Μηχανική μάθηση και ανάλυση χρηματοοικονομικών καταστάσεων
Loading...
Date
2026-06-11
Authors
Μεταλούλης, Αχιλλέας
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Η παρούσα εργασία εξετάζει την εφαρμογή τεχνικών Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning) στην ανάλυση χρηματοοικονομικών καταστάσεων, αναδεικνύοντας τον ρόλο τους στη βελτίωση της ποιότητας και της ακρίβειας της χρηματοοικονομικής πληροφόρησης και λήψης αποφάσεων. Στο σύγχρονο επιχειρηματικό περιβάλλον, η συνεχής αύξηση του όγκου και της πολυπλοκότητας των δεδομένων καθιστά αναγκαία την αξιοποίηση προηγμένων υπολογιστικών μεθόδων που μπορούν να εντοπίσουν πρότυπα και συσχετίσεις τα οποία συχνά δεν είναι εμφανή μέσω των παραδοσιακών τεχνικών ανάλυσης. Αρχικά παρουσιάζονται οι βασικές χρηματοοικονομικές καταστάσεις – Ισολογισμός, Κατάσταση Αποτελεσμάτων Χρήσης και Κατάσταση Ταμειακών Ροών – καθώς και η σημασία τους για την αξιολόγηση της οικονομικής θέσης και απόδοσης των επιχειρήσεων. Στη συνέχεια αναλύονται οι κύριες κατηγορίες Μηχανικής Μάθησης, δηλαδή η επιβλεπόμενη, η μη επιβλεπόμενη και η ενισχυτική μάθηση, ενώ παρουσιάζονται βασικοί αλγόριθμοι όπως η Γραμμική Παλινδρόμηση, τα Random Forests, τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα και οι Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης (SVM). Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στη διαδικασία προεπεξεργασίας δεδομένων, επιλογής χαρακτηριστικών και αξιολόγησης μοντέλων, καθώς και στις εφαρμογές της Μηχανικής Μάθησης στην πρόβλεψη πτώχευσης, στην αξιολόγηση πιστωτικού κινδύνου, στην ανίχνευση χρηματοοικονομικής απάτης, στην πρόβλεψη κερδοφορίας και στην ανάλυση συναισθήματος οικονομικών κειμένων. Τέλος, εξετάζονται τα πλεονεκτήματα και οι περιορισμοί των μεθόδων αυτών, με έμφαση στα ζητήματα ερμηνευσιμότητας, διαφάνειας, ποιότητας δεδομένων και κανονιστικής συμμόρφωσης. Συμπερασματικά, η Μηχανική Μάθηση αποτελεί ένα ισχυρό εργαλείο που μπορεί να ενισχύσει σημαντικά τη χρηματοοικονομική ανάλυση και να υποστηρίξει αποτελεσματικότερες επιχειρηματικές και επενδυτικές αποφάσεις.
Description
Keywords
Πρόβλεψη πτώχευσης, Πιστωτικός κίνδυνος