شبنم خالق پرست اطهری

هدف تحقیق حاضر مقایسه توانایی اطلاعات حسابداری جهت پیش بینی نوسان شاخص های بورس اوراق بهادار با استفاده از روشهای هوشمند ماشینبردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی و روش کلاسیک رگرسیون لجستیک می باشد. نمونه آماری تحقیق شامل 91 شرکت پذیرفته شده بورس اوراق بهادار تهران در قالب 9 صنعت در محدوده زمانی 1382 الی 1391 است. با در نظر گرفتن 11 متغیر مالی شرکتی، نتایج مطالعه نشان می دهد که علیرغم توانایی پیشبینی 60 درصدی ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی، بین نتایج واقعی و پیش بینی اختلاف معنی دار وجود است. نتایج حاصل از رگرسیون لجستیک نیز بیانگر این است که متغیرهای مالی منتخب در مجموع تنها قابلیت توضیح دهندگی 4% نوسان شاخص را دارند. میتوان گفت با وجود برتری غیرقاب ل انکا ر مدلهای هوشمن د نسب ت ب ه مدلها ی کلاسیک، اطلاعات حسابداری به تنهایی نمی توانند توضیح دهنده خوبی برای نوسانات شاخص صنعت تلقی شوند.