The Effect of Financial Indicators on Trading Volume of the Listed Companies on the Tehran Stock Exchange
Notice bibliographique
Résumé
Millions of shares traded daily on the stock market. Factors influencing the number of transactions that will be remembered as the Trading Volume has been of interest to investors and analysts. The main source of information used for this purpose, is the company’s financial indicators. The indicators include profitability ratios, liquidity ratios, debt ratios, efficiency ratios and stock market ratios. The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of the financial indicators on trading volume of 67 companies listed in Tehran Stock Exchange during the period 3/21/2010 to 3/20/2014. For this purpose, using Hierarchical Multiple Regression to examine each hypothesis, the relationship between the ratio and trading volume with control variables (year, industry, inflation and exchange rates) examined and on the basis of significance level was evaluated. Then on the basis of factor in each group based on assumptions, most prominent were identified and selected on the end of an overall regression was performed. The results indicate that liquidity and performance indicators are significantly related to trading volume. Also the results indicate that the most significant proportion of the working capital of a company that has the greatest impact on trading volume. In addition, the year, industry and exchange rates have a significant effect on the control variables, had a significant effect in the case of this study, then effect of them was controlled and eliminated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».