Mathematical Nonlinear Modeling of Information Environment Risk Factor Pricing with Generalized Method of Moments (GMM) Approach in Tehran Stock Exchange
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 194
فایل این مقاله در 20 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-8-30_022
تاریخ نمایه سازی: 29 فروردین 1402
چکیده مقاله:
Transparency of the information environment and proper pricing system can lead to the allocation efficiency of financial markets in the long run. Information risk is one of the factors through which the impact of the company's information environment on the discovery of companies' stock prices can be examined. The purpose of this study is to evaluate the information risk factor in increasing the power to explain the excess return on companies' stocks. Using the monthly stock' excess return data of ۲۰۱ companies listed on the Tehran Stock Exchange during the period ۲۰۱۲ to ۲۰۲۱, combined information risk factor (information asymmetry, stock price synchronicity, stock price delay reaction and conservatism) was added to the five-factor model of Fama and French (۲۰۱۳) and by the Generalized Method of Moments (GMM) method on the monthly return of excess stock regressed. The results showed that by adding the combined information risk factor nonlinearly to the five-factor model of Fama and French (۲۰۱۳), its explanatory power increases by ۴.۵% and can explain approximately ۱۸.۵% of the monthly excess return on risk of the company's stock.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Fatemeh Lotfaliyan
Ph.D. Student, Department of Accounting, Borujerd Branch, Islamic Azad University, Borujerd, Iran
Mahmood Hematfar
Associate Professor, Department of Accounting, Borujerd Branch, Islamic Azad University, Borujerd, Iran
Mohammad Hasan Janani
Assistant Professor, Department of Accounting, Borujerd Branch, Islamic Azad University, Borujerd, 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 :