ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







مفاضلة بين أسلوب التحليل التمييزي والشبكات العصبية الأصطناعية في الإنذار المبكر من خطر الإفلاس: دراسة تطبيقية

العنوان المترجم: A Trade-Off Between the Method of Discriminatory Analysis and Artificial Neural Networks in Early Warning of Bankruptcy Risk: An Applied Study
المصدر: مجلة دفاتر اقتصادية
الناشر: جامعة عاشور زيان الجلفة - كلية العلوم الاقتصادية والعلوم التجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: فريد، أيمن (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Farid, Ayman
مؤلفين آخرين: شيحة، خميسي (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج9, ع16
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2018
التاريخ الهجري: 1439
الشهر: مارس / جمادي الثانية
الصفحات: 95 - 110
DOI: 10.36530/1661-009-016-007
ISSN: 2170-1040
رقم MD: 924142
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التحليل التمييزي | خطر الإفلاس | الشبكات العنكبوتية | le réseau de neurone | l’analyse discriminante | le risque de faillite
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

92

حفظ في:
المستخلص: بالنظر لتواجد خطر الإفلاس بشكل مستمر وملازم لتواجد أي مؤسسة، وبالأخذ في الاعتبار لأسبابه الداخلية والخارجية، فإنه لزاما على المؤسسة أن تلجأ لأساليب تكشف عن خطر الإفلاس قبل وقوعه مما يمهد السبيل لتجنبه، ويعد الإفلاس أحد الأحداث الهامة التي تستدعي الانتباه والدراسة، وبالتالي جاءت دراستنا لتعميق عملية التنبؤ من خلال المفاضلة بين أسلوبين مهمين في الإنذار المبكر من خطر الإفلاس في مؤسسات الصناعة الغذائية هما التحليل التمييزي والشبكات العصبية الاصطناعية، حيث تسمح هذه المفاضلة بإتاحة المزيد من الوقت للمعنيين للاحتياط ووضع الخطط الاحترازية في الوقت المناسب.

Au regard, d’un éventuel déficit continu vouant à l’échec n’importe quelle société et du coup son existence. Tout en tenant compte de ses éléments responsables qu’ils soient à caractère endogène ou bien exogène. De ce fait, les entreprises doivent préconiser des instruments pouvant anticiper le risque de déficit.
De facto, notre étude a pour but de dresser un compromis entre deux modèles d’analyses prédictives du risque de déficit dans le domaine de l’industrie mécanique, à savoir l’analyse discriminatoire et le réseau de neurone, ces derniers vont permettre d’anticiper le risque de déficit et mettre au point les actions correctrices au moment opportun.

Given the tenacious and inherent risk of bankruptcy, and taking into account its internal and external causes, it is imperative for any institution to resort to methods that reveal the risk of bankruptcy before it occurs, thus paving the way to avoid it. Bankruptcy is an important event that requires attention and study. Thus, our study came to deepen the prediction process by differentiating between two important methods of early warning of the risk of bankruptcy in the food industry institutions, namely discriminatory analysis, and artificial neural networks. This differentiation will allow more time for those who are concerned with precaution and to develop preventive plans in a timely manner.
This abstract translated by Dar AlMandumah Inc 2018.

ISSN: 2170-1040