التنبؤ بعوائد الأسهم للشركات المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية باستخدام معلومات أساس الاستحقاق
Notice bibliographique
Résumé
هدف البحث الحالي إلى التعرف على إمكانية استخدام معلومات أساس الاستحقاق (الاستهلاك والمؤونات) في التنبؤ بالعوائد السوقية لأسهم للشركات المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية. طُبقت الدراسة على عينة مكونة من (11) شركة مدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية، وذلك خلال الفترة الزمنية الممتدة من الربع الأول لعام 2010 ولغاية الربع الثاني لعام 2014. تم اختبار الفرضيات باستخدام أسلوب الانحدار البسيط والمتعدد. توصل البحث إلى أنه لا يمكن لمعلومات أساس الاستحقاق التنبؤ بعوائد الفترة التالية لأسهم الشركات المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية إلا بعد إدخال المتغيرات الضابطة المتمثلة بالقيمة الدفترية إلى القيمة السوقية، المخاطر المنتظمة ومعدل الربح إلى السعر السوقي. This research aims to identify the possibility of using the information of accruals (Depreciation and Provision) basis in predicting stock market returns for companies listed at Damascus Security Exchange. The study is applied on (11) companies during the period from the first quarter of 2010 until the second quarter of 2014. The hypotheses are tested using approach of simple and multiple linear regression. The research conclude that the information of accruals basis can’t predict stock market returns for next period for companies listed at Damascus Security Exchange, unless the control variables are entered, Book to Market ratio, Beta & Earning to Price ratio.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,168 | 0,135 |
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 ».