التنبؤ بتغيرات سعر الصرف باستخدام تحليلات البيانات الضخمة المبنية على مؤشرات التضخم وأثره على الأداء المالي: دراسة تطبيقية | ||||
| مجلة بحوث الأعمال | ||||
| Volume 2, Issue 2 - Serial Number 3, July 2025, Page 1575-1629 PDF (966.73 K) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/abs.2025.411860.1064 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Author | ||||
عادل جعفر محمد يوسف 
| ||||
| المعهد العالي للدراسات المتطورة بالقطامية | ||||
| Abstract | ||||
| يهدف هذا البحث إلى التنبؤ بسعر الصرف في مصر من خلال تحليل العلاقة بينه وبين معدل التضخم باستخدام تقنيات تحليلات البيانات الضخمة (BDA) ، وقياس أثر ذلك على الأداء المالي كنموذج تطبيقي خلال الفترة من 2016 إلى 2024، واعتمدت الدراسة على المنهج الكمي التحليلي، الذي يركز على المنهج التنبؤي لدراسة إمكانية استخدام تحليلات البيانات الضخمةBig Data Analytics) ونماذج الذكاء الاصطناعي(AI) في التنبؤ المستقبلي بسعر الصرف، وتأثير ذلك على الأداء المالي. واعتمد الباحث على المقاييس المحاسبية التقليدية للأداء المالي المتمثلة في : العائد على الأصول ROA ، العائد على حقوق الملکية ROE ، العائد على المبيعات ROS، العائد على الاستثمارROI، ومعرفة ايهما أکثر تأثرا بالرفع المالي. كما أسفرت نتائج الدراسة عن وجود علاقة طردية قوية ذات دلالة إحصائية بين معدل التضخم وسعر الصرف كما توجد علاقة عكسية ذات دلالة إحصائية بين سعر الصرف والأداء المالي، حيث تبين أن ارتفاع سعر الصرف يؤدي إلى انخفاض كل من صافي الربح (r = -0.612) والعائد على الأصول (r = -0.691)، وقد أكد تحليل الانحدار هذه العلاقة من خلال نتائج معنوية إحصائيًا. كما تؤكد نتائج الدراسة الدور الفعّال لتحليلات البيانات الضخمة في دعم إدارة الأداء المالي. وإن توظيف تحليلات البيانات الضخمة لم يُقتصر فقط على تعزيز فهم العلاقات الاقتصادية المعقدة، بل أسهم أيضا فى تطوير وبناء أدوات كمية قابلة للتطبيق العملي ضمن بيئات تتسم بالتقلب وعدم الاستقرار، وتشير الدراسة إلى أن الاعتماد على نماذج التنبؤ المتقدمة يمثل ركيزة محورية فى مسار التحول الذكي لإدارة الأداء المالي داخل المؤسسات المصرية خلال الفترة من 2016: 2024. وتُسهم الدراسة في الأدبيات المحاسبية من خلال توفير أدوات تنبؤية دقيقة تساهم في اتخاذ قرارات مالية أكثر استباقية ومرونة تجاه التقلبات الاقتصادية. بناءً على النتائج، توصي الدراسة بأهمية التكامل بين الاقتصاد الكلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي في دعم القرارات المالية. | ||||
| Keywords | ||||
| سعر الصرف; تحليلات البيانات الضخمة; مؤشرات التضخم; الأداء المالي; دراسة تطبيقية | ||||
|
Statistics Article View: 7 PDF Download: 9 |
||||
