التنبؤ بالتعثر المالي باستخدام الشبكات العصبية والمنطق الضبابي

Abstract

تهدف هذه الدراسة إلى استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية والمنطق الضبابي في التنبؤ بالتعثر المالي للمؤسسات الاقتصادية الجزائرية. ولهذا الغرض تم اقتراح نموذجين أحدهما للشبكات العصبية الاصطناعية، ونموذج آخر للمنطق الضبابي، وقد تم الاعتماد على 24 نسبة مالية لعينة من المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الجزائرية خلال الفترة (2012- 2016). وقد أظهرت النتائج أن النموذج الضبابي اعتمد على كل من نسبة معدل دوران الأصول، معدل العائد على الأصول، و نسبة المردودية الاقتصادية؛ وقد أعطى هذا النموذج نتائج جيدة، كما سمح بمعرفة درجة تعثر المؤسسات فعليا. بينما كان نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية أكثر دقة، بحيث بلغت نسبة فعاليته في التنبؤ بالتعثر المالي 100%، مقارنة بفعالية النموذج الضبابي الذي بلغت نسبة فعاليته 95.91%.

The aim of this study is to use artificial neural networks and fuzzy logic for predicting the financial failure of Algerian economic institutions. For this purpose, two models were proposed, one for fuzzy logic and the other for artificial neural networks. 24 financial ratios were relied on for a sample of Algerian small and medium enterprises during the period (2012-2016). The results showed that the fuzzy model relied on the asset turnover ratio, the rate of return on assets, and the economic profitability ratio and has given good results, and It is allowed to know the actual degree of failure of the institutions. While the artificial neural network model was more accurate, as its effectiveness in predicting financial failure was 100%, compared to the effectiveness of the fuzzy model, which had an effectiveness rate of 95.91%.