The Use of Artificial Neural Networks in Predicting Financial Failure
An Applied Study on Libyan Industrial Companies
DOI:
https://doi.org/10.37376/jofer.v7i2.7807Keywords:
Financial failure, Artificial Neural Network, Financial indicatorsAbstract
The current study aims to test the ability of the Artificial Neural Network models to predict problems of financial failure. The study uses a sample of industrial companies, covering different activities, Through its financial statements for the period from 2006 to 2009. The feed-forward backprop neural network model was applied to predict the ability of the study sample to continue their normal business in the foreseeable future. The study found that the model used is able to predict the problems of financial failure before it is occurred, with high degrees of accuracy. Thus, it can be relied upon by the management of companies to be used as an early alarm to avoid the financial failures by making appropriate decisions. The study also recommended encouraging external auditors and managements of Libyan industrial companies to use innovative analytical examination methods and techniques that are appropriate with the activities of these companies and the general economic conditions.
Downloads
References
المراجع العربية:
- أحمد، سيد أحمد كريمة (2010). تحسين دقة التنبؤ بالأرباح باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، رسالة ماجستير، كلية التجارة، قسم المحاسبة، جامعة الازهر، القاهرة، مصر.
- أحمد، وائل حسن (2008). استخدام الشبكات العصبية لزيادة جودة الخدمات المصرفية في البنوك التجارية العامة، دراسة ميدانية في محافظات القناة، رسالة دكتوراه الفلسفة في إدارة أعمال، جامعة قناة السويس، كلية التجارة الاسماعلية، مصر.
- أمينة، دريال (2014). محاولة التنبؤ بمؤشرات الاسواق المالية العربية باستعمال النماذج القياسية، أطروحة دكتوراه، تخصص نقود، بنوك ومالية، قسم العلوم الاقتصادية، كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير، جامعة أب بكر بلقايد، تلمسان الجزائر.
- بوعروري، فاطمة (2019). مساهمة الشبكات العصبونية الاصطناعية في التنبؤ بحجم المبيعات لدعم صنع القرارات الإدارية في المؤسسات الاقتصادية- دراسة لبعض المؤسسات الجزائرية، رسالة دكتوراه، كلية العلوم الاقتصادية و التجارية وعلوم التسيير، جامعة سطيف 1، الجزائر.
- حياوي، هيام عبد المجيد وطه، قصي أحمد (2013). دراسة سلسلة الأوراق المالية بإستخدام PMRS و ANN و ARIMA، المجلة العراقية للعلوم الاحصائية، جامعة الموصل، العراق، المجلد 13، العدد 23.
- درويش، مروان جمعة (2018.( فاعلية التنبؤ بمؤشر بورصة فلسطين بإستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي، مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الادارية والاقتصادية، المجلد الثالث، العدد 10.
- دسوقي، محمـد أحمـد (2002). اسـتخدام اسـلوب الشـبكات العصـبية فـي معايرة عناصـر تكاليف العمالـة فـي الشـركات الصناعية، مجلة الدراسات المالية والتجارية، كلية التجارة ببني سويف، جامعة القاهرة.
- رمو، وحيد محمود و يونس، دعاء إدريس (2019). استخدام الشبكات العصبية في ترشيد القرارات الاستثمارية، جامعة تكريت، كلية الادارة والاقتصاد، مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية، المجلد 15، العدد 45.
- سالم، ضياء الدين محمود محمد (2002). استخدام الشيكات العصبية في التنبؤ بالتدفقات النقدية لترشيد اتخاذ قرار الائتمان المصرفي، دراسة تطبيقية، رسالة ماجستير في المحاسبة غير منشورة، كلية التجارة، جامعة عين شمس.
- سليمان، على أبشر فضل المولى (.(2015 المقارنة بين التحليل التمييزي والنموذج اللوجستي الثنائي و نماذج الشبكات العصبية في تصنيف المشاهدات- بالتطبيق على العوامل المؤثرة على كفاية دخل الأسرة رسالة دكتوراه، كلية الدراسات العليا، جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا.
- سليمان، علي أبشر فضل المولى و حمدي، أحمد محمد عبد الله ((2014. المقارنة بين النموذج اللوجستي الثنائي ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية للتمييز بين دخل الأسرة، مجلة الرضا العلمية، العدد 12.
- السماني، ياسر عوض الله بشير (2018). دور نماذج التحليل المالي في التنبؤ بالفشل المالي لشركــــات المساهـــمة- دراسة تطبيقية ة بشركة مجموعة سود اتل للاتصالات المحدود، رسالة ماجستير، كلية الدراسات العليا، جامعة النيليين.
- سهام، كردودي (2015). دور المراجعة التحليلية في تحسين أداء عملية التدقيق في ظل استخدام تكنولوجيا المعلومات _ دراسة حالة مركب تكرير الملج لوطاية سكرة، رسالة دكتوراه، كلية العلوم الاقتصادية والتجارة وعلوم التسيير، قسم علوم التسيير، الجزائر.
- شاهين، علي و مطر، جهاد (2011). نموذج مقترح للتنبؤ بتعثر المؤسسات المصرفية العاملة في فلسطين (دراسة تطبيقية)، مجلة جامعة النجاح للأبحاث ( العلوم الإنسانية)، المجلد 25، جامعة النجاح الوطنية، فلسطين.
- الصفراني، محمد فرج، أمحمد، عماد الهادي، الجطري، & مصطفي الشارف (2021). استخدام النماذج الكمية في التنبؤ بالفشل المالي في مشروعات صناعة الإسمنت في ليبيا، مجلة كلية الاقتصاد جامعة الزاوية العدد السابع (10).
- عباس، سامية طلعت، (2004). استخدام الشبكات العصبیة الاصطناعية في مجال المحاسبة والمراجعة، المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة، كلية التجارة، جامعة عين شمس، مجلد العدد 2.
- فرج محمود توفيق & ستار جابر خلاوي (2021). بناء نموذج للتنبؤ بالعجز المالي للموازنة العامة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. Al Kut Journal of Economics Administrative Sciences, 13 (42)
- الكبيسي، عبد الستار عبد الجبار (2008). تقيم فاعلية الإجراءات التحليلية لتقييم القوائم المالية للشركات المساهمة العامة دراسة ميدانية في مكاتب وشركات التقييم الاردنية، مجلة الانبار للعلوم الاقتصادية والادارية، العدد الثاني.
- المبحوح، مهدى ناهض شعبان (2018). دراسة مقارنة بين نموذجي ANN و ARFIMAفي التنبؤ بأسعار البترول الخام، رسالة ماجستير، كلية الاقتصاد والعلوم الادارية، جامعة الازهر -غزة، فلسطين.
- مريخي، عبد الرزاق (2020). الانذار بالفشل المالي للمؤسسات الاقتصادية بتطبيق مقاربة الشبكات العصبية الاصطناعية: حالة عينة من المؤسسات الاقتصادية الجزائرية.
- معيوف، بوبكر خالد، الكاديكي، أحمد علي، العموري، زينب عمر (2020). أهمية استخدام إجراءات المراجعة التحليلية في التعرف على مؤشرات التنبؤ بقدرة الشركات المساهمة الليبية على الاستمرارية، مجلة الدراسات الاقتصادية – كلية الاقتصاد جامعة سرت، المجلد الثالث، العدد الثاني.
- مهدي، أسامة محمد حسن (2014). أساليب التحليل المالية الحديثة ودورها في التنبؤ التعثر المالي لبعض الشركات المساهمة السعودية، رسالة دكتوراه منشورة، جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا، السودان.
- يوسف، زينب جبار و مهدي، فاطمة صالح (2007) الفحص التحليلي لحسابات الشركة العامة لإنتاج الطاقة الكهربائية للمنطقة الجنوبية) دراسة تطبيقية، مجلة التقني، المجلد العشرون، العدد 2.
المراجع الأجنبية
- Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The journal of finance, 23(4), 589-609.
- Ashraf, S., GS Félix, E., & Serrasqueiro, Z. (2019). Do traditional financial distress prediction models predict the early warning signs of financial distress?. Journal of Risk and Financial Management, 12(2), 55.
- Horak, J., Vrbka, J., & Suler, P. (2020). Support vector machine methods and artificial neural networks used for the development of bankruptcy prediction models and their comparison. Journal of Risk and Financial Management, 13(3), 60.
- Maciel، Leandro S & Ballini، Rosangela (2010). Neural Networks Applied To Stock Market Forecasting, Journal of the Brazilian Neural Network Society، Vol.8,Iss 1
- Paule-Vianez, J., Gutiérrez-Fernández, M., & Coca-Pérez, J. L. (2019). Prediction of financial distress in the Spanish banking system: An application using artificial neural networks. Applied Economic Analysis.
- Philippe du Jardin , Predicting (2010). Bankruptcy using Neural Networks and other classification methods : The influence of variable selection Techniques on Model Accuracy. Neurocomputing, 73(10-12), 2047-2060.
- Sutskever, I. (2013). Training recurrent neural networks (pp. 1-101). Toronto, ON, Canada: University of Toronto.
- Wang, J. Z., Wang, J. J., Zhang, Z. G., & Guo, S. P. (2011). Forecasting stock indices with back propagation neural network. Expert Systems with Applications, 38(11), 14346-14355.
- Weller, P. M. (2010). The Application of (Altman), Zmi jewski and Neural Network Bankruptcy Prediction Models to Domestic Textile-Related Manufacturing Firms: A Comparative Analysis , Submitted to H. Wayne Huizenga School of the Business and Entrepreneurship Nova South Eastern University , in partial fulfilment of the requirement for the degree of Doctor of Business Administration.
- Wu, (2002) Neural Network Financial Markets Analysis and Option Valuation Ph.D., Thesis Submitted to The Faculty of The Graduate School, University of Missouri, Columbia, P.99.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 د. بوبكر خالد معيوف
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
