|
|
اثر چرخۀ بازار سرمایه بر رفتار الگوهای پیشبینی درماندگی مالی
|
|
|
|
|
نویسنده
|
مهرانی ساسان ,کامیابی یحیی ,غیور فرزاد
|
منبع
|
دانش حسابداري - 1396 - دوره : 8 - شماره : 2 - صفحه:35 -62
|
چکیده
|
هدف این پژوهش، بررسی تاثیر چرخۀ بازار سرمایه بر رفتار الگوهای پیشبینی درماندگی مالی است. بدین منظور اطلاعات 211 شرکت درمانده منتخب بر اساس معیارهای خاص درماندگی و 211 شرکت سالم پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در فاصله بین سالهای 1384 الی 1393، مورد استفاده قرار گرفته است. برآورد الگو با استفاده از 35 شاخص منتخب و برای دو دورۀ رکود و رونق بازار سرمایه انجام گردید. در این مطالعه، از فیلترِ هادریک پراسکات برای تعیین چرخۀ بازار سرمایه و از روشهای رگرسیون لجستیک و ماشین بردار پشتیبان برای پیشبینی درماندگی مالی استفاده گردیده است. نتایج پژوهش نشان میدهد که رفتار الگوهای پیشبینی درماندگی مالی هم به لحاظ متغیرهای اثرگذار و هم به لحاظ توانایی پیشبینی در دورههای رکود و رونق، متفاوت از یکدیگر بوده و تحت تاثیر چرخۀ بازار سرمایه قرار میگیرد. همچنین روش ماشین بردار پشتیبان نسبت به روش رگرسیون لجستیک از قدرت پیشبینی بالاتری برخوردار است.
|
کلیدواژه
|
چرخۀ بازار سرمایه، درماندگی مالی، رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان
|
آدرس
|
دانشگاه تهران, گروه حسابداری, ایران, دانشگاه مازندران, گروه حسابداری, ایران, دانشگاه ارومیه, گروه حسابداری, ایران. دانشگاه مازندران, ایران
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Effects of Capital Market Cycle on Behavior of Prediction Patterns of Financial Distress
|
|
|
Authors
|
Kamyabi Yahya ,Ghayour Farzad
|
Abstract
|
This study aimed to investigate the effectiveness of capital market cycle on behavior of financial distress predicting patterns. In this study, the information of 211 distressed firms, selected by certain distress criteria, along with 211 healthy firms listed in the Tehran Stock Exchange in the period 20062015 have been used. The model estimation by the use of 35 selected indices in the two periods of capital market recession and expansion was carried out. In this study, HodrichPrescott Filter for determining capital market cycle and Logistic Regression and Support Vector Machine models for predicting financial distress were used. The results showed that the behavior of financial distress predicting patterns are influenced by capital market cyclical variation in recession and expansion periods, but the influences are different in application of explaining variables and in predicting ability in the periods of recession and expansion. Also, the prediction ability in Support Vector Machine model is more than that in Logistic Regression model.
|
Keywords
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|