پیش بینی احتمال تجدید ارائه صورتهای مالی با استفاده از مدل بنیش و بهبود مدل از طریق رگرسیون لاجیت و الگوریتم ژنتیک

وقوع اشتباه در حسابداری امری اجتناب ناپذیر بوده و عواملی چون تنوع و پیچیدگی موضوعات اقتصادی، حجم بالای کار، خستگی و... این احتمال را افزایش می دهد. همچنین به دلیل تغییرات مداومی که در شرایط اقتصادی ، اجتماعی و ... صورت می گیرد، ممکن است که ایجاد تغییر در اصول و روشهای حسابداری به منظور هماهنگ کردن واحد تجاری با شرایط جدید ضروری باشد که همه این موارد به تجدید ارائه صورتهای مالی منتج می شود .موضوعی که در نتیجه رسوایی های گزارشگری مانند شرکت انرون و ... بسیار مورد توجه قرار گرفته است.هدف این پژوهش ارائه مدل بسط یافته بنیش، در شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران بین سال های ۱۳۸۸ تا ۱۳۹۹ می باشد. نمونه آماری پژوهش ۲۶۵ شرکت بوده که با استفاده از رگرسیون لاجیت و الگوریتم ژنتیک به برآورد و بهبود مدل بنیش پرداخته شده است.نتایج پژوهش حاکی از این است که براساس ماتریس درهم ریختگی، در بین مدل های پیش بینی کننده تجدید ارائه صورتهای مالی، دقت و کارآیی مدل بهبود یافته بنیش با الگوریتم ژنتیک ۲۱/۷۳ درصد دقت پیش بینی کل داشته که دارای بالاترین قدرت پیش بینی در مقایسه با مدل اولیه بنیش و مدل ارائه شده با رگرسیون لاجیت بوده است و فرضیه های پژوهش تایید می گردد.

کلیدواژه ها:

تجدید ارائه صورتهای مالی ، تعدیلات سنواتی ، مدل بنیش ، رگرسیون لاجیت ، الگوریتم ژنتیک