بومعزة نور الهدى و بوثليجة علياء (2022) المفاضلة بين أسلوب التحليل التمييزي و أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالفشل )0202- المالي للمؤسسات –دراسة حالة عينة من البنوك التجارية في الفترة )2010-2014. جامعة سوق أهراس
Scientific Publications
Important: This page is frozen. New documents are now available in the digital repository DSpace
Abstract
ملخص:
هدفت هذه الدراسة الى المفاضلة بين أسلوب التحليل التمييزي كأسلوب كلاسبريكي و أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية كأسلوب حديث في التنبؤ بالفشل المالي لعينة من البنوك التجارية في الفترة 2010-2014 و قد اثبتت الشبكة العصية الاصطناعية مقدرة أكبر في التنبؤ بفشل البنوك بدقة تنبؤية وصلت لى 90 % ، في حبن أعطى النموذج المقترح وفق أسلوب التحليل التميزي قدرة أقل في التنبؤ 50 %، كما أوصت الدراسة بضرورة الاعتماد على أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بالفشل المالي للبنوك كونها أكثر قدرة على التنبؤ.
الكلمات المفتاحية: التنبؤ، الفشل المالي، بنوك فاشلة، بنوك ناجحة، نماذج التنبؤ، أسلوب التحليل التمييزي،
أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية، البنوك التجايية.
Résumé: Cette étude visait à différencier l’analyse discriminatoire en tant que méthode classique et celle des réseaux de neurones artificiels en tant que méthode moderne de prédiction de la faillite financière d’un échantillon de banques commerciales algériennes au cours de la période (2010-2014). Le réseau de neurones artificiels s’est avéré plus capable de prédire la faillite bancaire avec une précision prédictive de 90%, tandis que le modèle proposé a reçu une méthode d’analyse discriminatoire. 50% de prévisibilité en moins et l’étude a recommandé que la méthode des réseaux de neurones artificiels devrait être utilisée pour prédire la faillite financière des banques car ils sont plus prévisibles. Mots-clés : prédiction, échec financier, banques défaillantes, banques réussies, modèles de prédiction, méthode d’analyse discriminatoire, style de réseau neuronal synthétique, banques commerciales. Abstract: This study aimed to differentiate between discriminatory analysis as a classic method and that of artificial neural networks as a modern method of predicting the financial failure of a sample of Algerian commercial banks in the period (2010-2014) The artificial neural network has proven to be more capable of predicting bank failure with predictive accuracy of 90%, while the proposed model was given a discriminatory analysis method. 50% less predictability and the study recommended that the method of artificial neural networks should be relied upon to predict banks' financial failure as they are more predictable.
Keywords: prediction, financial failure, failed banks, successful banks, prediction models, discriminatory analysis method, synthetic neural network style, commercial banks.
هدفت هذه الدراسة الى المفاضلة بين أسلوب التحليل التمييزي كأسلوب كلاسبريكي و أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية كأسلوب حديث في التنبؤ بالفشل المالي لعينة من البنوك التجارية في الفترة 2010-2014 و قد اثبتت الشبكة العصية الاصطناعية مقدرة أكبر في التنبؤ بفشل البنوك بدقة تنبؤية وصلت لى 90 % ، في حبن أعطى النموذج المقترح وفق أسلوب التحليل التميزي قدرة أقل في التنبؤ 50 %، كما أوصت الدراسة بضرورة الاعتماد على أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بالفشل المالي للبنوك كونها أكثر قدرة على التنبؤ.
الكلمات المفتاحية: التنبؤ، الفشل المالي، بنوك فاشلة، بنوك ناجحة، نماذج التنبؤ، أسلوب التحليل التمييزي،
أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية، البنوك التجايية.
Résumé: Cette étude visait à différencier l’analyse discriminatoire en tant que méthode classique et celle des réseaux de neurones artificiels en tant que méthode moderne de prédiction de la faillite financière d’un échantillon de banques commerciales algériennes au cours de la période (2010-2014). Le réseau de neurones artificiels s’est avéré plus capable de prédire la faillite bancaire avec une précision prédictive de 90%, tandis que le modèle proposé a reçu une méthode d’analyse discriminatoire. 50% de prévisibilité en moins et l’étude a recommandé que la méthode des réseaux de neurones artificiels devrait être utilisée pour prédire la faillite financière des banques car ils sont plus prévisibles. Mots-clés : prédiction, échec financier, banques défaillantes, banques réussies, modèles de prédiction, méthode d’analyse discriminatoire, style de réseau neuronal synthétique, banques commerciales. Abstract: This study aimed to differentiate between discriminatory analysis as a classic method and that of artificial neural networks as a modern method of predicting the financial failure of a sample of Algerian commercial banks in the period (2010-2014) The artificial neural network has proven to be more capable of predicting bank failure with predictive accuracy of 90%, while the proposed model was given a discriminatory analysis method. 50% less predictability and the study recommended that the method of artificial neural networks should be relied upon to predict banks' financial failure as they are more predictable.
Keywords: prediction, financial failure, failed banks, successful banks, prediction models, discriminatory analysis method, synthetic neural network style, commercial banks.
Information
| Item Type | Master |
|---|---|
| Divisions | |
| ePrint ID | 3606 |
| Date Deposited | 2022-11-24 |
| Further Information | Google Scholar |
| URI | https://univ-soukahras.dz/en/publication/article/3606 |