إطار محاسبي لقياس أثر تطبيق تقنيات التعلم الآلي على العلاقة بين كفاءة إدارة رأس المال العامل وأداء الشركات – دليل تطبيقي من قطاع الأدوية بالبورصة المصرية | ||
| المجلة العلمية للدراسات التجارية والبيئية | ||
| Volume 16, Issue 3, July 2025, Pages 3816-3899 PDF (1.97 M) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/jces.2025.459158 | ||
| Author | ||
| رشا علي إبراهيم الفقي* | ||
| أستاذ المحاسبة والمراجعة المساعد كلية التجارة - جامعة قناة السويس | ||
| Abstract | ||
| يتمثل هدف الدراسة بشكل أساسي في إستكشاف مدى تأثر العلاقة التفاعلية بين كفاءة إدارة رأس المال العامل وأداء الشركات بتطبيق تقنيات التعلم الآلي، ولتحقيق هذا الهدف تم الإستعانة بقوائم وبيانات الشركات المدرجة في قطاع الأدوية بالبورصة المصرية وتمثلت العينة في 18 شركة تغطي الفترات من عام 2021 حتى عام 2024 وذلك لإختبار 4 فروض بحثية من خلال 3 نماذج إحصائية. وتوصلت الباحثة من خلال الدراسة التطبيقية إلى عدة نتائج أهمها :1- وجود تأثير إيجابي ذو دلالة إحصائية لكفاءة إدارة رأس المال العامل على أداء الشركات محل الدراسة. 2- وجود تأثير إيجابي ذو دلالة إحصائية لتطبيق تقنيات التعلم الآلي على كفاءة إدارة رأس المال العامل في الشركات محل الدراسة 3- وجود تأثير إيجابي ذو دلالة إحصائية لتطبيق تقنيات التعلم الآلي على أداء الشركات محل الدراسة 4- وجود تأثير إيجابي ذو دلالة إحصائية لتطبيق تقنيات التعلم الآلي على العلاقة التفاعلية بين كفاءة إدارة رأس المال العامل وأداء الشركات. وبناء على النتائج السابقة توصي الباحثة بضرورة قيام إدارة الشركات بدراسة الآليات المناسبة لإدارة رأس المال العامل، تنمية وعي الإدارة والعاملين بأهمية تقنيات التعلم الآلي في تعزيز الأداء المالي والتشغيلي ، تشجيع التعاون بين شركات التكنولوجيا المالية لتقديم حلول مخصصة لإدارة رأس المال العامل، وتطوير المعايير المحاسبية والإصدارات المهنية الخاصة بتطبيق تقنيات التعلم الآلي في ظل مبادرة الشمول المالي 2030. The main objective of the study is to explore the extent to which the interactive relationship between working capital management efficiency and corporate performance is affected by the application of machine learning techniques. To achieve this objective, the lists and data of companies listed in the pharmaceutical sector on the Egyptian Stock Exchange were used. The sample consisted of 18 companies covering the periods from 2021 to 2024, in order to test 4 research hypotheses through 3 statistical models. Through the applied study, the researcher reached several results, the most important of which are: 1- There is a statistically significant positive impact of the efficiency of working capital management on the performance of the companies under study. 2- There is a statistically significant positive impact of the application of machine learning techniques on the efficiency of working capital management in the companies under study. 3- There is a statistically significant positive impact of applying machine learning techniques on the performance of the companies under study. 4- There is a statistically significant positive impact of applying machine learning techniques on the interactive relationship between working capital management efficiency and company performance. Based on the previous results, the researcher recommends that company management study appropriate mechanisms for managing working capital, raise awareness among management and employees of the importance of machine learning techniques in enhancing financial and operational performance, and encourage cooperation between financial technology companies to provide customized solutions for working capital management and developing accounting standards and professional publications for the application of machine learning technologies under the Financial Inclusion 2030 initiative. | ||
| Keywords | ||
| تقنيات التعلم الآلي; كفاءة إدارة رأس المال العامل; الأداء المالي; الأداء التشغيلي . Machine learning technologies؛ working capital management efficiency؛ financial performance؛ operational performanc | ||
|
Statistics Article View: 5 PDF Download: 4 |
||
