تاثیر انتشار اطلاعات (با سنجش گسست و نویز اطلاعات) بر اثر تکانه صنعت سری زمانی در شرایط رونق و رکود اقتصادی

نویسندگان

    فاطمه احمدی نظام آبادی دانشجوی دکتری،‌ گروه حسابداری، واحد خمین، دانشگاه آزاد اسلامی، خمین، ایران.
    سید‌ رسول‌ حسینی * ‌استادیار، گروه حسابداری، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه زنجان، زنجان، ‌ایران Rasoulhosayni@znu.ac.ir
    آذر‌ مسلمی ‌استادیار، ‌گروه حسابداری،‌ واحد خمین، ‌دانشگاه آزاد اسلامی،‌ خمین، ‌ایران
    ابوالفضل سعیدی‌فر استادیار، گروه ریاضی و آمار، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران.

کلمات کلیدی:

گسست اطلاعات, سطح نویز, فرضیه قورباغه در تابه, تکانه صتعت, سری زمانی

چکیده

از جمله خلاف قاعده‌هایی که نسبت به مالی کلاسیک وجود دارد مومنتوم است که تکانه یکی از مفاهیم فیزیک است که بیانگر پایداری در عملکرد پیشین بوده و وجود اینرسی و ریشه تداوم در برنده شدن سهم‌های برنده گذشته و بازنده شدن سهم‌های بازنده گذشته در آینده را بررسی می‌کند. از سویی دیگر تکانه صنعت سری‌های زمانی تنها بر عملکرد مطلق متمرکز و  استراتژی‌های آن تابع موقعیت‌های بلند خالص زمانی متغیرند. لذا تکانه  سری زمانی نسبت به دیگر استراتژی ها، گوی سبقت را در دست گرفته است. در مطالعه نقش انتشار اطلاعات بر اثر تکانه صنعت سری‌های زمانی، معیارها با معنای معتبر و تحت علامت‌های مثبت و منفی انتخاب شد تا بُعد محیط اطلاعاتی را بتوان اضافه کرد و در این راستا گسستگی و سطح نویز اطلاعات به عنوان پروکسی در 120 شرکت بورسی با روش حذف سیستماتیک و در چهار سبد ده سهمی در قالب استراتژی‌های 3 ماهه از 1 تا 36 ماه در سال‌های 1400 تا 1402 سنجیده شد. در نهایت در تمام استراتژی‌های دوره تشکیل بلند مدت و دو دوره نگهداری کوتاه مدت و نه دوره نگهداری کوتاه مدت اثر تکانه صنعت سری‌های زمانی در شرایط رونق قوی‌تر، لذا فرضیه پژوهش تایید می‌شود.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Andrei, D., & Cujean, J. (2017). Information percolation, momentum and reversal. Journal of Financial Economics, 123(3), 617-645. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2016.05.012

Bird, R., Gao, X., & Yeung, D. (2017). 'Time-series and cross-sectional momentum strategies under alternative implementation strategies'. Australian Journal of Management, 42(2), 230-251. https://doi.org/10.1177/0312896215619965

Borgards, O. (2021). Dynamic time series momentum of cryptocurrencies. The North American Journal of Economics and Finance, 57, 101428. https://doi.org/10.1016/j.najef.2021.101428

Cheema, M. A., Chiah, M., & Man, Y. (2020). Cross-sectional and time-series momentum returns: Is China different? Pacific-Basin Finance Journal, 64, 101458. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2020.101458

Chen, C. D., Cheng, C. M., & Demirer, R. (2017). Oil and stock market momentum. Energy Econ, 68, 151-159. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2017.09.025

Da, Z., Gurun, U. G., & Warachka, M. (2014). Frog in the pan: Continuous information and momentum. The Review of Financial Studies, 27(7), 2171-2218. https://doi.org/10.1093/rfs/hhu003

Fallahi, F., Panahi, H., & Karimi Kandoleh, M. (2018). Examining the Correlation Between Stock Market Returns, Currency, and Gold in Iran's Economy: An Application of the Hilbert-Huang Transform.

Fang, Y. (2021). The time series momentum effect: the impact of information diffusion and time-varying risk Loughborough University].

Gorji, A., Hosseini, M., & Hoorieh, S. (2022). A Comprehensive Review of Investment and Risk Management. Negah Danesh Publishing.

Goyal, A., & Jegadeesh, N. (2018). Cross-sec0tional and time-series tests of return predictability: What is the difference? The Review of Financial Studies, 31(5), 1784-1824. https://doi.org/10.1093/rfs/hhx131

Hou, K., Xue, C., & Zhang, L. (2020). Replicating anomalies. Review of Financial Studies, 33(5), 2019-2133. https://doi.org/10.1093/rfs/hhy131

Huang, S., Lee, C. M., Song, Y., & Xiang, H. (2022). A frog in every pan: Information discreteness and the lead-lag returns puzzle. Journal of Financial Economics, 145(2), 83-102. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2021.10.011

Hutchinson, M. C., & O'Brien, J. (2020). Time series momentum and macroeconomic risk. International Review of Financial Analysis, 69, 101469. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101469

Kim, A. Y., Tse, Y., & Wald, J. K. (2016). Time series momentum and volatility scaling. Journal of Financial Markets, 30, 103-124. https://doi.org/10.1016/j.finmar.2016.05.003

Kumar, R., & Kumar, D. (2023). Blockchain-Based Smart Dairy Supply Chain: Catching The momentum for Digital Transformation. Journal of Agribusiness in Developing and Emerging Economies. https://doi.org/10.1108/jadee-07-2022-0141

Lim, B. Y., Wang, J., & Yao, Y. (2018). 'Time-series momentum in nearly 100 years of stock returns'. Journal of Banking & Finance, 97, 283-296. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2018.10.010

Lin, C. A. U. K. K. C., Chen, Y. L., & Chu, H. H. (2016). Information discreteness, price limits and earnings momentum. Pacific-Basin Finance Journal, 37, 1-22. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2016.02.003

Ma, Y.-Q., Ventre, C., & Polukarov, M. (2021). Denoised Labels for Financial Time-Series Data via Self-Supervised Learning. https://doi.org/10.48550/arxiv.2112.10139

Mohammadi, S., & Mansourfar, G. (2022). The Effect of Financial Data Noise on the Long-Term Co-Movement of Stock Markets. Transactions on Data Analysis in Social Science, 4(1), 9-21. https://doi.org/10.47176/tdass/2022.9

Mostafavi, S. M., & Mostafavi, S. M. (2022). A Study on the Performance of the Momentum Strategy in the Tehran Stock Exchange. Transactions on Data Analysis in Social Science, 4(2), 78-87. https://doi.org/10.47176/tdass/2022.78

Pitkäjärvi, A., Suominen, M., & Vaittinen, L. (2020). Cross-asset signals and time series momentum. Journal of Financial Economics, 136(1), 63-85. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2019.02.011

Rameshini, M. (2018). Analyzing Boom and Bust Markets in Iran's Stock Market Using a Nonparametric Approach University of TehranER -].

Singh, B., & Kaunert, C. (2024). Vertical Assimilation of Artificial Intelligence and Machine Learning in Safeguarding Financial Data. 173-200. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-3633-5.ch010

Tan, Y. M., & Cheng, F. F. (2019). Industry-and liquidity-based momentum in Australian equities. Financial Innovation, 5(1), 43. https://doi.org/10.1186/s40854-019-0155-z

Xu, K., Wu, Y., Li, Z., Zhang, R., & Feng, Z. (2024). Investigating financial risk behavior prediction using deep learning and big data. International Journal of Innovative Research in Engineering and Management, 11(3), 77-81. https://doi.org/10.55524/ijirem.2024.11.3.12

Zamani Sabzi, M., Saeedi, A., & Mohamad, H. (2020). The Speed of Capital Structure Adjustment and the Impact of Boom and Bust Cycles: Evidence from Companies Listed on the Tehran Stock Exchange. Scientific-Research Quarterly Journal of Financial Research, 22(2).

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۳/۱۱/۱۲

ارسال

۱۴۰۳/۰۹/۱۵

بازنگری

۱۴۰۳/۱۰/۲۱

پذیرش

۱۴۰۳/۱۱/۰۲

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

احمدی نظام آبادی ف.، حسینی س. ر.، مسلمی آ.، و سعیدی‌فر ا. . (1403). تاثیر انتشار اطلاعات (با سنجش گسست و نویز اطلاعات) بر اثر تکانه صنعت سری زمانی در شرایط رونق و رکود اقتصادی. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 2(4)، 194-210. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/78

مقالات مشابه

11-20 از 44

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.