تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالتعثر المالي- دراسة تطبيقية على الشركات المقيدة في البورصة خلال الفترة من 2007-2022
Last updated: 24 Dec 2024
10.21608/acj.2024.396798
نماذج التعلم الجماعي Ensemble Learning - خوارزميات التعلم Clustering Algorithm - التنبؤ بالتعثر المالي, (EM- Z SCORE)- الذكاء الاصطناعي
مروة محمد
عبد الرازق
باحثة دكتوراه -كلية الدراسات العليا الاكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل
m1721979@gmail.com
إيمان محب
زكي
أستاذ الإقتصاد- كلية الإدارة والتكنولوجيا الاكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل
imanzaki@aasst.edu
وائل مصطفى
حسن
أستاذ مساعد الإستثمار والتمويل وكيل كلية العلوم المالية – جامعة فاروس
dr.wael.moustafa@pua.edu.eg
61
6
51626
2024-10-01
2024-09-23
2024-12-14
407
498
2682-4183
2682-4191
https://acjalexu.journals.ekb.eg/article_396798.html
https://acjalexu.journals.ekb.eg/service?article_code=396798
10
المقالة الأصلية
759
Journal
مجلة جامعة الإسکندرية للعلوم الإدارية
https://acjalexu.journals.ekb.eg/
تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالتعثر المالي- دراسة تطبيقية على الشركات المقيدة في البورصة خلال الفترة من 2007-2022
Details
Type
Article
Created At
24 Dec 2024