- بولو، قاسم، کرمی، اصغر. (1393). ارزیابی میزان اثربخشی الگوهای جریان وجوه نقد و مدل برنامهریزی ژنتیک در پیشبینی درماندگی مالی شرکتها. فصلنامه تحقیقات حسابداری و حسابرسی، 22، 93-70
- پورزمانی، زهرا، جهانشاد، آزیتا، عین قلایی شهرام. (1388). « پیشبینی وضعیت مالی و اقتصادی شرکتها با استفاده از نسبتهای مالی مبتنی بر سود، جریانهای نقدی و رشد». پژوهش نامه حسابداری مالی و حسابرسی. 1(3)، 115-93.
- راعی رضا، فلاح پور سعید. (1387). «کاربرد ماشین بردار پشتیبان در پیشبینی درماندگی مالی شرکتها با استفاده از نسبتهای مالی». فصلنامه بررسیهای حسابداری و حسابرسی،53، 34-17.
- رهنمای رودپشتی فریدون، علیخانی راضیه، مرانجوری مهدی. (1388). «بررسی کاربرد مدلهای پیشبینی ورشکستگی آلتمن و فالمر در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران» فصلنامه بررسیهای حسابداری و حسابرسی، 55، 34-19.
- محسنی، رضا، آقابابایی، رضا، محمدقربانی، وحید. (1392). پیشبینی درماندگی مالی با بکار بردن کارایی به عنوان یک متغیر پیشبینی کننده. فصلنامه پژوهشها و سیایتهای اقتصادی، 65، 146-123.
- مرادی، محسن، شفیعی سردشت، مرتضی، ابراهیم پور، ملیحه. (1391). « پیش بینی درماندگی مالی شرکتها بوسیلهی مدلهای ماشین بردار پشتیبان و تحلیل ممیزی چندگانه». فصلنامه بورس اوراق بهادار ،18، 136-118.
- موسوی شیری، محمد، بافنده ایماندوست، صادق، بلندرفتار پسیخانی، محمد. (1392). کاربرد روش k-نزدیکترین همسایه در پیشبینی درماندگی مالی شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران. دو فصلنامه اقتصاد پولی و مالی، 6، 66-48.
- مهرانی ساسان، مهرانی کاوه، منصفی یاشار، کرمی غلامرضا.(1384)« بررسی کاربردی الگوهای پیشبینیورشکستگی زمیسکی و شیراتا در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران». فصلنامه بررسیهای حسابداری و حسابرسی،41، 131 -105.
- Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The journal of finance, 23(4), 589-609.
- Atiya, A. F. (2001). Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks: A survey and new results. Neural Networks, IEEE Transactions on, 12(4), 929-935.
- Chen, L.-H., & Hsiao, H.-D. (2008). Feature selection to diagnose a business crisis by using a real GA-based support vector machine: An empirical study. Expert Systems with Applications, 35(3), 1145-1155.
- Cho, S., Kim, J., & Bae, J. K. (2009). An integrative model with subject weight based on neural network learning for bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 36(1), 403-410.
- Cristianini, N., & Shawe-Taylor, J. (2000). An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods: Cambridge university press.
- Dash, M., & Liu, H. (1997). Feature selection for classification. Intelligent data analysis, 1(1), 131-156.
- Fodor, I. A Survey of Dimension Reduction Techniques. Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) Technical Report, June 2002: UCRL-ID-148494.
- Geng, R., Bose, I., & Chen, X. (2015). Prediction of financial distress: An empirical study of listed Chinese companies using data mining. European Journal of Operational Research, 241(1), 236-247.
- Gordon, M. J. (1971). Towards a theory of financial distress. The journal of finance, 26(2), 347-356.
- Horrigan, J. O. (1968). A short history of financial ratio analysis. Accounting Review, 284-294.
- Huang, Z., Chen, H., Hsu, C.-J., Chen, W.-H., & Wu, S. (2004). Credit rating analysis with support vector machines and neural networks: a market comparative study. Decision support systems, 37(4), 543-558.
- Liang, D., Tsai, C.-F., & Wu, H.-T. (2015). The effect of feature selection on financial distress prediction. Knowledge-Based Systems, 73, 289-297.
- Lin, F., Liang, D., Yeh, C.-C., & Huang, J.-C. (2014). Novel feature selection methods to financial distress prediction. Expert Systems with Applications, 41(5), 2472-2483.
- Min, J. H., & Lee, Y.-C. (2005). Bankruptcy prediction using support vector machine with optimal choice of kernel function parameters. Expert Systems with Applications, 28(4), 603-614.
- Saeys, Y., Inza, I., & Larrañaga, P. (2007). A review of feature selection techniques in bioinformatics. bioinformatics, 23(19), 2507-2517.
- Shin, K.-S., Lee, T. S., & Kim, H.-j. (2005). An application of support vector machines in bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications, 28(1), 127-135.
- Sun, J., & Li, H. (2009). Financial distress prediction based on serial combination of multiple classifiers. Expert Systems with Applications, 36(4), 8659-8666.
- Tsai, C.-F. (2009). Feature selection in bankruptcy prediction. Knowledge-Based Systems, 22(2), 120-127.
- Vafaie, H., & Imam, I. F. (1994). Feature selection methods: genetic algorithms vs. greedy-like search. Paper presented at the Proceedings of international conference on fuzzy and intelligent control systems.
- Wang, L. (2005). Support Vector Machines: theory and applications (Vol. 177): Springer Science & Business Media.
- Whitaker, R. B. (1999). The early stages of financial distress. Journal of Economics and Finance, 23(2), 123-132.