| LEADER |
04967nam a22002657a 4500 |
| 001 |
1929617 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b سوريا
|
| 100 |
|
|
|a العمار، رضوان وليد
|g Al-Ammar, Radwan Walid
|e مؤلف
|9 146470
|
| 245 |
|
|
|a استخدام التحليل التمييزي في تصنيف المصارف وفقا للخطر الائتماني:
|b دراسة تطبيقية على المصارف التجارية التقليدية الخاصة العاملة في سورية خلال الفترة 2008-2018
|
| 246 |
|
|
|a Using Discriminant Analysis to Classify Banks According to Credit Risk:
|b An Applied Study on Private Traditional Commercial Banks Operating in Syria During the Period 2008-2018
|
| 260 |
|
|
|b جامعة تشرين
|c 2021
|
| 300 |
|
|
|a 143 - 165
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a يهدف هذا البحث إلى بناء نموذج لتصنيف المصارف التجارية التقليدية الخاصة العاملة في سورية وفقًا لمدي تعرضها للمخاطر الائتمانية على التنبؤ بهذه المخاطر، وذلك بالاستناد إلى مجموعة من المتغيرات الاقتصادية الجزئية والكلية. تمت الدراسة خلال الفترة 2008-2018، على عينة مؤلفة من 11 مصرفًا وبالاعتماد على بيانات ربع سنوية، لتحقيق هدف الدراسة تم استخدام التحليل التمييزي متعدد المتغيرات Multiple Leaner Discriminant ومجموعة من الاختبارات كاختبار الجذر الكامن Eigenvalue واختبار Wilks' Lambda لتقييم جودة الدالة التمييزية، ومنحني خصائص التصنيف (ROC) لتقييم أداء النموذج وقدرته على التصنيف. توصلت نتائج الدراسة إلى نموذج يصنف المصارف المدروسة وفق مستويات المخاطر الائتمانية التي تتعرض لها بدقة تصنيف بلغت 83.7%، بحسب هذا النموذج، تعتبر مخاطر الائتمان (Crisk) في الفترة t-1 الأكثر أهمية في دالة التمييز، يليها على الترتيب: كفاية رأس المال (CAR)، التسهيلات الائتمانية غير العاملة/ التسهيلات الائتمانية (NPL)، الحصة السوقية (MS)، القروض/ إجمالي الأصول (LAR)، مخاطر التشغيل (OR) ومعدل التضخم (IINF) في الفترة t-1. أظهرت النتائج أيضا قدرة هذا النموذج على التنبؤ بمخاطر الائتمان بنسبة 95.1% قبل عام واحد، وبنسبة 82.9% قبل 3 أعوام.
|
| 520 |
|
|
|b This research aims to find the set of macro and microeconomic variables that can be used to classify Commercial Banks Operating in Syria according to their credit risks and to predict these risks. A panel of quarterly data over the period 2008-2018 from 11 banks is used to implement this study. To achieve this, Multiple Discriminant analysis (MDA), Eigenvalue and Wilks' Lambda tests for evaluation quality of model and Receiver operating characteristic curve (ROC) for evaluation model in classification are used. According to the discriminant model, the classification accuracy rating is 83.7%. In this model, the most important variables are: credit risk in the period t-1 (lCrisk), Capital adequacy ratio (CAR), Non performing credit facilities/ credit facilities (NPL), Market share (MS), Loans/Assets (LAR), Operational risk (OR) and Inflation rate in the period t-1 (lINF) respectively. The results also show that the proposed classification model has an ability of predication with an accuracy rating equals to 95.1%, 82.9% and 81% in the first year, the second and the third respectively.
|
| 653 |
|
|
|a التحليل التمييزي
|a تصنيف المصارف
|a الخطر الائتماني
|a المصارف التجارية
|a سوريا
|
| 692 |
|
|
|a مخاطر الائتمان
|a تصنيف المصارف
|a التحليل التمييزي متعدد المتغيرات
|b Credit Risks
|b Classification Banks
|b Multiple Discriminant analysis
|
| 700 |
|
|
|9 633837
|a إسماعيل، زينة صادق
|e م. مشارك
|
| 700 |
|
|
|a إسماعيل، ليندا
|g Ismaiel, Linda
|e م. مشارك
|9 481359
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|6 Economics
|c 008
|e Tishreen University Journal of Research and Scientific Studies - Economic and Legal Sciences Series
|f Mağallaẗ ğāmiʿaẗ tišrīn li-l-buḥūṯ wa-al-dirāsāt al-ʿilmiyyaẗ. Silsilaẗ al-ʿulūm al-iqtiṣādiyyaẗ wa-al-qānūniyyaẗ
|l 001
|m مج43, ع1
|o 0528
|s مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية - سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية
|v 043
|x 2079-3073
|
| 856 |
|
|
|u 0528-043-001-008.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1184474
|d 1184474
|
