ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > إستخدام المتغيرات السوقية للتن...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

إستخدام المتغيرات السوقية للتنبؤ بالعسر المالي في الشركات المدرجة في أسواق الكويت ومسقط والبحرين للاوراق المالية

العنوان بلغة أخرى: Using Market Variables to Predict Financial Distress in Companies Listed on Kuwait Muscat and Bahrain Stock Exchange
المصدر: مجلة جامعة البعث للعلوم الإنسانية
الناشر: جامعة البعث
المؤلف الرئيسي: الطويل، ليلى (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Altaweel, Laila
مؤلفين آخرين: مهنا، بلال (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج41, ع132
محكمة: نعم
الدولة: سوريا
التاريخ الميلادي: 2019
التاريخ الهجري: 1440
الصفحات: 87 - 109
ISSN: 1022-467X
رقم MD: 1073894
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
السياسة المالية | النظام المالي | الاسواق المالية | الكويت | سلطنة عمان | البحرين | المتغيرات السوقية
كلمات المؤلف المفتاحية:
العسر المالي | المتغيرات السوقية | متغيرات الإقتصاد الكلي | الإنحدار اللوجيستي | Market Variables | Financial Distress | Logistic Regression | Macroeconomic Variables
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تسعى هذه الدراسة للتنبؤ بالعسر المالي للشركة باستخدام مجموعة من المتغيرات المستندة على معلومات الأسواق المالية، وباستخدام معيار مشتق من الأدبيات لتصنيف الشركات إلى شركات تعاني من عسر مالي وشركات صحية ماليا. استخدمت الدراسة عينة مؤلفة من 68 شركة مساهمة غير مالية مقسومة إلى (28، 34، 6) شركة مدرجة في أسوق (الكويت ومسقط والبحرين) للأوراق المالية على التوالي، ومقسومة بشكل متوازن إلى (34 شركة تعاني من عسر مالي، و34 شركة تتمتع بالصحة المالية). بتطبيق تحليل الانحدار اللوجستي تظهر نتائج الدراسة أهمية المتغيرات السوقية (ربحية السهم وسعر السهم) في التنبؤ بالعسر المالي مع ملاحظة تحسن النموذج المبني بعد إضافة متغير عمر الشركة، ولم تقدم أي من متغيرات الاقتصاد الكلي أي إضافة تذكر للنموذج. كما بلغت القدرة التنبؤية للنموذج الأفضل 79.4%.

The purpose of this research is predicting financial distress by using financial market variables and by using a criterion derived from literature to classify companies into financial distressed and healthy financial companies. The study used a sample of 68 non-financial listed companies divided into (28, 34, 6) listed companies in Kuwait, Muscat, and Bahrain financial markets respectively, and divided in balance to (34 healthy companies, 34 not healthy). Using the binary logistic regression analysis, the results of the study show the importance of market variables (especially earning per share and Stock Price) in predicting financial distress and the significance of firm age variable in improving the model. None of the macroeconomic variables added to the proposed models. The accuracy of the best model was 79.4 approximately.
ISSN: 1022-467X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.