الفهرس يوجد فقط 14 صفحة متاحة للعرض العام
 |  | from | 234 |  |  |
| | | from | 234 | | |
المستخلص
نظراً لخطورة مشكلة التعثر المالي التي قد تتعرض لها منشآت الأعمال فقد تصدت العديد من الدراسات الميدانية لتناول تلك المشكلة في محاولة لتقديم نماذج يمكنها التنبؤ بمخاطر التعثر المالي للمنشأة باستخدام العديد من الأساليب الإحصائية والكميه ، وكان من أول هذه الدراسات دراسةFitzpatrick 1931 وقد تبعها بعد ذلك دراسات عديدة من أهمها :
Beaver 1966 , Altman 1968 , Deaking 1972, Wileox 1973, Blum 1974, Altman et al 1974, Diamand 1976, Altman et al 1977, Norton & Smith 1979, Sharma & Mahajan 1980, Mensah 1983, Peel & Peel 1988, Lau 1987, Gentry et al 1985 , Platt & Platt 1990., Laitinere 1993, Altman et al 1994, Ismail et al 1994, Rujoub et al, 1995, Altman 2002
الجندي 1985 ،هندي 1991، أبو عجوة 1993، هديب2000 ،لطفي2001، الرجبي2005، الرجبي2007
ويعكس تعدد واستمرار هذه الدراسات ثلاثة أمور:
الأول: استمرار تلك المشكلة مما يدفع الباحثين إلي الاستمرار في محاولة تقديم نماذج لتحسين عملية
التنبؤ بمخاطر التعثر المالي.
الثاني: إن تغير الظروف والأحوال الاقتصادية عبر الزمن قد فرض تحديث نماذج التنبؤ باستمرار
ومن ثم تعدت الدراسات التي تتناول تلك المشكلة.
الثالث: إن تعدد الدراسات أدى إلي تعدد نماذج التنبؤ بمخاطر التعثر المالي.
هذا وقد اعتمدت معظم الدراسات السابقة على النماذج والأساليب الإحصائية التقليدية مثل تحليل التمايز الخطي Linear Discriminant Analysis وتحليل التمايز المتعدد المتغيرات Multiple Discriminant Analysis وتحليل الانحدار الخطى Linear Regression Analysis وتحليل الانحدار المتعدد Multiple Regression Analysis ونموذج لوجتLegit Model ونموذج بروبت Model Probitوهذه الأساليب لا تساعد على التنبؤ الدقيق بمخاطر التعثر المالي إذا لم يتوافر فرص التوزيع الطبيعي في البيانات محل التنبؤ أو إذا لم تمثل عينة الدراسة المجتمع تمثيلا دقيقاً، بالإضافة إلي أن تلك الأساليب لا تستطيع التعامل إلا مع عدد محدود من المتغيرات وبالتالي فإنها تقوم باستبعاد بعض البيانات والمعلومات المرتبطة بالظاهرة محل الدراسة ، الأمر الذي يتطلب البحث عن أساليب وأدوات أخري للتغلب علي تلك القيود والتي تؤدي إلي تحسين عمليات التنبؤ بمخاطر التعثر المالي.
وفي منتصف التسعينات بدأ إستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في عمليات التنبؤ بمخاطر التعثر المالي ومن أهم هذه النماذج هي الشبكات العصبية Neural Network والخوارزميات الوراثية Genetic Algorithms حيث تعتبر تلك النماذج من أفضل النماذج التي يمكنها التنبؤ بالمنشآت المتوقع تعرضها للتعثر المالي و التي تحتاج إلي عمليات إصلاح لهياكلها المالية والإدارية وذلك بإستخدام مجموعة من النسب المالية المستخرجة من القوائم والتقارير المالية المنشورة لتلك المنشآت.