ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام الشبكات العصبية في ترشيد القرارات الاستثمارية

العنوان بلغة أخرى: The Use of Neural Networks to Rationalize Investment Decisions
المصدر: مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة تكريت - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: الإبراهيمي، وحيد محمود رمو (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ramo, Waheed Mahmood
مؤلفين آخرين: يونس، دعاء إدريس (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج15, ع45
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 266 - 284
ISSN: 1813-1719
رقم MD: 1204144
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الشبكات العصبية | القرارات الاستثمارية | دالة "RBF" | Neural Networks | Investment Decisions | RBF
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 04538nam a22002537a 4500
001 1951092
041 |a ara 
044 |b العراق 
100 |a الإبراهيمي، وحيد محمود رمو  |g Ramo, Waheed Mahmood  |e مؤلف  |9 230750 
245 |a استخدام الشبكات العصبية في ترشيد القرارات الاستثمارية 
246 |a The Use of Neural Networks to Rationalize Investment Decisions 
260 |b جامعة تكريت - كلية الإدارة والاقتصاد  |c 2019 
300 |a 266 - 284 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b This study aims to demonstrate the importance of using the neural networks in the process of investment decision making and choosing the investment project that achieves the objectives of the organization. The problem of research is not to rely on modern technical methods in preparing management accounting information so that it can meet the current challenges facing business organizations. The importance of the study appears through the increasing need to make administrative decisions as quickly and accurately as possible. As well as the multiple advantages provided by artificial neural networks as one of the scientific techniques that began to be used in multiple areas. The RBF neural network was also used in the selection process between investment projects in Nineveh Governorate. The study concluded with a number of conclusions, including: The superiority of neural networks to the traditional statistical methods, using them in all areas and based on the conclusions reached by the study. A set of recommendations has been made including: The need for governmental agencies service and financial institutions to adopt the technology of neural networks for the ability to Deal with the vast amount of information and speed of access to the results at the lowest cost. 
520 |a تهدف الدراسة إلى بيان أهمية استخدام الشبكات العصبية في عملية اتخاذ القرارات الاستثمارية واختيار المشروع الاستثماري الذي يحقق أهداف المنظمة، إذ تتجسد مشكلة البحث في عدم الاعتماد على الأساليب التقنية الحديثة في أعداد معلومات المحاسبة الإدارية بحيث يمكنها الوفاء بمتطلبات التحديات الراهنة التي تواجه منظمات الأعمال، وتظهر أهمية الدراسة من خلال تزايد الحاجة إلى اتخاذ القرارات الإدارية بالسرعة والدقة الممكنة، فضلا عن المزايا المتعددة التي توفرها الشبكات العصبية الاصطناعية كونها احدى التقنيات العلمية التي بدأ استخدامها في مجالات متعددة، حيث تم استخدام دالة PBF في عملية الاختيار بين المشاريع الاستثمارية في محافظة نينوى. وخلصت الدراسة إلى مجموعة من الاستنتاجات منها: تفوق الشبكات العصبية على الأساليب الإحصائية التقليدية، باستخدامها في كافة المجالات وبناء على الاستنتاجات التي توصلت إليها الدراسة، تم تقديم مجموعة من التوصيات منها: ضرورة اعتماد الجهات الحكومية والمؤسسات الخدمية والمالية تقنية الشبكات العصبية، لقدرتها على التعامل مع الكم الهائل من المعلومات وسرعة وصولها إلى النتائج بأقل كلفة. 
653 |a الأساليب الإحصائية  |a اتخاذ القرارات  |a المحاسبة الإدارية  |a الاقتصاد العراقي 
692 |a الشبكات العصبية  |a القرارات الاستثمارية  |a دالة "RBF"  |b Neural Networks  |b Investment Decisions  |b RBF 
700 |a يونس، دعاء إدريس  |g Younis, Doaa Adreese  |e م. مشارك  |9 644269 
773 |4 الاقتصاد  |4 الإدارة  |6 Economics  |6 Management  |c 015  |e Tikrit Journal of Administration and Economics Sciences  |f Mağallaẗ tikrīt li-l-ʻulūm al-idāriyyaẗ wa-al-iqtiṣādiyyaẗ  |l 045  |m مج15, ع45  |o 2354  |s مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية  |v 015  |x 1813-1719 
856 |u 2354-015-045-015.pdf 
930 |d n  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1204144  |d 1204144