شناسایی مولفه‌های بازده سهام شرکت‌ها با استفاده از متغیر‌های ترکیبی نوین در بورس اوراق بهادار تهران

نویسندگان

    سیدمحمدمهدی افشین گروه حسابداری و مدیریت مالی، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران
    امیر محمدزاده * گروه حسابداری و مدیریت مالی، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران amir126@iau.ac.ir
    فرزین رضایی گروه حسابداری و مدیریت مالی، واحد قزوین ، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین ، ایران.
    ابراهیم عباسی گروه حسابداری و مدیریت مالی، واحد قزوین ، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین ، ایران.

کلمات کلیدی:

بازده سهام, متغیرهای ترکیبی, بورس اوراق بهادار

چکیده

هدف این تحقیق شناسایی مولفه‌های بازده سهام شرکت‌ها با استفاده از متغیر‌های ترکیبی نوین در بورس اوراق بهادار تهران است. محقق با به‌کارگیری رویکرد مرور نظام‌مند و فراترکیب، به تحلیل نتایج و یافته‌های محققین قبلی دست‌زده و با انجام گام‌های 7 گانه روش ساندلوسکی و باروسو، به شناسایی عوامل مؤثر پرداخته است. از بین 553 مقاله، 51 مقاله بر اساس روش CASP انتخاب شد و همچنین روایی تحلیل با مقدار ضریب کاپا 747/0 تائید گردید. در این زمینه به‌منظور سنجش پایایی و کنترل کیفیت، از شاخص کاپا استفاده گردید که مقدار آن برای شاخص‌های شناسایی‌شده در سطح توافق عالی شناسایی شد. نتایج حاصل از تحلیل داده‌های گرداوری شده در نرم‌افزار MAXQDA منتج به شناسایی 48 مفهوم اولیه براساس 12 شاخص در 4 بعد شد. به منظور شناسایی مولفه­های بازده سهام شرکت‌ها با استفاده از متغیر‌های ترکیبی نوین در بورس اوراق بهادار تهران از تکنیک فراترکیب استفاده شد. ابعاد شناسایی شده عبارتند از عوامل مالی و اقتصادی، عوامل رفتاری و احساسی، عوامل فناورانه و داده محور و عوامل نهادی و نظارتی. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که بازده سهام شرکت‌ها تحت تأثیر شبکه‌ای از عوامل متنوع قرار دارد که تعامل پیچیده‌ای با یکدیگر دارند. توجه به این عوامل و به‌کارگیری استراتژی‌های مناسب در مدیریت سرمایه‌گذاری، سیاست‌گذاری‌های اقتصادی و توسعه زیرساخت‌های فناورانه و نظارتی می‌تواند به بهبود کارایی بازار و افزایش بازدهی سرمایه‌گذاران منجر شود. بنابراین، رویکردهای تحلیلی نوین و جامع برای درک بهتر سازوکارهای تأثیرگذار بر بازار سهام ضروری به نظر می‌رسد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Akyildirim, E., Bariviera, A. F., Nguyen, D. K., & Sensoy, A. (2022). Forecasting high-frequency stock returns: A comparison of alternative methods. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-021-04464-8

Amini Mehr, A., Bajalan, S., & Hekmat, H. (2022). A study on the behavior of variable return data of the Tehran Stock Exchange and presenting a regime change prediction method based on deep neural networks. Financial Management Perspective, 11, 145-171. https://doi.org/10.52547/jfmp.11.34.145

Anderson, K., Chowdhury, A., & Uddin, M. (2025). Piotroski's Fscore under varying economic conditions. Rev Quant Finan Acc, 64, 1261-1307. https://doi.org/10.1007/s11156-024-01331-y

Azevedo, V., Kaiser, G. S., & Mueller, S. (2023). Stock market anomalies and machine learning across the globe. J Asset Manag, 24, 419-441. https://doi.org/10.1057/s41260-023-00318-z

Chen, J., Tang, G., Yao, J., & Zhou, G. (2022). Investor attention and stock returns. J Finance Quant Anal, 57(2), 455-484. https://doi.org/10.1017/S0022109021000090

Chen, S., & Alexiou, C. (2025). Digital Transformation as a Catalyst for Resilience in Stock Price Crisis: Evidence from A 'New Quality Productivity' Perspective. Asia-Pac Financ Markets. https://doi.org/10.1007/s10690-025-09517-7

Das, A. K., Mishra, D., & Das, K. (2021). Predicting Stock Market Movements: An Optimized Extreme Learning Approach. In P. K. Mallick, A. K. Bhoi, G. Marques, & V. Hugo C. de Albuquerque (Eds.), Cognitive Informatics and Soft Computing (Vol. 1317). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-16-1056-1_55

Das, S., Sahu, T. P., & Janghel, R. R. (2022). Effective forecasting of stock market price by using extreme learning machine optimized by PSO-based group oriented crow search algorithm. Neural Compute & Applica, 34, 555-591. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06403-x

de Sousa-Gabriel, V. M., Lozano-García, M. B., & Matias, M. F. L. I. (2024). Global environmental equities and investor sentiment: the role of social media and Covid-19 pandemic crisis. Rev Manag Sci, 18, 105-129. https://doi.org/10.1007/s11846-022-00614-9

Gong, X., Zhang, W., & Xu, W. (2022). Uncertainty index and stock volatility prediction: evidence from international markets. Financ Innov, 8, 57. https://doi.org/10.1186/s40854-022-00361-6

Haghighi Naeini, K., Khanjani, M., & Rastgar Sorkheh, M. A. (2023). Presenting a hybrid VMD-LSTM model for stock price prediction in the Tehran Stock Exchange market Babol.

Hasan, F., & Al-Najjar, B. (2025). Calendar anomalies and dividend announcements effects on the stock markets returns. Rev Quant Finan Acc, 64, 829-859. https://doi.org/10.1007/s11156-024-01321-0

Kazak, H., Saiti, B., & Kılıç, C. (2024). Impact of Global Risk Factors on the Islamic Stock Market: New Evidence from Wavelet Analysis. Comput Econ. https://doi.org/10.1007/s10614-024-10665-7

Khan, M. N., Fifield, S. G. M., & Power, D. M. (2024). The impact of the COVID 19 pandemic on stock market volatility: evidence from a selection of developed and emerging stock markets. SN Bus Econ, 4, 63. https://doi.org/10.1007/s43546-024-00659-w

Li, J. (2021). Research on Market Stock Index Prediction Based on Network Security and Deep Learning. Machine Learning for Security and Communication Networks, 4. https://doi.org/10.1155/2021/5522375

Liu, J., Zhang, Z., Yan, L., & Wen, F. (2021). Forecasting the volatility of EUA futures with economic policy uncertainty using the GARCH-MIDAS model. Finance Innov, 7(1), 1-19. https://doi.org/10.1186/s40854-021-00292-8

Melina, S., Herlina, N., & Norizan, M. (2023). A Conceptual Model of Investment-Risk Prediction in the Stock Market Using Extreme Value Theory with Machine Learning: A Semi systematic Literature Review. Risks, 11(3), 60. https://doi.org/10.3390/risks11030060

Metiu, N., & Prieto, E. (2023). Time-Varying Stock Return Correlation, News Shocks, and Business Cycles.

Monjazeb, M. R., Jafari, F., & Ghasemi, Y. (2023). Comparing the prediction of variable stock volatility in the Tehran Stock Exchange using the GARCH-MIDAS approach and quantile regression. Econometric Modeling, 8, 163-194.

Moradi, B., Bahri Sales, J., Jabbarzadeh Kangarlooee, S., & Ashtab, A. (2022). Explaining and presenting a model for predicting stock liquidity in the Tehran Stock Exchange. Financial Research, 24, 134-156.

Nasiri, Z., Sarraf, F., Tanhaei, M. R., Emamverdi, G., & Najafi Moghadam, A. (2023). Forecasting volatility of Tehran Stock Exchange variables through the quantum harmonic oscillator model. Accounting and Auditing Research, 15, 89-110.

Rostami, J., Fattahi, S., & Soheili, K. (2023). Modeling and estimating the return of the Tehran Stock Exchange using dynamic models. Financial Economics, 17, 185-206.

Sakariyahu, R., Paterson, A., & Chatzivgeri, E. (2024). Chasing noise in the stock market: an inquiry into the dynamics of investor sentiment and asset pricing. Rev Quant Finan Acc, 62, 135-169. https://doi.org/10.1007/s11156-023-01214-8

Samal, S., & Dash, R. (2023). Developing a novel stock index trend predictor model by integrating multiple criteria decision-making with an optimized online sequential extreme learning machine. Granule. Compute., 8, 411-440. https://doi.org/10.1007/s41066-022-00338-x

Sonkavde, G., Dharrao, D. S., Bongale, A. M., Deokate, S. T., Doreswamy, D., & Bhat, S. K. (2023). Forecasting Stock Market Prices Using Machine Learning and Deep Learning Models: A Systematic Review, Performance Analysis and Discussion of Implications. International Journal of Financial Studies, 11(3), 94. https://doi.org/10.3390/ijfs11030094

Vatsa, P., Basnet, H. C., & Mixon, F. G. (2024). Stock Markets Cycles and Macroeconomic Dynamics. Int Adv Econ Res, 30, 255-278. https://doi.org/10.1007/s11294-024-09901-5

Yan, X., Bai, J., Li, X., & Chen, Z. (2022). Can dimensional reduction technology make better use of the information of uncertainty indices when predicting volatility of Chinese crude oil futures? Resour Policy, 75, 102521. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102521

Zeinali, G., & Yazdanian, N. (2022). Stock return forecasting based on kernel distribution and normal distribution mixing. Financial Engineering and Securities Management, 12, 587-606.

Zhang, W., Gong, X., Wang, C., & Ye, X. (2021). Predicting stock market volatility based on textual sentiment: a nonlinear analysis. J Forecast, 40(8), 1479-1500. https://doi.org/10.1002/for.2777

Zhao, Y., Zhang, W., Gong, X., & Wang, C. (2021). A novel method for online real-time forecasting of crude oil price. Appl Energy, 303(1), 117588. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.117588

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۰۳/۲۰

ارسال

۱۴۰۳/۱۱/۰۱

بازنگری

۱۴۰۴/۰۱/۱۵

پذیرش

۱۴۰۴/۰۲/۰۲

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

افشین س. .، محمدزاده ا.، رضایی ف. .، و عباسی ا. . (1404). شناسایی مولفه‌های بازده سهام شرکت‌ها با استفاده از متغیر‌های ترکیبی نوین در بورس اوراق بهادار تهران. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 3(1)، 1-20. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/126

مقالات مشابه

11-20 از 41

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.