
تعداد نشریات | 26 |
تعداد شمارهها | 447 |
تعداد مقالات | 4,557 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,380,003 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,580,069 |
تحلیل ساختار مالکیت در پرتفوی سهام سرمایهگذار ریسکپذیر و ریسکگریز | ||
توسعه و سرمایه | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 24 بهمن 1402 اصل مقاله (781.08 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22103/jdc.2024.22424.1434 | ||
نویسندگان | ||
سید حسام وقفی* 1؛ زینب نوربخش حسینی2؛ بهاره عطری1؛ سیما حلمی2 | ||
1گروه حسابداری، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران. | ||
2گروه حسابداری، دانشگاه ملی و مهارت، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: رشد بلندمدت و مداوم اقتصادی نیازمند تجهیز و تخصیص بهینه منابع در سطح اقتصاد ملی است و این مهم بدون کمک بازارهای مالی بویژه بازار سرمایه گسترده و کارآمد امکانپذیر نیست. یکی از مباحث مهمی که در بازارهای سرمایه مطرح است و باید موردتوجه سرمایهگذاران اعم از اشخاص حقیقی یا حقوقی قرار گیرد، بحث انتخاب سبد سرمایهگذاری بهینه است. سرمایهگذاران سعی میکنند شرکتهایی را انتخاب کنند که جز شرکتهای برتر و از رتبهبندی بالایی برخوردار باشند. هدف این پژوهش، تحلیل ساختار مالکیت در تشکیل پرتفوی بهینه سهام است. روش: بدین منظور از اطلاعات مالی 119 شرکت بورسی و با استفاده از الگوریتم قورباغه اقدام به تشکیل پرتفوی سهام شده است و ساختار مالکیت در پرتفوی سهام ریسکپذیر، ریسکگریز مورد مقایسه قرارگرفته است. یافتهها: نتایج نشان میدهد الگوریتم هوش مصنوعی قورباغه توانایی تشکیل سبد بهینه سهام را دارد و بهطورکلی ساختار مالکیت در سبد سرمایهگذار ریسکپذیر و ریسکگریز تفاوت معناداری ندارد. نتیجهگیری: همانطور که انتظار میرود سبد بهینه سهام برای طیف افراد ریسکپذیر و ریسکگریز متفاوت است و افراد با توجه به روحیه سرمایهگذاری از بعد میزان ریسکپذیری میتوانند اقدام به تشکیل سبد بهینه سهام متفاوت نمایند و انتظار بازده مدنظر را داشته باشند و ساختار مالکیت دولتی، خانوادگی، نهادی و مدیریتی در سبد سهام سرمایهگذار ریسکگریز و ریسکپذیر دارای محتوای اطلاعاتی نیست. | ||
کلیدواژهها | ||
پرتفوی سهام؛ ساختار مالکیت؛ الگوریتم هوش مصنوعی | ||
مراجع | ||
بنیمهد، بهمن؛ مرادزاده فرد؛ مهدی و یعقوب، ناصح (1393). مالکیت شرکتهای سرمایهگذاری و ارزش سهام شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار. دانش سرمایهگذاری، 3(9)، 157-168. https://www.sid.ir/paper/187985.
بحریثالث، جمال؛ پاکمرام، عسگر و ولیزاده، مصطفی (1397). انتخاب و بهینهسازی سبد سهام با استفاده از روش میانگین واریانس مارکویتز با بهرهگیری از الگوریتمهای مختلف. دانش مالی تحلیل اوراق بهادار (مطالعات مالی)، 37، 43-57. https://www.sid.ir/paper/200229.
حمیدیان پور، فخریه و نعمت الهی، زعیمه (1391). بررسی اهمیت و نقش سرمایه فکری در انتخاب پرتفوی از میان شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران. مجله دانش حسابداری، 3(11)، 133-160. https://jak.uk.ac.ir/article_507.html.
خواجهزاده، سامیران؛ دانشور، امیر؛ شاهوردیانی، شادی و معدنچیزاج، مهدی (1402). کاربرد تحلیل تکنیکال و فیلتر مارکوف در مدیریت سبد سهام بهینه آتی با تأکید بر میزان ریسک سرمایهگذار رویکرد هوش مصنوعی فراابتکاری. دانش حسابداری و حسابرسی مدیریت، 12(48)، 63-72. https://www.jmaak.ir/article_21937.html.
رحمانی، محمود؛ خلیلیعراقی، مریم و نیکومرام، هاشم (1399). انتخاب سبد سهام با بهکارگیری الگوریتم کلونی مصنوعی زنبور و مقایسه آن با الگوریتمهای ژنتیک و مورچگان. دانش مالی تحلیل اوراق بهادار، 13(45)، 31-46. https://www.sid.ir/paper/951354.
راجیزاده، سپیده و زینلی، حدیث (1401). تأثیر سرعت تغییرات سود بر نوسانات پرتفوی سهام شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران. مجله توسعه و سرمایه، 7(2)، 233-252. https://jdc.uk.ac.ir/article_3351.html.
سرچمی، محمد؛ خدامیپور، احمد؛ محمدی، مجید و زینلی، حدیث (1402). ارزیابی توان مدل یادگیری عمیق و مدل مارکوئیتز در تشکیل پرتفوی بهینه سهام. تحقیقات حسابداری و حسابرسی، 15(57)، 47-68. DOI: 10.22034/IAAR.2023.172752.
سینایی، حسنعلی و گشتاسبی مهارلویی، رسول (1391). ارزیابی کارایی و عملکرد نسبی شرکتها با رویکرد تحلیل پوششی داده ها به منظور تشکیل سبد سهام. مجله دانش حسابداری، 3(11)، 105-132. https://jak.uk.ac.ir/article_506.html.
فتحی، زاداله و احمدینیا، حامد (1391). ارزیابی کارایی شرکتهای سرمایهگذاری به کمک معیارهای منتخب مبتنی بر نظریه مدرن فرامدرن پرتفوی در بورس اوراق بهادار تهران. فصلنامه مهندسی مدیریت نوین، 1(1)، 1-18. https://jmem.dehaghan.iau.ir/article_526964.html.
لالهماژین، مریم؛ زلقی، حسن؛ بیات، مرتضی و سبحانی، علی (1396). تأثیر مالکیت دولتی بر عملکرد شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران. پژوهشهای حسابداری مالی و حسابرسی، 9(36)، 151-170.DOI: 20.1001.1.23830379.1396.9.36.8.9 .
کیقبادی، امیررضا و احمدی، محمد (1395). مقایسه کارایی روشهای GARCH و ARCH در پیشبینی ارزش در معرض ریسک جهت انتخاب پرتفولیوی بهینه. پژوهشهای حسابداری مالی و حسابرسی، 32، 63-82. https://www.sid.ir/paper/197917.
محمدزاده، امیر و بحری، سجاد (1401). نقش تعدیلگر اندازه و عمر شرکت بر ارتباط بین مالکیت مدیریتی با محدودیتهای نقدینگی و سرمایهگذاری. مدیریت دارایی و تأمین مالی، 10(4)، 1-24. DOI: 10.22108/AMF.2022.128050.1648.
محمدیباغملائی؛ حسین؛ پارسا، حجت؛ طهماسبی، سعید و حاجیانی، پرویز (1400). کاربرد معیار آنتروپیتجمعی و الگوریتم PSO در بهینهسازی سبد سهام شرکتهای پتروشیمی بازار بورس اوراق بهادار. مجله توسعه و سرمایه، 41-55. DOI: 10.22103/JDC.2022.17949.1142.
معصومعلیشاهی، پویا و اعظمی، محسن (1397). بهینهسازی سبد سهام بر اساس مدل مارکویتز. همایش بینالمللی مدیریت، حسابداری و اقتصاد دانشبنیان، مشهد، 18(23)، 33-37. https://civilica.com/l/9066.
مشایخی، بیتا و آژنگ، احمد (1396). بررسی تأثیر خانوادگی بودن شرکت بر عدم تقارن اطلاعاتی و هزینه سرمایه. فصلنامه علمی پژوهشی دانش سرمایهگذاری، 6(21)، 129-144. http://www.jik-ifea.ir/article_10240.html.
نوراحمدی، مرضیه و صادقی، حجتالله (1402). کاربرد شبکههای فیلترشده برمبنای آستانه در انتخاب سبد سهام و ارزیابی عملکرد آن. اقتصاد مالی، 10(15)، 111-115.DOI: 10.30495/FED.2023.705588 .
نوروش، ایرج و ابراهیمیکردلر، علی (1384). بررسی و تبیین رابطه ترکیب سهامداران با تقارن اطلاعات و سودمندی معیارهای حسابداری عملکرد. بررسیهای حسابداری و حسابرسی، 12(4)، 97-124. DOI: 20.1001.1.26458020.1384.12.4.6.9.
ReferencesAndrew, W., Constantin, P., & Wierzbicki, M. (2003). It is 11 pm- do you know your liquidity is? The mean-variance liquidity frontier. Journal of Investment Management, 1(1), 55-93. DOI: 10.1142/9789812700865_0003.
Bahri-Salth, J., Pakmaram, A., & Valizadeh, M. (2018). Selection and optimization of stock portfolio using the Markowitz mean-variance method using different algorithms. Financial Knowledge of Securities Analysis (Financial Studies), 37, 43-57. https://www.sid.ir/paper/200229 [In Persian].
Bani Mahd, B., Moradzadeh Fard, M., & Yaghoub, N. (2014). Ownership of investment companies and stock value of companies listed on the stock exchange. Investment Knowledge, 157-168. https://www.sid.ir/paper/187985 [In Persian].
Bechis, L., Cerri, F., & Vulpiani, M. (2020). Machine learning portfolio optimization: Hierarchical risk parity and modern portfolio theory. Master’s Degree in Corporate Finance, Department of business and management - chair of risk management. https://tesi.luiss.it/28022/1/709261_BECHIS_LUCA.pdf.
Chihua, L, Yijie, T., Tsung-Kang Ch. (2016). Top management team expertise and corporate real earnings management activities. Advances in Accounting, 14(3), 117-132. doi.org/10.1016/j.adiac.2016.07.007.
Chun-Hao, Ch., Cheng-Yu, L., Cheng-Yu, L. (2020). An intelligence approach for group stock portfolio optimization with a trading mechanism. Knowledge and Information Systems Volume, 62, 287–316. doi.org/10.1007/s10115-019-01353-2.
Dang, V.A., Kim, M., & Shin, Y. (2013). Asymmetric adjustment towardoptimal capital structure: Evidence from a crisis international review of financial analysis. Forthcoming. Available at, 10(26), 17-20. http://ssrn.com/abstract=2399451.
Eusuff, M., Lansey K., & Pasha, F. (2006). Shuffled frog-leaping algorithm: A memetic meta-heuristic for discrete optimizatio. Engineering Optimization, 38, 129-154. https://doi.org/10.1080/03052150500384759.
Fathi, Z., & Ahmadinia, H. (2012). Evaluating the efficiency of investment companies using selected criteria based on modern and metamodern portfolio theory in Tehran Stock Exchange. Quarterly Journal of Modern Management Engineering, 1(1), 1-18. https://jmem.dehaghan.iau.ir/article_526964.html [In Persian].
Firth,M., Stephen X.G., & Liwei S. (2013). Cost of government and firm value. Journal of Corporate Finance, 21 136–152. DOI: 10.1016/j.jcorpfin.2013.01.008.
Hanauer, M.X., & Kalsbach, T. (2023). Machine learning and the cross-section of emerging market stock returns. Emerging Markets Review Volume, 55(13), 30-33. https://ssrn.com/abstract=4287550.
Hibbert, A., Lawrence, E., & Prakash, A. (2013). Does knowledge of finance mitigate the gender difference in financial risk-aversion? Global Finance Journal, 24(2), 140–152. doi.org/10.1016/j.gfj.2013.07.002.
Hamidiyanpour, F., & Neamatollahi, Z. (2013). Study on the importance and role of intellectual capital in portfolio selection among companies listed in Tehran. Journal of Accounting Knowledge, 3(11), 133-160. DOI: 10.22103/jak.2013.507 [In Persian].
Jasemi, M., Kimiagari, A.M., Memariani, A. (2011). A conceptual model for portfolio management sensitive to mass psychology of market. International Journal of Industrial Engineering, 18(1), 1-15. https://www.researchgate.net/publication/285953509.
Keyghabadi, A.R., & Ahmadi, M. (2016). Comparing the efficiency of GARCH and ARCH methods in predicting value at risk for optimal portfolio selection. Financial Accounting and Auditing Research, 32, 63-82. https://www.sid.ir/paper/197917 [In Persian].
Khajehzadeh, S., Daneshvar, A., Shahvardiani, S., & Madanchizaj, M. (2023). Application of technical analysis and Markov filter in managing optimal future stock portfolio with emphasis on investor risk using the meta-heuristic artificial intelligence approach. Accounting and Auditing Management Science, 12(48), 63-72. https://www.jmaak.ir/article_21937.html?lang=en [In Persian].
Lalehmajin, M., Zalghi, H., Bayat, M., & Sobhani, A. (2017). The effect of government ownership on the performance of companies listed on the Tehran Stock Exchange. Financial Accounting and Auditing Research, 9(36), 151-170. DOI: 20.1001.1.23830379.1396.9.36.8.9 [In Persian].
Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance, 7(1), 77-91. https://www.jstor.org/stable/2975974.
Markowitz, H. (1959). Portfolio selection: Efficient diversification of investments. New York: John Wiley & Sons, Inc, 23(9), 11-17. https://www.jstor.org/stable/j.ctt1bh4c8h.
Mashayekhi, B., & Azhang, A. (2017). Effect of family firms on information asymmetry and cost of capital. Journal of Investment Knowledge, 6(21), 129-144. http://www.jik-ifea.ir/article_10240.html?lang=en [In Persian].
Masoom Alishahi, P., & Azami, M. (2018). Stock portfolio optimization based on the Markowitz model. International Conference on Management, Accounting and Knowledge-Based Economics, Mashhad, 18(23), 33-37. https://civilica.com/l/9066 [In Persian].
Mohamadzadeh, A., & Bahri, S. (2022). The moderating role of firm’s size and age in the relationship of managerial ownership with liquidity and investment constraints. Journal of Asset Management and Financing, 10(4), 1-24. DOI: 10.22108/amf.2022.128050.1648 [In Persian].
Mohammadi Baghmolaei, H., Parsa, H., Tahmasebi, S., & Hajiani, P. (2021). Application of cumulative entropy measure and PSO algorithm in Tehran Stock Exchange petrochemical companies portfolio optimization. Journal of Development and Capital, 6(2), 41-55. DOI: 10.22103/jdc.2022.17949.1142 [In Persian].
Noorahmadi, M., & Sadeghi, H. (2013). Application of threshold-based filtered networks in stock portfolio selection and performance evaluation. Financial Economics, 10(15), 111-115. DOI: 10.30495/FED.2023.705588 [In Persian].
Norush, I., & Ebrahimi-Kardlar, A. (2005). Investigating and explaining the relationship between shareholder composition, information asymmetry and the usefulness of performance accounting measures. Accounting and Auditing Reviews, 12(4), 97-124. DOI: 20.1001.1.26458020.1384.12.4.6.9 [In Persian].
Nti, A.F., Adekoya, B.A., & Weyori, I.K. (2020). A systematic review of fundamental and technical analysis of stock market predictions. Artificial Intelligence Review, 53(11), 3007–3057. DOI: 10.1007/s10462-019-09754-z.
Rahmani, M., Khalili-Iraqi, M., & Nikomaram, H. (2019). Stock portfolio selection using artificial bee colony algorithm and its comparison with genetic and ants algorithms. Financial Knowledge of Securities Analysis, 13(45), 31-46. https://www.sid.ir/paper/951354 [In Persian].
Rajizadeh, S., & Zeinali, H. (2022). The impact of profit changes speed on stock portfolio fluctuations companies accepted in Tehran Stock Exchange. Journal of Development and Capital, 7(2), 233-252. DOI: 10.22103/jdc.2022.19038.1208 [In Persian].
Ralph, E.S., & Yue, Q. (2005). Suitable-portfolio investors, nondominated frontier sensitivity, and the effect of multiple objectives on standard portfolio selection. TerryCollege of Business, University of GeorgiaAthens, Georgia 30602-6253 USA. DOI: 10.1007/s10479-006-0137-1.
Ruiz-Mallorqu, M.V., & Santana-Martin, D.J. (2011). Dominant institutional ownersand firm value. Journal of Banking & Finance, 35, 118–129. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2010.07.020.
Sarchami, M., khodamipour, A., Mohammadi, M., & Zeinali, H. (2023). Evaluation of deep learning and Markowitz models ability in optimal stock portfolio formation. Accounting and Auditing Research, 15(57), 47-68. DOI: 10.22034/iaar.2023.172752 [In Persian].
Sinaei, H.A., & Goshtasbi, R. (2013). Evaluating efficiency and relative performance of firms by data envelopment analysis approach for making portfolio. Journal of Accounting Knowledge, 3(11), 105-132. DOI: 10.22103/jak.2013.506 [In Persian].
Tanaka, H., & Guo, P. (1999). Portfolio selection based on upper and lower exponential possibility distributions. European Journal of Operational Research, 114(1), 115–126. DOI: 10.1016/S0377-2217(98)00033-2.
Thakur, G., Bhattacharyya, R., Sarkar, S. (2017). Stock portfolio selection using dempster-shafer evidence theory. Journal of King Saud University Computer and Information Science,1-13. DOI: 10.1016/j.jksuci.2016.07.001.
Thomsen, S., Torben, P., & Hans, K.K. (2006). Blockholder ownership: Effects on firm value in market and control based governance systems. Journal of Corporate Finance, 12, 246–269. https://doi.org/10.1016.
Vasiani, V.D., Handari, B.D., & Hertono, G.F. (2020). Stock portfolio optimization using priority index and genetic algorithm. Conference Series Journal of Physics Conference Series, 1442, 012031. DOI: 10.1088/1742-6596/1442/1/012031. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 233 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 14 |