مقاله بررسی مولفه های تاثیرگذار بر پیش بینی سود نقدی سهام با استفاده از مدل های ترکیبی: مورد صنعت شیمیایی که چکیده‌ی آن در زیر آورده شده است، در زمستان ۱۳۹۱ در پژوهش های تجربی حسابداری از صفحه ۱۱۱ تا ۱۳۰ منتشر شده است.
نام: بررسی مولفه های تاثیرگذار بر پیش بینی سود نقدی سهام با استفاده از مدل های ترکیبی: مورد صنعت شیمیایی
این مقاله دارای ۲۰ صفحه می‌باشد، که برای تهیه‌ی آن می‌توانید بر روی گزینه‌ی خرید مقاله کلیک کنید.
کلمات مرتبط / کلیدی:
مقاله الگوریتم PSO
مقاله الگوریتم LARS
مقاله الگوریتم SVR
مقاله انتخاب مولفه
مقاله سود سهام

نویسنده(ها):
جناب آقای / سرکار خانم: صالحی مهدی
جناب آقای / سرکار خانم: امینی فرد زهره

چکیده و خلاصه‌ای از مقاله:
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 تاثیرگذار بر سود نقدی سهام پیشنهاد کند. برای این کار از اطلاعات شرکت های شیمیایی پذیرفته شده در بورس تهران بین سال های ۱۳۸۵ تا ۱۳۸۹ 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 تاثیر 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 تاثیرگذار مورد نظر داشته باشد. ضمن این که در مقایسه دو روش ترکیبی PSO-LARS و PSO-SVR، خطای پیش بینی PSO-SVR کمتر است.