تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > التنبؤ بخطر الائتمان باستخدام...>الوصف

التنبؤ بخطر الائتمان باستخدام التحليل التمييزي: دراسة حالة على معطيات عينة مؤسسات تعاملت مع القرض الشعبي الجزائري باستخدام تطبيق SPSS

العنوان بلغة أخرى: Predicting Credit Risk Using Discriminant Analysis: A case Study on Data from a Sample of Companies that Dealt with the Algerian Popular Credit Using the SPSS Application
المصدر: مجلة الباحث
الناشر: جامعة قاصدي مرباح ورقلة
المؤلف الرئيسي: عبدالحافظ، حنصالي سليمان (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdelhafedh, Hansali Souleyman
المجلد/العدد: مج24, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 235 - 249
DOI: 10.35156/0505-024-001-017
ISSN: 1112-3613
رقم MD: 1534777
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
المؤسسات البنكية | النظام البنكي | القروض | الأزمات المالية | الجزائر
كلمات المؤلف المفتاحية:
خطر القرض | خطر الاختيار | تحليل تمييزي عاملي | تصنيف بايزي | Loan Risk | Risk of Choice | Factorial Discriminant Analysis | Bayesian Classifier
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
المستخلص: تهدف الدراسة لتحديد فعالية طريقة التحليل التمييزي في وضع معيار واحد يفصل في قدرة المؤسسة طالبة القرض على التسديد من عدمها، حيث يعد التحكم في خطر القرص أولوية بالنسبة للمؤسسات البنكية بالنظر لحجم القروض الممنوح للزبائن، ما يدفعها إلى إدراج آلية للتحكم فيه ضمن أساليب التدقيق والتسيير محاسبيا يشكل ارتفاع حجم القروض الممنوحة أو انخفاضها الذي يظهر ضمن كشوف البنوك محور اهتمام بما أنه يؤثر على قدرة البنك على الحفاظ على مستوى معين من السيولة ضمانا لملاءته النظام البنكي يعتمد على التحليل المالي مع اشتراط الضمانات كأداتين كلاسيكيتين للحد من خطر القرض، غير أنه يتجه لاستعمال طرق التحليل التمييزي لقياس خطر القرض وهي طرق تستغل أساليب التحليل المالي المتمثلة في النسب المالية للحصول على مؤشر واحد لقياس خطر القرض يحدد المؤسسات السليمة القادرة على التسديد والمؤسسات التي يحتمل إفلاسها الغير قادرة على التسديد. حيث أظهرت نتائج برنامج SPSS لاستخدام التحليل التمييزي العاملي والتصنيف البايزي نسبة تصنيف صحيحة تصل إلى 97% تتجسد في 45 من بين إجمالي 46 مؤسسة للعينة.

The study aims to determine the effectiveness of the discriminant analysis method to make a single standard that determines the capacity of the institution requesting the loan to repay or not, as controlling the risk is a priority for banking institutions in view of the volume of loans granted, which prompts them to include a mechanism to control it within the auditing methods and Management, the increase or decrease in the volume of loans granted that appears in bank statements is the focus of attention, as it affects the bank’s ability to maintain a certain level of liquidity in order to preserve its solvency. The banking system relies on financial analysis and the requirement of guarantees as two classic tools to reduce loan risk. However, it tends to use applied explanatory statistics methods to measure loan risk, which are methods that exploit financial analysis methods represented by financial ratios to obtain a single indicator to measure loan risk. The results of using discriminant analysis and Bayesian classifier showed a correct classification rate of up to 97%, which is embodied in 45 out of the total 46 institutions of the sample.
ISSN: 1112-3613

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.