اعلام المعهد
ناقش قسم الدراسات المالية بالمعهد العالي للدراسات المحاسبية والمالية للدراسات العليا في جامعة بغداد البحث الموسوم (التنبؤ بالإيرادات الضريبية باعتماد تقنيات التنقيب عن البيانات DATA MINING / بحث تطبيقي في الهيئة العامة للضرائب) للطالب (ابي ذر نمير قاسم ) للحصول على شهادة الدبلوم العالي المعادلة لشهادة الماجستير في الضرائب ويمنح حاملها جميع حقوق وأمتيازات شهادة (الماجستير).
هدفت الدراسة الى اختيار أفضل نموذج للتنبؤ بالإيرادات الضريبية من بين طرائق تنقيب البيانات(الخمس) المعتمدة وهي (الشبكات العصبية الاصطناعية ANN، الشبكات العصبية الالتفافية CNN، شبكة الذاكرة طويلة – قصيرة المدى LSTM، خوارزمية انحدار شجرة القرار DTR، خوارزمية انحدار متجه الدعم SVR)، لتحسين دقة التقديرات المستقبلية لتلك الإيرادات، إذ تجسدت مشكلة البحث بأن عملية التنبؤ بالإيرادات الضريبية في الهيئة العامة للضرائب تفتقر إلى الدقة بسبب الاعتماد على التقدير الشخصي بعيداً عن استخدام الأساليب العلمية الحديثة.
وتوصلت الدراسة الى تفوق نموذج شبكة الذاكرة طويلة – قصيرة المدى (LSTM) في تقديم تنبؤات مستقبلية أكثر كفاءة ودقة للإيرادات الضريبية للسنوات (2026-2030) مقارنة بطرائق التنقيب عن البيانات الأخرى، والذي حقق أدنى قيم لمقاييس الخطأ واعلى مستوى من الارتباط، مما يبرز اسهام النموذج في دعم عمليات التخطيط المالي وصياغة السياسات الضريبية على أسس علمية دقيقة.
