(untitled) (Journal of Accounting and Financial Studies ( JAFS ), 2024)
تعتبر الضرائب أحد المصادر الرئيسية لتمويل ميزانية الحكومة. لذلك، فإن وجود صورة واضحة عن المبلغ الذي يمكن تحقيقه من الضرائب ليس ضروريًا فقط للتخصيص الأمثل للموارد ، ولكنه يساعد أيضًا الحكومة على تطوير برامج دقيقة لتحصيل الضرائب. في هذه الدراسة يتم توظيف خوارزمية التحسين الجسيمات (PSO) Particular Swarm Optimization والذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM) Long Short Term Memory لغرض التنبؤ بالتدفقات النقدية الضريبية ، باستخدام البيانات للفترة 2003-2022، اظهرت معايير الدقة للانموذج ويمكن الاعتماد عليه من قبل متخذي القرار، وبينت النتائج أن الأنموذج المقترح (LSTMPSO) يتفوق على إنموذج (LSTM) في التنبؤ بإيرادات الضرائب وذلك بمتوسط خطأ نسبي مطلق MAPE (0.159828).