طراحی مدل متن‌کاوی مبتنی بر پارس‌برت و فرهنگ واژگان احساسی مالی برای استخراج سیگنال انتخاب سهام از گزارش‌های فعالیت هیئت‌مدیره: شواهدی از بورس اوراق بهادار تهران

نویسندگان

  • حسین نبیئی بروجنی گروه حسابداری، واحد شهرکرد، دانشگاه آزاد اسلامی، شهرکرد، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0002-2629-0352
  • حمیدرضا جعفری دهکردی گروه حسابداری، واحد شهرکرد، دانشگاه آزاد اسلامی، شهرکرد، ایران نویسنده https://orcid.org/0000-0001-7780-9076

کلمات کلیدی:

 متن‌کاوی, تحلیل احساسات, پارس برت, گزارش فعالیت هیئت‌مدیره, ماشین بردار پشتیبان, انتخاب سهام, تحلیل پوششی داده‌ها

چکیده

هدف: هدف پژوهش، طراحی و اعتبارسنجی یک مدل متن‌کاوی چندلایه برای تبدیل محتوای گزارش‌های فعالیت هیئت‌مدیره شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران به سیگنال کمی انتخاب سهام و آزمون ارزش اقتصادی ترکیب این سیگنال با اطلاعات حسابداری بود. روش‌شناسی: پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر روش پس‌رویدادی بود. جامعه آماری شامل 330 شرکت پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران بود که با حذف سیستماتیک، 161 شرکت طی دوره 1388 تا 1401 انتخاب شدند. مدل چهارلایه شامل پیش‌پردازش متون فارسی با Hazm، تدوین فرهنگ واژگان احساسی مالی با کنترل نفی و تشدید، طبقه‌بندی قطبیت با ParsBERT و تبدیل شاخص‌های متنی به امتیاز احتمالی با ماشین بردار پشتیبان و کالیبراسیون پلات بود. سه سبد مبتنی بر اطلاعات متنی، اطلاعات حسابداری و ترکیب آن‌ها تشکیل شد و کارایی سبدها با مدل SBM تحلیل پوششی داده‌ها اندازه‌گیری گردید. فرضیه پژوهش با آزمون t ولچ، فاصله اطمینان 95% و اندازه اثر d کوهن بررسی شد. یافته‌ها: آزمون t ولچ نشان داد میانگین کارایی سبد ترکیبی به‌طور معناداری بیشتر از سبد مبتنی بر اطلاعات متنی بود؛ تفاضل میانگین کارایی برابر با 0.354 به دست آمد (t=2.48، df=19.8، p=0.022). فاصله اطمینان 95% این تفاوت از 0.056 تا 0.652 بود و صفر را دربر نگرفت. همچنین، اندازه اثر برابر با d=1.06 بود که بیانگر اثری بزرگ است؛ بنابراین، فرضیه پژوهش مبنی بر برتری کارایی سبد ترکیبی تأیید شد. تحلیل‌های حساسیت نیز با تغییر نرخ بدون ریسک، تعریف ریسک و حذف سال‌های 1399 و 1400 جهت این نتیجه را تغییر ندادند. نتیجه‌گیری: یافته‌ها نشان می‌دهد اطلاعات متنی گزارش‌های فعالیت هیئت‌مدیره زمانی ارزش اقتصادی بیشتری برای انتخاب سهام ایجاد می‌کند که به‌عنوان مکمل اطلاعات حسابداری به کار رود؛ ازاین‌رو، ادغام پردازش زبان طبیعی مبتنی بر ParsBERT با شاخص‌های بنیادی می‌تواند چارچوب مؤثرتری برای تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری در بازار سرمایه ایران فراهم کند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Ali, M. (2023). A Study on Financial Literacy, Investors’ Sentiment, and Financing Decisions With the Moderating Role of Investors’ Experience: Evidence From Pakistan. Abcief, 3(1), 15-32. https://doi.org/10.62019/abcief.v3i1.34

Amin, M. S. (2024). Harmonizing Macro-Financial Factors and Twitter Sentiment Analysis in Forecasting Stock Market Trends. Journal of Computer Science and Technology Studies, 6(1), 58-67. https://doi.org/10.32996/jcsts.2024.6.1.7

Ashtiani, M. N., & Raahemi, B. (2023). News-based intelligent prediction of financial markets using text mining and machine learning: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 217, 119509. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119509

Biancone, P., Brescia, V., Chmet, F., & Lanzalonga, F. (2025). The evolution of integrated popular financial reporting: Toward a digital-driven collaborative approach using sentiment analysis tool. Euromed Journal of Business, 20(5), 75-97. https://doi.org/10.1108/EMJB-11-2023-0298

Bogdan, S., Brmalj, N., & Mujacevic, E. (2023). Impact of liquidity and investor sentiment on herd behavior in cryptocurrency market. International Journal of Financial Studies, 11(3), 97.

Chung, M. H., & Chang, Y. K. (2024). Financial Reporting Complexity, Investor Sentiment, and Stock Prices. Finance Research Letters, 62(1), 1-21. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.105026

Deng, G., Deng, Q., Yan, J., & Li, X. (2026). ESG Sentiment, Investor Behavior, and Corporate Cost of Equity Capital. International Review of Financial Analysis, 109, 104800. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2025.104800

Du, K. (2024). Financial Sentiment Analysis: Techniques and Applications. Acm Computing Surveys. https://doi.org/10.1145/3649451

Duxbury, D., & Wang, W. (2024). Investor Sentiment and the Risk-Return Relation: A Two-in-One Approach. European Financial Management, 30, 496-543. https://doi.org/10.1111/eufm.12427

Faccia, A., McDonald, J. A. K., & George, B. (2023). NLP Sentiment Analysis and Accounting Transparency: A New Era of Financial Record Keeping. Computers, 13(1), 5. https://doi.org/10.3390/computers13010005

Farahani, M., Gharachorloo, M., Farahani, M., & Manthouri, M. (2021). ParsBERT: Transformer-based model for Persian language understanding. Neural Processing Letters, 53(6), 3831-3847. https://doi.org/10.1007/s11063-021-10528-4

Gu, C., Guo, X., Adikaram, R., Chan, K. C., & Lu, J. (2023). Treasury Return Predictability and Investor Sentiment. The Journal of Financial Research, 46(4), 905-924. https://doi.org/10.1111/jfir.12342

Hájek, P., & Munk, M. (2023). Speech Emotion Recognition and Text Sentiment Analysis for Financial Distress Prediction. Neural Computing and Applications, 35(29), 21463-21477. https://doi.org/10.1007/s00521-023-08470-8

Jafaei Rahni, M. (2026). Examining the relationship between investor sentiment and the speed of capital structure adjustment considering the role of financial constraints. Quantitative Research in Intelligent Financial Systems, 1(4).

Jawale, P. (2023). Sentiment Analysis for Financial Markets. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 11(12), 535-541. https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.57385

Kamath, A. N. (2023). Impact of Personality Traits on Investment Decision-Making: Mediating Role of Investor Sentiment in India. Investment Management and Financial Innovations, 20(3), 200-211. https://doi.org/10.21511/imfi.20(3).2023.17

Karimkhani, M., Mohseni, H., Izadyar, A., & Alibaygi Beni, N. (2023). Investigating the impact of the number of daily cases of the Coronavirus pandemic on the stock market indices of developed countries with the approaches of ARIMA and ARCH models. Transactions on Data Analysis in Social Science, 5(4), 176-184. https://doi.org/10.47176/tdass/2023.176

Maqbool, J., Aggarwal, P., Kaur, R., Mittal, A. K., & Ganaie, I. A. (2023). Stock Prediction by Integrating Sentiment Scores of Financial News and MLP-Regressor: A Machine Learning Approach. Procedia Computer Science, 218, 1067-1078. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.086

Maurya, P. K., Bansal, R., & Mishra, A. K. (2025). Investor sentiment and its implication on global financial markets: a systematic review of literature. Qualitative Research in Financial Markets. https://doi.org/10.1108/QRFM-04-2024-0087

Messaoud, D., Ben Amar, A., & Boujelbene, Y. (2023). Investor sentiment and liquidity in emerging stock markets. Journal of Economic and Administrative Sciences, 39(4), 867-891. https://doi.org/10.1108/JEAS-11-2020-0198

Montazeralhaj, N., & Rezaei Shouraki, M. (2023). Investigating the impact of investor sentiment on investment returns and financial performance in companies listed on the Tehran Stock Exchange.

Moreau, L. (2025). Sentiment, Readability, and Disclosure Quality in Corporate Financial Reporting: A Textual and Behavioral Perspective on Market Information Efficiency. Academic Research Library for International Journal of Computer Science & Information System, 10(11), 119-123.

Nuriksan, S., & Nikmah, N. (2025). Financial News Sentiment and Investor Confidence: Determinants of Stock Price Volatility in IDX30. Journal of Humanities Social Sciences and Business (Jhssb), 4(3), 493-506. https://doi.org/10.55047/jhssb.v4i3.1648

Rahmanian Koshki, A., & Saadat, A. (2023). The impact of investor sentiment on returns, cash flows, discount rates, and performance of companies listed on the Tehran Stock Exchange. Quarterly Journal of Financial and Economic Policies, 11(41), 43-79. https://qjfep.ir/article-1-1425-fa.html

Sakariyahu, R., Lawal, R., Adigun, R., Paterson, A., & Johan, S. (2024). One Crash, Too Many: Global Uncertainty, Sentiment Factors and Cryptocurrency Market. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 94. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2024.102028

Shah, S. S., Qureshi, F., & Memon, F. A. (2024). Financial literacy and investment behavior of individuals in Pakistan: Evidence from an Environment prone to religious sentiment. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 44, 138-155. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2024.100974

Shakeri Ardakani, M. S., Arefmanesh, Z., & Bozorg, M. M. (2025). The effect of corporate social responsibility on financial performance: The moderating role of investor sentiment. Accounting Advances, Shiraz University, 17(88), 225-261.

Taftiyan, A., & Bazrafshan Poor, R. (2023). Firm's Financial Risk and Risk Sentiment in Annual Reports: Evidence from Companies Listed in the Tehran Stock Exchange Using a Static-and-Dynamic Approach. Journal of Asset Management and Financing, 11(1), 121-142. https://amf.ui.ac.ir/article_27627.html

Taftiyan, A., Mansuri Mohammad Abadi, F., & Abdollahi Asad Abaadi, A. (2023). The economic consequence of Risk Sentiment in annual reports using dynamic models. Empirical Studies in Financial Accounting, 19(76), 161-187. https://qjma.atu.ac.ir/article_15528.html

Vu, L. T. (2023). Sentiments Extracted From News and Stock Market Reactions in Vietnam. International Journal of Financial Studies, 11(3), 101. https://doi.org/10.3390/ijfs11030101

Vuong, N. B. (2022). Investor sentiment, corporate social responsibility, and financial performance: Evidence from Japanese companies. Borsa Istanbul Review, 22(5), 911-924. https://doi.org/10.1016/j.bir.2022.06.010

Zare Bahman-Miri, M. J., Nazari Shams-Abadi, M. J., & Beikri, A. (2022). Social Responsibility and Investor Sentiment with a Simultaneous Equations Approach. Financial Accounting Research, 12(1), 61-80.

Zhong, N., & Ren, J. (2022). Using Sentiment Analysis to Study the Relationship Between Subjective Expression in Financial Reports and Company Performance. Frontiers in psychology, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.949881

Zhou, K., & Park, J. (2025). A hybrid framework for financial fraud detection: Integrating the Dechow F-Score with financial news sentiment analysis. INFORMS Journal on Applied Analytics, 55(1), 33-51.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۶/۱۲/۰۱

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

نبیئی بروجنی ح. .، و جعفری دهکردی ح. (1406). طراحی مدل متن‌کاوی مبتنی بر پارس‌برت و فرهنگ واژگان احساسی مالی برای استخراج سیگنال انتخاب سهام از گزارش‌های فعالیت هیئت‌مدیره: شواهدی از بورس اوراق بهادار تهران. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 1-22. https://dmbaj.org/index.php/dmba/article/view/500