ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام الشبكات العصبية الإصطناعية في اكتشاف الأخطاء الجوهرية في القوائم المالية للشركات المساهمة العامة الصناعية الأردنية: دراسة تطبيقية

العنوان بلغة أخرى: Using Artificial Neural Networks in Detecting Material Misstatements in the Financial Statements of Jordanian Manufacturing Corporations: (An Empirical Study)
المؤلف الرئيسي: برمو، أسامة أحمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: العمري، أحمد محمد (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2015
موقع: اربد
الصفحات: 1 - 102
رقم MD: 733281
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: العربية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية الاقتصاد و العلوم الادارية
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

569

حفظ في:
المستخلص: هدفت هذه الدراسة إلى اختبار أثر استخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية في اكتشاف الأخطاء الجوهرية في القوائم المالية للشركات المساهمة العامة الصناعية الأردنية المسجلة في بورصة عمان، وذلك باستخدام البيانات الثانوية لعينة الدراسة المكونة من (43) شركة صناعية قسمت إلى (24) شركة كبيرة الحجم، و(19) شركة صغيرة الحجم، وقد تم استخراج البيانات من قائمة الدخل وقائمة المركز المالي للشركات الصناعية، كما تم استخدام دالة من دوال الشبكات العصبية الاصطناعية وهي Radial Basis Function (RBF) توضح العلاقة بين المتغيرات. أظهرت النتائج وجود أخطاء جوهرية في القوائم المالية للشركات المساهمة العامة الصناعية الأردنية، وأن هناك تأثير لحجم الشركات على تطبيق تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية في اكتشاف الأخطاء الجوهرية وأن هناك أهمية بالغة لاستخدام الشبكات العصبية في التدقيق. وقد أوصت الدراسة بضرورة حضور المدققين دورات تدريبية، وضرورة متابعة التطورات التكنولوجية في مجال صناعة البرمجيات، وضرورة التطوير المهني للاستجابة لمطالب المجتمع المالي العالمي بشأن اكتشاف الأخطاء الجوهرية، لاستعادة الثقة في القوائم المالية المدققة.