Examination of the Predictive Power of Fama-French Five-Factor Model by the Inclusion of Skewness Coefficient: Evidence of Iranian Stock Market
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 229
فایل این مقاله در 8 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-2-6_007
تاریخ نمایه سازی: 13 آذر 1400
چکیده مقاله:
Due to the complexity of financial markets and specialization of investment, the investors in financial markets need tools, methods and models by which they can choose the best investment and the most appropriate portfolios. Fama-French Five-Factor Model (FFFFM) is one of the newest methods among various methods for financial asset pricing and prediction of stock returns. The main aim of this research is to investigate the improved predictability of returns by inclusion ofthe skewness variable to FFFFM. The statistical population of this study consists of all manufacturing companies listed in Tehran Stock Exchange (TSE) during ۲۰۰۳-۲۰۱۴. ۷۵ companies selected by random sampling method. The results of panel data test of FFFFM indicate the positive significant effects of book to market value ratio, size, growth opportunity, and profitability but a negative significant effect of the investment variable. By inclusion of the skewness variable in the FFFFM model, the negative effects of investment variable becomes positive. Also, skewness variable indicates a significant positive impact and that this inclusion improved the predictability of firm returns.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shahla Rowshandel Rowshandel
Ph.D. Candidate of Finance Management, Islamic Azad University, Dubai Branch, United Arab Emirates.
Ali Asghar Anvary Rostamy
Professor of Finance, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran. (Corresponding author)
Iraj Noravesh
Professor of Accounting, Tehran University, Tehran, Iran.
Roya Darabi
Associate Professor, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, 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 :