Abstract:
يعد التغير الدائم في مكونات ومتغيرات بيئة الاعمال احد اهم الظواهر التي تميز هذه البيئة اليوم , وهذا التغير جعل هدف البقاء في السوق يحظى بأولوية لهذه المنظمات بسبب شيوع حالات تعثر الشركات , لذلك حظي موضوع التعثر المالي والتنبؤ به باهتمام كبير من قبل المختصين في الحقل المالي الآن، عبر محاولة إيجاد نماذج لها القدرة على التنبؤ بحالات التعثر المالي قبل وقوعها.
لذلك سعت الدراسة إلى اختبار قدرة ودقة نماذج الشبكات العصبية الاصطناعيةوالخوارزميات الوراثية في التنبؤ بحالات التعثر المالي في الشركات المساهمة السعودية مقارنة بعدد من نماذج التنبؤ الإحصائية المتمثلة في نموذج تحليل التمايز والانحدار اللوجستي , وهدفت الدراسة إلى معرفة قدرة ودقة نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية وبيان أفضليتها في التنبؤ بالتعثر المالي على النماذج الإحصائية , وأتبعت الدراسة في الجانب النظري على الاستقرائي والاستنباطي وعلى المنهج التحليلي في الجانب التطبيقي , ولتحقيق أهداف الدراسة تم اختبار الفرضية الأساسية الآتية:
استخدام أساليب التحليل المالي الحديثة يساعد في التنبؤ بالتعثر المالي للشركات المساهمة , ومنها تتفرع الفرضيات التالية:
1- الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على التنبؤ بالتعثر المالي للشركات المساهمة السعودية بدقة عالية
2- تتصف نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية بقدرة أفضل من النماذج الإحصائية في التنبؤ بالتعثر المالي للشركات المساهمة السعودية
3- يؤدي استخدام الخوارزميات الوراثية في تصميم وتدريب نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية إلى تحسن نتائج التنبؤ بالتعثر المالي في الشركات المساهمة السعودية
4- يساعد استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في تحديد نسبة مئوية للحالة المالية للشركات المساهمة السعودية
توصلت الدراسة إلى عدد من النتائج أهمها أن نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على التنبؤ بالتعثر المالي للشركات المساهمة السعودية بدرجة دقة كبيرة , كما توصلت إلى أفضلية نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية مقارنة بنماذج تحليل الانحدار اللوجستي وتحليل التمايز , إضافة لتحسن أداء نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية بعد استخدام الخوارزميات الوراثية في تصميم وتدريب الشبكة العصبية.
كما تمثلت أهم توصيات الدراسة في استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بالتعثر المالي للشركات المساهمة السعودية كأحد الاساليب الحديثة للتحليل المالي والتنبؤ بالتعثر , اضافة لضرورة استخدام الخوارزميات الوراثية في تصميم وتدريب نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية لتحسين جودة أداء الشبكة العصبية الاصطناعية