Predicting of financial distress of companies using the artificial neural networks : a case study of listed industrial companies on Amman Stock Exchange

العناوين الأخرى

التنبؤ بالتعثر المالي للشركات باستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية : دراسة حالة الشركات الصناعية المدرجة في بورصة عمان

المؤلفون المشاركون

Bu Qurah, Imani
Zahuwani, Marwah

المصدر

Revue Stratégie et Développement

العدد

المجلد 11، العدد 2 (s) (28 فبراير/شباط 2021)، ص ص. 492-509، 18ص.

الناشر

جامعة عبد الحميد بن باديس-مستغانم كلية العلوم الاقتصادية التجارية و علوم التسيير

تاريخ النشر

2021-02-28

دولة النشر

الجزائر

عدد الصفحات

18

التخصصات الرئيسية

العلوم المالية و المحاسبية

الموضوعات

الملخص AR

تهدف هذه الدراسة إلى التعرف على مدى فعالية الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بالتعثر المالي للشركات الصناعية المدرجة في بورصة عمان الأردن خلال الفترة 2013- 2018 وذلك باستخدام نموذج الشبكات متعددة الطبقات و لتحقيق هذه غاية تم اختيار عينة تحوي 54 شركة منها 26 سليمة و 28 متعثرة وذلك باستخدام 21 نسبة مالية و بالاستعانة ببرنامج SPSS.

توصلت هذه الدراسة إلى أهم النتائج: أن النموذج قام بتصنيف الشركات بمعدل تصنيف دقيق و صحيح حيث حقق نسبة تصنيف بلغت 100% لجميع الشركات كما أعتبر كل من: العائد على مجموع الموجودات الأرباح الموزعة إلى القيمة السوقية عائد السهم الواحد القيمة السوقية للعائد وصافي الربح إلى الإيرادات هي أقوى النسب المالية التي لها القدرة على التمييز بين سلامة أو تعثر الشركات الصناعية.

الملخص EN

This study aims to determine the effectiveness, of artificial neural networks, in predicting the financial distress of industrial companies, listed on the Amman Stock Exchange, in Jordan during the period 2013-2018, using the multi-layers networks model.

To achieve this goal, a sample of 54 companies was selected, of which 26 were sound and 28 were faltering, using 21 financial ratios and SPSS.

This study found the most important findings: the model classified the companies, at an accurate and correct rate achieving 100%, ratings ratios for all the companies, and considering both the return on total assets, dividends distributed to the market value, the earnings per share, market value to return and the net earnings to revenues are the strongest financial ratios, that have the ability to distinguish between the safety or faltering of industrial companies.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Zahuwani, Marwah& Bu Qurah, Imani. 2021. Predicting of financial distress of companies using the artificial neural networks : a case study of listed industrial companies on Amman Stock Exchange. Revue Stratégie et Développement،Vol. 11, no. 2 (s), pp.492-509.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1086016

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Zahuwani, Marwah& Bu Qurah, Imani. Predicting of financial distress of companies using the artificial neural networks : a case study of listed industrial companies on Amman Stock Exchange. Revue Stratégie et Développement Vol. 11, no. 2 (Special issue) (Feb. 2021), pp.492-509.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1086016

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Zahuwani, Marwah& Bu Qurah, Imani. Predicting of financial distress of companies using the artificial neural networks : a case study of listed industrial companies on Amman Stock Exchange. Revue Stratégie et Développement. 2021. Vol. 11, no. 2 (s), pp.492-509.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1086016

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes Appendices : p. 507-509

رقم السجل

BIM-1086016