الصفحة الرئيسية قائمة المقالات بيانات المقالة
مجلة جامعة الإسکندرية للعلوم الإدارية
أرشيف الدورية
المجلد المجلد 62 (2025)
المجلد المجلد 61 (2024)
المجلد المجلد 60 (2023)
المجلد المجلد 59 (2022)
المجلد المجلد 58 (2021)
المجلد المجلد 57 (2020)
المجلد المجلد 56 (2019)
المجلد المجلد 55 (2018)
المجلد المجلد 54 (2017)
المجلد المجلد 53 (2016)
المجلد المجلد 52 (2015)
عبد الرازق, مروة محمد, زكي, إيمان محب, حسن, وائل مصطفى. (2024). تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالتعثر المالي- دراسة تطبيقية على الشركات المقيدة في البورصة خلال الفترة من 2007-2022. مجلة جامعة الإسکندرية للعلوم الإدارية, 61(6), 407-498. doi: 10.21608/acj.2024.396798
مروة محمد عبد الرازق; إيمان محب زكي; وائل مصطفى حسن. "تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالتعثر المالي- دراسة تطبيقية على الشركات المقيدة في البورصة خلال الفترة من 2007-2022". مجلة جامعة الإسکندرية للعلوم الإدارية, 61, 6, 2024, 407-498. doi: 10.21608/acj.2024.396798
عبد الرازق, مروة محمد, زكي, إيمان محب, حسن, وائل مصطفى. (2024). 'تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالتعثر المالي- دراسة تطبيقية على الشركات المقيدة في البورصة خلال الفترة من 2007-2022', مجلة جامعة الإسکندرية للعلوم الإدارية, 61(6), pp. 407-498. doi: 10.21608/acj.2024.396798
عبد الرازق, مروة محمد, زكي, إيمان محب, حسن, وائل مصطفى. تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالتعثر المالي- دراسة تطبيقية على الشركات المقيدة في البورصة خلال الفترة من 2007-2022. مجلة جامعة الإسکندرية للعلوم الإدارية, 2024; 61(6): 407-498. doi: 10.21608/acj.2024.396798

تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالتعثر المالي- دراسة تطبيقية على الشركات المقيدة في البورصة خلال الفترة من 2007-2022

المقالة 10، المجلد 61، العدد 6، أكتوبر 2024، الصفحة 407-498  XML PDF (3.05 MB)
نوع المستند: المقالة الأصلية
معرف الوثيقة الرقمي: 10.21608/acj.2024.396798
مشاهدة على SCiNiTO مشاهدة على SCiNiTO
المؤلفون
مروة محمد عبد الرازق1؛ إيمان محب زكي2؛ وائل مصطفى حسن3
1باحثة دكتوراه -كلية الدراسات العليا الاكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل
2أستاذ الإقتصاد- كلية الإدارة والتكنولوجيا الاكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل
3أستاذ مساعد الإستثمار والتمويل وكيل كلية العلوم المالية – جامعة فاروس
المستخلص
تهدف هذه الدراسة إلى تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على نماذج تعلم الآلة الخاضع للإشراف وغير الخاضع له، وذلك في التنبؤ بالتعثر المالي، ولتحقيق هدف الدراسة تم اختيار نماذج تعلم الجماعي Ensemble Learning كأحد أنواع تعلم الآلة الخاضع للإشراف، وخوارزميات التجميع Clustering Algorithm كأحد أنواع تعلم الآلة غير الخاضع للإشراف، وذلك على 44 شركة مقيدة في البورصة المصرية تعمل في القطاع العقاري والتشيد ومواد البناء خلال الفترة من 2007 حتى 2022 .أسفرت نتائج الدراسة عن تفوق أداء مجموعة التعلم الجماعي ( ( ENSEMBLE LEARNINGالخاضعة للإشراف على نموذج (CLUSTERING ALGORITHM) غير الخاضع للإشراف.
الكلمات الرئيسية
نماذج التعلم الجماعي Ensemble Learning - خوارزميات التعلم Clustering Algorithm - التنبؤ بالتعثر المالي؛ (EM- Z SCORE)- الذكاء الاصطناعي
المراجع
الإحصائيات
عدد المشاهدات للمقالة: 327
تنزیل PDF: 402