مقایسه دقت و کارایی رگرسیون خطی با مدلهای غیرخطی لاجیت و پروبیت در پیشبینی قیمت سهام
کلمات کلیدی:
پیشبینی قیمت سهام, رگرسیون خطی, لاجیت, پروبیت, بازار سرمایهچکیده
هدف این پژوهش مقایسه دقت و کارایی مدل رگرسیون خطی با مدلهای غیرخطی لاجیت و پروبیت در پیشبینی کوتاهمدت قیمت سهام شرکت فولاد اصفهان است. این پژوهش از دادههای روزانه سهام شرکت فولاد اصفهان در بازه زمانی ۱ ژانویه ۲۰۲۴ تا ۱۹ نوامبر ۲۰۲۵ استفاده میکند. پس از حذف متغیرهای دارای همخطی، قیمت پایانی بهعنوان متغیر وابسته و تعداد معاملات، نسبت قیمت به سود (P/E)، درصد خالص معاملات حقیقی و سرانه خرید و فروش حقیقی بهعنوان متغیرهای مستقل انتخاب شدند. برای ارزیابی توان پیشبینی، از رویکرد پیشبینی خارج از نمونه استفاده شد و ۳۰ روز پایانی بهعنوان داده آزمون در نظر گرفته شد. نتایج برآوردها نشان داد هرچند رگرسیون خطی از قدرت تبیینی قابل قبول برخوردار است، اما در پیشبینی کوتاهمدت عملکرد ضعیفتری دارد. مدل لاجیت با کمترین مقادیر خطا در معیارهای MSE، RMSE و MAE بهترین عملکرد پیشبینی را نشان داد و مدل پروبیت در رتبه بعدی قرار گرفت. یافتهها نشان میدهد روابط میان متغیرهای معاملاتی و قیمت سهام ماهیتی غیرخطی دارد و استفاده از مدلهای مبتنی بر احتمال، بهویژه لاجیت، میتواند دقت پیشبینی قیمت سهام را بهطور معناداری افزایش دهد.
دانلودها
مراجع
Adebayo, T. S., Akadiri, S. S., & Rjoub, H. (2022). On the relationship between economic policy uncertainty, geopolitical risk and stock market returns in South Korea: a quantile causality analysis. Annals of Financial Economics, 17(01), 2250008.
Akhbari, H. R., Mohammadzadeh Salteh, H., Baradaran Hasanzadeh, R., & Zeynali, M. (2024). Optimizing risk-based stock return prediction in selected industries of the Tehran Stock Exchange (Data Envelopment Analysis approach). Financial Research, 26(2), 331-354.
Al-Zubaidi, H. S., Abdulhameed, M. A., & Fenjan, F. H. (2025). Evaluating common stock prices through the residual income model: Evidence from Iraq stock exchange. Journal of Economic and Administrative Sciences.
Alizadeh Chamazkoti, M., Fathabadi, M., Mahmodzadeh, M., & Ghavidel Doostkouei, S. (2024). The Possibility or Impossibility of Stock Price Prediction: Evidence from the Petrochemical Industry. Financial Research Journal, 26(1), 81-104.
Arman, S. A., Anvari, E., & Raki Kianpour, S. (2022). Modeling the financial conditions dynamic index and examining its impact on the predictability of stock returns in Iran. Asset Management and Financing, 10(1), 47-72.
Boons, M., Ottonello, G., & Valkanov, R. I. (2023). Excess Volatility in Professional Stock Return Forecasts. https://ssrn.com/abstract=4537181
Ghallabi, F., Souissi, B., Du, A. M., & Ali, S. (2025). ESG stock markets and clean energy prices prediction: Insights from advanced machine learning. International Review of Financial Analysis, 97(1), 103889. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103889
Greene, W. (2003). Econometric Analysis (Fifth Edition ed.). Prentice Hall.
Gujarati, D. (2004). Basic Econometrics (Fourth Edition ed.). McGraw-Hill.
Guo, Y., & Wang, W. (2023). A robust adaptive linear regression method for severe noise. Knowledge and Information Systems, 65(11), 4613-4653. https://doi.org/10.1007/s10115-023-01924-4
Kitagawa, N., & Shuto, A. (2024). Unexpected management forecasts and future stock returns. Journal of Business Finance & Accounting.
Kumbure, M. M., Lohrmann, C., Luukka, P., & Porras, J. (2022). Machine learning techniques and data for stock market forecasting: A literature review. Expert Systems with Applications, 197, 116659.
Ma, F., Wang, R., Lu, X., & Wahab, M. I. M. (2021). A comprehensive look at stock return predictability by oil prices using economic constraint approaches. International Review of Financial Analysis, 78, 101899.
Masini, R. P., Medeiros, M. C., & Mendes, E. F. (2023). Machine learning advances for time series forecasting. Journal of Economic Surveys, 37(1), 76-111.
Nabipour, M., Nayyeri, P., Jabani, H., Shahab, S., & Mosavi, A. (2020). Predicting stock market trends using machine learning and deep learning algorithms via continuous and binary data; a comparative analysis. IEEE Access, 8, 150199-150212.
Nourvosh, I., Mohseni Dehkalani, N., & Rahimipour, A. (2020). The impact of liquidity shocks and stock bubbles on predicting the stock price index in the Tehran Stock Exchange. Investment Knowledge, 9(33), 259-282.
Nuriksan, S., & Nikmah, N. (2025). Financial News Sentiment and Investor Confidence: Determinants of Stock Price Volatility in IDX30. Journal of Humanities Social Sciences and Business (Jhssb), 4(3), 493-506. https://doi.org/10.55047/jhssb.v4i3.1648
Omogoroye, O. O., Olaniyi, O. O., Adebiyi, O. O., Oladoyinbo, T. O., & Olaniyi, F. G. (2023). Electricity consumption (kW) forecast for a building of interest based on a time series nonlinear regression model. Asian Journal of Economics, Business and Accounting, 23(21), 197-207.
Papageorgiou, G., Gkaimanis, D., & Tjortjis, C. (2024). Enhancing Stock Market Forecasts with Double Deep Q-Network in Volatile Stock Market Environments. Electronics, 13(9), 1629.
Salisu, A. A., Demirer, R., & Gupta, R. (2022). Financial turbulence, systemic risk and the predictability of stock market volatility. Global Finance Journal, 52, 100699.
Salisu, A. A., & Vo, X. V. (2020). Predicting stock returns in the presence of COVID-19 pandemic: The role of health news. International Review of Financial Analysis, 71, 101546.
Setayesh, M. H., & Kazemnezhad, M. (2019). Investigating the usefulness of variable reduction methods in predicting the stock returns of companies listed on the Tehran Stock Exchange. Empirical Studies in Financial Accounting, 16(63), 83-107.
Shami, A., Taghipourian, Y., Maranjouri, M., & Fallah, R. (2025). Explaining the impact of financial distress risk on stock price crash risk. Scientific Research Quarterly of Accounting and Management, 14(4), 303-312.
Shirzad, L., Kheradyar, S., & Chirani, E. (2021). Analysis of risky and non-risky approaches of investment opportunity levels on the predictability of stock returns. Financial Knowledge of Securities Analysis (Financial Studies), 14(50), 45-56.
Singh, A., Bhardwaj, G., Srivastava, A. P., Bindra, A., & Chaudhary, P. (2022). Application of neural network to technical analysis of stock market prediction. 2022 3rd International Conference on Intelligent Engineering and Management (ICIEM),
Taghizadeh, R., & Abdzadeh Kanafi, M. (2023). An analysis of the capital market using the network approach. Financial Research, 25(3).
Thakkar, A., & 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.
Tomar, M., & Periyasamy, V. (2023). The role of reference data in financial data analysis: Challenges and opportunities. Journal of Knowledge Learning and Science Technology, 1(1), 90-99.
Toochaei, M. R., & Moeini, F. (2023). Evaluating the performance of ensemble classifiers in stock returns prediction using effective features. Expert Systems with Applications, 213, 119186.
Tsai, H. W., Che, H. C., & Bai, B. (2024). Exploring the Relationship between Patent Forward Citation and Stock Return Rate Using Empirical Data of China Stock Market. Management, 12(2), 67-83.
Yang, J. (2023). Analysis of Influencing Factors of Stock Return Rate. Highlights in Business, Economics and Management, 21, 394-399. https://doi.org/10.54097/hbem.v21i.14495
Zakamulin, V. (2024). Stock price overreaction: evidence from bull and bear markets. Review of Behavioral Finance, 16(6), 998-1011. https://doi.org/10.1108/RBF-03-2024-0088
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Parasto Azami (Author); Najmeh Kargar Kamour (Corresponding author); Hoda Hemmati (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.