مقایسه دقّت مدلهای ترکیبی پیشبینی اظهارنظر حسابرسی مبتنی بر الگوریتمهای بهینهسازی ازدحام ذرات (PSO) و متاهیوریستیک کشتیچسب (BMO)
کلمات کلیدی:
اظهارنظر حسابرسی, الگوریتم ازدحام ذرات, الگوریتم کشتیچسب, شبکه عصبی پرسپترون چندلایه, دقّت پیشبینی, مدلهای ترکیبیچکیده
هدف پژوهش مقایسه دقّت مدلهای ترکیبی پیشبینی اظهارنظر حسابرسی مبتنی بر الگوریتمهای بهینهسازی ازدحام ذرات (PSO) و متاهیوریستیک کشتیچسب (BMO) است. پژوهش حاضر از نوع کاربردی و با رویکرد توصیفی–تحلیلی انجام شده است. جامعه آماری شامل شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران طی سالهای ۱۳۹۴ تا ۱۴۰۳ بود که پس از حذف سیستماتیک شرکتهای غیرمرتبط، دادههای ۱۳۸ شرکت بهعنوان نمونه نهایی انتخاب گردید. دادهها از سامانه کدال و نرمافزار رهآورد نوین استخراج و در محیط متلب نسخه 2024 و ایویوز 13 تحلیل شدند. برای مدلسازی، از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) بهعنوان مدل پایه استفاده شد و الگوریتمهای PSO و BMO برای بهینهسازی وزنها و بایاسهای شبکه بهکار گرفته شدند. همچنین، جهت مقایسه عملکرد مدلها از ماتریس آشفتگی، منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC)، سطح زیر منحنی (AUC)، ضریب همبستگی، آزمون t زوجی، تحلیل واریانس (ANOVA)، آزمون فریدمن و آزمون DeLong استفاده شد. نتایج نشان داد که هر چهار فرضیه پژوهش تأیید شدند. بهینهسازی شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با الگوریتمهای PSO و BMO باعث افزایش معنادار دقّت پیشبینی نسبت به مدل پایه گردید. الگوریتم BMO در مقایسه با PSO عملکرد دقیقتر و پایدارتری داشت و مدل ترکیبی پیشنهادی شامل جنگل تصادفی (RF)، تقویت گرادیان (XGBoost) و شبکه عصبی بهینهشده با BMO بالاترین دقت را با صحت ۹۸٫۹٪، دقت ۹۸٫۸٪ و مقدار AUC برابر 0.995 نشان داد. آزمونهای آماری (DeLong و فریدمن) نیز تفاوت معنادار عملکرد مدل مبتنی بر BMO نسبت به PSO را تأیید کردند. بهکارگیری ترکیب الگوریتمهای یادگیری ماشین و بهینهسازی متاهیوریستیک موجب بهبود قابلتوجه دقت پیشبینی اظهارنظر حسابرسی شد. مدل پیشنهادی RF–XGBoost–MLP–BMO توانست بهعنوان دقیقترین ساختار، فرآیند تصمیمگیری حسابرس را دادهمحور سازد و با کاهش خطاهای انسانی، به افزایش اعتبار قضاوت حسابرسی کمک کند.
دانلودها
مراجع
Al Ali, A., Khedr, A. M., El-Bannany, M., & Kanakkayil, S. (2023). A powerful predicting model for financial statement fraud based on optimized XGBoost ensemble learning technique. Appl. Sci., 13(4), 2272. https://doi.org/10.3390/app13042272
Almufadda, G., & Almezeini, N. A. (2022). Artificial intelligence applications in the auditing profession: A literature review. J. Emerg. Technol. Account., 19(2), 29-42. https://doi.org/10.2308/JETA-2020-083
Bakarich, K. M., & O'Brien, P. E. (2021). The robots are coming...but aren't here yet: The use of artificial intelligence technologies in the public accounting profession. J. Emerg. Technol. Account., 18(1), 27-43. https://doi.org/10.2308/JETA-19-11-20-47
Boritz, J. E., & Stratopoulos, T. C. (2023). AI and the accounting profession: Views from industry and academia. J. Inf. Syst., 37(3), 1-9. https://doi.org/10.2308/ISYS-2023-054
DeAngelo, L. (1981). Auditor size and audit quality. J. ACCOUNT. ECON., 3(3), 183-199. https://doi.org/10.1016/0165-4101(81)90002-1
Fedyk, J., Hodson, J., Khimich, N., & Fedyk, T. (2022). Is artificial intelligence improving the audit process? Rev. Account. Stud., 27, 957-992. https://doi.org/10.1007/s11142-022-09697-x
Geng, X., Li, Y., & Sun, Q. (2023). A novel short-term ship motion prediction algorithm based on EMD and adaptive PSO-LSTM with the sliding window approach. J. Mar. Sci. Eng., 11(3), 466. https://doi.org/10.3390/jmse11030466
Kokina, J., Blanchette, S., Davenport, T. H., & Pachamanova, D. (2025). Challenges and opportunities for artificial intelligence in auditing: Evidence from the field. Int. J. Account. Inf. Syst., 56, 100734. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2025.100734
Moosavi, S. K. R., Zafar, M. H., Mirjalili, S., & Sanfilippo, F. (2023). Improved Barnacles Movement Optimizer (IBMO) Algorithm for Engineering Design Problems. Artificial Intelligence and Soft Computing, https://doi.org/10.1007/978-3-031-42505-9_36
Nigatu, D. T., Dinka, T. G., & Tilahun, S. L. (2024). Convergence analysis of particle swarm optimization algorithms for different constriction factors. Front. Appl. Math. Stat., 10. https://doi.org/10.3389/fams.2024.1304268
Pourheidari, O., & Azami, Z. (2010). Identifying the Type of Auditor's Opinion Using Neural Networks. Accounting Knowledge, 1(3), 97-117.
Rahimzadeh, A., Matinfard, M., Hajiha, Z., & Rahmaninia, E. (2025). Investigating the Efficiency and Accuracy of Machine Learning Algorithms in Predicting the Type of Audit Opinion: Evidence from the Tehran Stock Exchange. Knowledge of Accounting and Management Auditing.
Rahnavard, M. R., & Amirkhanian, M. (2024). Artificial Intelligence and Explainable Artificial Intelligence in Auditing.
Sarraf, F., & Farhangian, A. (2022). Application of Artificial Intelligence in Accounting. Scientific Journal of New Research Approaches in Management and Accounting, 6(23), 108-124.
Setayesh, M. H., Sadeghi, M., Masoudi, Y., & Dehdari, E. (2025). Investigating Data Mining in Improving the Auditing Process. Experimental Accounting Research, 15(3), 67-94.
Thakur, C., Budamala, V., Kasiviswanathan, K. S., Teutschbein, C., & Soundharajan, B. S. (2025). Extreme gradient and boosting algorithm for improved bias-correction and downscaling of CMIP6 GCM data across Indian river basin. J. Hydrol.: Reg. Stud., 59, 102443. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2025.102443
Torroba, M., Sánchez, J. R., López, L., & Callejón, Á. (2025). Investigating the impacting factors for the audit professionals to adopt data analysis and artificial intelligence: Empirical evidence for Spain. Int. J. Account. Inf. Syst., 56, 100738. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2025.100738
Vitali, S., & Giuliani, M. (2024). Emerging digital technologies and auditing firms: Opportunities and challenges. Int. J. Account. Inf. Syst., 53, 100676. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100676
Zhao, W., Wang, Y., Zhang, Z., & Wang, H. (2021). Multicriteria ship route planning method based on improved particle swarm optimization-genetic algorithm. J. Mar. Sci. Eng., 9(4), 357. https://doi.org/10.3390/jmse9040357
Zivdar, Z. (2022). Application of Artificial Intelligence Techniques in Finance and Accounting. New Research Approaches in Management and Accounting, 6(20), 1557-1572.
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Ali Khalifeh Sharifi, Mehdi Bahar Moghaddam, Alireza Rahimi (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.