 درصد به 92/06 ، 89/24 و 79/72 درصد افزایش پیدا کرده است. نتایج حاکی از بهبود دقت مدل پیشنهادی در کشف شرکت‌های مدیریت‌کننده سود و نیز کارایی بالاتر الگوریتم چرخه آب نسبت به دو الگوریتم دیگر در بهینه‌سازی شبکه عصبی پرسپترون چند‌لایه می‌باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Earning Management Prediction Applying Hybrid Multi-Layer Perceptron Neural Network and Meta-heuristic Algorithms

نویسندگان English

Nahid Maleki Nia 1
Reza Tehrani 2
Akbar AlamTabriz 3
Mirfeiz Falah Shams 4
1 Ph.D. student of Financial-Industrial Management, Departmant of Management and Economics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
2 Professor, Department of Finance, Faculty of Management, University of Tehran and Visiting Professor of Science and Research Branch, Tehran, Iran, corresponding author.
3 Professor, Department of Industrial Management, Management and Accounting Faculty, Shahid Beheshti University and Visiting Professor of Science and Research Branch, Tehran, Iran.
4 Department of Finance, Central Tehran branch and Visiting Professor of Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
چکیده English

Accurately predicting of earning management to detect and identify manipulation of financial statements has always been one of the most fundamental Challenges ahead of financial reports users. Applying the Beneish model can be one of the most appropriate models for modeling in the field of earning management prediction. Beneish model 1999 has been developed for this purpose by emphasis on the variables of corporate governance system including audit committee structure, legal inspector and independent auditor, board of director's structure and corporate ownership structure requirements. The data of 81 companies listed on TSE during 2012-2018 has been analyzed by the hybrid method of multi-layer perceptron MLP neural network and metahuristic algorithms of biogeography based optimization BBO, Imperialist Competitive Algorithm ICA and water cycle algorithm WCA. The accuracy of the model by hybirid mothodes of MLP-BBO, MLP-ICA and MLP-WCA has been increased from 59.08 ، 59.96 and 59.79 percentages to 92.06 ، 89.24 and 79.72 percentage respectively. The results indicate the accuracy improvment of the proposed model in detecting earning-manipulator companies and also the higher efficiency of the hybrid method of MLP-WCA compared to the other methods in optimization of multilayer perceptron neural network.

کلیدواژه‌ها English

Multi-layer perceptron neural network
Meta-heuristic algorithms
Beneish model
corporate governance system
احدی، رامین و طهماسبی، فرامرز (1396). بررسی رابطه بین ریسک مالی و مدیریت سود در بانک‌های پدیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، سومین کنفرانس بین‌المللی مدیریت و مهندسی صنایع، تهران.
بنی مهد، بهمن؛ مراد‌زاده فرد، مهدی و مروارید عراقی، فاطمه (1393). تغییرات مثبت سود هر سهم و قیمت سهام: آزمون فرضیه ثبات رفتاری. حسابداری مدیریت، 7 شماره 1(پیاپی 20 )، 67-77.
پورعلی، محمدرضا وکوچکی تاجانی، محدثه ( 1399). مقایسه دقت پیش‌بینی دستکاری سود شرکت‌ها با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری و الگوریتم ژنتیک، اولین کنفرانس بین‌المللی چالش‌ها و راهکار‌های نوین در مهندسی صنایع و مدیریت و حسابداری.
خلیل‌زاده، محمد، حیدرپور، فرزانه، توانگر حمزه کلایی، افسانه و جهانشاد، آزیتا. (1401). تاثیر ویژگی‌های روانشناختی مدیرعامل بر احتمال دستکاری سود با استفاده از مدل بنیش و واکنش حسابرس به آن.  فصلنامه بورس اوراق بهادار، 15(57)، 375-402.
جبارزاده کنگرلویی، سعید، متوسل، مرتضی و بهنمون، یعقوب. (1398). تأثیر مدیریت سود و محدودیت مالی بر خوانایی گزارشگری مالی. فصلنامه بورس اوراق بهادار، 12(46)، 5-25.
جوادی نیا، امیر (1399). بررسی تاثیر توانایی مدیریت بر رابطه بین ارتباطات سیاسی و هزینه نمایندگی در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، چشم انداز حسابداری و مدیریت، 3(21)، 144-163
حسنی، محمد و احدزاده، اعظم (1398). تحلیل تجربی تأثیر حضور سرمایه‌گذاران نهادی فعال دارای نماینده در هیأت مدیره بر انگیزه‌های اختیاری مدیران جهت مدیریت سود (فرضیه نظارت کارا یا فرضیه همگرایی استراتژیک؟ )، رویکرد‌های پژوهشی نوین در مدیریت و حسابداری، 3(11)، 29-51.
خدابنده، آذر و رضایی، فرزین (1397). مدیریت تاثیر اطلاعات در گزارشگری مالی شرکت‌ها، رویکرد‌های پژوهشی نوین در مدیریت و حسابداری، 2(8)، 1-14
داغانی، رضا؛ طلوعی، کبری و حاجیان، نجمه (1398). تاثیر ساختار مالکیتی و نظارتی هیأت مدیره و ویژگی‌های حسابرس بر مدیریت سود، پژوهش‌های تجربی حسابداری، 34،299 -326.
سیدعباسی، امیر و حاتم لو، عبدالرضا (1393). مروری برالگوریتم بهینه‌سازی مبتنی برجغرافیای زیستی، همایش ملی مهندسی رایانه ومدیریت فناوری اطلاعات، 1-8.
شعری آناقیز، صابر؛ رحیمیان، نظام الدین؛ صالحی صدقیانی، جمشید و خراسانی، ابوطالب (1396). بررسی و تطبیق میزان دقت نتایج حاصل از مدل‌های بنیش و تعدیل شده بنیش بر اساس محیط اقتصادی ایران در کشف و افشای گزارشگری، مالی متقلبانه، فصلنامه چشم انداز مدیریت مالی، 7(18)، 105-123
صالحی کردآبادی، سجاد وزاد دوستی، فرزانه (1399). رابطه حاکمیت شرکتی، مدیریت سود و عملکرد مالی در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، چشم اندازحسابداری ومدیریت، 3(26)، 92-109.
صالحی، مجتبی و گرشاسبی، فاطمه (1398). پیش‌بینی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران با رویکرد سیستم استنتاج عصبی-فازی انطباق‌پذیر و الگوریتم رقابت استعماری، 7(29)، 5-34.
صالحی، مهدی و فرخی پیله رود، لاله (1397). پیش‌بینی مدیریت سود با استفاده از شبکه عصبی و درخت تصمیم، فصلنامه پژوهش‌های حسابداری مالی و حسابرسی، 10(37)، 1-24
عسگری آلوج، حسین؛ نیک بخت، محمدرضا؛ کرمی، غلامرضا و مؤمنی، منصور (1398). توسعه مدل بنیش با ترکیب شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم بهینه‌سازی حرکت تجمعی ذرات برای پیش‌بینی دستکاری سود. بررسی‌های حسابداری و حسابرسی، 26(4)، 615-638.
علیخانی دهقی، حسین؛ ایزدی نیا، ناصر و کیانی، غلامحسین (1399). نقش مدیریت سود در شناسایی صورت‌های مالی متقلبانه در شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران، مدیریت دارایی و تامین مالی، شماره 31،21 – 38.
قادری، اقبال؛ محمدی ملقرنی، عطاءالله و امینی، پیمان (1399). بکارگیری الگوی ترکیبی شبکه‌های عصبی مصنوعی با الگوریتم‌های فراکاوشی (ICA، PSO) در پیش‌بینی مدیریت سود، پژوهش‌های تجربی حسابداری، 36،213 – 248.
قاسمی، جمال وفرزاد، سروه. (1398). مروری برکاربردالگوریتم‌های فراابتکاری درمباحث مالی، بررسی‌های بازرگانی، 17(96)، 56-77.
قائمی، فاطمه؛ مرادی، زهرا و علوی، غلامحسین (1399). تأثیر ویژگی‌های کمیته حسابرسی بر کنترل‌های داخلی و مدیریت سود، پژوهش‌های حسابداری مالی و حسابرسی، شماره 46،259 – 280.
قربانی، بهزاد. ؛ حسینی‌غنچه، سیدجلال الدین و محمد‌یلر، زهرا. (1396). تأثیر افشای اطلاعات استراتژیک، غیرمالی و مالی بر مدیریت سود، حسابداری مالی وحسابرسی، 9(35)، 23-40
کاردان، بهزاد، صالحی، مهدی، قره خانی، بیتا ومنصوری، مرتضی. (1396). بررسی دقت الگوریتم‌های خطی-تکاملی BBOوICDE والگوریتم‌های غیرخطی SVRوCART درپیش‌بینی مدیریت سود، پژوهش‌های حسابداری مالی، 9(1)، 77-95.
کردستانی، غلامرضا و تاتلی، رشید (1395). پیش‌بینی دستکاری سود: توسعه یک مدل، بررسی‌های حسابداری و حسابرسی، 23(1)، 73-96.
لمسکی تازیکه، افسانه و سعیدی پرویز(1398). بررسی چگونگی شکل‌گیری مثلث تقلب توسط مدیران برای کسب سود بیشتر از ذینفعان، مطالعات اقتصاد، مدیریت مالی و حسابداری، 5(1)، 189-200.
مالکی نیا، ناهید، تهرانی، رضا، عالم تبریز، اکبر و فلاح شمس، میرفیض(1400). توسعه مدل پیش‌بینی دستکاری سود با روش ترکیبی شبکه عصبی و الگوریتم‌های کیهان‌شناسی، فصلنامه اقتصادپولی مالی، 28(21).
مرادی، محمد (1394). طراحی مدل کیفیت سود در بورس اوراق بهادار تهران؛ با تاکید بر نقش اقلام تعهدی، فصلنامه تحقیقات حسابداری و حسابرسی، شماره 25،76-99.
مقدم، عبدالکریم و قدردان، احسان (1398). بررسی عوامل مؤثر بر عدم دستکاری سود توسط مدیریت. مطالعات حسابداری و حسابرسی، 8(31)، 59-74.
Ahadi, R., & Tahmasabi, F. (2016). Investigating the relationship between financial risk and profit management in banks listed on the Tehran Stock Exchange, the third international conference on management and industrial engineering, Tehran. .( In persian).
Alikhani Dehaghi, H., Izadinia, N., & Kiani, G. (2020). Evaluating the Role of Earnings Management in Identifying Fraudulent Financial Statements in Companies Listed in Tehran Stock Exchange. Journal of Asset Management and Financing, 8(4), 21-38. (In Persian).
Asgari Alouj, H., Nikbakht, M. Karami, G., & Momeni, M. (2020). Development of the beneish model by combining artificial neural network and particle swarm optimization algorithm for earnings management prediction. Accounting and Auditing Review, 26(4), 615-638. (In Persian).
Asghar, A. , Sajjad, S. , Shahzad, A., & Matemilola, B. T. (2020). Role of discretionary earning management in corporate governance-value and corporate governance-risk relationships, Corporate Governance, 20 (4), 561-581.
Atashpaz-Gargari, C. Lucas. (2007). Imperialist Competitive Algorithm: An algorithm for optimization inspired by imperialistic competition, IEEE Congress on Evolutionary Computation,. 4661–4667.
Bani mahd, B؛ Moradzadehfard, M., & Morvarid Araghi, F. (2013). Positive Change of Earnings Per Share and Share Price: Functional Fixation Hypothesis. Management Accounting, 7(1) 67-77. (In Persian).
Beneish, M. D. (1999). The Detection of Earnings Manipulation, Financial Analysts Journal, 55 (5): 24-36.
Carlos, Serrano-Cincaa, Begoña, Gutiérrez-Nietoa, Martha., &  Bernate-Valbuenab, (2019). The use of accounting anomalies indicators to predict business failure, European Management Journal, 37(3), 353-375.
Chrysovalantis, G. (2009). Classification techniques for the identification of falsified financial statements: a comparative analysis. Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management, 16(3): 207–229.
Daghani, R. , Hajian, N., & toloyee, K. (2020). Effects of the Board's Ownership and Oversight Structure And Audit Characteristics On Earning Management. Empirical Research in Accounting, 9(4), 299-326.( In Persian).
Erdoğan, M., & Erdoğan, E. O. (2020). Financial Statement Manipulation: A Beneish Model Application, Grima, S. , Boztepe, E. and Baldacchino, P. J. (Ed. ) Contemporary Issues in Audit Management and Forensic Accounting (Contemporary Studies in Economic and Financial Analysis, 102, Emerald Publishing Limited, 173-188.
Eskandar, H., Sadollah, A., Bahreininejad, A., & Hamdi, M. ( 2012). Water cycle algorithm –A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimizationproblems. Computers and Structures. 110(111): 151–166.
Ghaderi, E., Amini, P., & Mohammadi Mlqrny, A. (2020). Application of artificial neural network hybrid models with metaheuristic algorithms (PSO, ICA) in earnings management forecast. Empirical Research in Accounting, 10(2), 213-248. (In Persian).
Ghasemi, J., & Farzad, S. (2018). A review on the application of meta-heuristic algorithms in financial matters, Business Reviews, 17(96), 56-77. (In Persian).
Ghorbani, B؛ Hosseini Ghoncheh, S. J., & Mohammadilr, Z. (2018). The Impact of Disclosure of Non-Financial Strategic Information on Profit Management. Financial Accounting and Auditing Research, 9 (35), 23-40. (In Persian).
Gibson, C. (2014). Financial Reporting and Analysis, Using Financial Accounting information, South Westerrn Cengage Learning, ISBN 10:0-324-660839, 11th edition, USA.
Hasani, M., & Vahidzadeh, A. (2018). Empirical analysis of the effect of the presence of active institutional investors with a representative in the board of directors on managers' discretionary motivations for profit management (effective monitoring hypothesis or strategic convergence hypothesis؟), New Research Approaches in Management and Accounting, 3(11), 29-5. (In Persian).
Javady Nia, A. (2020). The Impact of Managerial ability on the Relationship between Political political connections and Representation Agency Costs in companies listed in Tehran Stock Exchange. Journal of Accounting and Management Vision, 3(21), 144-163. (In Persian).
Kao, Lanfeng. Chenb, Anlin. Lu.,  &Cheng-Shou (2018). Ex ante and ex post overvalued equities: The roles of corporate governance andproduct market competition, Asia Pacific Management Review, 23(2018), 209-221.
Kardan, B., Salehi, M., Gharekhani, B., & Mansouri, M. (2017). The evaluation accuracy of BBO and ICDE as Linear- evolutionary Algorithms and SVR and CART as Non-linear Algorithms to earnings management prediction. Journal of Financial Accounting Research, 9(1), 77-96. (In Persian).
Khodabandeh, A., & Rezaei, F. (2017). Managing the impact of information in financial reporting of companies, new research approaches in management and accounting, 2(8), 1-14. (In Persian).
Kirkos, E., Spathis, C., & Manolopoulos, Y. (2007). Data mining techniques for the detection of fraudulent financial statements. Expert Systems with Applications, 32(4): 995–1003.
Kordestani, G., & Tatli, R. (2014). Identification the efficient and opportunistic earnings management approaches in the earnings quality levels. Accounting and Auditing Review, 21(3), 293–312. (In Persian).
Kotsiantis, S., Koumanakos, E., Tzelepis, D., & Tampakas, V. (2006) Forecasting fraudulent financial statements using data mining. International Journal of Computational Intelligence, 3(2): 104–110.
lemski Tazike, A., & Saidi P. (2018). Investigating how the fraud triangle is formed by the managers to get more profit from the stakeholders, Studies in Economics, Financial Management and Accounting, 5(1), 189-200. (In Persian).
Li, T., & Zaiats, N. (2017). Information environment and earnings management of dual class firms around the world. Journal of Banking & Finance, 74, 1-23.
Maleki Nia, N., tehrani, R., Tabriz Akbar, A., & Fallah shams, M. (2021). Development of Earning Manipulation Prediction Model Applying Hybrid Neural Network and cosmology Based Algorithms. Monetary & Financial Economics, 28(21). (In Persian).
McNinhols, M. F. (2000). Research Design issues in earnings management studies, Journal of accounting and Public Policy. 19,313-345.
Moghaddam, A., & Ghadrdan, E. (2019). Investigating the Factors Affecting Unmanaged Profit by Management. Accounting and Auditing Studies, 8(31), 59-74. (In Persian).
Moradi, M. (2015). Designing earnings quality model in tehran stock exchange (TSE) with emphasizing on the role of accruals. Journal of Accounting and Auditing Research, 25, 76-99. (In Persian).
Moradi, M., Sadollah, A., Eskandar, H., & Eskandar, H. (2017). The application of water cycle algorithm to portfolio selection. Economic Research, 30(1): 1277-1299.
Mostafa, W. (2017). The impact of earnings management on the value relevance of earnings: Empirical evidence from Egypt. Managerial Auditing Journal, 32(1), 50-74.
Pourali, M., & Kuchaki Tajani, M. (2019). Comparing the accuracy of predicting profit manipulation of companies using colonial competition algorithm and genetic algorithm, the first international conference on new challenges and solutions in industrial engineering and management and accounting. (In Persian).
Qaemi, F., Moradi, Z., & Alavi, G. H. (2021). The effect of audit committee characteristics on internal controls and earnings management. Financial Accounting and Auditing Research, 46,259 - 280. (In Persian).
Ramírez Orellana, A., Martínez Romero, M. J., & Mariño Garrido, T. (2017). Measuring fraud and earnings management by a case of study: Evidence from an international family business, European Journal of Family Business, 7, 41-53.
Salehi, M., & Farokhi Pile Rood, L. (2018). Predicting of earnings management using neural network and decision tree. Quarterly Journal of Financial Accounting and Auditing Research, 10 (37), 1-24. (In Persian).
Salehi, M., & Farokhi Pile Rood, L. (2018). Predicting of earnings management using neural network and decision tree. Quarterly Journal of Financial Accounting and Auditing Research, 10 (37), 1-24. (In Persian).
Salehi-Kordabadi, S., & Zad-Dousti, F. (2020). The relationship between corporate governance, earnings management and financial performance in companies listed on the Tehran Stock Exchange. Journal of Accounting and Management Vision, 3(26), 92-109. (In Persian).
Serrano-Cinca, Carlos, Begoña, Gutiérrez-Nieto,Martha, Bernate-Valbuena (2019). The use of accounting anomalies indicators to predict business failure, European Management Journal, 37(3), 353-375.
Seyed Abbasi, A., & Hatem Lo, A. (2013). A review of biogeography-based optimization algorithm, National Conference on Computer Engineering and Information Technology Management, 1-8. (In Persian).
Sheri Anagiz, S., Rahimiyan, N., Salehi Sedghiyani, J., & Khorasani, A. (2017). Investigating and adjusting the accuracy of the results of beneish and modified beneish models based on iran's economic environment in discovering and disclosure of fraudulent financial reporting. Quarterly Journal of Financial Management Outlook, 7 (18), 105-123. (In Persian).
Spathis, Ch., Doumpos, M., & Zopounidis, C. (2002). Detecting falsified financial statements: a comparative study using multicriteria analysis and multivariate statistical techniques. European Accounting Review, 11(3), 509-535.
Suryanto, T., & Grima, S. (2018), The Corporate Decision in Indonesia: A Result of Corporate Governance Requirements, Earning Management and Audit Reports, Grima, S. and Marano, P. (Ed.) Governance and Regulations’ Contemporary Issues (Contemporary Studies in Economic and Financial Analysis, 99, Emerald Publishing Limited, 183-206.
Tarjoa, N. (2015). Application of Beneish M-Score Models and Data Mining to Detect Financial Fraud, Social and Behavioral Sciences, 211,924 – 930.
Watts, R. Zimmerman, J. (1990). Positive Accounting Theory. Prentice Hall Eaglewood Cliffts.
Wyrobek, J. (2020). Application of machine learning models and artificial intelligence to analyze annual financial statements to identify companies with unfair corporate culture, Procedia Computer Science, 176(2020), 3037-3046.