| المستخلص: |
تعمل هذه الدراسة على تحسين جودة التقارير المالية من خلال توفير معلومات عن التدفقات النقدية المستقبلية باعتبارها معلومات هامة تفيد متخذى القرارات، حيث يرتبط مفهوم جودة التقارير المالية بتحقيق أهدافها فى إطار تحقيق المنفعة لمستخدمى تلك التقارير وتغليب وجهة نظرهم، وش ثم يتم تحليل جودة التقارير المالية بمستوى جودة المعلومات التى تحتويها ومدى فأئدتها لأصحاب القرار. وللإستفادة من الدور الذى تلعبه تكنولوجيا المعلومات الحديثة فى رفع كفاءة وفعالية نظم المعلومات المحاسبية تم الإستعانة باسلوب التنقيب فى البيانات كأسلوب حديث له مزايا متعددة وقدرات تصنيفية وتنبؤية حيث يمكنه التوصل لمخرجات صحيحة بدقة عالية وفى وقت مناسب، فقد أثبت هذا الأسلوب جدارته فى حل العديد من المشكلات المحاسبية, وللتنبؤ بالتدفقات النقدية المستقبلية تم استخدام نموذج مهجن من الشبكات العصبية ومنطق الغموض كأحد أدوات التنقيب فى البيانات بالمقارنة مع نموذج الإنحدار المتدرج ٠ وقد توصلت الدراسة إلى تفوق النموذج المهجن على نموذج الإنحدار المتدرج فى التنبؤ بالتدفقات النقدية المستقبلية حيث أوضحت النتائج دقة مخرجات النموذج الأول مقارنة بنموذج الثانى مما يعنى ان لأسلوب التنقيب فى البيانات أثر فى تحسين جودة التقارير المالية من خلال توفير معلومات أكثر دقة عن التدفقات النقدية المستقبلية.
This study aims to improve the quality of financial reporting through providing information about future cash flows as an important source of information that helps decision makers, and hence, achieves the primary objective of financial reporting. Consequently, the quality of financial reports can be determined based on the quality of information reported on them and its importance for decision makers. As proved, modem information technology plays an important role in enhancing the efficiency and effectiveness of accounting information systems. Accordingly, Data Mining is employed in this study as a modem tool with many advantages, particularly, prediction and classification capabilities that facilitate obtaining accurate and valid outputs on time. Data Mining contributes to solving many accounting problems. To predict future cash flows, a hybrid model from artificial neural networks and fuzzy logic was used as a tool for data mining compared with stepwise regression model. The study reveals that, the hybrid model is superior to the step wise regression model in predicting future cash flows, since the results showed more accurate results using the hybrid model. Consequently, this study concludes that data mining can improve the quality of financial reporting by making more accurate predictions concerning future cash flows.
|
