Predicting the Financial Performance of Banks in the Iraqi Environment Based on Credit Risk Disclosure Data under the Applications of the Fourth Industrial Revolution (ML): An Applied Study

الملخص

ينطلق البحث من هدف رئيس حول إمكانية تحسين التنبؤ بالأداء المالي للمصارف المدرجة بسوق العراق للأوراق المالية في البيئة العراقية ومن خلال توظيف بيانات الإفصاح عن مخاطر الائتمان من واقع القوائم المالية لعينة من المصارف ( مصرف اشور ومصرف الخليج العربي )، في ظل تطبيقات الثورة الصناعية الرابعة  واحد افرازاتها التعلم الآلي (Machine Learning).  وتزايد الحاجة الى تقنيات معاصرة تتوافق مع  البيانات الضخمة في الوقت الحالي الحاجة إو الحاجة الى أدوات تحليلية حديثة تتجاوز الأساليب التقليدية التي غالباً ما تعطي نتائج محدودة الدقة في التنبؤ المالي، خصوصاً في قطاع مصرفي يعاني من تحديات متعلقة بالمخاطر الائتمانية وعدم الاستقرار الاقتصادي. ومن خلال موقع سوق العراق للأوراق المالية والاعتماد على  التقارير الفصلية لعينة مكونة من مصرفين تجاريين مدرجين في سوق العراق للأوراق المالية خلال الفترة (2016–2022)، وتم استخراج مؤشرات الإفصاح عن المخاطر الائتمانية مثل نسبة القروض المتعثرة، السيولة، مخصصات خسائر القروض، الرافعة المالية وحقوق المساهمين و معدل العائد على حقوق المساهمين. وباعتماد خوارزميات التعلم الآلي للمقارنة بين قدرتها التنبؤية تم اختيار خوارزمية  الغابات العشوائية وتوصلت الدراسة الى  ان الإفصاح عن مخاطر الائتمان يمكن  توظيفه لغرض تحسين التنبؤ بالأداء المالي للمصارف عينة البحث وعلى وفق الفترات .