نهى محمد شحات سليمان خطاب  <br/><br/>
فى التنبؤ بالتعثر المالى للمنشأت Fuzzy Neural Networks إستخدام الشبكات العصبية الضبابية/  
 Using the fuzzy neural Networks to predict the financial distress of companies 
نهى محمد شحات سليمان خطاب ؛ إشراف سمية أمين على 
 - القاهرة :   نهى محمد شحات سليمان خطاب :   2019 
 - 247ورقة ؛   30سم 
<br/><br/>اطروحة (ماجستير) - جامعة القاهرة - كلية التجارة - قسم المحاسبة 
<br/><br/> تهدف هذه الدراسة إلى تقديم نموذج الشبكات العصبية الضبابية للتنبؤ بالتعثر المالى لمساعدة الأطراف المهتمة من المستثمرين: و المحللين الماليين: حيث تسهم هذه الدراسة فى إدخال متغيرات إلى النموذج العصبي الضبابى: تتمثل فى المؤشرات المالية و مقاييس حوكمة الشركات و متغيرات الإقتصاد الكمى. و تم تقديم نظام الاستدلال الضبابى القائم على الشبكات التكيفية من خلال دوال العضوية فى أشكال المثلت : و منحنى جاسين: و منحني الجرس: و منحنى سجمويد: و شبه المنحرف : و قد تم تطبيق الدراسة على عينة من الشركات المدرجة في البورصة المصرية خلال الفترة من عام 02010 حتى عام 02015 و تشير النتائج إلى أن الدقة التنبؤية للنموذج بالنسبة لدالة العضوية الجرس تبلغ 100%: و بالنسبة لمنحنى جاسين 100% و منحنى سجمويد 100%: شبه المنحرف 98.79% : المثلث 95.18 %. و بالتالي يؤدي استخدام نموذج (إيه إن إف أى إس) إلي تحسين دقة التنبؤ بالتعثر المالى 
<br/><br/>
<br/><br/><label>Subjects--Index Terms: </label>الاستدلال الضبابى القائم على الشبكات التكيفية الشبكات العصبية الضبابية النموذج العصبى الضبابى