تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > التنبؤ بالتقديرات المحاسبية با...>الوصف

التنبؤ بالتقديرات المحاسبية باستخدام تقنيات تعلم الآلة وأثره على مستوى تمهيد الدخل بالتطبيق على البيئة المصرية

المصدر: المجلة المصرية للدراسات التجارية
الناشر: جامعة المنصورة - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: أبو المعاطي، أحمد عيد محمد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج47, ع4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: أكتوبر
الصفحات: 1 - 41
ISSN: 1110-2284
رقم MD: 1504914
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التقديرات المحاسبية | تقنيات تعلم الآلة | سوق الأوراق المالية | مصر
كلمات المؤلف المفتاحية:
تعلم الآلة | الغابة العشوائية | الشبكات العصبية | ممارسات تمهيد الدخل | Machine learning | Random Forest | Neural Networks | Income Smoothing Practices
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

42

حفظ في:
المستخلص: استهدف البحث عرض التقديرات المحاسبية في ضوء المعايير ذات صلة، وممارسات تمهيد الدخل من منظور محاسبي لمعرفة أثر استخدام خوارزميات تعلم الآلة في التنبؤ بالتقديرات المحاسبية على ممارسات تمهيد الدخل، واعتمد البحث على المنهجية المطبقة على كافة الشركات المقيدة في سوق الأوراق المالية المصري، وخاصة بالتركيز على الشركات الصناعية في الفترة من ۲۰۱۹ إلى ۲۰۲۲ أي أن المدة المتاحة للسلسلة الزمنية مدتها ٤ سنوات، وبلغت عينة الدراسة ١٢٥ مشاهدة. وتمثلت أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة في وجود فروق جوهرية ذات دلالة إحصائية بين تمهيد الدخل عن طريق التقديرات المحاسبية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة والتقديرات المحاسبية المتنبأ بها باستخدام الأساليب التقليدية، وجود فروق جوهرية ومعنوية بين الأساليب التقليدية المتمثلة في أسلوب Probit وبين خوارزميات تعلم الآلة للتنبؤ بالتقديرات المحاسبية، بالإضافة إلى وجود فروق جوهرية ذات دلالة إحصائية بين تمهيد الدخل عن طريق التقديرات المحاسبية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة والتقديرات المحاسبية الفعلية لعينة الدراسة.

The research aimed to present accounting estimates in light of relevant standards and income smoothing practices from an accounting perspective, to determine the impact of using machine learning algorithms in predicting accounting estimates on income smoothing practices. The research relied on the applied methodology on all companies registered in the Egyptian stock market, especially by focusing On industrial companies in the period from 2019 to 2022, meaning that the period available for the time series is 4 years, and the study sample amounted to 125 observations. The most important findings of the study were that there were significant differences with statistical significance between smoothing income through accounting estimates using machine learning algorithms and accounting estimates predicted using traditional methods. There were also significant and significant differences between traditional methods represented by the Probit method and machine learning algorithms for predicting estimates. Accounting, in addition to the presence of significant, statistically significant differences between income smoothing through accounting estimates using machine learning algorithms and the actual accounting estimates for the study sample.
ISSN: 1110-2284

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.