تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,533 |
تعداد مقالات | 70,522 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,135,804 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,241,214 |
توسعه مدلی جامع جهت پیشبینی قیمت سهام در بازار بورس با رویکرد مدلسازی ساختاری تفسیری | ||
تحقیقات مالی | ||
دوره 26، شماره 3، 1403، صفحه 553-578 اصل مقاله (493.76 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/frj.2023.364348.1007501 | ||
نویسندگان | ||
شیوا رضاییان1؛ محمد طالقانی* 2؛ Iزیتا شرج شریفی3 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران. | ||
2دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران. | ||
3استادیار، گروه حسابداری، دانشکده حسابداری، واحد نوشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، نوشهر، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: هدف از پژوهش حاضر توسعۀ یک مدل جامع پیشبینی قیمت سهام در بازار بورس اوراق بهادار تهران با رویکرد ترکیبی دلفی فازی مدلسازی ساختاری تفسیری است. نوآوری این پژوهش در نظر گرفتن تمام فاکتورهای بُعد فنی، بنیادی، کلان اقتصادی و احساسی پیشبینی قیمت سهام است که با استفاده از روشهای ریاضی مدل سلسلهمراتبی، برای تعیین تأثیرگذارترین و تأثیرپذیرترین معیارهای پیشبینی قیمت سهام انجام شده است. روش: در این پژوهش، ابتدا بهدلیلعدم قطعیت احتمالی در پاسخ خبرگان، از روش دلفی فازی استفاده شد و با تجزیهوتحلیل دادهها، از میان ۵۴ معیار پیشبینی قیمت سهام استخراج شده از ادبیات پژوهش، معیارها شناسایی شدند و در دو مرحله در اختیار خبرگان و سرمایهگذاران صنعت بورس اوراق بهادار تهران و اساتید دانشگاه قرار گرفتند. از میان این عوامل، ۱۵ معیار بهعنوان مهمترین و تأثیرگذارترین معیارها انتخاب شد که ۵ معیار میانگین متحرک نمایی، اندیکاتور کانال قیمت، اندیکاتور قدرت نسبی، اندیکاتور حجم معاملات تعادلی و اندیکاتور قیمت مؤلفههای بُعد فنی؛ نرخ ارز از مؤلفه کلان اقتصادی؛ حجم معاملات از مؤلفه بُعد رفتاری و نسبت قیمت به سود هر سهم، نسبت سود عملیاتی به فروش، نسبت سود ناخالص به فروش، نرخ رشد فروش شرکت، سود تقسیمی هر سهم، درآمد هر سهم و خرید هر سهم از مؤلفههای بُعد بنیادی انتخاب شدند. در ادامه با استفاده از روش مدلسازی ساختاری تفسیری، روابط میان آنها بررسی و مدل سلسلهمراتبی تبیین شد. یافتهها: بر اساس یافتههای بهدستآمده از مدل در مدلسازی ساختاری تفسیری، مشاهده شد که قیمت به سود هر سهم و شاخص جریان پول، در انتهای سلسلهمراتب قرار میگیرد و قدرت محرکه زیادی دارد؛ زیرا نحوۀ قیمتگذاری سازمانها بر محصولات، روی خرید سرمایهگذاران بسیار مؤثر است و روش انبساطی یا انقباضی پول، در قیمتگذاری قدرت محرکۀ زیادی دارد. معیارهایی که در پایین سلسلهمراتب قرار میگیرند، عبارتاند از: نرخ ارز که یکی از عوامل کلان اقتصادی است و اندیکاتور قدرت نسبی و میانگین متحرک نمایی که عوامل فنی هستند و بهعنوان تأثیرپذیرترین شاخصها شناسایی شدند. یافتههای این پژوهش، یک مدل سلسلهمراتبی از مهمترین عوامل تأثیرگذار بر قیمت سهام را در بورس اوراق بهادار ایران، در اختیار سازمانها و سرمایهگذاران و صنایع فعال در بورس قرار میدهد. نتیجهگیری: نتایج حاصل از مدلسازی ساختاری تفسیری نشان داد که متغیرهای نرخ تورم، نرخ رشد نقدینگی و نرخ ارز، از بُعد کلان اقتصادی، میتوانند بر قیمت سهام تأثیر داشته باشند؛ اول به این دلیل که افراد در سبد دارایی مالی خود ترکیبهای مختلفی از پول نقد، سهام، سپردههای بانکی، اوراق مشارکت، طلا و ارز را نگهداری میکنند و دوم به این دلیل که متغیرهای یادشده بر شرایط مالی بنگاههای اقتصادی و ارزش سهام شرکت آنها اثرگذارند. | ||
کلیدواژهها | ||
شاخص جریان پول؛ رشد نقدینگی؛ سبد دارایی مالی؛ حجم معاملات؛ بازار بورس | ||
مراجع | ||
احمدپور، احمد؛ اکبرپور شیرازی، محسن؛ رضوی امیری، زهرا (1388). استفاده از مدلهای تصمیمگیری چندشاخصهای در انتخاب سهام (شرکت دارویی پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران). فصلنامه بورس اوراق بهادار تهران، 2(5)، 5-38.
داموداران، آسوات (1387). ارزشگذاری سهام، مفاهیم و کاربردها، گردآوری شرکت تأمین سرمایه امین (چاپ اول)، تهران: انتشارات فرا.
طلوعی، عباس؛ حقدوست، شادی (1387). مدلسازی پیشبینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی و مقایسه آن با روشهای پیشبینی ریاضی. پژوهشنامه اقتصادی، 7(25)، 237-251.
منجمی، امیرحسین؛ ابزری، مهدی؛ رعیتی شوازی، علیرضا (1388). پیشبینی قیمت سهام در بازار بورس اوراق بهادار با استفاده از شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک و مقایسه آن با شبکه عصبی مصنوعی. فصلنامه اقتصاد مقداری، 6(3)، 1-26.
مهرآرا، محسن؛ معینی، علی؛ احراری، مهدی؛ هامونی، امیر (1388). الگوسازی و پیشبینی شاخص بورس اوراق بهادار تعیین و تعیین متغیرهای مؤثر بر آن. فصلنامه پژوهشها و سیاستهای اقتصادی، 17(50)، 31-51.
References Ahmedpour, A., Akbarpour Shirazi, M. & Razavi Amiri, Z. (2009). Using multi-indicator decision making models in stock selection (pharmaceutical company admitted to Tehran Stock Exchange). Tehran Stock Exchange Quarterly, 2(5), 5-38. (in Persian) Abad, C., Thore, S. A., Laffarga, J. (2004). Fundamental analysis of stocks by two-stage DEA. Managerial and Decision Economics, 25(5), 231-241. Agrawal, M., Shukla, P. K., Nair, R., Nayyar, A. & Masud, M. (2022). Stock Prediction Based OnTechnical Indicators Using Deep Learning Model. Computers, Materials & Continua., 70(1), 287- 304. Ang, A. & Bekaert, G. (2007). Return predictability: Is it there? Review of Financial Studies, 20(3), 651–707. Arshinova, T. (2011). Construction of equity portfolio on the basis of data envelopment analysis approach. Scientific Journal of Riga Technical University. Computer Sciences, 45(1), 104–108. Bettman, J. L., Sault, S. J., Schultz, E. L. (2009). Fundamental and technical analysis: Substitutes or complements? Accounting & Finance, 49(1), 21–36. Brock, W., Lakonishok, J. & LeBaron, B. (1992). Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns, Journal of Finance, 47, 1731–1764. Campbell, J. Y. (1987). Stock returns and the term structure. Journal of Financial Economics, 18(2), 373–399. Campbell, J. Y. & Shiller, R. J. (1988). Stock prices, earnings, and expected dividends, Journal of Finance, 43, 661–676. Campbell, J. Y. (2002). Strategic Asset Allocation: Portfolio Choice for Long-Term Investors. Oxford University Press. Campbell, J. Y., & Yogo, M. (2006). Efficient tests of stock return predictability, Journal of Financial Economics, 81(1), 27–60. Cavalcante, R. C., Brasileiro, R. C., Souza, V. L., Nobrega, J. P. & Oliveira, A. L. (2016). Computational intelligence and financial markets: A survey and future directions. Expert Systems with Applications, 55, 194-211. Chen, H. H. (2008). Stock selection using data envelopment analysis. Management & Data Systems, 108(9), 1255-1268. Damodaran, A. (2007). Stock valuation, concepts and applications, compiled by Amin Capital Funding Company (1th ed.). Tehran: Fara Publishing House. (in Persian) Dase R.K. & Pawar, D. D. (2010). Application of Artificial Neural Network for stock market predictions: A review of literature. International Journal of Machine Intelligence 2(2), 14-17. Dia, M. (2009). A portfolio selection methodology based on data envelopment analysis. Information Systems and Operational Research, 47(1), 71–79. Ding, G. & Qin, L. (2019). Study on the prediction of stock price based on the associated network model of LSTM. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 11(6), 1307-1317. https://doi.org/org/10.1007/s13042-019-01041-1 Ejaz, S., Amir, H. & Shabbir, M. S. (2017). Public expenditure and its impact on economic growth: A case of Pakistan. Kashmir Economic Review, 26(1), 13–21. Fama, E. F. & French, K.R. (1988). Dividend yields and expected stock returns. Journal of Financial Economics, 22(1), 3-25. Fama, E. F. & Schwert, G.W. (1977). Asset returns and inflation, Journal of Financial Economics, 5(2), 115-146. Gardijan, M. & Kojić, V. (2012). DEA-based investment strategy and its application in the Croatian stock market. Croatian Operational Research Review, 3(1), 203–212. Garkaz, M. & Pesarakloo, F. (2011). Determination of portfolio through fuzzy data envelopment analysis in companies accepted in Tehran securities exchange. Middle East Journal of Scientific Research, 8(5), 942–946. Goh, J., Jiang, F., Tu, J. & Zhou, G. (2013). Forecasting government bond risk premia using technical indicators. In 25th Australasian Finance and Banking Conference. Hwang, S. N., Lin, C. T., Chuang, W. C. (2007). Stock selection using data envelopment analysis-discriminant analysis. Journal of Information and Optimization Sciences, 28(1), 33–50. Jiang, M., Liu, J., Zhang, L. & Liu, C. (2020). An improved Stacking framework for stock index prediction by leveraging tree-based ensemble models and deep learning algorithms. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 541, 122272. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122272. Jiang, W. (2021). Applications of Deep Learning in Stock Market Prediction: Recent Progress. Expert Systems with Applications, 184(115537.). Lamont, O. (1988). Earnings and expected returns. Journal of Finance, 53(5), 1563–1587. Lim, S., Oh, K. W. & Zhu, J. (2014). Use of DEA cross-efficiency evaluation in portfolio selection: An application to Korean stock market. European Journal of Operational Research, 236(1), 361-368. Ling, O. P. & Kamil, A. A. (2010). Data envelopment analysis for stocks selection on Bursa Malaysia. Archives of Applied Science Research, 2(5), 11–35. Liu, J., Fang, S.C. & Chen, H. (2020). Multiplicative data envelopment analysis crossefficiency and stochastic weight space acceptability analysis for group decision making with interval multiplicative preference relations. Information Sciences, 514, 319- 333. Lo, A. W., Mamaysky, H. & Wang, J. (2000). Foundations of technical analysis: Computational algorithms, statistical inference, and empirical implementation. Journal of Finance, 55, 1705–1770. Lopes, A., Lanzer, E., Lima, M. & da Costa Jr, N. (2008). DEA Investment Strategy in the Brazilian Stock Market. Economics Bulletin, 13(2), 1-10. Manjami, A., Abzari, M. & Raiti Shawazi, A. (2008). Forecasting stock prices in the stock exchange market using fuzzy neural network and genetic algorithm and comparing it with artificial neural network. Ekhozati Qatari Quarterly, 6(3), 1-26. (in Persian) Mehrara, M., Moeini, A., Ahrari, M. & Hamouni, A. (2008). Modeling and forecasting the stock market index and determining the variables affecting it. Economic Research and Policy Quarterly, 17(50), 31-51. (in Persian) Moghaddam, B. A., Haleh, H. & Ebrahimijam, S. (2011). Forecasting trend and stock price with adaptive extended kalman filter data fusion. Proceedings of IEEE International Conference on Economics and Finance Research, 119–123. Muhammad, T., Aziz, T. & Shafiul Alam, M. (2023). Utilizing technical data to discover similar companies in Dhaka stock exchange. A Preprint, 1-7. Neely, C. J., Rapach, D.E., Tu, J. & Zhou, G. (2014). Forecasting the equity risk premium: the role of technical indicators, Management Science, 60, 1772–1791. Nelson, C. R. (1976). Inflation and the rates of return on common stock. Journal of Finance, 31, 471–483. Nguyen, V. K., Shabbir, M. S., Sail, M. S., Thuy, T. H. (2020). Does informal economy impede economic growth? Evidence from an emerging economy. Journal of Sustainable Finance & Investment. https://doi.org/ http://doi.org/10.1080/20430795.2020.1711501 Pan, L. & Mishra, V. (2018). Stock market development and economic growth: Empirical evidence from China. Economic Modelling, 68, 661-673. Powers, J. & McMullen, P. (2000). Using data envelopment analysis to select efficient large market cap securities. Journal of Business and Management, 7(2), 31-42. Saleem, H., Shabbir, M. S., & Bilal khan, M. (2020). The short-run and long-run dynamics among FDI, trade openness and economic growth: using a bootstrap ARDL test for co-integration in selected South Asian countries. South Asian Journal of Business Studies, 9(2), 279-295. Shabbir, M. S. (2016). Contributing factors of inland investment. Global Journal of Management and Business Research, 16(5). Shabbir, M. S. & Muhammad, I. (2019). The dynamic impact of foreign portfolio investment on stock prices in Pakistan. Transnational Corporations Review, 11(2), 166-178. Siew, L. W., Fai, L. K., Hoe, L. W. (2017). An empirical investigation on the efficiency of the financial companies in Malaysia with DEA model. American Journal of Information Science and Computer Engineering, 3(3), 32–38. Sonar, H., Gunasekaran, A., Agrawal, S. & Roy, M. (2022). Role of lean, agile, resilient, green, and sustainable paradigm in supplier selection. Cleaner Logistics and Supply Chain, 4, 100059. Tehrani, R., Mehragan, M. R., Golkani, M. R. (2012). A model for evaluating financial performance of companies by data envelopment analysis: A case study of 36 corporations affiliated with a private organization. International Business Research, 8(8). Thakkar, K. C. & Chaudhari, K. (2021). Fusion in stock market prediction: A decade survey on the necessity, recent developments, and potential future directions. Information Fusion 65, 95–107. Thakkar, K. C. & Chaudhari, K. (2020). Cross-reference to exchange-based stock trend prediction using long short-term memory. Procedia Computer science, 167 616–625. Toloui, A. & Haq Dost, Sh. (2008). Modelling of stock price forecasting using neural network and its comparison with mathematical forecasting methods. Scientific-research quarterly of Economic Research Journal, 7(25), 237-251. (in Persian) Weng, B., Ahmed, M. A. & Megahed, F. M. (2017). Stock market one-day ahead movement prediction using disparate data sources. Expert Systems with Applications, 79, 153-163. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 126 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 144 |