ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > قيمة المعلومات غير المالية في...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

قيمة المعلومات غير المالية في إدارة خطر المشروعات الصغيرة و متوسطة الحجم بالمملكة العربية السعودية

العنوان بلغة أخرى: The Value of non – Financial Information in Small and Medium – Sized Enterprise Risk Management in Saudi Arabia
المصدر: مجلة البحوث التجارية المعاصرة
الناشر: جامعة سوهاج - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: العيتبي، عبدالله (مؤلف)
المجلد/العدد: مج 26, ع 1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2012
الشهر: يونيه
الصفحات: 281 - 302
ISSN: 8452-111
رقم MD: 332885
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
النظم المحاسبية | إدارة المخاطر | إدارة المشروعات | المشروعات الصغيرة | السعودية | الأزمات المالية | المعلومات المحاسبية | مراجعة الحسابات | الإفصاح المحاسبي | مراجعو الحسابات
رابط المحتوى:
PDF (صورة)      PDF (نص)      HTML
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

210

حفظ في:
المستخلص: ركزت القليل من الدراسات على تطوير نماذج خطر الائتمان والتي تحتوي على معلومات غير مالية وخاصة في المشروعات المتوسطة والصغيرة الحجم.ولذلك ستركز هذه الدراسة على المعلومات غير المالية لتكون مكملة للمعلومات المالية المحاسبية المحدودة والتي غالبا ما تكون متاحة ف الشركات غير المسجلة. ولتحقيق هذا الهدف,تتكون عينة الدراسة من أكثر من 5 مليون حساب من حسابات الشركات غير المسجلة في سوق أوراق النقد السعودية خلال الفترة من 2000إلى 2007. وقد توصلت الدراسة إلى أن هناك معلومات غير مالية تعمل على تدعيم القوة التنبؤية لنماذج الخطر وخاصة في الشركات متوسطة وصغيرة الحجم وهي التصرفات القانونية التي يتخذها مانحي الائتمان لتغطية الديون غير المدفوعة, رأى المراجع, خصائص الشركة. \

Few studies that have focused on developing credit risk models specifically for small and medium-sized enterprises (SMEs) have included non-financial information as a predictor of company creditworthiness. In this study we have available non-financial, regulatory compliance and "event" data to supplement the limited accounting data that is often available for non-listed firms. We employ a sample consisting of over 5.8 million sets of accounts of unlisted firms of which over 66.000 failed during 2000-2007. We find that data relating to legal action by creditors to recover unpaid debts, company filing histories, comprehensive audit report/opinion data and firm-specific characteristics make a significant contribution to increasing the default prediction power of risk models built specifically for \
ISSN: 8452-111

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.