ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > نموذج محاسبي مقترح للتنبؤ بالم...>الوصف

نموذج محاسبي مقترح للتنبؤ بالملاءة المالية وفق البيئة السورية باستخدام الشبكات العصبية الصنعية : دراسة تطبيقية على شركات التأمين المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية

العنوان بلغة أخرى: A Proposed Accounting Model For Forecasting The Financial Solvency According To The Syrian Environment Using Artificial Neural Networks : An Applied Study On Insurance Companies Listed On The Damascus Securities Exchange
المصدر: مجلة الاقتصاد والتنمية البشرية
الناشر: جامعة لونيسي علي البليدة 2 - مخبر التنمية الاقتصادية والبشرية
المؤلف الرئيسي: إبراهيم، محمود (مؤلف)
مؤلفين آخرين: هنداوي، محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع20
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 257 - 270
DOI: 10.35658/1445-000-020-019
ISSN: 2253-0827
رقم MD: 945000
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
سوريا | سوق دمشق للأوراق المالية | شركات التأمين | الملاءة المالية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الملاءة المالية | الشبكات العصبية الصنعية | Solvency | Artificial Neural Networks | solvabilité | réseaux de neurones artificiels
رابط المحتوى:
PDF (صورة)      PDF (نص)      HTML
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

59

حفظ في:
المستخلص: هدف البحث إلى وضع نموذج مقترح للتنبؤ بالملاءة المالية باستخدام أسلوب الشبكات العصبية الصنعية لمساندة متخذ القرار في القدرة على التخطيط، واتخاذ القرار، واتخاذ الإجراءات التصحيحية من قبل الجهات الرقابية. وقد تم تطبيق النموذج المقترح على شركات التأمين المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية، حيث تم تقسيم الشبكة العصبية الصنعية إلى مجموعتين، مجموعة تدريب بنسبة 78.3%، ومجموعة اختبار بنسبة 21.7%، بعد تدريب الشبكة أظهرت النتائج أن مجموع مربع الخطأ في مرحلة التدريب 0.002، والخطأ النسبي 0.025، بينما كان مجموع مربع الخطأ في مرحلة الاختبار 0.000، والخطأ النسبي 0.028، مما يدل على إمكانية النموذج بالتنبؤ بالملاءة المالية لدى شركات التأمين المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية.

The objective of the research is to develop a proposed model for financial solvency using information technology based on artificial intelligence through the method of artificial neural networks to support the decision maker in planning, decision-making and corrective action by regulators. The proposed model has been applied to insurance companies listed on the Damascus Stock Exchange. The error box in the training phase was 0.002, the relative error was 0.025, the total error box was 0.000 and the relative error was 0.028, indicating the possibility of the model predicting the solvency of the insurance companies listed on the Damascus Stock Exchange.

L'objectif de la recherche est de développer un modèle de solvabilité financière proposé en utilisant la méthode du réseau de neurones artificiels pour aider le décideur dans la planification, la prise de décision et les mesures correctives prises par les régulateurs. Le modèle proposé a été appliqué aux sociétés d’assurance cotées à la Bourse de Damas, qui ont été divisées en deux groupes : un groupe de formation de 78,3% et un groupe de test de 21,7%. 0,002 et l'erreur relative 0,025, alors que la zone d'erreur totale de la phase de test était de 0 000 et l'erreur relative 0,028, indiquant la possibilité pour le modèle de prédire la solvabilité des sociétés d'assurance cotées à la Bourse de Damas.
ISSN: 2253-0827

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.