مقایسه مدلهای قیمت گذاری دارایی سرمایه ای،سه عاملی فاما و فرنچ و شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی بازار سهام ایران

Authors

  • جواد میثاقی فاروجی کارشناسی ارشد مدیریت مالی دانشگاه شهید بهشتی
  • سیده محبوبه جعفری عضو هئیت علمی دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران جنوب
  • میثم احمد وند دانشجوی دکتری مدیریت مالی دانشگاه علامه طباطبایی
Abstract:

در تحقیق حاضر،توان مدل سه متغیره فاما و فرنچ(1993)،ارزش گذاری دارایی هایی سرمایه ای و شبکه های عصبی مصنوعی در تبیین بازده سهام در بورس اوراق بهادار تهران مقایسه و سعی شده است به این پرسش پاسخ داده شود که قدرت پیش بینی کدام یک بیشتر است. متغیرهای مدل فاما وفرنچ عبارتند از بازده مازاد بازار،اندازه و نسبت ارزش دفتری به ارزش بازار و متغیر وابسته بازده پرتقوی سهام دوره زمانی 5 ساله از ابتدای 1385 تا 1389 است.در هر بازه سه ماهه از دوره تحقیق،بر اساس اندازه و نسبت ارزش دفتری به ارزش بازار،شرکتهای نمونه به 6 پر تقوی تقسیم و فرضیه های تحقیق بر مبنای این پرتقوی ها آزمون شده است. نتایج به دست آمده نشان می دهد که توان مدل سه متغیره فاما و فرنچ بالاتر از مدلهای قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای است:همچنین،مدلهای یک متغیره و سه متغیره شبکه عصبی عملکردی بهتر از مدلهای متناظر دارند

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

مقایسه عملکرد مدل پنج عاملی فاما و فرنچ و انواع رویکرد های شبکه عصبی و عصبی فازی در پیش بینی قیمت سهام

یکی از مهم‌ترین موضوعات مطرح بازارهای مالی پیش‌بینی قیمت و بازده سهام است. در این پژوهش سعی می‌شود بهترین مدل و رویکرد پیش‌بینی قیمت سهام با توجه به شاخص­های میانگین مربعات خطا (MSE)، مجذور میانگین مربعات خطاها (RMSE)، ضریب تعیین ( 14R2"> ) انحراف معیار (S.D)، میانگین قدر مطلق خطاها (MAE) و معیار میانگین قدر مطلق خطاها (MAPE) برای مدل پنج عاملی فاما و فرنچ انتخاب شود. بدین منظور پس از تشکیل پرت...

full text

ارزیابی مدلهای شبکه عصبی مصنوعی ایستا و پویا در پیش بینی قیمت سهام

پیشبینی آینده در عرصه پویای اقتصاد و بازارهای مالی از جمله بازار بورس به یکی از مهمترین مسائل درعلوم مالی ارتقاء یافته است. همچنین، در دههی اخیر مدلهای شبکه عصبی به علت عملکرد واقع بینانهتر اینمدلها مورد توجه محققین قرار گرفته و از انواع مختلف آنها برای پیشبینی استفاده شده است. اکنون این سئوالمطرح است که، کدام یک از این مدلها قدرت بالاتری برای تبیین فرآیندهای آتی بورس را دارا میباشد؟ در( همین ر...

full text

مقایسه عملکرد مدلهای شبکه عصبی مصنوعی واتورگرسیون برداری در پیش بینی شاخص قیمت و بازده نقدی

هدف این مقاله تجزیه و تحلیل های اقتصادی، پیش بینی صحیح و دقیق متغیرهای اقتصادی است. در این زمینه، روشهای مختلفی برای پیش بینی در اقتصاد وجود دارد، که از جمله آنها میتوان به مدلهای رگرسیون ، معادلات همزمان و... اشاره کرد. مدلهای سری زمانی نیز از جمله مدلهای اقتصادی می باشند که در آن پیش بینی مقادیر سری، بیش از هر چیز به عهده خودشان گذاشته می شود اما استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و...

full text

مقایسه توان توضیحی مدل سه عاملی فاما و فرنچ و مدل قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای با تاکید بر چرخه زندگی شرکت

در این پژوهش به چرخه زندگی شرکت به عنوان یکی از عوامل توضیح دهنده بازده پرداخته شده است. دوره زمانی این تحقیق از سال 1382 تا 1395 بوده و در بورس اوراق بهادار تهران انجام گرفت. برای بررسی اثر چرخه زندگی، شرکت ها براساس اطلاعات حسابداری (رشد فروش و تغییر در هزینه های سرمایه ای) به علاوه زندگی شرکت به شرکت های رشدی، بالغ و در حال افول تقسیم و مدل قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای و مدل سه عاملی فاما...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 4  issue 5

pages  53- 63

publication date 2013-03-21

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023