ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > أثر تطبيق نموذج الشبكات العصبي...>الوصف

أثر تطبيق نموذج الشبكات العصبية الضبابية كأحد نماذج الذكاء الاصطناعي على تحسين دقة التنبؤ بالتدفقات النقدية من الأنشطة التشغيلية: دراسة تطبيقية

العنوان بلغة أخرى: The Impact of Applying Fuzzy Neural Networks Model as an Artificial Intelligence Models on Enhancing the Accuracy of Prediction Cash Flows from Operational Activities: An Applied Study
المصدر: الفكر المحاسبي
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة - قسم المحاسبة والمراجعة
المؤلف الرئيسي: محمد، أحمد صلاح سيد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: جادو، سماسم كامل موسى إبراهيم (مشرف) , الجوهري، رشا مصطفى عبدالحميد (مشرف)
المجلد/العدد: مج27, ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: أبريل
الصفحات: 121 - 148
ISSN: 2356-8402
رقم MD: 1394763
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الذكاء الاصطناعي | الشبكات العصبية الاصطناعية | التدفقات النقدية | الأنشطة التشغيلية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي | الشبكات العصبية الاصطناعية | المنطق الضبابي | تعلم الآلة | التدفقات النقدية من الأنشطة التشغيلية | جودة التقارير المالية | التنبؤات المالية | آلة شعاع الدعم | Artificial Intelligence | Artificial Neural Networks | Fuzzy Logic | Machine Learning | Cash Flows from Operational Activities | Financial Reports Quality | Financial Predictions | Support Vector Machine
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

160

حفظ في:
المستخلص: الهدف من الدراسة: يتمثل هدف الدراسة في قياس أثر تطبيق نموذج (Neuro Fuzzy) على دقة التنبؤ بالتدفقات النقدية من الأنشطة التشغيلية، وهو عبارة عن نموذج مهجن من الشبكات العصبية الاصطناعية والمنطق الضبابي. منهجية الدراسة: اعتمد الباحث في تحقيق الهدف البحثي على تناول الدراسات السابقة ذات الصلة بمتغيرات الدراسة، بالإضافة إلى إجراء دراسة تطبيقية على عينة من الشركات المقيدة بالبورصة المصرية، وكان عددها 70 شركة ممثلة من 12 قطاع اقتصادي، وتم استخدام برنامج (MATLAB R2022b) لتطبيق نموذج (Neuro Fuzzy) وذلك للتنبؤ بالتدفقات النقدية من الأنشطة التشغيلية. نتائج الدراسة: أسفرت نتائج الدراسة التطبيقية عن مجموعة من الأدلة التطبيقية التي أشارت إلى ارتفاع متوسط الدقة التنبؤية لنموذج (Neuro Fuzzy)، وبلغ متوسط الدقة التنبؤية بالتدفقات النقدية هو ( 98.46 %) وهي درجة عالية، ومما يدل على وجود تأثير معنوي لتطبيق نموذج (Neuro Fuzzy) كأحد تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين دقة التنبؤ بالتدفقات النقدية من الأنشطة التشغيلية.

Purpose: This study aims to measuring the impact of applying Neuro Fuzzy model on the accuracy of prediction cash flows from operational activities; it is a hybrid model of artificial neural networks and fuzzy logic. Methodology: This study relied on reviewing the related literature reviews and conducting an applied study on companies listed in an Egyptian Exchange in the period 2017-2021, there were 70 companies represented from 12 economic sectors, MATLAB R2022b has been used to apply the Neuro Fuzzy model to predict cash flows from operational activities. Findings: The results of the applied study found a set of applied evidence which indicate that a high average predictive accuracy of the Neuro Fuzzy model. The average predictive accuracy of cash flows was 98.46%. This indicates a moral correlation between the use of the Neuro Fuzzy model as an artificial intelligence technique and the accuracy of forecasting cash flows from operational activities.
ISSN: 2356-8402

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.