الفهرس | Only 14 pages are availabe for public view |
Abstract على عكس دراسات التنبؤ بالملاءة السابقة التي أجريت في مصر ، تهدف هذه الدراسة إلى تكوين صورة حقيقية للأداء المالي للشركات في سوق التأمين المصري. لذلك ، تم احتساب 11 نسبة مالية شائعة الاستخدام من قبل NAIC و AM BEST Company و S&P Global Ratings لجميع شركات التأمين على المسؤولية العقارية في مصر من عام 2010 إلى عام 2020. وقد تم استخدامها لقياس مستويات كفاءة الأداء المالي لتلك الشركات من خلال مقارنة هذه النسب. النسب مع الحدود القياسية الدولية. وكشفت نتائج التحليل المالي لتلك الشركات أن شركات التأمين ضد المسؤولية في مصر لا تتمتع بنفس مستوى كفاءة الأداء المالي حيث يتم تصنيف تلك الشركات إلى ثلاث مجموعات: ممتازة وجيدة وفقيرة. علاوة على ذلك ، تبحث هذه الورقة في استخدام نموذج الانحدار اللوجستي التدريجي لتحديد أكثر العوامل من بين هذه النسب المالية المختارة التي تؤثر على الأداء المالي لتلك الشركات. تشير النتائج إلى أن ثلاث نسب فقط كانت تنبؤات ذات دلالة إحصائية: ”معدل الاحتفاظ بالمخاطر” و ”حساب التأمين المستحق إلى إجمالي الأصول” و ”صافي الربح بعد الضريبة إلى إجمالي الأصول”. أخيرًا ، يقدم هذا البحث الشبكة العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات مع خوارزمية الانتشار العكسي كنموذج جديد لتنبؤ الملاءة مع دقة تصنيف مثالية تبلغ 100٪. يمكن لشبكة ANN المدربة أن تتنبأ بالسنة المالية القادمة بدقة تنبؤ تبلغ 91.67٪ ، وهذه النسبة تعتبر نتيجة جيدة ومواتية مقارنة بنماذج التنبؤ بالملاءة الأخرى المستخدمة في مصر. |