کتاب پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری

معرفی کتاب پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری

کتاب الکترونیکی «پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت‌ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم‌گیری» نوشتهٔ سیدعلیرضا حسینی و علیرضا کشاورز صفیئی و منتشرشده توسط دیبادخت، به بررسی روش‌های نوین تحلیل مالی شرکت‌ها با تمرکز بر الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌پردازد. این اثر در دستهٔ مدیریت مالی و علوم داده قرار می‌گیرد و به‌ویژه برای علاقه‌مندان به تحلیل عملکرد شرکت‌ها و سرمایه‌گذاری کاربرد دارد. نسخه الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری

این کتاب به بررسی چالش‌های ارزیابی عملکرد مالی و پیش‌بینی سودآوری شرکت‌ها می‌پردازد و تلاش می‌کند با معرفی الگوریتم درخت تصمیم‌گیری، راهکارهایی برای تحلیل دقیق‌تر داده‌های مالی ارائه دهد. نویسندگان در ابتدا مفاهیم پایه‌ای سودآوری، عملکرد مالی و نسبت‌های مالی را شرح می‌دهند و سپس به سراغ مدل‌های سنتی و نوین ارزیابی عملکرد می‌روند. در ادامه، نقش یادگیری ماشین و داده‌کاوی در تحلیل داده‌های مالی و تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری مورد بحث قرار می‌گیرد. کتاب در فضایی میان‌رشته‌ای میان مدیریت مالی، حسابداری و علوم داده حرکت می‌کند و تلاش دارد با زبانی تحلیلی، کاربرد الگوریتم‌های هوشمند را در بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی نشان دهد. این اثر در دوره‌ای نوشته شده که بازارهای مالی و ابزارهای تحلیل داده با سرعت بالایی در حال تحول هستند و نیاز به روش‌های نوین برای ارزیابی عملکرد شرکت‌ها بیش از پیش احساس می‌شود.

خلاصه کتاب پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری

کتاب با تبیین اهمیت سودآوری و عملکرد مالی شرکت‌ها آغاز می‌شود و به بررسی مفاهیم سود در سطوح مختلف ساختاری، معنایی و عملی می‌پردازد. نسبت‌های مالی، به‌ویژه نسبت‌های سودآوری، نقدینگی و اهرمی، به عنوان ابزارهای اصلی تحلیل وضعیت شرکت‌ها معرفی می‌شوند. نویسندگان به نقاط قوت و محدودیت‌های تحلیل صورت‌های مالی اشاره می‌کنند و توضیح می‌دهند که چرا معیارهای سنتی حسابداری به تنهایی برای ارزیابی عملکرد کافی نیستند. سپس، معیارهای اقتصادی مانند ارزش افزوده اقتصادی و ارزش افزوده بازار به عنوان رویکردهای مکمل مطرح می‌شوند. بخش مهمی از کتاب به معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه الگوریتم درخت تصمیم‌گیری، اختصاص دارد. این الگوریتم به عنوان ابزاری برای کاهش ابعاد داده‌ها و شناسایی معیارهای کلیدی در ارزیابی عملکرد شرکت‌ها معرفی می‌شود. نویسندگان نشان می‌دهند که چگونه با استفاده از داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌توان پیش‌بینی دقیق‌تری از سودآوری شرکت‌ها داشت و تصمیمات سرمایه‌گذاری را بهبود بخشید. در نهایت، کتاب به کاربردهای عملی این الگوریتم‌ها در بازار سرمایه ایران و چالش‌های پیاده‌سازی آن‌ها در فضای واقعی می‌پردازد.

چرا باید کتاب پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری را خواند؟

این کتاب با ترکیب مفاهیم مالی و ابزارهای داده‌کاوی، به خواننده امکان می‌دهد تا با رویکردی تحلیلی‌تر به ارزیابی عملکرد شرکت‌ها و پیش‌بینی سودآوری آن‌ها بپردازد. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌های مالی، می‌تواند دید تازه‌ای نسبت به تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری و مدیریت مالی ایجاد کند. همچنین، کتاب به بررسی نقاط ضعف و قوت روش‌های سنتی و نوین می‌پردازد و راهکارهایی برای بهبود تحلیل‌های مالی ارائه می‌دهد.

خواندن کتاب پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران حوزه مدیریت مالی، حسابداری، علوم داده و اقتصاد مناسب است. همچنین برای مدیران مالی، تحلیل‌گران بازار سرمایه و سرمایه‌گذارانی که به دنبال روش‌های نوین ارزیابی عملکرد شرکت‌ها و پیش‌بینی سودآوری هستند، کاربردی خواهد بود.

فهرست کتاب پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری

فصل اول: سودآوری و عملکرد مالی شرکتدر این فصل، مفاهیم سودآوری، ساختار سرمایه، عملکرد مالی و دیدگاه‌های مختلف ارزیابی عملکرد شرکت‌ها بررسی می‌شود. نسبت‌های مالی و معیارهای ارزیابی عملکرد مالی نیز معرفی می‌شوند.فصل دوم: الگوریتم‌های داده‌کاویاین فصل به معرفی یادگیری ماشین، انواع آن و کاربردهای داده‌کاوی در تحلیل مالی می‌پردازد. مزایا و معایب الگوریتم درخت تصمیم‌گیری نیز مورد بحث قرار می‌گیرد.فصل سوم: سودآوری و عملکرد مالی شرکت‌ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم‌گیریدر این فصل، کاربرد عملی الگوریتم درخت تصمیم‌گیری در پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت‌ها شرح داده می‌شود. چالش‌های انتخاب معیارهای کلیدی و کاهش ابعاد داده‌ها نیز بررسی می‌شود.

بخشی از کتاب پیش‌بینی سودآوری و ارزیابی عملکرد مالی شرکت ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری

«سودآوری یک معیار اندازه‌گیری بهره‌وری و در نهایت بیانگر موفقیت و شکست یک ارزش در شرکت‌ها یکی از مهم‌ترین وظایف مدیران محسوب می‌شود. جهت نشان دادن میزان موفقیت مدیران در ایجاد و افزایش ارزش از معیارهای ارزیابی عملکرد استفاده می‌شود. یکی از بهترین معیارهای ارزیابی عملکرد، معیار ارزش‌افزوده اقتصادی می‌باشد. این معیار توسط شرکت استوارت ارائه‌شده و عبارت است از باقیمانده سودی که بعد از کسر هزینه سرمایه از سود محسوب می‌شود. ولی آیا منظور از سود همان سودی است که در صورت‌های مالی نشان داده می‌شود؟ آیا همین که شرکت نسبت به سال قبل توانسته باشد سود بیش‌تری را کسب کند کافی است؟ مطمئناً این‌طور نخواهد بود چراکه این سوال پیش می‌آید این میزان سود در ازای چه میزان هزینه سرمایه به‌دست‌آمده است. معیار ارزش‌افزوده اقتصادی شرایطی را فراهم می‌کند تا با در نظر گرفتن هزینه سرمایه به کارگرفته شده (هم هزینه بدهی و هم هزینه حقوق صاحبان سهام) سود حسابداری را به سود اقتصادی تبدیل کرده و به این صورت عملکرد واقعی شرکت را بررسی و ارزیابی نمود.»