فهرست مطالب
نشریه تحقیقات مالی
پیاپی 64 (زمستان 1400)
- تاریخ انتشار: 1400/12/24
- تعداد عناوین: 7
-
-
صفحات 497-522هدف
تشکیل پرتفوی شاخصی ارتقایافته، به عنوان یکی از استراتژی های مدیریت سرمایه گذاری، سعی در ترکیب مزایای دو رویکرد فعال و غیرفعال دارد. این پژوهش، به دنبال ارایه یک مدل دومرحله ای است که بتواند در مرحله نخست، عملکرد شاخص را با تعداد کمتری از سهام تشکیل دهنده شاخص بازسازی نماید و در مرحله دوم، اوزان پرتفوی شاخصی ارتقایافته را محاسبه کند.
روشدر مرحله نخست، با استفاده از یک مدل برنامه ریزی ریاضی صفر و یک به منظور خوشه بندی سری های زمانی، پرتفوی ردیاب شاخص شکل گرفت. معیارهای ضرایب هم بستگی مبتنی بر کاپولا و همچنین اطلاعات متقابل به عنوان شاخص های شباهت سری های زمانی در این مرحله استفاده شدند. در مرحله دوم، اوزان سرمایه گذاری در سهم های منتخب، به گونه ای مشخص شد که بازده مازاد پرتفوی نسبت به پرتفوی شاخصی ایجادشده در مرحله اول (نماینده شاخص)، بیشینه شود. عدم قطعیت ناشی از تخمین بازده مازاد سهم ها در مرحله دوم، با استفاده از رویکرد بهینه سازی استوار در نظر گرفته شده است.
یافته ها:
نتایج آزمون خارج از نمونه روی شاخص 50 شرکت فعال تر بورس اوراق بهادار تهران، در بازه زمانی بهار 1394 تا بهار 1397 با استفاده از خطای ردیابی و نسبت بازار، نشان از این موضوع دارد که علاوه بر موفقیت معیارهای شباهت ذکرشده در خوشه بندی سری های زمانی و تشکیل پرتفوی مبتنی بر شاخص، در سطح اطمینان 99 درصد، پرتفو های شاخصی ارتقایافته مبتنی بر ضرایب هم بستگی کاپولای نرمال، تی و کلایتون دارای اختلاف بازده مثبت معنادار با شاخص هستند.
نتیجه گیری:
استفاده از ضرایب هم بستگی مبتنی بر کاپولا و همچنین رویکرد بهینه سازی استوار به منظور درنظرگرفتن عدم قطعیت پارامترها، در تشکیل پرتفوی شاخصی ارتقایافته، موفق عمل می کند.
کلیدواژگان: پرتفوی شاخصی ارتقایافته، خوشه بندی، کاپولا، اطلاعات متقابل، بهینه سازی استوار -
صفحات 523-544هدف
امروزه اندازه گیری ریسک بازار اهمیت ویژه ای دارد؛ چراکه برآورد نادرست چنین ریسکی، به بحران های مالی و ورشکستگی منجر می شود. یکی از شیوه های بسیار رایج برای برآورد ریسک بازار، رویکرد ارزش در معرض ریسک (VaR) است که پژوهشگران روش های مختلفی برای تخمین و پس آزمایی آن ارایه کرده اند. هدف این پژوهش، ارایه آزمونی جامع برای پس آزمایی و تحلیل حساسیت پس آزمایی تخمین VaR نسبت به دو پارامتر تعداد نمونه (n) و سطح اطمینان (N) است.
روشابتدا با استفاده از روش های گارچ کاپولا، همبستگی شرطی پویا و نظریه ارزش فرین تخمین VaR شامل داده های بورس اوراق بهادار تهران انجام شد و با استفاده از آزمون چندجمله ای، در دو مرحله به پس آزمایی دقت تخمین VaR و رتبه بندی روش ها پرداخته شد. سپس با در نظر گرفتن تعداد نمونه (n) و مقدار سطوح مختلف (N)، روی پس آزمایی روش های تخمین، تحلیل حساسیت انجام گرفت و در نهایت، بازه های مقادیر n و N که به تخمین دقیق VaR منجر می شود، انتخاب شد.
یافته ها:
نتایج این تحلیل حساسیت مشخص کرد که در هر سه روش، با افزایش مقدار N، میزان خطا نیز افزایش می یابد. از سوی دیگر، تحلیل حساسیت پارامتر n نشان داد که مقدار این پارامتر، به روش استفاده شده در برآورد تخمین VaR وابسته است؛ اما به طور کلی، افزایش آن به معتبر شدن روش های تخمین VaR منجر می شود. افزون بر این، مشخص شد که به ازای روش نظریه ارزش فرین، باید حداقل 29درصد داده ها برای نمونه آزمون در تخمین VaR به کار گرفته شود؛ اما برای دو روش هم بستگی شرطی پویا و گارچ کاپولا این مقدار 22درصد است.
نتیجه گیری:
نتایج نشان داد که اعتبار روش های تخمین VaR به دو پارامتر n و N حساس است و به ازای مقادیر متفاوت از آن ها، ممکن است روش های مختلف معتبر نباشند. علاوه بر این، در رتبه بندی روش های تخمین با استفاده از تابع زیان، روش های گارچ کاپولا، نظریه ارزش فرین و هم بستگی شرطی پویا، به ترتیب در رتبه های اول تا سوم قرار گرفتند.
کلیدواژگان: تحلیل حساسیت، پس آزمایی، ارزش در معرض ریسک (VaR) -
صفحات 545-563هدف
یکی از استراتژی های سرمایه گذاری، مدیریت غیرفعال است که یک شاخص یا پرتفوی با وزن بازار را دنبال می کند. هدف از این نوع مدیریت، حداقل سازی کارمزدهای سرمایه گذاری و جلوگیری از عواقب نامطلوب پیش بینی نادرست آینده است. مدیریت فعال پرتفوی، به دنبال جلوزدن از بازده شاخص است، در حالی که مدیریت غیرفعال، به دنبال دستیابی به بازده و ریسک متناسب با شاخص است. ردیابی شاخص، نوعی استراتژی سرمایه گذاری غیرفعال در بازار سرمایه محسوب می شود و هدف آن، تشکیل پرتفوی ای از سهم های یک شاخص است که بتواند عملکرد شاخص را بازسازی کند، بدون آنکه از تمامی دارایی های تشکیل دهنده آن شاخص خریداری شود. در این پژوهش، هدف ردیابی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران است.
روشدر این پژوهش، با استفاده از مدل ارزش در معرض ریسک شرطی ترکیبی دو دنباله ای (مدل اصلی) به تشکیل پرتفوی بهینه ردیاب شاخص پرداخته و عملکرد آن بررسی می شود. نمونه بررسی شده داده های هفتگی طی بازه زمانی 01/01/1390 تا 29/12/1396 است. برای ارزیابی مدل، داده ها به 26 پنجره زمانی، شامل 52 داده داخل نمونه و 12 داده خارج از نمونه دسته بندی شد.
یافته ها:
نتایج صحت بازسازی عملکرد شاخص حاکی از آن است که پرتفوی های حاصل شده از مدل اصلی، در بازسازی عملکرد شاخص موفق عمل کرده اند. همچنین نتایج آزمون نسبت اطلاعاتی و خطای ردیابی نشان می دهد که میان مدل اصلی و مدل رقیب تفاوت معناداری وجود ندارد.
نتیجه گیری:
در این پژوهش با استفاده از یک مدل برنامه ریزی ریاضی خطی، به تشکیل پرتفوی های ردیابی شاخص پرداخته شد. نتایج نشان داد با اینکه مدل اصلی در ردیابی شاخص موفق عمل کرده است، به لحاظ کاهش خطای ردیابی و افزایش نسبت اطلاعاتی، از مدل قدر مطلق انحرافات برتر نیست.
کلیدواژگان: ارزش در معرض ریسک شرطی ترکیبی دو دنباله ای، انتخاب پرتفوی، خطای ردیابی، ردیابی شاخص، نسبت اطلاعاتی -
صفحات 564-592هدف
هدف اصلی این پژوهش، بهینه سازی سبد سهام در سطح صنایع برای یک شرکت سرمایه گذاری در عمل با در نظر گرفتن برخی محدودیت ها (میزان نقدشوندگی هر صنعت در یک ماه، هزینه معاملات، ضریب گردش سبد و خطای تعقیب) است.
روشابتدا آزمون فرضیه پژوهش انجام شد. در مرحله اول، بهینه سازی بدون اعمال محدودیت ها و سپس بهینه سازی با اعمال همه محدودیت ها به جز خطای تعقیب و در مرحله سوم بهینه سازی با اعمال همه محدودیت ها اجرا شد.
یافته ها:
آزمون فرضیه نشان داد که بهینه سازی سبد نسبت به ساخت سبد تصادفی، نسبت شارپ بالاتری را نتیجه می دهد و از نظر آماری معنادار است. یافته های مرحله اول نشان داد که این شرکت از مرز کارا فاصله دارد و برای هدف گذاری حداکثرسازی بازده، حداقل سازی ریسک و حداکثر سازی نسبت شارپ وزن های صنایع باید تغییر کند (پیشنهاد می شود که وزن صنعت قند و شکر و دارویی بیشتر از صنایع دیگر شود). یافته های مرحله دوم نشان داد که این شرکت باز هم از مرز کارا فاصله دارد و مرز کارا کوچکتر شده و به سمت پایین و راست انتقال یافته است (پیشنهاد می شود که وزن صنعت قند و شکر و دارویی بیشتر از صنایع دیگر شود). در نهایت، یافته های مرحله سوم نشان داد که این شرکت باز هم از مرز کارا فاصله دارد و مرز کارا به طور مجدد کوچکتر شده و به سمت پایین و راست انتقال یافته است (پیشنهاد می شود که وزن صنعت استخراج کانه های فلزی و شیمیایی بیشتر از صنایع دیگر شود).
نتیجه گیری:
اعمال محدودیت های دنیای واقعی، نتایج متفاوتی را رقم می زند.
کلیدواژگان: بهینه سازی سبد، میزان نقدشوندگی، هزینه معاملات، ضریب گردش سبد، خطای تعقیب -
صفحات 593-624هدف
شناسایی مدل درست قیمت گذاری دارایی، نه تنها بازده سهام را توضیح می دهد، بلکه باعث افزایش توانایی پیشبینی بازده غیرعادی خواهد شد. هدف پژوهش حاضر، ارزیابی امکان بهبود عملکرد مدل های مورد بررسی پژوهش با اضافه کردن عامل بازده مورد انتظار است.
روشدر این پژوهش از داده های 345 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران و فرابورس طی بازه زمانی 1385 تا 1398 استفاده شد. سپس، بر پایه نظریه مصرف و اصول و مفروضات حسابداری، ویژگی های حسابداری اثرگذار بر رشد سود و بازده سهام شناسایی و به دنبال آن به صورت تجربی آزمون شدند. در ادامه، ویژگی های مربوطه در یک عامل تحت عنوان عامل بازده مورد انتظار خلاصه شد تا در بسط مدل های چندعاملی قیمت گذاری استفاده شود. در نهایت، دارایی های آزمون در دو دسته، با لحاظ کردن ویژگی بازده مورد انتظار شرکت و بدون لحاظکردن ویژگی بازده مورد انتظار شرکت، طبقه بندی شدند.
یافته ها:
موارد متعددی از هر دو گروه دارایی های آزمون نشان می دهد، بسط مدل های مورد بررسی پژوهش با عامل بازده مورد انتظار، موجب افزایش ارزش احتمال آماره GRS، کاهش آماره GRS و افزایش ضریب تعیین تعدیل شده آنها می شود که این موضوع حاکی از بهبود عملکرد و افزایش شایان توجه قدرت توضیح دهندگی مدل های حاوی عامل بازده مورد انتظار نسبت به مدل های متناظر آنها است.
نتیجه گیری:
نتایج پژوهش نشان می دهد اضافه شدن عامل بازده مورد انتظار به مدل های مورد بررسی پژوهش باعث شده تا عملکرد این مدل ها در توضیح الگوهای مختلف بازده سهام بهبود یابد که این تفاوت عملکرد از لحاظ قدرت توضیح دهندگی برای دارایی های آزمونی که با استفاده از ویژگی بازده مورد انتظار تشکیل شده، مطلوب تر است.
کلیدواژگان: مدل چندعاملی قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای، بازده مورد انتظار، سرمایه گذاری، رشد سرمایه گذاری مورد انتظار -
صفحات 625-652هدف
فرایند تصمیم گیری انسان پیچیده است و تحت تاثیر عوامل مختلفی قرار می گیرد. تصمیم گیری احساسی سرمایه گذاران، انحراف قیمت سهام از قیمت های واقعی را به دنبال دارد و به قیمت گذاری نادرست سهام و درنتیجه سرمایه گذاری ناکارآمد منجر می شود. مالی رفتاری در پاسخ به انتقادهای وارده به نظریه های مالی سنتی، تلاش می کند تا با در نظر گرفتن این واقعیت که سرمایه گذاران به طور کامل منطقی نیستند و سویه های رفتاری بر تصمیم های آنان اثر می گذارد، ناهنجاری های موجود در بازارهای مالی را توضیح دهد. با توجه به ضرورت موضوع و نبود مدل جامعی که عوامل اثرگذار بر تصمیم گیری سرمایه گذاران را در محیط بومی بازار سرمایه ایران نشان دهد، پژوهش حاضر به تدوین این مدل پرداخته است.
روشدر پژوهش حاضر، از روش نظریه داده بنیاد چندوجهی استفاده شده است. برای گردآوری داده ها، مصاحبه های نیمه ساختاریافته عمیق با خبرگان حرفه ترتیب داده شده است. جامعه آماری پژوهش حاضر، سرمایه گذاران فردی فعال در بازار سرمایه ایران هستند. فرایند انجام مصاحبه، تجزیه و تحلیل آن ها و ارایه مدل، از اسفند 1397 آغاز شد و تا پایان سال 1399 ادامه یافت. از مصاحبه های انجام شده با خبرگان، در نهایت 67 مقوله اصلی و 218 مفهوم استخراج شد که مدل کلی پژوهش را شکل داد.
یافته ها:
یافته های پژوهش نشان می دهد که عوامل علی اثرگذار بر تصمیم گیری سرمایه گذاران عبارت اند از: پشیمان گریزی، طمع، ترس، ناهماهنگی شناختی، اثر شهرت، لنگر ذهنی، خوداسنادی، زیان گریزی، لذت قمار، تفکر سرمایه گذاری، رفتار توده ای، داشتن بیش نگری، نماگری، هیجان کاذب، اعتمادبه نفس کاذب، تعصب به گذشته، تازه گرایی، حسابداری ذهنی، توانمندپنداری، عدم تقارن معاملاتی، خطای شباهت، اثر کهربایی، توهم قمارباز، انگیزه، افق زمانی، اثر سود اولیه، تجربه، سن، جنسیت و تحلیل.
نتیجه گیری:
بر اساس نتایج پژوهش، سرمایه گذاران فردی می توانند با پیاده سازی راهبردهای ارایه شده، از طریق شناسایی و کاهش سویه های ذهنی خود، کیفیت تصمیم گیریشان را بهبود بخشند و تصمیم های سرمایه گذاری کاراتری اتخاذ کنند. این راهبردها عبارت اند از: خودشناسی، یادداشت برداری، دانش بازار سرمایه، تمرکز، کلی نگری، صبر، پذیرش و بررسی اشتباه ها، خوداتکایی، مشورت، انتقادپذیری، انعطاف ذیری، مطالعه، متنوع سازی و حواس پرتی.
کلیدواژگان: سویه های رفتاری، داده بنیاد چندوجهی، تصمیم گیری سرمایه گذاران -
صفحات 653-665هدف
سرمایه گذاری کارا در نیروی انسانی و عوامل اثرگذار بر آن، از موضوعاتی است که در ادبیات، چندان در کانون توجه قرار نگرفته است. هدف پژوهش حاضر، بررسی تاثیر سرمایه گذاران نهادی و تمرکز مالکیت، به عنوان دو عنصر نظارتی راهبری شرکتی، روی کارایی سرمایه گذاری در نیروی انسانی است.
روشبرای آزمون فرضیه های پژوهش، از الگوی داده های ترکیبی و برای اندازه گیری متغیر ناکارایی سرمایه گذاری در نیروی انسانی، از مدل جانگ، لی و وبر (2014) استفاده شده است. نمونه آماری این پژوهش، پس از اعمال برخی محدودیت ها، شامل 179 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، در بازه زمانی 1389 تا 1398 است.
یافته ها:
نتایج حاکی از آن است که مالکیت نهادی اثری بر کاهش ناکارایی سرمایه گذاری در نیروی انسانی ندارد؛ اما تمرکز مالکیت ناکارایی سرمایه گذاری در نیروی انسانی را کاهش می دهد. این اثرگذاری در خصوص بیش سرمایه گذاری وجود دارد؛ ولی برای کم سرمایه گذاری مشاهده نشد.
نتیجه گیری:
تضاد منافع و عدم تقارن اطلاعاتی موجود بین مدیران و مالکان، خطر تصمیم های ناکارا، به خصوص در حوزه سرمایه گذاری روی نیروی انسانی را افزایش می دهد که این خطر با تقویت اهرم های نظارتی احتمالا تقلیل می یابد. سازوکارهای راهبری شرکتی نظیر تمرکز مالکیت، به نظارت بیشتر بر مدیریت و کاهش ناکارایی در تصمیم های وی منجر می شود.
کلیدواژگان: بیش سرمایه گذاری، تمرکز مالکیت، کارایی سرمایه گذاری در نیروی انسانی، کم سرمایه گذاری، مالکیت نهادی
-
Pages 497-522Objective
Enhanced index Tracker portfolio, as one of the investment management strategies, is trying to combine the benefits of both active and passive approaches. This research is going to provide a two-stage model that can first reproduce the index performance with a smaller number of index-forming shares and, secondly, calculate the Enhanced index tracker portfolio weights.
MethodsIn the first step, using a binary mathematical programming model to create clustering of time series, an index tracker portfolio was created. Coppola-based correlation coefficients and mutual information were used as time series similarity measures at this stage. In the second stage, the weight of investment in the selected shares was determined in a way that the return on the portfolio surplus was maximized relative to the index created in the first stage. The uncertainty resulting from the estimation of the excess stock returns in the second phase was considered by using a robust optimization approach.
ResultsThe results obtained by applying the out of sample test on the 50 more active companies in the Tehran Stock Exchange from the spring of the Iranian calendar year of 1394 to spring of 139, using the tracking error and market ratio, indicate that in addition to the success of the similarity criteria in time series clustering and index tracking, at a confidence level of 99%; Enhanced index Tracker portfolios based on normal, T and Clayton Copula correlation coefficients have a positive significant difference with the index.
ConclusionAccording to this study, to develop an enhanced index tracker portfolio, it is practical to apply copula-based correlation coefficients and try a robust optimization approach to take into account the uncertainty of the parameters.
Keywords: Enhanced Index Tracker Portfolio, Clustering, Copula, Mutual information, Robust optimization -
Pages 523-544Objective
Nowadays, the measurement of the risk of the marketplace has a significant effect on investments; however, the inadequate evaluation of this risk will cause a financial crisis and possible bankruptcy. One of the typical approaches to measure this risk is the probability-based risk measurement method, known as Value-at-Risk (VaR), for estimating and backtesting of which there are various methods. The purpose of this paper is to put forward a comprehensive test for backtesting and analyzing the sensitivity of VaR based on the number of samples (n) and confidence levels (N).
MethodsFirst, the VaR of Tehran Stock Exchange data was estimated by applying GARCH-Copula, DCC, and EVT. Next, by using the multinomial backtesting in two steps the accuracy of VaR estimation and ranked the models were tested. Thereafter, considering the number of samples (n) and the confidence levels (N), the sensitive analysis of the backtesting result demonstrated the accuracy of the estimated VaR by selecting the most appropriate parameters.
ResultsSensitive analysis findings indicated that in all three models, increasing the parameter "N" will result in an increase in the error rate. On the other hand, sensitive analysis of parameter "n" proved that its value depends on the technique used to estimate VaR, but generally, any increase in it leads to validation of VaR estimation models. The results also showed that according to the EVT method, at least 29% of the data is required to be used as a test sample in VaR estimation; however, the amount is equal to 22% in the DCC and GARCH-Copula methods.
ConclusionThe result of the sensitivity analysis indicated that the reliability of different estimating VaR techniques relies on "n" and "N" parameters and different amounts of these two parameters can generate inaccurate and uncertain outcomes for each model. In addition, ranking these methods by using the loss function, GARCH-Copula, EVT and DCC methods ranked first to third, respectively.
Keywords: Sensitive Analysis, Backtest, Value-at-Risk (VaR) -
Pages 545-563Objective
Passive management is an investing strategy that tracks a market value-weighted index or portfolio. It seeks to minimize the cost of investment fees and to avoid undesirable repercussions of the unpredictability of future trends. Active portfolio management tries to beat the market while passive portfolio management pursues a similar risk-return pattern to that of the market index. Index tracking is a passive investment strategy in the stock market that aims to make a portfolio using constituents of an index. It seeks to mimic its behavior without purchasing all of its constituents. This study aimed to track Tehran Exchange Dividend & Price Index (TEDPIX).
MethodsIn this study, portfolios were tracked and their performances were examined by applying a two-tail mixed conditional value-at-risk model (main model). Optimizing TMCVaR is a linear program that minimizes the upper deviation and the downside deviation from the benchmark index. The investigated sample included the weekly data gathered from 2011/3/21 to 2018/20/3. The data was divided into 26-time frames including 52 in-sample data and 12 out-of-sample data.
ResultsStatistical tests confirmed the portfolios resulting from the main model were successful in tracking the index. As a result, the investigated model was recognized as capable of tracking the index. However, due to the tracking error and information ratio, the two models were not statistically different. In the present study, the two models showed the same performance in tracking the index.
ConclusionIn this study, a linear mathematical programming model was proposed to form index tracking portfolios. The results showed that although the main model was successful in index-tracking it did not outperform the mean absolute deviation model in terms of reduction in tracking error and increasing information ratio.
Keywords: Two-tail mixed conditional value at risk, Portfolio Selection, Tracking error, Index tracking, Information ratio -
Pages 564-592Objective
This study seeks to optimize stock portfolios at the industry level for an intended investment company by considering some limitations (the amount of liquidity of each industry in a month, transaction costs, portfolio turnover, and tracking error) in practice.
MethodsThe research hypothesis was initially tested. In the first stage, the optimization was implemented without considering the restrictions. Then, the optimization was implemented by imposing all the constraints except the tracking error. In the third stage, the optimization was implemented by placing all the constraints.
ResultsThe obtained results proved portfolio optimization statistically significant and indicated that it had a higher Sharpe ratio than the construction of a random portfolio. The first step of this study showed that the intended company was far from the efficient frontier. Also, to maximize returns, minimize risks, and maximize the Sharpe ratio, the weights of the industries were needed to be changed (the weight of the sugar and pharmaceutical industries are recommended to be increased). The second phase approved that the company was still far from the efficient frontier and the efficient frontier had become smaller and moved downwards and to the right (the weight of the sugar and pharmaceutical industry are recommended to be increased more than the weight of others). The third step showed that the company was still far from the efficient frontier and the efficient frontier had become smaller and moved downwards and to the right (the weight of the metal and chemical industry are required to be higher than others).
ConclusionApplying real-world constraints may end in different consequences.
Keywords: Portfolio optimization, liquidity, transaction costs, portfolio turnover, Tracking error -
Pages 593-624Objective
Identifying the correct asset pricing model has long been an important topic in the thematic literature of financial economics. Such a model not only explains stock returns but also increases the ability to predict abnormal returns. The first models for estimating returns date back to the 1960s, when Markowitz (1952)'s new theory of securities attracted the attention of researchers. The first model for estimating returns was The capital asset pricing model (CAPM) which was presented by William Sharp (1964). In his research, William Sharp showed that return on asset was a function of line of market risk premium. But from 1975 to 1990, deviations and anomalies related to the CAPM model gradually became apparent. Following the recognition of these anomalies in accounting, in this study, based on the research of Penman and Zhou (2018), a expected return factor based on accounting characteristics is introduced. The purpose of this research is to evaluate the possibility of improving the performance of q-factor and adjusted q-factor with the expected investment growth factor’s models for explaining the difference between stock returns by adding the expected return factor based on accounting characteristics.
MethodsThis is an applied research in terms of purpose and an inferential and descriptive research, in terms of method. To achieve the research objective, data of 345 companies enlisted in the Tehran Stock Exchange (TSE) and Iran Farabourse market, from 2006 to 2020, were gathered. Then based on consumption theory and accounting principles and assumptions, accounting characteristics affecting earnings growth and expected return were identified. After, the data was experimentally tested. In the following, the relevant characteristics in a factor are summarized as the expected return factor based on accounting characteristics to be used in the development of multi-factor pricing models. Finally, to evaluate the performance of multi-factor asset pricing models, test assets were classified into two categories (once considering the expected return, and once without considering the company’s expected return factor).
ResultsNumerous cases from both groups of test assets showed that the expansion of q-factor and adjusted q-factor with the expected investment growth factor’s models with the expected return factor based on accounting characteristics increases the probability value of GRS statistic, decreases GRS statistic, and increases their adjusted coefficient of determination. This indicated an improvement in performance and a considerable increase in the explanatory power of models containing the expected return factor based on accounting characteristics compared to their respective models.
ConclusionThe results of this research showed that the added expected return factor based on accounting characteristics to q-factor and adjusted q-factor with the expected investment growth factor’s models improves their performance in explaining the stock returns. Also, the test assets that considered the company’s expected return characteristic performed better compared to those that did not.
Keywords: Multi-factor asset pricing model, Expected return, Investment, expected investment growth -
Developing a Behavioral Model of Individual Investors’ Decision-making in the Iranian Capital MarketPages 625-652Objective
The human decision-making process is complex and influenced by various factors. Investors' emotional decisions cause stock prices to deviate from real ones, leading to incorrect stock pricing and consequently inefficient investment. In response to criticisms of traditional financial theories, behavioral finance seeks to explain the anomalies in financial markets by considering the fact that investors are not entirely rational and their behavioral biases influence their decisions. Due to the necessity of the subject and the lack of a comprehensive model that shows the factors influencing the decision-making of investors in the Iranian capital market, the present study developed this model.
MethodsThe multi-grounded theory method was used in the current study. In-depth semi-structured interviews with professional experts were arranged to collect data. The statistical population of the present study included individual investors active in the Iranian capital market. The process of conducting interviews, analyzing them, and presenting the model started in March 2019 and continued by the end of 2021. Finally, 67 main categories and 218 concepts were extracted from conducted interviews that formed the overall model of the research.
ResultsCausal factors which influence investors’ decision making include: regret aversion, greed, fear, cognitive dissonance, reputation, anchoring, self-attribution biases, loss aversion, gambling pleasure, investment thinking, herding behavior, endowment bias, representativeness biases, false excitement, overconfidence biases, hindsight bias, regency bias, mental accounting, illusion of control bias, trading asymmetry, similarity error, magnet effect, gambler's fallacy, motivation, time horizon, first profit effect, experience, age, gender, are analyzed.
ConclusionBased on the research results, individual investors can improve the quality of their decision-making and make more effective investment decisions by implementing the presented strategies, and also by identifying and reducing their mental biases. These strategies include self-analysis, note-taking, capital market knowledge, concentration, holistic, patience, acceptance, mistakes review, self-reliance, consulting, openness to criticism, flexibility, study, diversification, and distract.
Keywords: Behavior Biases, Multi Grounded, Investor’s Decision-making -
Pages 653-665Objective
Efficient investment in human resources and the factors affecting it are among the topics receiving less attention in the academic literature. This study seeks to investigate the impact of institutional investors and ownership concentration; as the two regulatory elements of corporate governance, on labor investment efficiency.
MethodsTo test the research hypotheses, a panel data model was used, and to measure the labor investment inefficiency, Jung Lee and Weber (2014) model was applied. The research sample, after imposing the intended restrictions, included 179 companies enlisted on the Tehran Stock Exchange, in the period from 2010 to 2019.
ResultsThe results indicated that institutional ownership has no impact on the labor investment efficiency, while ownership concentration reduces it. This effect existed in the case of overinvestment but it was not observed in the case of underinvestment.
ConclusionConflict of interest and information asymmetry between managers and owners increase the risk of inefficient decisions, especially in the context of investing in human resources and the risk is likely to be reduced by strengthening regulatory mechanisms. Corporate governance mechanisms, such as ownership concentration, lead to more careful observation on management and reduce inefficiency in the made decisions.
Keywords: Institutional Ownership, Labor investment efficiency, ownership concentration, Overinvestment, Underinvestment