استخدام الشبکات العصبية متعددة الطبقات في التنبؤ بمخاطر الائتمان لمنشآت الأعمال: دراسة تطبيقية

يهدف هذا البحث إلى اختبار قدرة نماذج الشبکات العصبية متعددة الطبقات في تحسين دقة التنبؤ بمخاطر الائتمان التي تواجه منشآت الأعمال مقارنة بالنماذج الإحصائية التقليدية، وذلک من خلال تطوير نموذج للدراسة تعتمد مدخلاته على مجموعة من النسب والمؤشرات المالية التي تم الحصول عليها من عينة من منشآت الأعمال المدرجة بسوق الأوراق المالية المصرية.
تم اختبار مدى قدرة الشبکات العصبية متعددة الطبقات على التنبؤ بمخاطر الائتمان من خلال تحليل واختبار نموذج الدراسة باستخدام کل من الانحدار اللوجستي، ونماذج الشبکات العصبية متعددة الطبقات، وذلک للوصول إلى دقة تصنيف المنشآت إلى منشآت معرضة لمخاطر الائتمان وغير معرضة لمخاطر الائتمان بالتطبيق على عينة من منشآت الأعمال المسجلة بسوق الأوراق المالية المصرية وعددها (٨٣) منشأة على مدار عشرة سنوات (٢٠١٠ – ٢٠١٩) بإجمالي (٨٢٤) مشاهدة.
خلص البحث إلى تميز نماذج الشبکات العصبية متعددة الطبقات بدقة تنبؤية مرتفعة عن غيرها من النماذج الإحصائية في تحسين قدرة المؤشرات المالية على التنبؤ بمخاطر الائتمان لمنشآت الأعمال، بالإضافة إلى قدرتها على تحديد المزيج الأمثل من النسب والمؤشرات المالية الذي يحقق أفضل کفاءة وفعالية للشبکات العصبية متعددة الطبقات في التنبؤ.