Abstract:
الهدف من اجراء هذا البحث يكمن في ابراز الاهمية لدور التحليل العاملي والشبكات العصبية الاصطناعية كادوات حديثة للتحليل الاحصائي للمساعدة في كشف وتحديد اهم المتغيرات ذات التأثير على إنتاج أرباح التمويل الأصغر من مؤسسة التنمية الاجتماعية بولاية الخرطوم . وعقب اجراء خطوات التحليل الاحصائي بدءا بجمع البيانات اللازمة من خلال تصميم استمارات خاصة تم توزيعها عشوائيا لعينة - بحجم 500 فرد من عملاء فروع المؤسسة بمحليات ولاية الخرطوم ، حيث كان عدد المتغيرات المستقلة الداخلة في العملية التحليلية 25 متغيرا ممثلة الجوانب الاجتماعية والاقتصادية والادارية ، تم التوصل الى النتائج التالية :
اولا : من خلال اجراء التحليل العاملي تم اختزال المتغيرات في ستة عوامل فسرت مجتمعة 59.18% من حجم التباين الكلي منها 12.78 % كمساهمة للعامل الأول الذي يضم المتغيرات ، حجم التمويل حجم أقساط التمويل حجم الاستحقاق وعدد العاملين في المشروع بينما كانت مشاركة العامل الثاني الذي يمثل المتغيرات القدرة على مواكبة السوق ،جودة المواد الخام المستخدمة في العملية الإنتاجية والطلب على المنتج أو الخدمة بنسبة 11.18 % ،وأما نصيب العامل الثالث والذي ينتمي إليه المتغيرات الحالة الاجتماعية ،العمر والمستوى التعليمي 10.81% ومساهمة العامل الرابع بنسبة 9.41% والذي يضم طرق بيع المنتجات وعدد ساعات العمل خلال اليوم بينما كانت مشاركة العامل الخامس 7.80% والذي اشتمل على متغير واحد فقط تتمثل في مصادر الدخل الأخرى وأخيرا تأتي مساهمة العامل السادس بنسبة 7.20% من حجم التباين الكلي متمثلا في متغيري أماكن بيع المنتجات وعدد أفراد الأسرة العاملين.
ثانيا : بتطبيق نموذج الشبكات الاصطناعية تم ترتيب المتغيرات المستقلة تنازليا من حيث الاهمية النسبية بدءا من متغير حجم التمويل بنسبة اهمية 9.40% ، مرورا بمتغير حجم السداد بنسبة 9.1% وهكذا حتى الوصول للمتغير الادنى اهمية وهو وجود مصدر دخل اضافي بنسبة 1% فقط .
وبعد التوصل للنتائج اعلاها تمت التوصية بضرورة رفع الحد الاعلى لسقف التمويل ، بناء قاعدة بيانات خاصة لمتابعة التطورات على التمويل الاصغر، اضافة الى اعادة النظر في مدة التمويل الى جانب تطوير السياسات الخاصة بسداد اقساط التمويل .
