حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی 3092-7366 1 پیاپی ۲ 2024 07 11 Predicting Mergers and Acquisitions Success with Machine Learning پیش‌بینی موفقیت ادغام‌ها و تملک‌ها با استفاده از یادگیری ماشین 66 77 EN هدا رمضانی دانشکده اقتصاد، واحد اصفهان (خوراسگان)، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران ستاره قاسمی دانشکده اقتصاد، واحد اصفهان (خوراسگان)، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران ماریا گونزالس دانشکده علوم کامپیوتر، دانشگاه بارسلونا، بارسلونا، اسپانیا Journal Article 2024 04 18 Mergers and acquisitions (M&As) are critical strategies for organizational growth and expansion in modern business environments. However, predicting the success or failure of these processes is a complex challenge due to the multiple factors involved. Traditional models often fall short in accurately forecasting outcomes because they cannot analyze multidimensional and complex data. Machine learning has emerged as an advanced analytical tool that can handle large datasets and improve the accuracy of predictions. To explore the application of machine learning in predicting the success of M&As and analyze its advantages and challenges. This study is a narrative review that draws upon credible academic sources and databases to collect relevant information. Various machine learning models, such as neural networks, support vector machines, and decision trees, are examined and compared with traditional prediction models. The collected data from previous studies and relevant research were comprehensively analyzed. Machine learning demonstrates the ability to analyze multidimensional data and uncover hidden patterns that traditional methods overlook. This analytical tool significantly improves the accuracy of M&A success predictions and helps reduce risks associated with these processes. However, challenges such as data quality and the need for sufficient resources remain prevalent. Machine learning has proven to be an effective tool in predicting the success of M&As by providing more precise analyses of complex data. Implementing this tool, along with improving data quality and proper post-merger management, can lead to greater success in M&A processes. ادغام‌ها و تملک‌ها به عنوان یکی از استراتژی‌های مهم برای رشد و توسعه سازمان‌ها در دنیای کسب‌وکار مدرن شناخته می‌شوند. با این حال، پیش‌بینی موفقیت یا شکست این فرآیندها به دلیل وجود عوامل متعدد و پیچیده همواره چالشی بزرگ برای مدیران و تحلیلگران بوده است. استفاده از مدل‌های سنتی برای پیش‌بینی موفقیت ادغام‌ها، به دلیل محدودیت در تحلیل داده‌های چندبعدی و پیچیده، نتایج دقیق و قابل اعتمادی ارائه نمی‌دهد. در این میان، یادگیری ماشین به عنوان یک ابزار نوین تحلیلی، توانایی تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده را دارد و می‌تواند دقت پیش‌بینی‌ها را بهبود بخشد. بررسی کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی موفقیت ادغام‌ها و تملک‌ها و تحلیل مزایا و چالش‌های این رویکرد. این مطالعه یک مقاله مروری روایتی است که از منابع معتبر علمی و پایگاه‌های داده برای جمع‌آوری اطلاعات استفاده کرده است. در این مقاله، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین از جمله شبکه‌های عصبی، ماشین بردار پشتیبان و درخت تصمیم‌گیری بررسی و با مدل‌های سنتی پیش‌بینی مقایسه شده‌اند. اطلاعات به‌دست‌آمده از مطالعات قبلی و تحقیقات مرتبط به‌طور جامع تحلیل شده است. یادگیری ماشین توانایی تحلیل داده‌های چندبعدی و شناسایی الگوهای پنهان را دارد که در روش‌های سنتی نادیده گرفته می‌شوند. این ابزار تحلیلی می‌تواند دقت پیش‌بینی موفقیت ادغام‌ها را افزایش دهد و از این طریق به کاهش ریسک‌های مربوط به فرآیندهای ادغام کمک کند. با این حال، چالش‌های مربوط به کیفیت داده‌ها و نیاز به منابع کافی همچنان وجود دارد. یادگیری ماشین با ارائه تحلیل‌های دقیق‌تر از داده‌های پیچیده، به عنوان یکی از ابزارهای موثر در پیش‌بینی موفقیت ادغام‌ها و تملک‌ها شناخته شده است. به‌کارگیری این ابزار به همراه بهبود کیفیت داده‌ها و مدیریت صحیح پس از ادغام می‌تواند به موفقیت بیشتر این فرآیندها منجر شود.

https://www.jafci.com/index.php/jafci/article/download/13/12