مقارنة الإنحدار المتعدد والشبكات العصبية الإصطناعية للتنبؤ بالمصروفات البنكية

عبدالعاطي، فاطمة علي; الباهى، وسام أبو عجيلة عمار; طاقية، البيومي عوض عوض

Article Details

مقارنة الإنحدار المتعدد والشبكات العصبية الإصطناعية للتنبؤ بالمصروفات البنكية

Authors:

عبدالعاطي، فاطمة علي | الباهى، وسام أبو عجيلة عمار | طاقية، البيومي عوض عوض

Publisher:

جامعة المنصورة - كلية التجارة

Journal:

المجلة المصرية للدراسات التجارية 2015 Vol.39 Issue 4, pp.503-527

Document Type:

Article

Publication Date:

1/2015

Document Language:

Arabic

Document ID (Org No.):

2001197568

Keywords:

Abstract:

 يعتبر التنبؤ بالمصروفات البنكية من الأدوات الرئيسية للتخطيط في البنوك وكذلك الحفاظ على توازن واستقرار البنوك على المستوى العام. ويهدف البحث إلى تقدير واستخدام نموذج إحصائي مناسب للتنبؤ بالمصروفات البنكية الليبية في الفترة (1995- 2014)، حيث تم تطبيق أسلوبي الانحدار المتعدد وأسلوب الشبكات العصبية. وقد تمت المفاضلة بين نماذج الانحدار المتعدد والشبكات العصبية باستخدام معايير القياس: معامل التحديد (R2)، المتوسط النسبي لخطأ التنبؤ المطلق (MAPE)، الجذر التربيعي لخطأ التنبؤ (RMSE)، متوسط القيمة المطلقة للأخطاء (MAE)، معامل ثيل (TC)، وقد توصل البحث إلى أن أفضل نموذج للتنبؤ هو نموذج الشبكات العصبية مقارنة بنموذج الانحدار المتعدد.
                  Prediction of bank expenses is one of the main tools for planning in banks as well as to maintain the balance and stability of banks in general. This study aims to estimate and use a statistical model to predict the appropriate banking expenses in the period (1995- 2014) in Libya, where multiple regression method and neural networks have been applied. A comparison between the multiple	regression models and neural networks has been made using	measurement standards: coefficient of determination(R2),the mean absolute percentag e error (MAPE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and Thiel's inequality coeffic ient (TC). The research concluded that the best predicition model is the neural	networks compared to the multiple regression model.

Article Details

مقارنة الإنحدار المتعدد والشبكات العصبية الإصطناعية للتنبؤ بالمصروفات البنكية

Authors: عبدالعاطي، فاطمة علي | الباهى، وسام أبو عجيلة عمار | طاقية، البيومي عوض عوض

Publisher: جامعة المنصورة - كلية التجارة

Journal: المجلة المصرية للدراسات التجارية 2015 Vol.39 Issue 4, pp.503-527

Document Type: Article

Publication Date: 1/2015

Document Language: Arabic

Document ID (Org No.): 2001197568

الإنحدار المتعدد

الشبكات العصبية الإصطناعية

المصروفات البنكية

Issues

Authors:

عبدالعاطي، فاطمة علي | الباهى، وسام أبو عجيلة عمار | طاقية، البيومي عوض عوض

Publisher:

جامعة المنصورة - كلية التجارة

Journal:

المجلة المصرية للدراسات التجارية 2015 Vol.39 Issue 4, pp.503-527

Document Type:

Article

Publication Date:

1/2015

Document Language:

Arabic

Document ID (Org No.):

2001197568