ارایه مدلی برای نقدشوندگی روزانه سهام در بورس اوراق بهادار تهران
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
نقدشوندگی مفهومی است که به روشنی قابل تعریف نبوده و تاکنون بیش از 90 معیار مختلف در سراسر جهان برای نقدشوندگی بکار رفته است. پژوهش حاضر با هدف ارایه مدلی بومی برای نقدشوندگی روزانه سهام بر مبنای عوامل موثر بر نقدشوندگی، شکل گرفته است. مقادیر 7 عامل غیرسیستماتیک که قابلیت ارزیابی روزانه داشتند، براساس داده های 151 شرکت فعال در بازه زمانی 1388 لغایت 1400 استخراج و در قالب دو خوشه افراز شد. با استفاده از معادلات ساختاری با رویکرد حداقل مربعات جزیی، اعتبار متغیرهای شناسایی شده با معیار استخراجی ارزیابی و توان آنها در توضیح دهندگی تغییرات آن محاسبه شد. ارزیابی ارتباط متغیرها در مدل های یادگیری ماشینی نشان داد که قیمت پایانی، ارزش روزانه معاملات، بازده روزانه، واریانس بازده های روزانه و اندازه شرکت بیشترین تاثیر را در خوشه بندی دارند. سرانجام بهترین مدل یادگیری ماشینی، براساس آموزش و آزمون انتخاب شد. نتایج نشان می دهد متغیرهای مستقل، بیش از 83 درصد از تغییرات نقدشوندگی را توضیح می دهند. همچنین مدل رگرسیون لجستیک در مقایسه با سایر مدل های یادگیری ماشینی، توان پیش بینی بالاتری داشته و با 6/99 درصد صحت برازش، مناسب ترین مدل پیش بینی نقدشوندگی است.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
انتشار در:
صفحات:
173 تا 192
لینک کوتاه:
magiran.com/p2611028
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!