تقدير مخاطر الإئتمان المصرفي باستعمال نموذج الشبكة العصبية الإصطناعية ذات الدالة الشعاعية (RBF) : دراسة حالة بنك القرض الشعبي الجزائري
Other Title(s)
Bank credit Risk estimating using RBF artificial neural network model : the popular credit bank of Algeria as case study
Joint Authors
Source
مجلة الامتياز لبحوث الاقتصاد و الإدارة
Issue
Vol. 6, Issue 2 (31 Dec. 2022), pp.485-504, 20 p.
Publisher
University of Laghouat Faculty of Economics Commercial and Management Sciences
Publication Date
2022-12-31
Country of Publication
Algeria
No. of Pages
20
Main Subjects
Economy and Commerce
Financial and Accounting Sciences
Topics
Abstract AR
تهدف هذه الدراسة الى تقدير مخاطر الإئتمان المصرفي في البنوك الجزائرية من خلال تصنيف المؤسسات المقترضة الى سليمة و متعثرة للمساعدة في اتخاذ البنك القرار الإئتماني الصائب و ذلك باستعمال نموذج الشبكات العصبية الإصطناعية ذات الأساس الشعاعي RBF.
وبغية الوصول الى هدف اعتمدنا على قاعدة بيانات مكونة من البيانات المالية و النوعية ل 100مؤسسة مقترضة من بنك القرض الشعبي الجزائري مقسمة بالتساوي الى مؤسسات متعثرة و أخرى سليمة، مستعملين برنامج SPSS(V25) لانشاء النموذج.
و قد أظهرت نتائج الدراسة أن نموذج الشبكات العصبية الإصطناعية ذات الدالة الشعاعية حقق دقة في التصنيف قدرت بنسبة 100% عند اختباره مايجعله مثاليا للتنبؤ بالمخاطر الإئتمانية من ناحية الدقة و السرعة في اتخاذ القرار أكثر من المناهج الكلاسيكية المستعملة في البنوك الجزائرية.
Abstract EN
This study aims to estimate the credit risk in Algerian banks and make the right lending decision using the RBF radial basis function artificial neural network model.
To achieve this, we formed a database of financial and qualitative variables for 100 of borrowing institutions From the CPA bank, this sample divided into 50 good Borrower institutions and 50 other bad borrower institutions.
To create the RBF model, we used SPSS(V25) program.
The results of the study showed that the artificial neural networks model had shown an accuracy in classification at 100%, which would help Algerian banks to predict credit risks and make wise and speed lending's decision more than the classic models, but these modern approaches require robust technologies devices and quantitative and statistical methods.
American Psychological Association (APA)
حوباد، مريم وشيبي، عبد الرحيم. 2022. تقدير مخاطر الإئتمان المصرفي باستعمال نموذج الشبكة العصبية الإصطناعية ذات الدالة الشعاعية (RBF) : دراسة حالة بنك القرض الشعبي الجزائري. مجلة الامتياز لبحوث الاقتصاد و الإدارة،مج. 6، ع. 2، ص ص. 485-504.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1468461
Modern Language Association (MLA)
حوباد، مريم وشيبي، عبد الرحيم. تقدير مخاطر الإئتمان المصرفي باستعمال نموذج الشبكة العصبية الإصطناعية ذات الدالة الشعاعية (RBF) : دراسة حالة بنك القرض الشعبي الجزائري. مجلة الامتياز لبحوث الاقتصاد و الإدارة مج. 6، ع. 2 (كانون الأول 2022)، ص ص. 485-504.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1468461
American Medical Association (AMA)
حوباد، مريم وشيبي، عبد الرحيم. تقدير مخاطر الإئتمان المصرفي باستعمال نموذج الشبكة العصبية الإصطناعية ذات الدالة الشعاعية (RBF) : دراسة حالة بنك القرض الشعبي الجزائري. مجلة الامتياز لبحوث الاقتصاد و الإدارة. 2022. مج. 6، ع. 2، ص ص. 485-504.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1468461
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن ملاحق : ص. 504
Record ID
BIM-1468461
