Designing and explaining the stock price forecasting model in real estate mass construction companies in Tehran Stock Exchange using data panel
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 120
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFMA-8-31_010
تاریخ نمایه سازی: 29 فروردین 1402
چکیده مقاله:
One of the most important favorite topics for economists and financial analysts is to explain the reason and trend of price fluctuations because a large number of factors affecting profitability in this market are associated with risk.Due to the changes in the industry index in recent years and the complexity of the economic environment of construction in Iran, one of the most important issues for capital market participants and shareholders of the mentioned group is the possibility of forecasting stock prices. Therefore, the purpose of this study is to design and explain the stock price forecasting model in real estate mass construction companies on Tehran Stock Exchange using the data panel regression model. The research is quantitative in terms of the data type and practical in terms of the result and descriptive and exploratory in terms of the purpose.The statistical population of the study consists of all companies listed in the group "Mass Construction and Real Estate" on Tehran Stock Exchange. The results showed that for the overall stock index, both moving average and autoregressive factors have a positive and significant effect with more than ۹۹% certainty and the retrospective trend of the stock index is predictable.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein Ojaghi
Financial Management engineering major faculty of humanities islamic azad university
zadollah Fathi
Financial Management management major faculty of humanities islamic azad university
Mehrzad Minouei
Assistant Professor of Islamic Azad University, Central Branch, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :