أثر استخدام المراجع الخارجي لأساليب التنقيب في البيانات على دقة التنبؤ بالتعثر المالي للشركات المقيدة بالبورصة المصرية "دراسة تطبيقية" | ||||
| المجلة العلمية للبحوث التجارية (جامعة المنوفية) | ||||
| Article 11, Volume 56, Issue 1, January 2025, Page 383-440 PDF (1.46 MB) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/sjsc.2023.256555.1393 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
محمد على محمد وهدان1; رجب محمد عمران2; شيماء حمدى مصطفى على  3
| ||||
| 1کلية التجارة جامعة المنوفية | ||||
| 2كلية التجارة، جامعة مدينة السادات | ||||
| 3المعهد العالي للعلوم الإدارية بجناكليس | ||||
| Abstract | ||||
| استهدفت الدراسة قياس أثر استخدام المراجع الخارجي لأساليب التنقيب في البيانات على دقة التنبؤ بالتعثر المالي للشركات المقيدة بالبورصة المصرية مقارنة بالأساليب التقليدية. وذلك من خلال إجراء دراسة تطبيقية على عينة مكونة من (50) شركة من الشركات المقيدة في البورصة المصرية في مؤشر EGX100، بإجمالي مشاهدات (235) مشاهدة على مدار الفترة من 2018م حتى 2022م. وتناولت الدراسة كل من خوارزمية الشبكة العصبية الإصطناعية، وخوارزمية الغابة العشوائية، وخوارزمية الجار الأقرب كأحد أساليب التنقيب في البيانات، وخوارزمية الإنحدار اللوجستي كأحد الأساليب التقليدية، وذلك لقياس دقة التنبؤ بالتعثر المالي. وتم تقييم هذه الخوارزميات باستخدام ثلاثة معايير لتقييم الأداء وهم (معيار الدقة Accuracy، ومعيار Kappa، ومعيار F1.Score). وتم الاعتماد على (23) متغير مستقل للتنبؤ بالتعثر المالي، ثم تم استخلاص أهم (9) مؤشرات من بينهم تساعد المراجع الخارجي بدرجة كبيرة في التنبؤ بدقة بالتعثر المالي للشركات. بينما تم قياس التعثر المالي للشركات من خلال تحليل محتوى تقرير المراجع الخارجي للشركات محل الدراسة، حيث تم إعطاء القيمة (1) في حالة وجود تعثر مالي (عدم وجود استقرار مالي)، والقيمة (صفر) في حالة عدم وجود تعثر مالي (وجود استقرار مالي). وتوصلت الدراسة إلى أن أساليب التنقيب في البيانات (خوارزمية الشبكة العصبية الإصطناعية، وخوارزمية الغابة العشوائية، وخوارزمية الجار الأقرب) كانت جميعها أكثر دقة في عملية التنبؤ بالتعثر المالي للشركات مقارنة بالأساليب التقليدية (خوارزمية الإنحدار اللوجستي). وأن أكثر الأساليب دقة في عملية التنبؤ كانت خوارزمية الشبكة العصبية الإصطناعية، يليها في المرتبة الثانية خوارزمية الغابة العشوائية، والمرتبة الثالثة خوارزمية الجار الأقرب، وأخيراً خوارزمية الإنحدار اللوجستي. | ||||
| Keywords | ||||
| أساليب التنقيب في البيانات; التعثر المالي; خوارزمية الشبكة العصبية الإصطناعية; خوارزمية الغابة العشوائية; خوارزمية الجار الأقرب | ||||
|
Statistics Article View: 493 PDF Download: 310 |
||||
