تهدف هذه الدراسة إلى تقييم مساهمة المؤشرات المالية وخصائص الشرکات، ومؤشرات الاقتصاد الکلي في التنبؤ بالتعثر المالي للشرکات المصـرية المساهمة الصغيرة والمتوسطة،  ومن ناحية أخرى، تهدف الدراسة إلي مقارنة نماذج التنبؤ بإستخدام الشبکات العصبية الاصطناعية، ومتجهات الدعم التمييزي کنماذج للتعلم الآلي المستمدة من الذکاء الإصطناعي، مع النماذج التقليدية مثل التحليل التمييزي متعدد المتغيرات والانحدار اللوجستي لتحديد التحسن في أداء نموذج التنبؤ بالتعثر المالي، بالنسبة لمساهمة المتغيرات غير المالية والاقتصادية. وقد توصلت نتائج الدراسة إلي أن إستخدام کل من المتغيرات المالية ومتغيرات خصائص الشـرکات (العمر ونوع الصناعة) يزيد من دقة التنبؤ بالتعثر المالي بين الشرکات من هذا النوع. و في ذات الوقت، فإن إدراج المعلومات ذات الصلة بالاقتصاد الکلي ليس لها أي تأثير على الدقة التنبؤية للشبکات العصبية. علاوة على ذلک، ووفقًا لنتائج استخدام عينة الاختبار ومقاييس الأداء تؤکد النتائج التي توصلت إليها الدراسة تفوق نموذج الشبکات العصبية المتعددة الطبقات من حيث دقة التنبؤ على باقي الأساليب الأخري المستخدمة.