بررسی مؤلفه های تأثیرگذار بر پیش بینی سود نقدی سهام با استفاده از مدل های ترکیبی: مورد صنعت شیمیایی(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزه‌های تخصصی:
از آنجا که پیش بینی سود نقدی شرکت ها یکی از منابع اطلاعاتی با ارزش برای سرمایه گذاران و دیگر افراد ذینفع است، پژوهش حاضر تلاش می کند مدل هایی برای پیش بینی متغیرهای تأثیرگذار بر سود نقدی سهام پیشنهاد کند. برای این کار از اطلاعات شرکت های شیمیایی پذیرفته شده در بورس تهران بین سال های 1385 تا 1389 استفاده شده است. متغیرهای مستقل این تحقیق نسبت های حسابداری و متغیر وابسته سود نقدی سهام است. چارچوب مدل، ترکیبی از الگوریتم های PSO-SVR و PSO-LARS است. الگوریتم PSO، ترکیب بهینه ای از متغیرها که بر پیش بینی سود نقدی تأثیر گذارند را شناسایی می کند. سپس داده های مربوط به متغیرهای انتخاب شده توسط PSO به طور جداگانه به الگوریتم های SVR و LARS وارد می شوند و این الگوریتم ها را آموزش می دهند. در ادامه الگوریتم های SVR و LARS با داده های ارزیابی آزموده می شوند و به این ترتیب می توان خطای پیش بینی را اندازه گیری و روش ها را با هم مقایسه کرد. نتایج این پژوهش نشان می دهد ترکیب الگوریتم PSO با الگوریتم SVR یا ترکیب PSO-LARS در مقایسه با استفاده از الگوریتم های LARS و SVR به تنهایی می تواند پیش بینی بهتری از عوامل تأثیرگذار مورد نظر داشته باشد. ضمن این که در مقایسه دو روش ترکیبی PSO-LARS و PSO-SVR، خطای پیش بینی PSO-SVR کمتر است.