Modeling The Competitive Market Efficiency Of Egyptian Companies: A Probabilistic Neural Network Analysis

Mohamed M. Mostafa

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Modeling The Competitive Market Efficiency Of Egyptian Companies: A Probabilistic Neural Network Analysis

机译：埃及公司竞争市场效率建模：概率神经网络分析

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Understanding efficiency levels is crucial for understanding the competitive structure of a market and/or segments of a market. This study uses two artificial neural networks (NN) and a traditional statistical classification method to classify the relative efficiency of top listed Egyptian companies. Accuracy indices derived from the application of a non-parametric data envelopment analysis approach are used to assess the classification accuracy of the models. Results indicate that the NN models are superior to the traditional statistical methods. The study shows that the NN models have a great potential for the classification of companies' relative efficiency due to their robustness and flexibility of modeling algorithms. The implications of these results for potential efficiency programs are discussed.

机译：了解效率水平对于了解市场和/或市场细分的竞争结构至关重要。这项研究使用两个人工神经网络（NN）和传统的统计分类方法对顶级埃及公司的相对效率进行分类。从非参数数据包络分析方法的应用中得出的精度指标用于评估模型的分类精度。结果表明，神经网络模型优于传统的统计方法。研究表明，由于神经网络模型具有鲁棒性和建模算法的灵活性，因此具有对公司相对效率进行分类的巨大潜力。讨论了这些结果对潜在效率计划的影响。

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来源
《Expert systems with applications》 |2009年第5期|8839-8848|共10页
作者
Mohamed M. Mostafa;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
data envelopment analysis; probabilistic neural networks; discriminant analysis; market efficiency;

机译：数据包络分析;概率神经网络;判别分析;市场效率;

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