بررسی عوامل مؤثر بر قیمت سهام و مقایسه کارایی آنها در پیش‌بینی با روش‌های پیشرفته غیرخطی

نویسندگان

    پرستو اعظمی دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مالی، واحد رودهن، دانشگاه آزاد اسلامی، رودهن، ایران.
    نجمه کارگر کامور * گروه حسابداری، واحد رودهن، دانشگاه آزاد اسلامی، رودهن، ایران. Kargarkamvar@iau.ac.ir
    هدی همتی گروه حسابداری، واحد رودهن، دانشگاه آزاد اسلامی، رودهن،ایران.
https://doi.org/10.61838/dmbaj.374

کلمات کلیدی:

پیش‌بینی قیمت سهام, رگرسیون فازی, یادگیری ماشین, الگوریتم ژنتیک, ماشین بردار پشتیبان, درخت تصمیم

چکیده

هدف: هدف این پژوهش مقایسه دقت و کارایی روش‌های رگرسیون فازی، الگوریتم ژنتیک، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم و یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت پایانی سهام با استفاده از داده‌های واقعی خارج از نمونه بود. روش‌شناسی: این پژوهش از نوع کاربردی و با رویکرد کمی انجام شد. داده‌های مورد استفاده شامل اطلاعات روزانه سهام شرکت فولاد اصفهان در بازه زمانی 1 ژانویه 2024 تا 19 نوامبر 2025 بود. پس از حذف متغیرهای دارای هم‌خطی شدید، متغیرهای منتخب برای مدل‌سازی مورد استفاده قرار گرفتند. برای ارزیابی توان پیش‌بینی مدل‌ها، 30 مشاهده پایانی به‌عنوان داده‌های واقعی خارج از نمونه در نظر گرفته شد. مدل‌های رگرسیون فازی، الگوریتم ژنتیک، یادگیری ماشین تفسیرپذیر، درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان بر داده‌ها برازش شدند و عملکرد آن‌ها با استفاده از شاخص‌های میانگین توان دوم خطا (MSE)، جذر میانگین توان دوم خطا (RMSE) و میانگین قدر مطلق خطا (MAE) مقایسه شد. یافته‌ها: نتایج نشان داد که بین مدل‌های مورد بررسی تفاوت معناداری در دقت پیش‌بینی وجود دارد. رگرسیون فازی با کمترین میزان خطا (MSE=26، RMSE=31 و MAE=996) بهترین عملکرد را در پیش‌بینی قیمت پایانی سهام ارائه کرد. مدل یادگیری ماشین در رتبه دوم قرار گرفت (MSE=32، RMSE=40 و MAE=1567). درخت تصمیم عملکرد متوسطی داشت (MSE=53، RMSE=71 و MAE=5027)، در حالی که ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم ژنتیک به‌ترتیب بیشترین میزان خطا را نشان دادند و توان تعمیم‌پذیری ضعیف‌تری در داده‌های خارج از نمونه داشتند. همچنین متغیرهای با بالاترین قیمت، پایین‌ترین قیمت و قیمت بازگشایی در اغلب مدل‌ها از مهم‌ترین عوامل مؤثر بر قیمت سهام بودند. نتیجه‌گیری: یافته‌های پژوهش نشان داد که مدل‌های تفسیرپذیر، به‌ویژه رگرسیون فازی، علاوه بر برخورداری از دقت پیش‌بینی بالا، امکان تحلیل اقتصادی و تبیین بهتر روابط میان متغیرها را فراهم می‌کنند. بنابراین، این مدل‌ها می‌توانند به‌عنوان ابزارهای مؤثر برای پیش‌بینی کوتاه‌مدت قیمت سهام و پشتیبانی از تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاران در بازار سرمایه مورد استفاده قرار گیرند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Akhbari, H., Mohammadzadeh Salteh, H., Baradaran Hassanzadeh, R., & Zeinali, M. (2024). Optimization of Risk-Based Stock Return Forecasting in Selected Industries of the Tehran Stock Exchange: A Data Envelopment Analysis Approach. Financial Research, 26(2), 331-354.

Akyildirim, E., Bariviera, A. F., Nguyen, D. K., & Sensoy, A. (2022). Forecasting High-Frequency Stock Returns: A Comparison of Alternative Methods. Annals of Operations Research, 313(2), 639-690. https://doi.org/10.1007/s10479-021-04464-8

Al Janabi, M. A. (2021). Multivariate Portfolio Optimization under Illiquid Market Prospects: A Review of Theoretical Algorithms and Practical Techniques for Liquidity Risk Management. Journal of Modelling in Management, 16(1), 288-309. https://doi.org/10.1108/JM2-07-2019-0178

Alimohammadpour, A., Faghani Makrani, K., & Zabihi, A. (2020). The Effect of Capital Productivity Management on Capital Asset Pricing Models with an Emphasis on the Life Cycle. Productivity management, 14(52).

Alqahtani, A., Bouri, E., & Vo, X. V. (2020). Predictability of GCC Stock Returns: The Role of Geopolitical Risk and Crude Oil Returns. Economic Analysis and Policy, 68, 239-249. https://doi.org/10.1016/j.eap.2020.09.017

Birz, G., Dutta, S., & Yu, H. (2022). Economic Forecasts, Anchoring Bias, and Stock Returns. Financial management, 51(1), 169-191. https://doi.org/10.1111/fima.12355

Dai, Z., Li, T., & Yang, M. (2022). Forecasting Stock Return Volatility: The Role of Shrinkage Approaches in a Data-Rich Environment. Journal of Forecasting, 41(5), 980-996. https://doi.org/10.1002/for.2841

Dhifaoui, Z. (2022). Determinism and Non-Linear Behaviour of Log-Return and Conditional Volatility: Empirical Analysis for 26 Stock Markets. South Asian Journal of Macroeconomics and Public Finance, 11(1), 69-94. https://doi.org/10.1177/2277978721995654

Ebadati, O., Jafari, M. A., & Davoudifar, N. (2021). Stock Price Prediction in Financial Markets Using Hybrid GA-SVM Algorithms. Advances in Finance and Investment, 2(5), 1-22.

Fadaei, E., Dadashi, I., Zare Behnamiri, M. J., & Azinfar, K. (2021). Prediction of Negative Stock Price Shock Based on a Metaheuristic Approach. Financial Knowledge of Securities Analysis / Financial Studies, 14(50), 99-108.

Hu, Z., Zhao, Y., & Khushi, M. (2021). A Survey of Forex and Stock Price Prediction Using Deep Learning. Applied System Innovation, 4(1), 9. https://doi.org/10.3390/asi4010009

Kitagawa, N., & Shuto, A. (2024). Unexpected Management Forecasts and Future Stock Returns. Journal of Business Finance & Accounting. https://doi.org/10.1111/jbfa.12785

Kumar, G., Singh, U. P., & Jain, S. (2022). Swarm Intelligence Based Hybrid Neural Network Approach for Stock Price Forecasting. Computational Economics, 60(3), 991-1039. https://doi.org/10.1007/s10614-021-10176-9

Kuna, S. S. (2022). Reinforcement Learning for Optimizing Insurance Portfolio Management. African Journal of Artificial Intelligence and Sustainable Development, 2(2), 289-334.

Lv, W., & Qi, J. (2022). Stock Market Return Predictability: A Combination Forecast Perspective. International Review of Financial Analysis, 84, 102376. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2022.102376

Mansilla-Lopez, J. (2025). Factors, Forecasts, and Simulations of Volatility in the Stock Market Using Machine Learning. Journal of Risk and Financial Management. https://doi.org/10.3390/jrfm18050227

Masini, R. P., Medeiros, M. C., & Mendes, E. F. (2023). Machine Learning Advances for Time Series Forecasting. Journal of Economic Surveys, 37(1), 76-111. https://doi.org/10.1111/joes.12429

Saravanos, C., & Kanavos, A. (2025). Forecasting stock market volatility using social media sentiment analysis. Neural Computing and Applications, 37(17), 10771-10794.

Setayesh, M. H., & Kazemnejad, M. (2019). Investigating the Usefulness of Variable Reduction Methods in Predicting Stock Returns of Companies Listed on the Tehran Stock Exchange. Empirical Studies in Financial Accounting, 16(63), 83-107.

Sheth, D., & Shah, M. (2023). Predicting Stock Market Using Machine Learning: Best and Accurate Way to Know Future Stock Prices. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 14(1), 1-18. https://doi.org/10.1007/s13198-022-01811-1

Taghizadeh, R., & Abdzadeh Konafi, M. (2023). An Analysis of the Capital Market Using a Network Approach. Financial Research, 25(3).

Taslimpour, A., Askarzadeh, G., Qalmaq, K., & Nasiri, H. (2026). Forecasting the Tehran Stock Exchange index using the NARX neural network model. Asset Management and Financial Supply, 14(1), 21-48. https://doi.org/10.22108/amf.2025.143461.1940

Tellez Gaytan, J. C., Ateeq, K., Rafiuddin, A., Alzoubi, H. M., Ghazal, T. M., Ahanger, T. A., & Viju, G. K. (2022). AI-Based Prediction of Capital Structure: Performance Comparison of ANN, SVM, and LR Models. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022(1), 8334927. https://doi.org/10.1155/2022/8334927

Thakkar, A., & Chaudhari, K. (2021). Fusion in Stock Market Prediction: A Decade Survey on the Necessity, Recent Developments, and Potential Future Directions. Information Fusion, 65, 95-107. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2020.08.019

Tomar, M., & Periyasamy, V. (2023). The Role of Reference Data in Financial Data Analysis: Challenges and Opportunities. Journal of Knowledge Learning and Science Technology, 1(1), 90-99. https://doi.org/10.60087/jklst.vol1.n1.p99

Tsai, H. W., Che, H. C., & Bai, B. (2024). Exploring the Relationship Between Patent Forward Citation and Stock Return Rate Using Empirical Data of China Stock Market. Management, 12(2), 67-83. https://doi.org/10.17265/2328-2185/2024.02.001

Yang, H. (2024). Multimodal Stock Price Forecasting Using Attention Mechanism Based on Multi-Task Learning. Lecture Notes in Computer Science, 14332, 454-468. https://doi.org/10.1007/978-981-97-2390-4_31

Yang, J. (2023). Analysis of Influencing Factors of Stock Return Rate. Highlights in Business, Economics and Management, 21, 394-399. https://doi.org/10.54097/hbem.v21i.14495

Ye, J., Li, D., & Cao, Y. (2020). Investor Irrational Selection Bias in Stock Market Based on Cognitive Psychology: Evidence from Herding Behaviour. Revista Argentina de Clínica Psicológica, 29(1), 90.

Yu, D., Huang, D., & Chen, L. (2023). Stock Return Predictability and Cyclical Movements in Valuation Ratios. Journal of Empirical Finance, 72, 36-53. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2023.02.004

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۶/۰۴/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۱۱/۰۱

بازنگری

۱۴۰۵/۰۳/۱۲

پذیرش

۱۴۰۵/۰۳/۱۹

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

اعظمی پ. .، کارگر کامور ن.، و همتی ه. . (1406). بررسی عوامل مؤثر بر قیمت سهام و مقایسه کارایی آنها در پیش‌بینی با روش‌های پیشرفته غیرخطی. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 1-19. https://doi.org/10.61838/dmbaj.374

مقالات مشابه

71-80 از 138

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.