The Effect of Accounting and Market Indicators on Predicting the Stock Prices for Jordanian Banks: An Econometric Study for the Period (2010-2015)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims at examine the ability of a group of financial ratios, which is derived from the financial statements of Jordanian commercial banks, to predict the prices of the market shares for the period (2010-2015). Besides, it investigates the explanatory power and the nature of the relation between some accounting and market indices, including compound and individual indicators, and the market share price. In order to achieve the objectives of this study, the researcher used the Panel Data and the time series data. While the Hussmann Test is used to choose the appropriate model whether it is a static effect modal or a random effect one based on Chi-Square probability value.Throughout the discussion and the data analysis, the study highlights a set of results. One of the most important results shows that the effects of the independent variables as a single package on predicting the stock market prices were very strong.In addition, the researcher comes up with some recommendations which emphasize the importance of disclosing the financial statements under study to investors and analysts periodically due to the importance of transparency in the financial sector. Moreover, while distributing earnings on participants, investors’ preferences should be taken into consideration due to their influence on the share price since it is a futurist result of the investors’ evaluations of the earnings distribution policy.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».