التنبؤ بالتعثر المالي لشركات المساهمة المدرجة في السوق المالية السعودية باستخدام الشبكات العصبية االصطناعية

هدفت هذه الد ا رسة إلى بناء نموذج رياضي للتنبؤ والتصنيف باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية وذلك من اجل التنبؤ بالتعثر
المالي لشركات المساهمة المدرجة في السوق المالية السعودية وتصنيفها وفقاً لحالتها المالية إلى شركات متعثرة وغير متعثرة. تم بناء
النموذج باستخدام شبكة البيرسبترون متعدد الطبقات MLP وبالاعتماد على بعض المتغي ا رت المالية لهذه الشركات كعوامل مؤثرة في
الحالة المالية للشركة، وتم التطبيق على بيانات عينة من 12 شركة نصفها متعثر مالياً والنصف الآخر غير متعثر، حيث غطت الد ا رسة
الفترة الزمنية من 2011 م إلى 2016 م.
وقد أظهرت نتائج الد ا رسة لنموذج شبكة MLP ذو البنية المعمارية ) 7-1-1 ( قدرة عالية في التنبؤ بالحالة المالية للشركات وتصنيفها
إلى شركات متعثرة وغير متعثرة. حيث بلغت النسبة الاجمالية للتصنيف الصحيح % 98.6 وذلك وفقاً لمعيار معدل التصنيف الصحيح
CCR ، حيث استطاع النموذج التعرف على الحالة المالية للشركات في 71 حالة من جملة 72 حالة تمثل عينة الد ا رسة. وهذه النسبة
المرتفعة تعتبر مؤشر جيد لجودة ودقة هذا النموذج في التنبؤ والتصنيف.
كما اظهرت النتائج كذلك الأهمية النسبية للمدخلات التي ساهمت في تدريب نموذج الشبكة، فكانت المتغي ا رت المالية الأكثر تأثير في
النموذج هي: القيمة الدفترية لأجمالي الديون وبلغت نسبة أهميتها 35.87 %، الأرباح المحتجزة بنسبة 27.54 %، الإي ا ردات بنسبة
24.85 % وصافي أ رس المال العامل بنسبة 9.71 %. ونستنتج من ذلك أهمية هذه المتغي ا رت المالية وتأثيرها في التنبؤ بالحالة المالية
للشركة.