Resumen

BAKHSHI, Ali; YAZDANI, Shohre  y  MALEKI, Ali. Educando el método óptimo de la predicción del tipo de informe de auditor. Conrado [online]. 2020, vol.16, n.74, pp. 79-92.  Epub 02-Jun-2020. ISSN 1990-8644.

La rendición de cuentas requiere la existencia de información confiable y válida y la auditoría es una de las bases fundamentales para el proceso de rendición de cuentas. Por lo tanto, educar el método óptimo es de gran importancia. Con la presencia de un gran volumen de información, el uso de los métodos de predicción puede contribuir a los auditores a este respecto. Esta investigación tiene como objetivo comparar una variedad de métodos de enseñanza de eso. En la investigación actual, se han utilizado J48, bosque aleatorio, máquina de vectores y red neuronal. La población de investigación involucra a las empresas aceptadas por la Bolsa de Teherán en 2008-2017. Aquí, se han aplicado 19 variables independientes financieras y no financieras en dos grupos de prueba y capacitación. Además, el informe del auditor independiente se ha clasificado en dos grupos de aceptable y condicional. La comparación de los métodos mencionados anteriormente ha indicado que el algoritmo de bosque aleatorio con un promedio de precisión de predicción de 78.83% fue el modelo más óptimo para predecir el tipo de informe en ambos grupos y otros modelos que involucran J48, máquina de vectores de soporte, árbol de decisión CART y finalmente, La red neuronal artificial fue de la mayor precisión.

Palabras clave : Tipo de informe de auditor; algoritmo J48; bosque aleatorio; máquina de vectores de soporte; árbol de decisión CART;, red neuronal artificial.

        · resumen en Inglés     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )