Investigating the Relationship Between Investors' Behavior and Managers' Expected Returns in the Tehran Stock Exchange
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 18، شماره: 2
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 105
فایل این مقاله در 18 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_JIJMS-18-2_004
تاریخ نمایه سازی: 25 اسفند 1403
چکیده مقاله:
Behavioral finance is the investigation of distortions and irregularities in the behavior of investors. Herding behavior, as an instance of such distortions, is not limited to investors alone, as corporate managers also exhibit this type of turmoil. The collective behavior of investors and managers can create asset bubbles, causes market inefficiencies, and slows the incorporation of new information into stock prices. It also causes managers to focus on short-term results at the expense of long-term value creation. Understanding these consequences is crucial for investors to make more informed decisions. The present study, using the composite data model from ۲۰۲۱ to ۲۰۲۴, selects and studies a sample of ۱۵۶ firms listed on the Tehran Stock Exchange by the systematic elimination method. The results of this study indicate that the investors' herding behavior affects the expected returns of shareholders; however, the effects of the herding behavior of managers are not statistically significant.
کلیدواژه ها:
investigating ، herd behavior of investors ، herd behavior of managers ، Tehran Stock Exchange returns
نویسندگان
Farzaneh Jandaghi Ardakani
Ph.D. Candidate in Financial Engineering, Department of Accounting and Finance, Yazd University, Yazd, Iran
Dariush Damoori
Associate Prof, Department of Accounting and Finance, Yazd University, Yazd, Iran
Mahdi Nazemi Ardakani
Associate Prof, Department of Accounting and Finance, Yazd University, Yazd, 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 :