تبيين عوامل موثر بر عدم تقارن اطلاعاتي سود بودجه شده با پيش بيني سود حاصل از شبكه هاي عصبي فازي

Explaining effective factors on information asymmetry of management earnings forecast with Earnings Forecast from Fuzzy Neural Networks

عدم وجود معياري مناسب براي اندازه گيري عدم تقارن اطلاعاتي بين مديراني كه اقدام به پيش بيني سود مي نمايند و تحليل گران آماري كه از طريق روش هاي آماري اقدام به پيش بيني سود مي نمايند،مساله اصلي تحقيق حاضر مي باشد.هدف از تبيين عوامل موثر بر عدم تقارن اطلاعاتي سود بودجه شده مديران با ساير روش هاي پيش بيني سود، شناسايي ميزان عدم تقارن اطلاعاتي بين افراد درون سازماني و افراد برون سازماني مي باشد. مبناي نظري تحقيق حاضر به تيوري نمايندگي و تيوري عدم تقارن اطلاعاتي مرتبط مي باشد. براساس تيوري عدم تقارن اطلاعاتي،مديران شركت ها، مزيت اطلاعات نهاني از درون شركت دارند.[20] تحقيق حاضر با اقتباس از همين مبناي نظري،قصد دارد از طريق شناسايي عوامل برتري صحت نسبي پيش بيني سود مديريت بر ساير روش هاي پيش بيني سود اعم از روش هاي آماري و نوين اقدام به ارايه معياري براي اندازه گيري عدم تقارن اطلاعاتي بين مديران پيش بيني كننده سود و تحليل گران آماري نمايد. كمك تحقيق حاضر به ادبيات تحقيقات پيش بيني سود عباتند از: 1)معين شدن شرايط و موقعيت هايي را كه بيشترين مزيت اطلاعاتي براي مديران دارد يا شرايطي كه نتايج و آثاري براي دارندگان اطلاعات نهاني و افشاي اختياري دارد، براي سرمايه گذاران،تحليل گران و ذينفعان برون سازماني با شناخت عوامل موثر بر عدم تقارن اطلاعاتي سود 2)سنجش ميزان صحت و دقت پيش بيني هاي سود مديريت در مقايسه با صحت پيش بيني سود براساس روش پيش بيني آماري خطي و غيرخطي توسط سرمايه گذاران(افراد برون سازماني) 3)ارايه معياري براي اندازه گيري عدم تقارن اطلاعاتي بين افراد درون سازماني و برون سازماني . ارايه چنين معياري براي اندازه گيري عدم تقارن بين دو دسته افراد مذكور به دليل بهتر شدن روش هاي تجربي پيش بيني سود داراي اهميت مي باشد.

The goal of explaining effective factors on information asymmetry of management earnings forecast with other earnings forecast methods is to recognize information asymmetry degree among in and out organizational individuals. The research methodology is an inferential from the goal dimension and an induction from the logical dimension. The statics population includes accepted companies in stock exchange that 158 samples have been selected during 1380-1388 by elimination sampling. Firstly, the forecasting power comparison and superiority determining of each of the statistical forecasting methods with management earnings forecast were done. Based on grounded theory, the effective factor on management earnings forecast information asymmetry with the least- error earnings forecast method was recognized. Then, the relationship between each of recognized effective factors on profit information asymmetry was tested. The results showed at first the accuracy of fuzzy neural networks forecast is more than other linear and non-linear forecasting methods. This superiority isn’t conformed in comparison with management earnings forecast that is resulted from error mean test. So existence of informational advantage in management earnings forecast was accepted. Secondly industry concentration, institutional ownership, earnings quality, disclosure quality, economic uncertainty, management’s support and conservatism in earnings forecast have relationship with information asymmetry.