Predicting Jordanian Corporate Bankruptcy Using Artificial Neural Network
| العنوان بلغة أخرى: |
التنبؤ بتعثر شركات المساهمة العامة الأردنية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | ابو الهيجاء، يوسف (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الربضي، ديما وليد حنا (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2019
|
| موقع: | إربد |
| الصفحات: | 1 - 107 |
| رقم MD: | 1014667 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة اليرموك |
| الكلية: | كلية الاقتصاد و العلوم الادارية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
150
| المستخلص: |
تستخدم هذه الدراسة الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالتعثر المالي للشركات الصناعية المدرجة في بورصة عمان للأوراق المالية خلال الفترة (2008 - 2017). تم بناء شبكة عصبية اصطناعية مكونة من 21 نسبة مالية (العوامل المستقلة) للتنبؤ بالإفلاس (العامل التابع) الذي يمثل عامل وهمي يأخذ قيمة صفر أو واحد للشركات المفلسة وغير المفلسة على التوالي، أظهرت النتائج القدرة الفعالة للشبكات العصبية الاصطناعية على تزويدنا بنموذج للتنبؤ بإفلاس الشركات حيث بلغت قيمة معامل تحديد العلاقة بين معاملات الدراسة (R) للنموذج 98%، كما بلغت قيمة معدل مربع الخطأ حوالي صفر للشركات الصناعية المدرجة في البورصة على فترة الدراسة. أوصت الدراسة بأهمية استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بالتعثر المالي للشركات كأحد أهم الطرق المالية الحديثة لتقييم الوضع المالي للشركات. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Prediction of Water Demand in North of Palestine Using Artificial Neural Networks
بواسطة: Alkelani, Mohammad Tayseer Mahmoud Zaid منشور: (2018) -
Predicting of Financial Distress of Companies Using the Artificial Neural Networks: A Case Study of Listed Industrial Companies on Amman Stock Exchange
بواسطة: Zahouani, Marwa منشور: (2021) -
Investigation of Speech Intelligibility Using Artificial Neural Network Model
بواسطة: شاكر، دينا حارث منشور: (2016) -
Classification of Brain Tumor Using Artificial Neural Network
بواسطة: داخل ، نور حيدر منشور: (2017) -
Using Artificial Neural Networks "ANN" to Control Chaos
بواسطة: Ighneiwa, Ibrahim منشور: (2017)
