پیش‌بینی بازده سهام با استفاده از مدل‌های غیرخطی آستانه‌ای و بررسی نقش حجم معاملات در بهبود عملکرد این مدل‌ها

Abstract

در طول سال‌های اخیر مدل‌های سری زمانی غیر‌خطی یکی از ابزارهای جدید در توصیف و پیش-بینی بازدهی سهام بوده است. شواهد بسیاری رابطه عکس بین بازدهی آینده سهام و حجم معاملات را تأیید کرده است. وجود این رابطه نشان می‌دهد، حجم معاملات می‎تواند به‌عنوان متغیر آستانه‌ای مناسب در مدل‌های خودتوضیح آستانه‌ای (TAR) و خودتوضیح انتقال هموار لجستیک (LSTAR) استفاده شود. در این پژوهش توانایی مدل‌های خطی ARMA و مدل‌های TAR و LSTAR مقایسه شده است. علاوه‌بر این از متغیر حجم معاملات به‌عنوان متغیر آستانه‌ای یا انتقال در مدل‌های TAR و LSTAR استفاده شده است. بدین منظور نمونه‌ای از 26 شرکت در طول سال-های 1380 تا 1388 از شرکت‌های بورس اوراق بهادار تهران مورد مطالعه قرار گرفتند. از داده‎های 7 سال به عنوان داده‌های آموزشی و از داده‌های 2 سال به عنوان داده‌های آزمایشی استفاده شد. با استفاده از آزمون دایبلد ماریانو ، عملکرد مدل‌ها مورد مقایسه قرارگرفت. نتایج نشان دادند، مدل‌های غیرخطی از قدرت پیش‎بینی بالاتری نسبت به مدل ARMA برخوردارند. همچنین به‎کارگیری حجم معاملات در مدل‌های غیرخطی عملکرد این مدل‌ها را بهبود نبخشید.