استخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة في التنبؤ المبكر بالتعثر المالي للشركات المساهمة

Abstract

تهدف هذه الدراسة إلى استخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة في التنبؤ المبكر بالتعثر المالي للشركات المساهمة، لما له من أهمية في حماية المستثمرين والمقرضين. وتعتمد على بيانات مالية ونوعية لسنوات متعددة، مع مؤشرات الربحية والسيولة والرفع والمخاطر. تستخدم خوارزميات مثل أشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات الدعم المتجهة، والشبكات العصبية، مع مقارنتها بالنماذج اللوجستية التقليدية. ويُقاس الأداء بدقة التصنيف، والاستدعاء، ومنحنى ROC، وأهمية المتغيرات. وتفترض الدراسة تفوق النماذج غير الخطية في الكشف المبكر عن الإشارات الضعيفة. ومن المتوقع أن تقدم النتائج أداة تنبؤية قابلة للتطبيق، وتوصي بدمجها في نظم الحوكمة والإنذار المبكر، مع مراعاة جودة البيانات وتفسير النتائج.