@article { author = {Mansourfar, Gholamreza and Ghayour, Farzad and Khaleghparast Athari, Shabnam}, title = {Predicting the Industry Index Volatility of Companies Listed in Tehran Stock Exchange, Emphasizing on Corporate Financial Variables Using Support Vector Machine}, journal = {Empirical Studies in Financial Accounting}, volume = {12}, number = {46}, pages = {111-129}, year = {2015}, publisher = {Allameh Tabataba’i University}, issn = {2821-0166}, eissn = {2538-2519}, doi = {10.22054/qjma.2015.1677}, abstract = {The purpose of study is to investigate comparative ability of accountinginformation to predict indices volatility of companies listed in Tehran StockExchange using intelligent methods including Support Vector Machine,Artificial Neural Network and classic Logistic Regression model. Sample ofstudy includes 91 companies listed in Tehran Stock Exchange that have beenclassified in 9 industrious groups during time period of 2003-3013.Considering 11 corporate financial variables, study results show that despitepredicting ability of around 60% by Support Vector Machine and ArtificialNeural Network, there is significant difference between actual and predictedresults. Classic Logistic Regression model also can explain only 4%industries’ indices volatility using selected 11 corporate financial variables.Finally, although intelligent methods are superior to classic methods,accounting information solely are not well-explainer variables for predictingindustry index volatility and variety of variables such as financial, political,economical are effective in predicting industry index volatility.}, keywords = {Industry Index Volatility,Corporate Financial Variables,Support Vector Machine,Artificial Neural Network ∗}, title_fa = {پیش بینی نوسان شاخص صنعت شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با تاکًید بر نقش متغیرهای مالی شرکتی منتخب و استفاده از ماشین بردار پشتیبان}, abstract_fa = {هدف تحقیق حاضر مقایسه توانایی اطلاعات حسابداری جهت پیش بینی نوسان شاخص های بورس اوراقبهادار با استفاده از روشهای هوشمند ماشینبردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی و روش کلاسیکرگرسیون لجستیک می باشد. نمونه آماری تحقیق شامل 91 شرکت پذیرفته شده بورس اوراق بهادار تهراندر قالب 9 صنعت در محدوده زمانی 1382 الی 1391 است. با در نظر گرفتن 11 متغیر مالی شرکتی، نتایجمطالعه 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 بیانگراین 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، اطلاعاتحسابداری به تنهایی نمی توانند توضیح دهنده خوبی برای نوسانات شاخص صنعت تلقی شوند.}, keywords_fa = {شاخص صنعت,متغیرهای مالی شرکتی,ماشین بردار پشتیبان,شبکه عصبی مصنوعی}, url = {https://qjma.atu.ac.ir/article_1677.html}, eprint = {https://qjma.atu.ac.ir/article_1677_bf52371ad09a7529a448990592c204a9.pdf} }