تقييم دقة أساليب التنقيب في البيانات (Data Mining (DM في الحد من المخاطر الائتمانية وانعكاساها على جودة القوائم المالية بالقطاع المصرفي: دراسة حالة
العناوين الأخرى
Evaluating the accuracy of data mining (DM) methods in reducing credit risks and their impact on the quality of financial statements in the banking sector: a case study
المؤلف
المصدر
مجلة البحوث المالية و التجارية
العدد
المجلد 23، العدد 4، ج. 1 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2022)، ص ص. 519-578، 60ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-10-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
60
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
- القانون
- الذكاء الاصطناعي
- التطور التكنولوجي
- البيانات المالية
- دراسات الحالة
- الاتجاهات التكنولوجية
- القروض المصرفية
- مخاطر الائتمان
- التنقيب في البيانات
- الأداء المالي
الملخص AR
أجبرت الهزات الاقتصادية العالمية و عمليات الاندماج الكبرى في القطاع المصرفي و بصفة خاصة البنوك، على إعادة التفكير في تبني استراتيجيات جديدة تتواكب مع تطور التكنولوجيا و ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعيAI، مما أدى إلى ضرورة إحداث تغيرات جذرية في القطاع المصرفي المصري و السعي نحو التحول إلى بنوك الجيل الجديد (البنوك الالكترونية) التي تتمتع بتكنولوجيا مصرفية جديدة و أساليب مبتكرة.
و هو ما دفع البنك المركزي المصري إلى إنشاء إدارة تسمى "إدارة تحصيل مخاطر الائتمان" للإعلان عن التقييم الائتماني و التقرير الائتماني للمقترض لإثبات الجدارة الائتمانية للعميل، بالاعتماد على بعض الأساليب التكنولوجية و الإحصائية الحديثة لتقليل المخاطر الائتمانية و بصفة خاصة مخاطر منح القروض، و تحسين جودة القوائم المالية و الأداء المالي للبنك، و علاقته بالعملاء، مما يقلل الوقت و التكلفة.
تهدف الدراسة إلى تقييم دقة الأساليب المختلفة للتنقيب في البياناتDM - باعتباره أحد التقنيات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعيAI- في التنبؤ بمنح القروض للحد من المخاطر الائتمانية و انعكاس ذلك على جودة القوائم المالية.
توصلت الدراسة إلى أن أساليب التنقيب في البيانات DM المختلفة تعمل على تحسين دقة التنبؤ و سرعة منح القروض المصرفية، وفقا لتصنيفاتها القائمة على التصنيف و التجميع و التنبؤ و التصور.
كما توصلت الدراسة إلى تباين مستوى دقة التنبؤ بين أساليب التنقيب في البيانات DM، حيث أن نموذج الغابات العشوائية RF هو الأعلى دقة في التنبؤ وفقا لمنحنى ROC و الأكثر حساسية يليه أسلوب شجرة القرارDT و يأتي في المرتبة الثالثة أسلوب الانحدار اللوجستي LR.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
النقودي، سوزي فاروق. 2022. تقييم دقة أساليب التنقيب في البيانات (Data Mining (DM في الحد من المخاطر الائتمانية وانعكاساها على جودة القوائم المالية بالقطاع المصرفي: دراسة حالة. مجلة البحوث المالية و التجارية،مج. 23، ع. 4، ج. 1، ص ص. 519-578.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1448481
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
النقودي، سوزي فاروق. تقييم دقة أساليب التنقيب في البيانات (Data Mining (DM في الحد من المخاطر الائتمانية وانعكاساها على جودة القوائم المالية بالقطاع المصرفي: دراسة حالة. مجلة البحوث المالية و التجارية مج. 23، ع. 4، ج. 1 (تشرين الأول 2022)، ص ص. 519-578.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1448481
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
النقودي، سوزي فاروق. تقييم دقة أساليب التنقيب في البيانات (Data Mining (DM في الحد من المخاطر الائتمانية وانعكاساها على جودة القوائم المالية بالقطاع المصرفي: دراسة حالة. مجلة البحوث المالية و التجارية. 2022. مج. 23، ع. 4، ج. 1، ص ص. 519-578.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1448481
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1448481
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
