Faculty of Economics, Commercial Sciences and Management Sciences

Permanent URI for this communityhttp://recrutement.univ-ghardaia.dz.dz/handle/123456789/68

Browse

Has files: YesSubject: search.filters.subject.تنبؤ

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    متطلبات تطبيق إدارة المعرفة المالية في الشركات المدرجة في البورصة دراسة حالة لعينة من الشركات المدرجة في بورصة الجزائر خلال الفترة مارس/أفريل 2018
    (جامعة غرداية/كلية العلوم الإقتصادية ، التجارية وعلوم التسيير, 2018-04-19) فاتح, ميرود; عمار, بن الزوخ
    يهدف هذا العمل إلى د ا رسة دور المعرفة المالية لفترة من الزمن في مجال ونطاق الممارسة والتنظير المالي وتحسين أداء المؤسسات المدرجة في البورصة الج ا زئرية، حيث يتناول موضوعا مهما وأساسيا يمس جوهر العمل المالي والمحاسبي، المتعلق بمتطلبات توحيد المعرفة المالية وتنظيمها بمنهجية علمية مناسبة بمجاليها التنظيري والتطبيقي في إطار الاهتمام بموضوع تفعيل وتحسين الأداء المالي للمؤسسات المدرجة في البورصة والإلمام بالمعرفة المالية, حيث تم توجيه استما ا رت الاستبيان إلى عينة من الد ا رسة وقد تم التحليل بالاعتماد علىبعض الطرق الإحصائية باستعمال برنامج الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعيةThe purpose of the present work is to study the role of financial knowledge for period of time in the field and the scope of financial practice and theory, and in improving the performance of the institutions listed on the Algerian Stock Exchange. The study deals with an important and fundamental issue that touches on the essence of financial and accounting work that concerns the requirements of unifying the financial knowledge and organizing it according to a suitable scientific way, including its theoretical and practical fields in the framework of interest in activating and improving the financial performance of the institutions listed on the Stock exchange and grasping the financial knowledge. The questionnaire forms were directed to a sample of the study. The data analysis was based on some statistical methods using the program of Statistical Package for Social Sciences-SPSS. The study reached, which is that the knowledge accumulation of financiers and accountants plays a role in activating the performance of the institutions listed on the Stock Exchange .SPSS بعض الطرق الإحصائية باستعمال برنامج الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية .SPSS توصلت الد ا رسة الى : إن للت ا ركم المعرفي للماليين والمحاسبيين دور كبير في تفعيل أداء المؤسسات المدرجة في البورصة
  • No Thumbnail Available
    Item
    تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمخاطر التعثر المالي في المؤسسة الاقتصادية - دراسة حالة
    (جامعة غرداية, 2022-01-23) مروة, زهواني
    تهدف هذه الدراسة إلى التعرف على مدى فعالية نماذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالتعثر المالي لمجموعة من المؤسسات الاقتصادية الجزائرية المسجلة بـــ CNRC خلال الفترة (2011- 2018)، وذلك باستخدام نموذجي الشبكات العصبية العميقة (DNN) والخوارزمية الجينية (GA) التي تم تصميمها وتدريبها بالغابات العشوائية، متجهات الدعم الآلي والشبكات العصبية الاصطناعية، ولتحقيق ذلك، تم اختيار مجموعة من المؤسسات تضمنت 141 مؤسسة منها 90 سليمة و51 متعثرة، بالاعتماد على 23 نسبة مالية، والاستعانة ببرنامج (Colab) Python. توصلت هذه الدراسة إلى مجموعة من النتائج كما يلي: قدرة نموذج الشبكات العصبية العميقة على التصنيف بنسبة97,34%، في حين أن نتيجة نموذج الخوارزميات الجينية كانت أفضل عند تدريبها بالغابات العشوائية وكانت نسبتها 99,46%، كما توصلنا إلى أن نسب المردودية في النموذجين كالعائد على الأصول، العائد على الخصوم، الربحية الاجمالية، العائد على اجمالي الاصول الثابتة، المردودية الماليةهي التيتعبرعن الحالة المالية للمؤسسات الاقتصادية الجزائرية بدرجة كبيرة، لما لها من قدرة عالية على التمييز بين المؤسسات السليمة والمتعثرة. . Abstract This study aims to identify the effectiveness of Artificial Intelligence application models in predicting the financial distress of a group of Algerian economic institutions registered with CNRC during the period (2011-2018),Using the deep neural network (DNN) and genetic algorithm (GA) models designed and trained by random forests, automated support vectors and synthetic neural networks. To achieve this, A set of institutions was selected, including 141 institutions, including 90 sound and 51 distress, based on 23 financial ratios, and using the "Colab" Python program. This study came up with a set of findings: The Deep Neural Network's model's ability to classify 97.34%, while the genetic algorithm model's result was better when trained in random forests and was 99.46%. We have also found that the profitability ratios of the two models, such as return on assets, return on liabilities, total profitability, return on total fixed assets, and financial returns, reflect the financial situation of Algerian economic institutions to a large extent, as they have a high capacity to distinguish between sound and distressed institutions. . Résume Cette étude vise à identifier l’efficacité des modèles applicatifs d’Intelligence Artificielle dans la prédiction de la détresse financière d’un groupe d’institutions économiques algériennes enregistrées auprès de CNRC pendant la période (2011-2018), Utilisation du réseau neuronal profond (DNN) et algorithme génétique (GA) conçus et formés par des forêts aléatoires, des vecteurs de soutien automatisés et des réseaux de neurones synthétiques. Pour ce faire, un ensemble d’institutions a été sélectionné, comprenant 141 institutions, dont 90 saines et 51 en détresse, sur la base de 23 ratios financiers, et en utilisant le programme Python "Colab". Cette étude a abouti à un ensemble de résultats : La capacité du modèle du Réseaux neuronaux profondsà classer 97,34 %, tandis que le résultat du modèle d’algorithme génétique était meilleur lorsqu’il était formé dans des forêts aléatoires et était de 99,46 %. Nous avons également constaté que les ratios de rentabilité des deux modèles, tels que le rendement de l’actif, le rendement du passif, la rentabilité totale, le rendement de l’actif fixe total et le rendement financier, reflètent dans une large mesure la situation financière des institutions économiques algériennes, car ils ont une grande capacité à distinguer les institutions saines des institutions en difficulté.