عناصر مشابهة
التنبؤ بالعسر المالي للشركة: مقارنة أداء النماذج المحاسبية والسوقية: أدلة من سوقي الكويت ومسقط للأوراق المالية
| العنوان بلغة أخرى: | Corporate Financial Distress Prediction: Comparison of Accounting and Market Models' Performance: Evidence from Kuwait and Muscat Financial Markets |
|---|---|
| المصدر: | مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية - سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية |
| الناشر: |
جامعة تشرين
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | مج42, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | سوريا |
| التاريخ الميلادي: | 2020 |
| الصفحات: | 69 - 92 |
| ISSN: | 2079-3073 |
| رقم MD: | 1184391 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | Arabic |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| المستخلص: | تسعى هذه الدراسة إلى اقتراح نموذج للتنبؤ بالعسر المالي في شركات بيئتي عمل مختلفتين (سوق الكويت وسوق مسقط للأوراق المالية)، وباستخدام المتغيرات المحاسبية ومتغيرات السوق المالية ومتغيرات على مستوى الاقتصاد الكلي ومتغيرات إضافية أخرى ذات صلة بالتنبؤ باحتمال حدوث عسر مالي. وتهدف هذه الدراسة أيضا إلى تسليط الضوء على قضية اختلاف المتغيرات التنبؤية باختلاف نطاق الدراسة. لبناء النماذج استخدمت الدراسة عينة مؤلفة من 62 شركة غير مالية مقسومة إلى عينتين؛ سوق الكويت للأوراق المالية (28 شركة مساهمة كويتية مقسومة بشكل متوازن إلى 14 شركة تعاني من عسر مالي، و14 شركة غير معسرة ماليا)، وسوق مسقط للأوراق المالية (34 شركة عمانية مساهمة مقسومة بشكل متوازن إلى 17 شركة تعاني من عسر مالي و17 شركة غير معسرة ماليا). بتطبيق تحليل الانحدار اللوجستي الثنائي Binary Logistic Regression Analysis بينت نتائج الدراسة أهمية المتغيرات المحاسبية (خصوصا التدفقات النقدية والربحية) في التنبؤ بالعسر المالي وأفضليتها على المتغيرات السوقية مع ملاحظة أهمية متغيري حجم الشركة وعمر الشركة في تحسين النماذج، ولم تقدم أي من متغيرات الاقتصاد الكلى أي إضافة تذكر للنماذج المبنية. كما أن النموذج المشترك أظهر نتائج جيدة عند تطبيقه على بيانات حقيقية، إذ بلغت قدرته التنبؤية 72.6%.. The purpose of this research is to propose a model for predicting financial distress in companies of two different environments (Kuwait and Muscat financial markets), by using accounting variables, financial market variables, macroeconomic variables and additional variables relevant to the prediction of financial distress probability based on two different populations, and to raise the issue of the study scope difference that would result different predictive variable. To construct the models, the study used a sample of 62 non-financial companies divided into two samples; Kuwait financial market (28 Kuwaiti listed companies divided into 14 healthy companies, 14 not healthy), and Muscat financial market (34 Omanean listed companies divided into 17 healthy companies, 17 not healthy). Using the Binary Logistic Regression Analysis, the results of the study show the importance of accounting variables (especially cash flows and profit) in predicting financial distress and its preference over market variables, and the significance of company size and age variables in improving models, however, the macroeconomic variables did not contribute to the model’s building. The common model produced good results when it was used with real data showing a predictive capacity of 72.6%. |
|---|
