@article { author = {Fallahpour, Saeid and Norouzian Lakvan, Eisa and Hendijani Zadeh, Mohammad}, title = {Use of Combined Approach of Support Vector Machine and Feature Selection for Financial Distress Prediction of Listed Companies in Tehran Stock Exchange Market}, journal = {Financial Research Journal}, volume = {19}, number = {1}, pages = {139-156}, year = {2017}, publisher = {University of Tehran}, issn = {1024-8153}, eissn = {2423-5377}, doi = {10.22059/jfr.2015.52758}, abstract = {Financial distress prediction (FDP) is a great important subject that has always been interesting to researchers, financial institutions and banks. Tough many works have been done in this area, but use of combined approach of feature selection and classifier is an issue that has attracted researchers' attention just in recent years. In this paper, four well-known kinds of SVM that each of them has it's own kernel function including: linear, polynomial, radial and sigmoid have been introduced as the main classifiers of our proposed approach. These four methods have been integrated with genetic algorithm (GA) as a wrapper feature selection approach as well as three techniques of filtering feature selection approach called: principle component analysis (PCA), information gain and relief. Brought results indicated that genetic algorithm outperformed the other feature selection techniques in it's combination with SVM methods. Furthermore, implemented hypothesis test implied that there was no significance level among GA-SVM (linear), GA-SVM (radial), GA-SVM (polynomial) and GA-SVM (sigmoid) techniques with confidence level of %95.}, keywords = {Genetic Algorithm,Wrapper,Financial distress,filter,Support vector machine}, title_fa = {کاربرد روش ترکیبی ماشین بردار پشتیبان و انتخاب ویژگی به‎منظور پیش‌بینی درماندگی مالی شرکت‎های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران}, abstract_fa = {پیش­بینی درماندگی مالی از مسائل مهمی است که همواره پژوهشگران، مؤسسه‎های اعتباری و بانک­ها به آن توجه کرده‎اند. تاکنون تحقیقات بسیاری در این زمینه صورت گرفته است، ولی استفاده از مدل­های­ ترکیب‎شدۀ انتخاب ویژگی و مدل طبقه‎بندی­کننده، از مسائلی است که فقط در سال­های اخیر توجه پژوهشگران را به خود جلب کرده است. در این مقاله ماشین ­بردار پشتیبان با چهار تابع کرنل خطی، چند­جمله­ای، شعاعی و سیگمویید به‎‎عنوال مدل ‎طبقه‎بندی­کننده و ترکیب آن با روش­های انتخاب ویژگی فیلترکننده و پوشش­دهنده استفاده شده است. همچنین از الگوریتم ژنتیک که یکی از انواع روش­های پوشش­دهندۀ انتخاب ویژگی است و روش­های آنالیز اجزای اساسی، زنجیرۀ­ اطلاعات و رلیف­ که جزء روش­های فیلترکنندۀ انتخاب ویژگی هستند، استفاده شده­ است. نتایج به‎دست آمده نشان­ داد که روش الگوریتم ژنتیک نسبت به روش­های فیلترکننده، عملکرد بهتری دارد. همچنین دقت ماشین بردار پشتیبان با توابع کرنل خطی، چند­جمله­ای، شعاعی و سیگمویید در ترکیب با الگوریتم ژنتیک، با سطح اطمینان 95 درصد تفاوت معناداری با­ هم ندارند.}, keywords_fa = {الگوریتم ژنتیک,پوشش‌دهنده,درماندگی مالی,فیلترکننده,ماشین بردار پشتیبان}, url = {https://jfr.ut.ac.ir/article_52758.html}, eprint = {https://jfr.ut.ac.ir/article_52758_4543b5fdb0eb5e872f7e4aef76b54dd7.pdf} }