The comparative study of the accuracy of prediction of Support Vector Machine, Bayesian Network and C5 models in prediction underpricing for listed companies at TSE and OTC
Subject Areas : Financial engineering
bita dehghan khanghahi
1
(
Department of Accounting, Urmia Branch, Islamic Azad University, Urmia, Iran
)
jamal bahrisales
2
(
Department of Accounting,, urmia branch, Islamic Azad University, urmia, Iran
)
Saeed Jabbarzadeh Kangarlouie
3
(
Department of Accounting, Urmia Branch, Islamic Azad University, Urmia, Iran
)
ali ashtab
4
(
Department of Accounting, Urmia university, Urmia, Iran
)
Keywords: Machine Learning, Initial Public Offering, Underpricing, Classification Models,
Abstract :
Previous research into the short-term performance of the initial public offering reflects the fact that short-term stocks perform better than the market in the short run. Statistical models have been able to make good predictions about the performance of new stocks, but the limiting assumptions of some of these models have been effective! So, other ways to deal with these limitations and improve forecasting performance were introduced. Since initial public offering is an important issue in the capital market, in this study, we investigate different classification models to achieve a model that has high efficiency and accuracy in predicting underpricing of initial public offering (IPO) stocks. To achieve the research goal, systematic elimination sampling method is considered to select 84 companies among all listed companies at Tehran Stock Exchange (TSE) and 54 companies among all listed companies at Over the Counter (OTC) from 2003 to 2017. The results showed that support vector machine (SVM), Bayesian Network and C5 decision tree models are highly accurate in predicting underpricing. The results also showed that the influential variables included assets growth, auditor tenure, auditor specialty in the industry, financing ratio, P/E, CFO ratio, ROA, stock price fluctuate, growth opportunity and audit firm size.
. اسماعیلی زهرا، عباسی ابراهیم، فلاح میرفیض (۱۳۹۷). پیشبینی عملکرد کوتاهمدت عرضه عمومی اولیه سهام با استفاده از مدلهای نزدیکترین همسایگی و ماشین بردار پشتیبان، چشمانداز مدیریت مالی، شماره ۲۱، 27-9.
۲. حقشناس نوید (1397). ارتباط بین اطمینان بیش از حد مدیریتی و کمتر قیمتگذاری سهام در عرضههای عمومی اولیه، پایاننامه کارشناسی ارشد حسابداری، موسسه آموزش عالی مولوی
۳. حیدری مهدی، قادری بهمن، همخانی سعید (1396). بررسی نقش میانجی عدم تقارن اطلاعاتی در تبیین رابطه بین کیفیت حسابرسی و سیاستهای تامین مالی. فصلنامه راهبرد مدیریت مالی، سال پنجم، شماره 19، 126-93.
۴. رهنمایرودپشتی فریدون، سیمبر فرشید، طوطیان صدیقه (1384). تاثیر متغیرهای کلان اقتصادی بر بازده سهام شرکت های سرمایهگذاری پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران. پژوهشنامه اقتصادی، دوره پنجم، شماره 17، پیاپی 2، 236-209.
۵. سیاهتیری محسن (1389). بررسی تاثیر نسبتهای مالی موثر بر بازدهی غیرعادی کوتاهمدت عرضههای اولیه سهام در بورس اوراق بهادار تهران، پایاننامه کارشناسی ارشد مدیریت بازرگانی، دانشگاه سیستان و بلوچستان.
۶. شهابنوایی شاهد (1396). بررسی تاثیر عدم اطمینان محیطی بر قیمتگذاری کمتر از واقع بر عرضههای عمومی اولیه سهام در شرکتهای بورس اوراق بهادار ایران، پایاننامه کارشناسی ارشد حسابداری، موسسه آموزش عالی آمل.
۷. صالحی حمید (۱۳۹۵). تاثیر عوامل موثر بر ارزشگذاری سهام در عرضههای عمومی اولیه در بورس اوراق بهادار تهران با رویکرد معادلات ساختاری، پایاننامه کارشناسی ارشد مدیریت مالی، دانشگاه آزاد اسلامی شهرقدس.
۸. صنیعی آباده محمد، محمودی سینا، طاهرپرور محدثه (۱۳۹۴). دادهکاوی کاربردی (ویراست دوم)، انتشارات نیاز دانش.
۹. فلاح شمس میرفیض، کردلویی حمیدرضا، رشنو مهدی (۱۳۹۱). بررسی دستکاری قیمتها در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل ماشین بردار پشتیبان، تحقیقات مالی، دوره چهارده، شماره ۱، ۸۴-۶۹.
۱3. Baba, Boubekeur. Sevil, Guven. (2019). "Predicting IPO initial returns using random forest". Journal Pre-proof, https://doi.org/10.1016/j.bir.2019.08.001.
_||_
۱3. Baba, Boubekeur. Sevil, Guven. (2019). "Predicting IPO initial returns using random forest". Journal Pre-proof, https://doi.org/10.1016/j.bir.2019.08.001.
Esmaili Zahra, Abbasi Ebrahim, Fallah Mirfaiz (2017). Forecasting the short-term performance of initial public offering of shares using nearest neighbor models and support vector machine, Persandam Financial Management, No. 21, 9-27.