استخدام الشبكات العصبيّة متعددة الطبقات (MLP) للتنبؤ بالاستقرار المصرفي

الملخص بالعربية

هدف هذا البحث الى تطوير نموذج يعتمد على الشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLP) للتنبؤ بمستوى الاستقرار المصرفي للمصارف السورية التجارية الخاصة باستخدام بيانات مالية سنوية للفترة (٢٠١٠ـ٢٠٢٣). كما سعى الى مقارنة اداء نموذج الشبكة العصبية (MLP) بأداء نموذج شجرة القرار (DT) من حيث القدرة التنبؤية بالاستقرار المصرفي.

تم قياس الاستقرار المصرفي بمؤشر (Z-score)، بينما تم تضمين أحد عشر مؤشرا مالياً في النموذج التنبؤي، وباستخدام الاختبارات (R2, MSE, RMSE) أظهرت النتائج كفاءة نموذج MLP في التنبؤ بالاستقرار المصرفي متفوقاّ على نموذج شجرة القرار التقليدي من حيث الدقة التفسيرية، اذ فسر ما يقارب 56% من التغيرات في مؤشر الاستقرار المصرفي باستخدام كافة المؤشرات المالية ال 11 مع أخطاء اقل. إضافة لما سبق، تم تحديد المزيج الأمثل للنموذج التنبؤي باستخدام تقنية Permutation Importance واظهرت النتائج أن استخدام المؤشرات الستة المتمثلة ب ( إجمالي الالتزامات/ حقوق الملكية، والقروض/ حقوق الملكية، الرافعة المالية، نسبة كفاية رأس المال، العائد على حقوق الملكية، وحجم البنك) يرفع من قدرة النموذج التفسيرية إلى نحو 77,6%.