مدیریت بازاریابی هوشمند

مدیریت بازاریابی هوشمند

تحلیل تجربی فرضیه بازار کارآمد در بازار سرمایه ایران: واکاوی خلاف قاعده های رفتاری

نوع مقاله : مقاله علمی-پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مدیریت، واحد دهاقان، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران.
2 گروه مدیریت، دانشکده مهندسی صنایع و مدیریت، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران.
چکیده
هدف این پژوهش تحلیل تجربی فرضیه بازار کارآمد در بازار سرمایه ایران: واکاوی خلاف قاعده های رفتاری است، این پژوهش کاربردی و با روش کمی انجام شده است. اطلاعات این پژوهش بر پایه جمع‌آوری داده‌های ثانویه از بازار بورس تهران، شامل داده‌های پانل دیتا از ۱۱۲ شرکت در بازه ۱۰ ساله 1393-1402 گرد آوری شده است. روش نمونه‌گیری این پژوهش غیرتصادفی و مبتنی بر معیارهای پایداری مالی شرکت، وجود داده‌های کامل قیمت و بازده، و نمایندگی از بخش‌های مختلف بازار است. برای تجزیه و تحلیل داده ها ابتدا متغیرهای مورد بررسی در بازه زمانی مورد مطالعه توصیف شد، در ادامه با استفاده از مدل‌سازی با شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) و بهینه‌سازی با الگوریتم چرخه آب (WCA) داده های بدست آمده تحلیل شد. مطابق نتایج میانگین قیمت بسته شدن (۶۵,۳۵۱ تومان) و بازده روزانه (۰.۰۴۹۵٪، معادل رشد سالیانه حدود ۱۲.۸٪) نشان‌دهنده رشد پایدار بازار است، در حالی که انحراف معیار بالای قیمت‌ها (۴۷,۷۲۸) و دامنه بازده (-۴.۱۵٪ تا ۴.۸۵٪) تنوع و نوسانات بازار را تأیید می‌کند. حجم معاملات با میانگین ۲.۵۴ میلیون و اندیکاتورهای فنی مانند RSI (میانگین ۵۲.۷۴) و Volatility (۰.۹۸۳۱) نشان‌دهنده فعالیت بالای سرمایه‌گذاران و تأثیر رفتار آن‌ها بر تغییرات ارزش سهام است. متغیرهای تقویمی مانند January_Effect (۸.۳٪ وقوع) زمینه را برای بررسی ناهنجاری‌های رفتاری فراهم می‌کنند. وجود نوسانات و الگوهای بالقوه در RSI (چارک سوم ۶۴.۶۸) و مومنتوم (دامنه -۹.۷۸٪ تا ۱۱.۱۴٪) نشان می‌دهد که بازار ممکن است کاملاً تصادفی (EMH) نباشد و الگوهای تطبیقی (AMH) را پشتیبانی کند. متغیرهای بنیادی مانند P/E (میانگین ۱۲.۴) و Book_to_Market (۱.۰۰۲) تنوع شرکت‌ها را نشان می‌دهند، که برای طبقه‌بندی رفتار بازده (سوال دوم) و پیشنهاد استراتژی‌های سرمایه‌گذاری حیاتی است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Empirical Analysis of the Efficient Market Hypothesis in the Iranian Capital Market: An Analysis of Behavioral Irregularities

نویسندگان English

Seyed Mahmoud Reza Hejazi Dehaghani 1
Saeid Aghasi 1
Abdolmajid Abdolbaghi Ataabadi 2
1 Department of management, Deh.C., Islamic Azad University, Isfahan, Iran.
2 Department of management, Faculty of industrial engineering and management, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.
چکیده English

The purpose of this research is to empirically analyze the efficient market hypothesis in the Iranian capital market: An analysis of behavioral idiosyncrasies. This research is applied and conducted with a quantitative method. The information in this research is based on collecting secondary data from the Tehran Stock Exchange, including panel data from 112 companies over the 10-year period of 2014-2015. The sampling method of this research is non-random and based on the criteria of the company's financial stability, the existence of complete price and return data, and representation of different market segments. To analyze the data, first the variables under study were described in the study period, then the obtained data were analyzed using modeling with a multilayer perceptron neural network (MLP) and optimization with the water cycle algorithm (WCA). According to the results, the average closing price (65,351 Tomans) and daily return (0.0495%, equivalent to an annual growth of about 12.8%) indicate a stable market growth, while the high standard deviation of prices (47,728) and the range of returns (-4.15% to 4.85%) confirm the diversity and volatility of the market. The trading volume with an average of 2.54 million and technical indicators such as RSI (average 52.74) and Volatility (0.9831) indicate high investor activity and the impact of their behavior on stock value changes. Calendar variables such as January_Effect (8.3% occurrence) provide the basis for examining behavioral anomalies. The presence of fluctuations and potential patterns in RSI (third quartile 64.68) and Momentum (range -9.78% to 11.14%) indicate that the market may not be completely random (EMH) and support adaptive patterns (AMH). Fundamental variables such as P/E (average 12.4) and Book_to_Market (1.002) indicate the diversity of companies, which is crucial for classifying return behavior (question 2) and suggesting investment strategies.

کلیدواژه‌ها English

Market
Capital
Behavioral Rules
احمدی نیاسانی، آسیه؛ خردیار، سینا و ملکی چوبری، مجتبی . (1403). رفتارسهامدان، سرکوب رفتار فرصت طلبانه مدیران و کارایی بازار سرمایه مبتنی بر روش رگرسیونی بارون و کنی. دانش سرمایه‌گذاری, 13(51), 339-360.
بابائی, هلسا , رضایی, نادر , پاک مرام, عسگر و عبدی, رسول . (1404). ارایه الگوی کیفی مالی رفتاری در بحران‌های بازار سرمایه ایران با تأکید بر ابعاد سوگیری‌های عاطفی و شناختی سرمایه‌گذاران. دانش سرمایه‌گذاری, 16(62), 125-150. doi: 10.30495/jik.2025.75410.4400
ثابت, سیدامیر , آیباغی اصفهانی, سعید و عبدالباقی عطاآبادی, عبدالمجید . (1404). تحلیل مقایسه‌ای سوگیری‌های رفتاری مؤثر بر تصمیمات سرمایه‌گذاران: شواهدی از فراتحلیل پژوهش‌های تجربی مالی رفتاری. مدیریت دارایی و تامین مالی, 13(4), 57-76.
سعادت نیا, محمد , تمیمی, محمد , صالحی, اله کرم و رکابدار, قاسم . (1403). بررسی تطبیقی بازار سرمایه ایران و کشورهای اروپای غربی از منظر کارایی. دانش سرمایه‌گذاری, (), -. doi: 10.30495/jik.2024.77593.4538
شریفی راد، حسین، خسروی پور، نگار، خردیار، سینا، و وطن پرست، محمدرضا. (1400). آزمون تجربی رفتار خلاف قاعده بازار سرمایه: عدم اطمینان سیاسی و محیط اطلاعاتی بازار سرمایه. دانش مالی تحلیل اوراق بهادار (مطالعات مالی)، 14(51 )، 157-170.
کرمی طالقانی، فرامرز؛ وطن پرست، محمدرضا و رضازاده، جواد. (1402). بررسی کارایی بازارهای سرمایه داخلی گروه‌های تجاری در تخصیص منابع و عملکرد؛ عامل شکاف مالکیتی- کنترلی و رقابت بازار محصول. پیشرفت های مالی و سرمایه گذاری. 4 (2)، 115-154.
Abd Alia, Z, N., ALhamad, A, M., (2022). Behavior Financial Theory and Analysis of Investor Behavior in the Capital Markets in Lebanon. DOI: https://doi.org/10.26677/TR1010.2022.1014
Akin I, Akin M.(2024).  Behavioral finance impacts on US stock market volatility: an analysis of market anomalies. Behavioural Public Policy. Published online 2024:1-25. doi:10.1017/bpp.2024.13.
Atkinson, A., S. McKay, S. Collard, and E. Kempson. 2007. Levels of financial capability in the UK. Public Money and Management 27 (1): 29–36.
Ajzen, I. 1991. The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes 50 (2): 179–211.
Ajzen, I., and M. Fishbein 2000. Attitudes and the attitude-behavior relation: Reasoned and automatic processes. European Review of Social Psychology 11(1): 1–33.
Asebedo, S.D. 2022. Theories of personal finance. In De gruyter handbook of personal finance, ed. J.E. Grable and S. Chatterjee, 67–86. Berlin, Germany: De Gruyter.
Boussaidi, R., AlSaggaf, M.I.(2024). Post-Earnings Announcement Drift, Momentum, and Contrarian Strategies in the Saudi Stock Market: Risk Explanation vs. Behavioral Explanation. J Knowl Econ 15, 13622–13653 (2024). https://doi.org/10.1007/s13132-023-01648-4
Chen, S. S. (2011), ‘Lack of consumer confidence and stock returns’, Journal of Empirical Finance, 18(2): 225–236.
De Miguel, G. M., Campdesuñer, R. P., Rodríguez, A. S., Vidal, G. G., & Vivar, R. M. (2018). Determination of qualitative and quantitative personnel requirements in hotel organizations. International Journal of Business & Management Science, 8(1), 1–19.
Dhankar, R. S. (2019), Risk-Return Relationship and Portfolio Management. New Delhi: Springer. 293–305
Fishbein, M., and I. Ajzen. 1975. Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Reading: Addison-Wesley.
Greene, D. L. (2011), ‘Uncertainty, loss aversion, and markets for energy efficiency’, Energy Economics, 33(4): 608–616.
Gormus, S. and Gunes, S. (2010), ‘Consumer confidence, stock prices and exchange rates: the case of Turkey’, Applied Econometrics and International Development, 10(2): 103–114.
Hasan, F., Al-Najjar, B.(2025). Calendar anomalies and dividend announcements effects on the stock markets returns. Rev Quant Finan Acc 64, 829–859 (2025). https://doi.org/10.1007/s11156-024-01321-0
Hu, H (2025) A Global Comparative Study of Financial Market Anomalies. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 153 (1). pp. 16-21. ISSN 2754-1169
Holden, S. T., & Tilahun, M. (2021). Endowment effects in the risky investment game. Theory and Decision. https://doi.org/10.1007/s11238-021-09821-4
Kubilay, B., & Bayrakdaroglu, A. (2016). An empirical research on investor biases in financial decision-making, financial risk tolerance and financial personality. International Journal of Financial Research, 7(2), 171–182. https://doi.org/10.5430/ijfr.v7n2p171
Kansal, P. and Singh, S. (2018), ‘Determinants of overconfidence bias in Indian stock market’, Qualitative Research in Financial Markets, 10(4): 381–394.
Kamoune, A. and Ibenrissoul, N. (2022), ‘Traditional versus behavioral finance theory’, International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics, 3(2–1): 282–294.
Luo, P., Ravina,E.,  Marco C. Sammon & Luis M. Viceira. (2025). Retail Investors’ Contrarian Behavior Around News, Attention, and the Momentum Effect. DOI 10.3386/w34086
Mahapatra, M. S., & Mishra, R. (2020). Behavioral influence and financial decision of individuals: A study on mental accounting process among Indian households. Cogent Economics & Finance, 8(1).
Modigliani, F., and R. Brumberg. 1954. Utility analysis and the consumption function: An interpretation of cross-section data. In Post Keynesian economics, ed. K.K. Kurihara. New Brunswick: Rutgers University Press.
Merkle, C. (2020), ‘Financial loss aversion illusion’, Review of Finance, 24(2): 381–413.
Noctor, M., S. Stoney, and R. Stradling. 1992. Financial literacy: A discussion of concepts and competences of financial literacy and opportunities for its introduction into young people’s learning. London: National Westminster Bank and National Foundation for Education Research.
Pei,X. (2024). Behavioral Finance: The Impact of Investor Expectation on the Financial Decision-Making. Advances in Economics, Management and Political Sciences,83,248-254.
Pertiwi, T., Yuniningsih, Y., & Anwar, M. (2019). The biased factors of investor’s behavior in stock exchange trading. Management Science Letters, 9(6), 835–842. https://doi.org/10.5267/j.msl.2019.3.005
Suresh, G. (2021). Impact of financial literacy and behavioral biases on investment decision making. FIIB Business review, 13(1), 1-15
Salman, M., Khan, B., Khan, S. Z., & Khan, R. U. (2020). The impact of heuristic availability bias on investment decision making: Moderated mediation model. Business Strategy & Development.
Spulbar, C., Birau, R. and Spulbar, L. F. (2021), ‘A critical survey on efficient market hypothesis (EMH), adaptive market hypothesis (AMH) and fractal markets hypothesis (FMH) considering their implication on stock markets behavior’, Ovidius University Annals, Economic Sciences Series, 21(2): 1161–1165.
Saleem, A., Usman, M., & Bashir, Z. (2023). Behavioral biases, financial literacy, and investment decision: A case of individual investors in Pakistancase of individual investors in Pakistan. Business Review, 18(2), 1-20. https://doi.org/10.54784/1990-6587.1535
Shahani, R. and Ahmed, S. F. (2022), ‘Psychological and social factors determining investment decisions in cryptocurrency: exploring the mediating role of cognitive biases’, Journal of Organisational Studies & Innovation, 9(4): 24–45.\
Spyrou, S. (2013), ‘Herding in financial markets: a review of the literature’, Review of Behavioral Finance, 5(2): 175–194.
Tauseef; S., (2025). Herd behaviour in an emerging market: an evidence of calendar and size effects. Journal of Asia Business Studies 26 April 2023; 17 (3): 639–655.
Tavares, F., E. Santos, and V. Tavares. 2023. Financial literacy in individuals trained in economics, management, finance, and accounting. Global Business and Organizational Excellence 42 (5): 111–120.
Tan, L., Chiang, T. C., Mason, J. R. and Nelling, E. (2008), ‘Herding behavior in Chinese stock markets: an examination of A and B shares’, Pacific-Basin Finance Journal, 16(1–2): 61–77.
Wang, D., & Zou, T. (2024). Financial literacy, cognitive bias and personal investment decisions: A new perspective in behavioral finance. Environment and Social Psychology, 9(11), 1-21. https://doi.org/10.59429/esp.v9i11.3050
Zahera, S. A., & Bansal, R. (2018). Do investors exhibit behavioral biases in investment decision making? A systematic review. Qualitative Research in Financial Markets, 10(2), 210–251. https://doi.org/10.1108/QRFM-04-2017-0028
Yeo, K.H.K., Lim, W.M. & Yii, KJ.(2024). Financial planning behaviour: a systematic literature review and new theory development. J Financ Serv Mark 29, 979–1001 (2024).

  • تاریخ دریافت 25 بهمن 1404
  • تاریخ بازنگری 25 اسفند 1404
  • تاریخ پذیرش 28 اسفند 1404