بسیاری از موارد بحران‌های مالی مربوط به شرکت‌های سهامی عام بوده که درحال افزایش است. بسیاری از سرمایه گذاران و اعتباردهندگان در مورد پیش بینی بحران مالی به خصوص زمانی که مدیریت سود رخ می‌دهد مشکلاتی دارند. تحقیقات اخیر به شناسایی عوامل و فاکتورهای مرتبط با مدیریت سود می‌پردازد. بنابراین از طریق آن قادر به تعیین ارتباط میان این عوامل و دستکاری سود هستند. به منظور کاهش ریسک بحران‌های مالی ناشی ازآن و کمک به سرمایه گذاران برای اجتناب از زیان‌های بزرگ در بازار سهام لازم است تا مدلی برای پیش بینی مدیریت سود توسعه یابد. هدف اصلی این تحقیق بررسی دقت پیش بینی مدیریت سود با استفاده از شبکه های عصبی و درخت تصمیم گیری و مقایسه آن بامدل های خطی است. برای این منظور نه متغیر تأثیرگذار بر مدیریت سود به عنوان متغیرهای مستقل و اقلام تعهدی اختیاری، به عنوان متغیر وابسته مورد استفاده قرار گرفته است. در این تحقیق از چهار صنعت کشاورزی، دارویی، نساجی و فرآورده‌های نفتی، تعداد 36 شرکت مورد بررسی قرارگرفت. از روش رگرسیون کمترین مربعات جهت مدل خطی و از شبکه عصبی پیشخور تعمیم یافته و درخت تصمیم گیری Cart, C5.0 جهت بررسی از طریق تکنیک‌های داده کاوی استفاده شد. نتایج حاصل از این تحقیق نشان دادکه روش شبکه عصبی و درخت تصمیم گیری در پیش بینی مدیریت سود نسبت به روش‌های خطی دقیق تر و دارای سطح خطای کمتری است. در رابطه با ارتباط بین متغیرهای وابسته با متغیر مستقل نیز می‌توان گفت، مدیریت سود با متغیرهای اقلام تعهدی اختیاری دوره قبل ، اقلام تعهدی غیراختیاری دوره قبل یا آستانه عملکرد و ریسک درچهار روش مدل‌های خطی، شبکه عصبی، درخت‌های C5.0 و Cart دارای بیشترین ارتباط است.

کلمات کلیدی