ارائه مدل ترکیبی DEA-MLP در تشکیل سبدبهینه سهام: بررسی محتوای اطلاعاتی معیارهای حسابداری، معیارهای مبتنی بر ارزش و معیارهای BSC

این هدف می‌تواند با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی صورت پذیرد. هدف پژوهش حاضر تدوین مدل سبد بهینه سهام با استفاده از ترکیب روش‌های تحلیل پوششی داده‌ها، الگوریتم حذف دادهای پرت و شبکه‌های عصبی MLP است. جامعه آماری پژوهش شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 1386 تا 1396 می‌باشد. برای تشکیل سبد بهینه سهام از تمام معیارهای موجود دسته‌بندی شده برای رسیدن به سبد سهام بهینه استفاده گردید. سپس نتایج به‌دست‌آمده در رویکردهای مختلف بر اساس معیار نسبت شارپ با هم مقایسه شد. یافته‌های حاصل از پژوهش حاکی از آن است که استفاده از ترکیب تحلیل پوششی داده‌ها، الگوریتم حذف دادهای پرت، شبکه‌های عصبی MLP و معیارهای حسابداری در تهیه سبد بهینه سهام منجر به افزایش نسبت شارپ در مقایسه با سایر رویکردها (ریسک و بازده، مبتنی بر ارزش و ارزیابی متوازن) می‌شود. به‌طورکلی به‌کارگیری هم‌زمان روش‌های ترکیبی بهینه‌سازی و معیارهای جامع استخراج‌شده از گزارش‌های حسابداری می‌تواند سبد سهام بهینه‌تر و مطلوبیت بیشتر را برای سرمایه‌گذاران به همراه داشته باشد.

کلیدواژه ها:

سبد بهینه سهام ، تحلیل پوششی داده‌ها ، الگوریتم حذف دادهای پرت ، شبکه‌های عصبی MLP