سودمندی رگرسیون های تجمیعی و روش های انتخاب متغیرهای پیش بین بهینه در پیش بینی بازده سهام

مقاله حاضر به بررسی سودمندی رگرسیون های تجمیعی و روش های انتخاب متغیرهای پیش بین بهینه (شامل روش مبتنی بر همبستگی و ریلیف) برای پیش بینی بازده سهام شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران می پردازد. به منظور ارزیابی عملکرد رگرسیون تجمیعی، معیارهای ارزیابی (شامل میانگین قدرمطلق درصد خطا، مجذور مربع میانگین خطا و ضریب تعیین) مربوط به پیش بینی این روش، با رگرسیون خطی و شبکه های عصبی مصنوعی مقایسه شده است. همچنین به منظور ارزیابی عملکرد روش های انتخاب متغیرهای بهینه پیش بین، معیارهای ارزیابی حاصل از پیش بینی با استفاده از متغیرهای انتخاب شده توسط این روش ها با معیارهای حاصل از پیش بینی با استفاده از کلیه متغیرها مقایسه شده است. یافته های تجربی مربوط به بررسی 101 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در سال های 1383 الی 1392 حاکی از عملکرد بهتر روش تجمیعی نسبت به رگرسیون خطی و شبکه های عصبی مصنوعی است. افزون بر این، یافته ها حاکی از آن بود که پیش بینی با استفاده از متغیرهای انتخاب شده در روش های مبتنی بر همبستگی و ریلیف، به طور معناداری عملکرد پیش بینی را نسبت به استفاده از کلیه متغیرها افزایش می دهد.