Developing a multi stage predicting system for corporate credit rating and its relationship with capital structure : an empirical study of a sample of industrial companies listed at Amman Stock Exchange (ASE)
Other Title(s)
تطوير نظام تنبؤ متعدد المراحل للتصنيف الائتماني للشركات و علاقته مع هيكل رأس المال : دراسة تحليلية لعينة من الشركات الصناعية المدرجة في بورصة عمان
Dissertant
Thesis advisor
al-Gharayibah, Hisham Salih
al-Rusan, Muhannad Muflih
Comitee Members
al-Fayyumi, Nidal Ahmad
al-Mashayikhi, Akram Uthman
al-Almi, Muhammad wahib
University
Amman Arab University
Faculty
College of Business
Department
Department of Finance
University Country
Jordan
Degree
Ph.D.
Degree Date
2010
Arabic Abstract
تهدف هذه الدراسة إلى بناء نموذج لتوقع التصحيف الائتماني للشركات الصناعية الأردنية من خلال تطبيق Back Propagation Neural Network.
و من ثم تم بحث العلاقة ما بين التصنيف الائتماني المتوقع للشركات مع هيكل رأس المال.
ضمت العينة المختارة 57 شركة صناعية أردنية توفرت لديها المعلومات و النسب المالية المطلوبة للفترة من 2000-2007.
حيث قامت الدراسة بتبني نوعين من تطبيقات الشبكات العصبية و هما Kohonen Network و Back Propagation Neural Network لغايات بناء نموذج لتوقع التصنيف الائتماني.
بالإضافة إلى ما سبق فقد قامت الدراسة من خلال Multinomial Logistic Regression و ordered probitبالبحث في العلاقة ما بين التشنيف الائتماني المتوقع مع هيكل رأس المال.
من أهم النتائج التي توصل إليها التحليل أن نموذج Back Propagation Neural Network قام بنجاح يتوقع التصنيف الائتماني لشركات المختارة في العينة، لفترة من 2005-2007 معتمدا على مؤشرات مالية رئيسية تضم 19 متغير يتعلق بكل من الربحية، المديونية، السيولة، الإفلاس، و مؤشرات المبيعات.
أما بالنسبة للنتائج الخاصة بدراسة العلاقة ما بين التصنيف الائتماني و هيكل رأس المال.
فقد توصلت الدراسة من خلال تطبيق ordered probit و Multinomial Logistic Regression أنه لا توجد علاقة ذات دلالة إحصائية للعينة المختارة ما بين التصنيف الائتماني و مؤشر لهيكل رأس المال أما بالنسبة للمتغيرات المتحكم بها (Control Variables) التالية و هما الربحية و نسبة تغطية الفائدة Interest Coverage Ratio فهناك علاقة ذات دلالة إحصائية.
كما قامت الدراسة بتقديم توصيات تشمل بناء Neural Network للقطاعات الأخرى التي لم تشملها الدراسة، بالإضافة إلى بناء شبكات تضم مؤشرات مالية جديدة و فترات دراسة للعينة مختلفة أيضا.
English Abstract
This study aims to build neural network system to predict corporate credit rating, and then to investigate the relationship between credit rating and capital structure for Jordanian companies.
The sample of the study includes 57 Jordanian industrial firms that have provided the required financial information for the period from 2000-2007.
The study adopts two neural network techniques namely, Kohonen network, and back propagation neural network for the building purposes of a credit rating system.
The study also used ordered probit and multinomial logistic regression to investigate the relationship between credit rating and capital structure.
Back propagation neural network successfully predicts the credit rating for the selected firms, for the period from 2005-2007, using 19 different financial characteristics such as profitability, leverage ratios, liquidity, bankruptcy, and sales performance.
The results of both ordered probit and multinomial logistic regression analyses show that there is no evidence of a relationship between credit rating and capital structure for the adopted sample; however, there is some evidence regarding both profitability and interest coverage ratio that may have an effect on the predicted credit rating.
Finally the study recommended developing a neural network for uninvestigated sectors including both different types of financial indicators and study durations.
Main Subjects
Financial and Accounting Sciences
Topics
No. of Pages
243
Table of Contents
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Theoretical framework.
Chapter Three : Artificial neural network.
Chapter Four : Methodology.
Chapter Five : Data analysis.
Chapter Six : Conclusions and recommendations.
References.
American Psychological Association (APA)
al-Najjar, Dana Muhammad. (2010). Developing a multi stage predicting system for corporate credit rating and its relationship with capital structure : an empirical study of a sample of industrial companies listed at Amman Stock Exchange (ASE). (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Amman Arab University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-553482
Modern Language Association (MLA)
al-Najjar, Dana Muhammad. Developing a multi stage predicting system for corporate credit rating and its relationship with capital structure : an empirical study of a sample of industrial companies listed at Amman Stock Exchange (ASE). (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Amman Arab University. (2010).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-553482
American Medical Association (AMA)
al-Najjar, Dana Muhammad. (2010). Developing a multi stage predicting system for corporate credit rating and its relationship with capital structure : an empirical study of a sample of industrial companies listed at Amman Stock Exchange (ASE). (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Amman Arab University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-553482
Language
English
Data Type
Arab Theses
Record ID
BIM-553482
