چکیده:
ارزیابی درماندگی مالی شرکت ها بسیار حایز اهمیت است؛ زیرا شکست شرکت هزینه های مستقیم و غیر مستقیم بسیاری را برای ذینفعان به همراه دارد. از این رو استفاده از نسبت های مالی برای ارزیابی درماندگی مالی شرکت ها همیشه مورد توجه اعتبار دهندگان، سهام داران و تحلیلگران مالی بوده است. ارزیابی و پیش بینی به موقع و صحیح می تواند تصمیم گیرندگان را در یافتن راه حل بهینه و پیشگیری از درماندگی مالی یاری کند. تاکنون از الگوهای گوناگونی برای ارزیابی درماندگی مالی استفاده شده است. الگوهای به کار گرفته شده در این زمینه کاربرد بسیار زیادی در تصمیم های فعالان بازار مالی دارد. همواره سعی شده است تا دقت پیش بینی و ارزیابی این الگوها با استفاده از روش های پیشرفته تر بهبود پیدا کند. در این پژوهش، هدف اصلی بررسی کارایی استفاده از الگوی جمعی تحلیل پوششی داده ها (DEA) و رگرسیون لجستیک (LR) در ارزیابی درماندگی مالی شرکت ها می باشد، هم چنین نتایج الگوی DEA با رگرسیون لجستیک (LR) مورد قیاس قرار گرفته است. یافته های تحقیق نشان می دهد که الگوی LR نسبت به الگوی جمعی روش تحلیل پوششی داده ها در ارزیابی درماندگی مالی درون نمونه ای به طور معناداری بهتر عمل کرده است.
The Assessment of Financial Distress in Tehran Stock Exchange: A Comparative Study Between Data Envelopment Analysis (DEA) and Logistic Regression (LR) Mohammad Reza Rostami1, Mirfeyz Fallahshams2, Farzaneh Eskandari3 1- Assistant Professor, Department of Management, Faculty of Social Sciences & Economics, Alzahra University, Tehran, Iran 2- Associate Professor, Department of Management, Faculty of Social Sciences & Economics, Alzahra University, Tehran, Iran 3- Msc., Department of Management, Faculty of Social Sciences & Economics, Alzahra University, Tehran, Iran Received: 5 /9/2010 Accept: 13/8/2011 Financial distress evaluation is important because firm failure imposes significant direct and indirect costs on a firm’s stakeholders. Hence, using financial ratios has been considered by bank loan officers, creditors, stockholders, financial analysts, and the general public in order to provide them with timely and accurate assessment. Timely evaluation can help decision makers to find the optimal way and predict bankruptcy. There are different models for financial distress evaluation, which are mainly applied in decision making by financial market players. It has been attempted to improve the accuracy of these models by more developed techniques. The main goal of this research is to examine the capability of the additive model of Data Envelopment Analysis (DEA) model in assessing corporate financial distress by comparing it with logistic regression (LR). The results showed that in within-sample evaluation, LR outperforms DEA (Additive model) in correctly identifying the default firms significantly.