محمد حسین ستایش - استاد گروه حسابداری دانشکده اقتصاد ، مدیریت و علوم اجتماعی ، دانشگاه شیراز ، شیراز ، ایران
مصطفی کاظم نژاد - دکتری حسابداری دانشکده اقتصاد ، مدیریت و علوم اجتماعی ، دانشگاه شیراز ، شیراز ، ایران

هدف این پژوهش، بررسی سودمندی روش های مختلف کاهش )انتخاب و استخراج( متغیرها در پیش بینیبازده سهام شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران است. در این راستا، با بررسی پیشینهپژوهش، 52 متغیر اولیه که بیشتر در ادبیات استفاده و داده های مورد نیاز برای سنجش آنها در دسترسبود، جستجو و با استفاده از روش انتخاب متغیر ریلیف و روش استخراج متغیر تحلیل عاملی، متغیرهای بهینهاز بین متغیرهای اولیه، انتخاب یا استخراج شد. در ادامه، با استفاده از 52 متغیر اولیه و همچنین با متغیرهایانتخاب یا استخراج شده در روش های مزبور به پیش بینی بازده سهام 101 شرکت پذیرفته شده در بورساوراق بهادار تهران در بازه زمانی 1383 الی 1392 پرداخته شده است. به منظور پیش بینی نیز از رگرسیونغیرخطی درخت تصمیم و رگرسیون خطی استفاده شده است. یافتههای تجربی این پژوهش حاکی ازسودمندی هر دو روش کاهش متغیر )نسبت به استفاده از 52 متغیر اولیه(، سودمندی بیشتر روش ریلیفنسبت به تحلیل عاملی و همچنین عملکرد بهتر درخت تصمیم نسبت به رگرسیون خطی است

پیش بینی بازده سهام, کاهش متغیرها, رگرسیون غیرخطی, درخت تصمیم