استخدام الشبكات العصبية الضبابية Fuzzy Neural Networks فى التنبؤ بالتعثر المالى للمنشآت

نوع المستند : علميه

المؤلف

مدرس مساعد - تخصص محاسبة انجليزى - معهد طيبة العالى تكنولوجيا الادارة والمعلومات

10.21608/ijade.2025.334511.1048

المستخلص

تهدف هذه الدراسة إلى تقديم نموذج الشبكات العصبية الضبابية Fuzzy Neural Networksللتنبؤ بالتعثر المالى لمساعدة الأطراف المهتمة من المستثمرين، والمحللين الماليين، حيث تسهم هذه الدراسة فى إدخال متغيرات إلى النموذج العصبي الضبابيNeuro Fuzzy ، تتمثل فى المؤشرات المالية ومقاييس حوكمة الشركات ومتغيرات الاقتصاد الكلى. وتم تقديم نظام الاستدلال الضبابي القائم علي الشبكات التكيفية Adaptive Neuro Fuzzy Inference System(ANFIS) من خلال دوال العضوية فى أشكال المثلت Triangle، ومنحني Gassian ، ومنحني الجرسBell، ومنحنى Sigmoid ، وشبه المنحرف Trapezoidal ، وقد تم تطبيق الدراسة علي عينة من الشركات المدرجة في البورصة المصرية خلال الفترة من عام 2010 حتي عام 2015. وتشير النتائج إلي أن الدقة التنبؤية للنموذج بالنسبة لدالة العضوية Bell تبلغ 100%، وبالنسبة لمنحنى Gassian 100%، ومنحنى Sigmoid 100%، Trapezoidal 98.79%، Triangle 95.18% . وبالتالي يؤدي استخدام نموذج ANFIS إلي تحسين دقة التنبؤ بالتعثر المالي.
كلمات الفهرسة: الشبكات العصبية الضبابية، نظام الاستدلال الضبابى القائم علي الشبكات التكيفية، النموذج العصبي الضبابى، التعثر المالى، المؤشرات المالية، حوكمة الشركات، متغيرات الاقتصاد الكلي.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات