ORIGINAL_ARTICLE
ارائۀ مدلی برای بهبود عملکرد مالی سازمان، با تأکید بر نقش "ترکیب منابع انسانی" و "ثبات مدیریت"
اهمیت عملکرد مالی برای شرکتها باعث میشود که هر عامل مؤثر بر آن نیز اهمیت یابد. هدف این تحقیق بررسی تأثیر ترکیب منابع انسانی سازمان و ثبات مدیریت بر عملکرد مالی و روش آن از نوع آمیخته است. ابتدا، به روش نظریۀ برخاسته از دادهها، شاخصهای ترکیب منابع انسانی شناسایی شد. سپس، با رویکرد کمّی، به کمک نرمافزار SmartPLS معناداربودن رابطۀ ترکیب منابع انسانی و ثبات مدیریت با عملکرد مالی (ROA و ROE) بررسی شد. تأثیر غیرمستقیم ترکیب منابع انسانی بر عملکرد مالی از راه اثرگذاری بر ثبات مدیریت نیز آزمون شد. یافتههای پژوهش روی 274 شرکت ثبتشده در بورس اوراق بهادار تهران طی سالهای 1389 تا 1392 نشان داد که ترکیب منابع انسانی و ثبات مدیریت با عملکرد مالی رابطۀ مثبت و معناداری دارد، ولی بین خودشان رابطۀ معناداری وجود ندارد. در پایان، بر اساس یافتههای تحقیق، مدلی برای بهبود عملکرد مالی شرکتها با تأکید بر نقش ترکیب منابع انسانی و ثبات مدیریت ارائه شده است.
https://jfr.ut.ac.ir/article_53238_24a38f1c937ee92a18c073315db6c265.pdf
2015-09-23
199
218
10.22059/jfr.2015.53238
بورس اوراق بهادار تهران
ترکیب منابع انسانی
ثبات مدیریت
عملکرد مالیاوراق بهادار تهران"
"ترکیب منابع انسانی"
"ثبات مدیریت"
"عملکرد مالی"
طاهر
روشندل اربطانی
arbatani@ut.ac.ir
1
دانشیار گروه مدیریت دانشکدة مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
مسلم
شیروانی ناغانی
shirvanimoslem@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری آینده پژوهی، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران
LEAD_AUTHOR
Abbaspour, A. (2012). Advanced HR Management. Tehran: Samt. (in persian).
1
Batt, R. & Colvin, A.J.S. (2011). An employment systems approach to turnover: HR practices, quits, dismissals and performance. Academy of management journal, 54 (7): 695-717.
2
Cummings, T. & Worley, K. (2006). Organization development &change, translated by Bararpoor, K. Tehran: Farazandish press. (in Persian).
3
Davari, A. & Rezazade, A. (2013). Structural Equations Modeling by PLS soft ware. Tehran: jahaddaneshgahi press. (in persian).
4
Decenzo, D.A. &Robbins, S.P. (1996). HR Management. (1996:5th ed. & 1999:6th ed). Newyork: Johnwiley&Sons.
5
Dewet, J.H. & DuToit, T. (2007). Return on Equity: A popular, But flawed measure of, corporate financial per formance. Sajbm, 38 (1): 59-69.
6
Dubofsky, P. & Rajan, V. (1987). Diversification and measures of, performance: additional empircal evidence. Academy of Management Journal, 30 (3): 597-608.
7
Gaa, C. (2010). Corporate governance and the responsibility of the board of directors, for strategic financial reporting. Journal of Business Ethics, 90(8): 179-197.
8
Hausknecht, J.P. & Trevor, C.O. (2011). Collective turnover at the group, unit, and organizational levels: Evidence, issues, and implications. Journal of Management, 37 (7): 152-168.
9
Heaney, R., Naughton, T., Truong, T., Davidson, S. & Mckenzie, M. (2007). The link between performance and changes in the size and stability of a firm’s officers and directors. Journal of Multinational Financial Management, 17(1): 16-29.
10
Holman, D., Sorensen, O. & Wood, S. (2009). Work design variation and outcomes, in call centers: strategic choice and institutional explanations. Industrial and Labor Relations Review, 62 (5): 110-132.
11
Kalvandi, R. (2011). Surveying the relationship between intangible assets and financial performance, a thesis for the degree of Master in financial management, Tehran: University of Tehran. (in persian).
12
Katou, A.A. & Budhwar, P.S. (2010). Casual relationship between HRM, policies and organizational performance. European Management Journal, 28(5): 25-39.
13
Khastar, H., Vasegh, B. & Mehrabi, A. (2009). The role of HR planning in organization performance. Human Development, 23 (6): 79-106. (in persian).
14
Leavitt, H. (1965). Applying organizational change in industry. Chicago: McNally.
15
Meshki, M. & Poormohammad, M. (2014). The Comparison Liquidity and Tobin’s Q Ratio of Growth and Value stocks in Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Research, 16 (1): 129-146. (in persian).
16
Peters, L.H., Greer, C.R. & Youngblood, S.A. (1998). The Blackwell Encyclopedic dictionary of Human Resource Management. Oxford: Blackwell.
17
Peterson, J.D. (2008). The effect of personnel stability on organizational performance, submitted as a dissertation in fulfillment of the requirements of the doctoral degree in public policy analysis, Newyork: pardee RAND graduate school.
18
Rahnamay, F. & Sorooshyar, A. (2013). Comparative Assessment of Economic and Accounting Performance Measures Ability in Explaining Value of Companies Listed in Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Research, 15 (1): 29-50. (in persian).
19
Razavi, S.M., Akbari, M., Jafarzadeh, M. & Zali, M. (2013). Reviewing of mix method research. Tehran: University of Tehran Press (UTP). (in persian).
20
Robbins, S.P. & Coulter, M. (2011). Management. New jersey: Pearson.
21
Rodger, A. (1970). The seven point plan. London: National institute of industrial psychology.
22
Sargent, T. & Hannam, E. (2005). Keeping teachers happy: Job satisfaction among primary school teachers in rural northwest china. Camparative Education Review, 49(8): 173-204.
23
Shavvalpoor, S. & Ashari, E. (2013). Determining the Relationship between Credit Risk & Profitability in Iranian Banks. Journal of Financial Research, 15 (2): 229-246. (In persian).
24
Shaw, J.D., Kim, Y. & Park, T.W. (2011). Voluntary turnover and organizational performance: Theoretical extension, tests, a constructive replication. Procedia Social and Behavioral Sciences, 24 (3): 103-115.
25
Templer, C., Decenzo, D.A. & Robbins, S.P. (1999). Human Resource Management. Torento: John Wiley & Sons.
26
Terpstra, D. & Rozell, E. (1993). The relationship of staffing practices to organizational level measures of performance. Personal Psychology, 46 (2): 76-89.
27
Waterman, R., Peters, T. & Phillips, J. (1980). Structure is not organization. Business Horizons, 22 (3): 14-26.
28
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی مالیات عملکرد شرکتها و تحلیل روندهای مالیاتی با استفاده از الگوریتمهای دادهکاوی
همواره فاصلة قابلتوجهی میان مالیات ابرازی شرکتها و مالیات تشخیصی آنها وجود دارد که منجر به عدم رعایت عدالت میان مؤدیان شده است. یکی از علتهای دشواربودن رعایت عدالت، شناسایی مؤدیان بر مبنای رفتار مالیاتی و برخورد مناسب با آنهاست. هدف اصلی پژوهش حاضر طراحی سیستم پیشبینی و تحلیل رفتار مالیاتی شرکتهاست. این سیستم کمک میکند تا با بهرهگیری از متغیرهای کلیدی ارزیابی عملکرد مالیاتی، رفتار مالیاتی شرکتها شناسایی و تحلیل شود. این سیستم برای سازمان امور مالیاتی کشور بهمنظور ارزیابی ریسک مالیاتی شرکتها طراحی شده است و بر مبنای آن، ریسک مالیاتی شرکتها به سه گروه پرریسک، با ریسک مالیاتی متوسط و کمریسک تقسیمبندی شده است. همچنین، به کمک الگوریتمهای خوشهبندی و طبقهبندی، خوشههای مالیاتی مشتریان شناسایی و درخت تصمیمی با دقت 80% طراحی شد که رفتار مالیاتی هر یک از خوشهها را بررسی و تحلیل میکند و با اضافهشدن شرکتهای جدید به فهرست شرکتهای مالیاتدهنده، رفتار مالیاتی آنها را نیز پیشبینی مینماید.
https://jfr.ut.ac.ir/article_57311_e47b9a6a26850fb9407b7cd94fe95f4e.pdf
2015-09-23
219
238
10.22059/jfr.2015.57311
ارزیابی مالیاتی
خوشهبندی
پیشبینی
تحلیل روند
دادهکاوی
بابک
سهرابی
bsohrabi@ut.ac.ir
1
استاد گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکدة مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
ایمان
رئیسی وانانی
imanrv@gmail.com
2
استادیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکدة مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران
AUTHOR
وحیده
قانونی شیشوان
vhd.ghanooni@gmail.com
3
دانشجوی کارشناسیارشد رشتة مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکدة مدیریت و حسابداری، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
Abasian, E., Mahmoodi, V. and Shaker, I. (2013/ 1391). Forecast Error Analysis of State Tax Revenues in Iran. Journal of Financial Research 13(32).109-132. In Persian.
1
Abdulsalam, M. and Abd Manaf, N. (2014). Do trust and power moderate each other in relation to tax compliance? Procedia- Social and Behavioral Sciences 164: 49–54.
2
Andrade, G., Ramos, G., Madeira, D., Sachetto, R., Ferreira, R. and Rocha, L. (2013). G-DBSCAN: A GPU Accelerated Algorithm for Density-based Clustering. Procedia Computer Science. 18: 369–378.
3
Anil, K.J. and Richard, C.D. (1988). Algorithms for clustering data .Prentice- Hall.
4
Bernardino da Silva, B., Leitão Paes, N. and Ospina, R. (2015). The replacement of payroll tax by a tax on revenues: A study of sectorial impacts on the Brazilian economy. Economia. 16:46–59.
5
6.Lawson, D.J. and Falush, D. (2012). Similarity matrices and clustering algorithms for population identification using genetic data. March 1, in edited.
6
Falahpoor, S., Gol arzi, Q. and Fatore chiyan, N. (2014/ 1392). Predicting Stock Price Movement Using Support Vector Machine Based on Genetic Algorithm in Tehran Stock Exchange Market. Journal of Financial Research 15(2).269-288. In Persian.
7
Ghosh, S. and Kumar Dubey, S. (2013). Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy CMeans Algorithms. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications,4(4): 35-39.
8
Hasani, M., Shaban, M., Mokhtari Masinaee, M., and Moodi, M. (2012/ 1391). Discussion effective factor on tax capacity and prediction Khorasan Jonobi tax revenues with using ARMA model. Tax administration core research in Khorasan Jonobi state. In Persian.
9
10. http://www.mathworks.com/help/stats/classificationtree-class.html. (Seen in July 2015)
10
11. Karami, A. and Johansson, R. (2014). Choosing DBSCAN Parameters Automatically using Differential Evolution. International Journal of Computer Applications. 91(7).
11
12. Lewis, R., Mello, C. and White, A. (2012). Tracking Epileptogenesis Progressions with Layered Fuzzy K-means and K-medoids Clustering. International Conference on Computational Science, ICCS.
12
13. Mohd Isa, K., Yussof, S. and Mohdali, R. (2014). The role of tax agents in sustaining the Malaysian tax system. sciences, 31:366–371.
13
14. Nurpratami, I. and Sitanggang, I. (2015). Classification rules for hotspot occurrence using spatial entropy based Decision tree algorithm. Procedia Environmental Sciences 24:120-126.
14
15. Popa, M. (2014). Taxes, Fees and Obligations in Romania- Main Components of Companies’ Fiscal Costs. Procedia- Social and Behavioral Sciences109:150-154.
15
16. Radfar, R., Nezafati, N. and YousefiAsl, Y. (2014/ 1393), Classification of bank customer based on data mining algorithms. Journal of IT management .1: 71-90. In Persian.
16
17. Raee, R., Falahpoor, S. and Ameri matin, H. (2013/ 1391). Financial Risk Assessment Model for LNG Projects, Case Study: Iran LNG Project.Journal of Financial Research 14(2): 47-64. In Persian.
17
18. Rokach, R. and Maimon, O. (2008). Data Mining with Decision Trees: Theory and Applications (Series in Machine Perception and Artificial Intelligence. 69, (USA) World Scientific Publishing Co.
18
19. Wentian, J., Zhong Sheng, G. and En, Z. (2013). Improved K-medoids Clustering Algorithm under Semantic Web. Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013).
19
25. Wu, R.Sh., Ou, C.S., Chang Sh. and Yen, D.C. (2012). Using Data Mining Technique to Enhance Tax Evasion DetectionPerformance. Expert Systems with Applications, 39: 8769-8777.
20
Clusterevaluation http://www.uniweimar.de/medien/webis/teaching/lecturenotes/machine-learning/unit-en-cluster-analysis-evaluation.pdf. Seen at July 2015.
21
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی مقایسهای بین مدل ترکیبی سیستم ژنتیک فازی ـ عصبی خودسازمانده و مدل خطی در پیشبینی قیمت توافقی قراردادهای آتی سکۀ طلا
این مقاله به بررسی پیشبینی قیمت قرارداد آتی سکة طلا در بورس کالای ایران پرداخته است. این تحقیق مدلی ترکیبی بر اساس سیستم ژنتیک فازی (GFS) و شبکة عصبی مصنوعی (ANN) برای پیشبینی قرارداد آتی سکة طلا ارائه داده است. در این روش، ابتدا با استفاده از روش رگرسیون گامبهگام متغیرهایی مشخص میشود که بیشترین تأاثیر را بر قیمت قرارداد آتی سکة طلا دارند. در گام بعدی دادههای خام با استفاده از شبکة عصبی خودسازمانده به k دسته تقسیم میشود. در نهایت، این دستهها به سیستم ژنتیک فازی وارد و پیشبینی انجام میشود. درآخر، نتیجة پیش بینی حاصل از مدل ترکیبی ارائهشده، با نتیجة حاصل از پیشبینی روش خطی آریما با استفاده از معیار سنجش خطا MAPE با هم مقایسه شد. نتایج نشان داد که مدل ترکیبی ارائهشده، پیشبینی بسیار مناسبتری از روش آریما دارد و خطای پیشبینی آن بسیار کمتر بوده است.
https://jfr.ut.ac.ir/article_57312_6f5dbdc5fc8871d5cea79431408ffdd5.pdf
2015-09-23
239
258
10.22059/jfr.2015.57312
سیستم ژنتیک فازی
شبکة عصبی مصنوعی خودسازمانده
قرار داد آتی سکة طلا
مدل آریما
شهاب الدین
شمس
shahabeddinshams@gmail.com
1
استادیار دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران
AUTHOR
مرضیه
ناجی زواره
shahabeddinshams@gmail.com
2
کارشناسارشد مدیریت بازرگانی، دانشگاه مازندران، بابلسر. ایران
LEAD_AUTHOR
Ali Ahmadi, S. & Ahmadlu, M. (2011). Forecast the Gold Coin Future Contracts prices by ARIMA models in Iran Mercantile Exchange (IME). Journal of Financial Knowledge of Securities Analysis, (9): 61-74. (in Persian).
1
Anderberg, M. (1973). Cluster analysis for applications. Academic Press. New York.
2
Azar, A. & Rajabzadeh, M. (2003). Evaluating of combining forecasting methods in economic models. Jornal of Economic Research, (63): 87-114. (in Persian)
3
Casillas, J., Cordon, O., Herrera, F. & Villar, P. (2004). A hybrid learning process for the knowledge base of a fuzzy rule-based system. Proceedings of the 2004 International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, Perugia, Italy, 2189–2196.
4
Delavare, M. & Rahmati, Z. (2010). The analysis of volatility of gold coin price fluctuations in iran using arch models. Jounal of Knowledge & Development, 17(30): 52-68. (in persian)
5
Hadavanndi, E., Shavandi, H., & Ghanbari, A. (2010). Integration of genetic fuzzy systems and artificial neural networks for stock price forecasti- ng. Journal of Knowledge-base Systems, (23): 800-808.
6
Hanafizadeh, P. & Jafari, A. (2010). Using hybrid artificial neural networks of back propagation and kohonen self organizing map (SOM) to predict stock prices. Jornal of Industrial Managemen Studies, 8(19):165-187. (in Persian)
7
Iran mercantile exchange.The prospectus of a future contract to accept :Bahar Azadi Gold Coin of imam khomeini Futures Contracts. Form 1- FCL-1-2008.3. (in persian)
8
Khashei. M. & Bijari, M. (2010). Gold price forecasting using hybrid artificial neural networks with fuzzy regression model. Journal of Industrial Engineering. 44(1): 39- 47. (in persian)
9
Kohonen, T. (2000). Self – organizing maps, Springer Series in Information Sciences. 108-109.
10
Mangiameli, P., Chen, K.S. & West, D. (1996). A comparison of SOM neural network and hierarchical clustering methods. European Journal of Operational Research. 93: 402-417.
11
Monadjemi, A., Abzari, M. & Rayati Shavazi, A. (2009). Modeling of Stock Price Forecasting in Stock Exchange Market, using Fuzzy Neural Networks and Genetic Algorithms. Quarterly Journal of Quantitative Economics.6(3): 1-26. (in Persian)
12
Monfared, J.H., Alinejad, M.A., & Metghalchi, S. (2012). A comparative study of neural network models with box Jenkins methodologies in prediction of tehran price index (tepix). Quarterly of Journal Financial Engineering and Securities Management (portfolio management), 3(11): 1-16. (in Persian)
13
Nikueghbal, A., Alikhani, N. & Naderi, A. (2014). Comparison of various static and dynamic artificial neural networks models in predicting stock prices. Quarterly Journal of Financial Knowledge of Security Analysis (financial studies). 7(22): 77-91. (in Persian)
14
Pukthuanthong, K. & Roll, R. (2011). Gold and the Dollar (and the Euro, Pound, and YEN.Journal of Banking & Finance.(35): 2070-2083.
15
Raei, R. & Saeedi, A. (2006). Fundamentals of financial engineering and risk management, The organization for researching and composing university textbooks in the humanities (SAMT). 20-25. (in Persian)
16
Rakotomalala, R. (2005). TANAGRA. A free software for research and academic purposes, EGC’2005, RNTI-E-3 2 , 697–702.
17
Sarfaraz, L. & Afsar, A. (2005). A study of factors affecting gold price based on a neuro-fuzzy model of forecast. Quarterly journal of the Economic Research, (16):149-165.(in persian)
18
Shafiee, S. & Topal, E. (2010). An overview of global gold market and gold price forecasting. Journal of Resources Policy, (35): 178-189.
19
Shaikh, A. & Zahid, I. (2004). Using neural networks for forecasting volatility of S&P 500 Index futures prices. Journal of Business Research (57): 1116 – 1125.
20
Sjaastad, L.A. (2008). The price of gold and the exchange rates: Once again. Resource Policy (33):118 -124.
21
Tully, E. & Lucey, B. (2007). A power GARCH examination of the global market. Journal of Research in Intrenational Business and Finance, (21): 316-325.
22
Valente, D.O. & Pedrycz, W. (2007). Advances in fuzzy clustering and its applications, John Wiley & Sons.
23
Zanjirdar, M., Motamed, A. & Sajjadi, M. (2010). Evaluating the sufficiency of variables systematic risk, book-to-market ratio of equity, company size, price-to-earnings ratio, earning-to-price ratio, market rate of return, non-risk return, and risk premium to determine the actual return of stock in Iran stock exchange. Journal of Industrial Management, 5(11): 137-151. (in Persian)
24
Zarranezhad, M., Feghh majidi, A. & Rezaei, R. (2009). Forecasting exchange rate with artificial neural network (ANN) and autoregressive integrated moving average process (ARIMA). Quarterly Journal of Quantitative Economics, 5(4): 107-130. (in Persian).
25
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی صندوقهای سرمایه گذاری مشترک برگزیدۀ موجود در بازار سرمایۀ ایران با روشی ترکیبی از TOPSIS ، VIKOR و تکنیک مشابهت
مقالة حاضر همزمان دو هدف را دنبال میکند. از یکسو با بهرهگیری از روشهای تصمیمگیری چندمعیارة TOPSIS،VIKOR و تکنیک مشابهت تلاش دارد توانایی روشهای یادشده در رتبهبندی صندوقهای منتخب از میان صندوقهای مشترک در بازار سرمایة ایران را بیازماید و از سوی دیگر در ارزیابی صندوقها، سه دسته شاخصهای عمومی ارزیابی عملکرد صندوقها (عمر، ارزش خالص هر واحد سرمایهگذاری، خالص ارزش داراییها، درصد داراییهای نقدی و درصد بازدهی)، شاخصهای ارزیابی عملکرد تعدیلشده با ریسک (شارپ، ترینر و جنسن) و شاخصهای ارزیابی عملکرد تعدیلشده با ریسک با لحاظ نیمواریانس (شارپ و ترینر تعدیلشده و جنسن تعدیلشده با نیم بتا) را به صورت مجزا و نیز با هم را بررسی میکند تا توان این سه رویکرد در ارزیابی صندوقها با شاخصهای مختلف مقایسه شود. در انتها، نتایج این مقایسه با سه رویکرد بیان شده و تصمیمهای سرمایهگذاران حرفهای و غیرحرفهای ارزیابی شده است.
https://jfr.ut.ac.ir/article_53254_3f7ad753bdc77eeec316b49a6987d49e.pdf
2015-09-23
259
282
10.22059/jfr.2015.53254
بورس اوراق بهادار تهران
تصمیمگیری چندمعیاره
رتبهبندی صندوق
صندوق سرمایهگذاری مشترک
محمدرضا
صادقی مقدم
rezasadeghi@ut.ac.ir
1
استادیار ، مدیریت صنعتی، دانشکدة مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
رضا
علی بخشی
r.alibakhshi@ut.ac.ir
2
کارشناسارشد MBA، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
الهام
خلیلی
e.khalili65@gmail.com
3
دکتری مدیریت مالی، دانشکدة مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
AUTHOR
Abzari M., S. S. (2008, Autumn & Winter). An Assessment of Effective Factors on Investment in Stock Exchange (case study: Isfahan Regional Stock Exchange). Biquarterly Journal of Economic Essays, pp. 137-162.
1
Adel Azar, A. R. (2012). Applied Decision Making MADM Approach. Tehran: Negah Danesh.
2
Ali Saeedi, S.A. (2008). A Comparative Study between Downside Risk Measures and Conventional Risk Measures in Forecasting Excess Return(Tehran Stock Exchange). Quarterly Journal of Securities Exchange, 7-33.
3
Antonella Basso, S. F. (2000). A data envelopment analysis approach to measure the mutual fund performance. European Journal of Operational Research, 477-492.
4
B.P.S Murthi, Y. K. (1997). Efficiency of mutual funds and portfolio performance measurement : A non-parametric approach. Earopean Journal of Operational Reasearch, 408-418.
5
Bodie, K. M. (2013). Investments. McGraw-Hill/Irwin.
6
Carhart, M. M. (2012). On Persistence in Mutual Fund Performance. The Journal of Finance, 57-82.
7
Ching-Hui Chang, J.-J. L.-C. (2010). Domestic open-end equity mutual fund performance evaluation using extended. Expert Systems with Applications, 4642-4649.
8
Ching-Lai Hwang, K. Y. (1981). Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. Springer.
9
Deng, H. (2007). A Similarity-Based Approach to Ranking Multicriteria. Advanced Intelligent Computing Theories and Applications. With Aspects of Artificial Intelligence, 253-262.
10
Financial Information Processing of Iran. (2014, July). بازیابی از Financial Information Processing of Iran: www.fipiran.com
11
Hassan Ghalibafasl, M. K. (2013). Overconfidence of Investment Managers and the Performance Assessment Indexes of Mutual Funds. Journal of Financial Management Strategy.
12
Hubner, G. (2003). The Generalized Treynor Ratio: A Note. University of Liege, Management Working Paper.
13
Kurdbacheh, H. (fall 2012). Assessment of Risk-Adjusted Performance of Mutual Funds in Iran. Quaterly Journal of Economic Research and Policies, 51-82.
14
LEHMANN, B. N. (1987). Mutual Fund Performance Evaluation: A Comparison of Benchmarks and Benchmark Comparisons. The Journal of Finance, 233-265.
15
Markowitz, H. (1952). PORTFOLIO SELECTION*. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.
16
Nikoomaram, R. Z. (2009). The explanation of risk and expected rate of return by using of Conditional Downside Capital Assets Pricing Model. Financial Knowledge of Securities Analysis, 47-73.
17
Rouwenhorst, K. G. (2004). The Origins of Mutual Funds. Yale International Center for Finance, 2-3.
18
Saeidi A., M. I. (2010). Iranian Equity Funds Performance Appraisal. Quarterly Journal of Securities Exchange, 5-24.
19
shahriar Azizi, a. s. (2013). Mutual Fund Selection Determinants: A Mixed Method Approach. Asset Management&Financing, 35-50.
20
Sharpe, W. F. (1966). Mutual Fund Performance. The Journal of Business, 119-138.
21
Talat Afza, A. R. (2009). Performance Evaluation of Pakistan Mutual Funds. Pakistan Economic and Social Review, 199-214.
22
U.S. Securities and Exchange Commission. (2014, July). U.S. Securities and Exchange Commission: http://www.sec.gov/answers/mutfund.htm
23
Wen-Shiung Lee, G.-H. T.-L.-T.-M. (2009). Combined MCDM techniques for exploring stock selection based on Gordon model. Expert Systems with Applications, 6421-6430.
24
ZHAO Xiu-juan, W. S.-y. (2007). Empirical Study on Chinese Mutual Funds’ Performance. Systems Engineering - Theory & Practice, 1-11.
25
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر شاخصهای هزینۀ نظارت بازار بر قوانین حد نوسان قیمت
در مقالة حاضر اهتمام بر این بوده رابطة بین شاخصهای هزینة نظارت بازار شامل شاخص افشای تجاری، شاخص ادراک فساد، حاکمیت قانون، کیفیت مقررات، همچنین شاخص آمادگی فناوری با اعمال قوانین حد نوسان قیمت و تأثیر آنها بر گسترة نوسان قیمت، در 37 کشور عضو فدراسیون جهانی بورس طی دورة زمانی 2005- 2010 بررسی شد که دادههای کاملی را در بازة زمانی مورد نظر دارا بوده است. جهت تخمین و آزمون مدل از رگرسیون پانل لوجیت، حداقل مربعات پانل و نرمافزارهای Stata11، Excel، Eviews7 استفاده شد. نتایج پژوهش نشان داد بین شاخص افشای تجاری، سطح فساد، شاخص آمادگی فناوری و استفاده از قوانین حد نوسان قیمت رابطة منفی وجود دارد؛ یعنی، با کاهش شدت این شاخصها در کشورهای مورد بررسی احتمال استفاده از قوانین حد نوسان افزایش یافته است. همچنین، هر پنج شاخص هزینة نظارت بازار در گسترة نوسان قیمت تأثیرگذار است.
https://jfr.ut.ac.ir/article_57313_3b7b2b94a2251d35c065ce0ad8ffc706.pdf
2015-09-23
283
300
10.22059/jfr.2015.57313
اعمال قوانین حد نوسان قیمت
شاخصهای هزینة نظارت بازار
گسترة نوسان قیمت
ابراهیم
عباسی
abbasiebrahim2000@yahoo.com
1
دانشیار، گروه مدیریت دانشکدة علوم اجتماعی و اقتصاد، دانشگاه الزهرا (س)، تهران، ایران
AUTHOR
محمدرضا
رستمی
rostami1973@yahoo.com
2
استادیار، گروه مدیریت دانشکدة علوم اجتماعی و اقتصاد، دانشگاه الزهرا (س)، تهران، ایران
AUTHOR
زیبا
شاهمرادی
ziba.shahmoradi@yahoo.com
3
کارشناسارشد، مدیریت مالی دانشکدة علوم اجتماعی و اقتصاد، دانشگاه الزهرا (س)، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
Bidgoli, Gh., Ghalibaf Asl, H.; Alishvandy, A. (2009). Review effects change price limit on fluctuation of the market, Market returns, Number of transactions, Size of transaction and speed roll stock in Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Research, 11 (27). (in persian)
1
Chen, Y. )1993). Price limits and stock market volatility in Taiwan. Pacific-BasinFinance Journal, (1): 139–153.
2
Deb, S.S., Kalev, P.S. & Marisetty, V.B. (2010). Are price limits really bad for equality markets? Journal of Banking & Finance, 34 (10): 2462-2471.
3
Gujrati, D. (1999). Principles of Econometrics. Volume II, translated by Hamid Abrishami, Tehran, Tehran UniversityPress. (in persian)
4
Kaufmann, D., Kraay, A. & Mastruzzi, M. (2005).Governance Matters IV: Governance Indicators for 1996–2004. World Bank Policy Research Working, Paper Series 3630.
5
Kim, K.A. & Park, J. (2008). Why do price limits Exist in stock markets? A mainpulation-Based Explanation. European Financial Management, 16(2): 296-318.
6
Kim, Y.H., Yagüe, J. & Yang, J.J. (2008).Relative performance of trading halts and price limits: Evidence from the Spanish Stock Exchange. International Review of Economics & Finance, 17 (2): 197-215.
7
Lehman, B.N. (1989). Commentary volatility, Price resolution, and the effectiveness of price limits. Journal of financial services research (3): 205-209.
8
Stamatiou, T. (2007). Price Limits, Volatility, Liquidity and Abnormal Returns: An Event Study from the Athens Stock Exchange. Journal of Financial Services Research, (7): 156-180.
9
Taheri, Z. (2011). Quality indicators of financial markets and its effect on price limit. Master Thesis Financial Management, Tehran: Faculty of Social Sciences and Economics, Alzahra University. (in persian)
10
Treisman, D. (2000). The cause of corruption: A Cross-national study. Journal of public Economics, 3(76): 399-457.
11
ORIGINAL_ARTICLE
ارائۀ الگویی مناسب به منظور تعیین شرکتهای جذاب برای سرمایهگذاری (مطالعۀ موردی: شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران و فعال در صنایع شیمیایی)
این پژوهش با هدف ارائة الگویی برای ارزیابی و مقایسة شرکتها جهت راهنمایی سرمایهگذاران در انتخاب شرکت مناسب برای سرمایهگذاری با استفاده از تکنیک دلفی فازی انجام پذیرفت. پس از استخراج مدل، به منظور وزندهی شاخصهای انتخابشده از فرایند تحلیل سلسلهمراتبی فازی بهره گرفته شد. همچنین، اهمیت هر کدام از شاخصهای مدل پژوهش تعیین شد. در ادامه شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران و فعال در صنایع شیمیایی با استفاده از مدل پیشنهادی و با استفاده از دو تکنیک ویکور و تاپسیس، در سه سال مالی به صورت مجزا ارزیابی و رتبهبندی شد. سپس، با هدف آزمون مدل پژوهش، سه سبد سرمایهگذاری متشکل از سهام چهار شرکت نخست در فهرست رتبهبندی نهایی هر کدام از سالهای مورد بررسی تشکیل و با استفاده از شاخص سورتینو عملکرد هر کدام از این سبدها در بازة زمانی دو ماهه ارزیابی و با عملکرد صنعت شیمیایی در همان بازة دو ماهه مقایسه شد. نتایج حاکی از آن است که مدل پژوهش از دقت مناسبی برای راهنمایی سرمایهگذاران برخوردار است.
https://jfr.ut.ac.ir/article_57314_c94465b5cea0671a224cb81f30dce57d.pdf
2015-09-23
301
324
10.22059/jfr.2015.57314
بورس اوراق بهادار
تحلیل وضعیت شرکت
سرمایهگذاری
نظریة فرامدرن پرتفوی
عباس
عباسی
aabbasi@shirazu.ac.ir
1
دانشیار بخش مدیریت دانشکدة اقتصاد، مدیریت و علوم اجتماعی دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
LEAD_AUTHOR
علی
محمدی
amohamadi11@gmail.com
2
دانشیار بخش مدیریت دانشکدة اقتصاد، مدیریت و علوم اجتماعی دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
AUTHOR
ایمان
استعجاب
iman.estejab@gmail.com
3
کارشناسارشد مدیریت صنعتی دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
AUTHOR
Aghaei, M.A. & Mokhtareyan, O. (2004). Investigating the effective factors on investors’ decision-making in Tehran Stock Exchange. Journal of the Accounting and Auditing Review, 3(36): 3-25. (in Persian)
1
Abzari, M., Samadi, S., Izadi Nia, N. & Dehghan Pour Vahid, M. (2008). Evaluation of Base Metals Companies in Tehran Stock Exchange (TSE) Using EVA Model and its relation with Profit accounting criteria. Journal of Financial Research, 10(26): 3-20. (in Persian)
2
Ahmadpour, A., Akbarpour Shirazi, M. & Razavi Amiri, Z. (2009). The use of multiple attribute decision making in selecting stock (Tehran Stock Exchange). Quarterly Journal of Securities Exchange, 2(5): 5-38. (in Persian)
3
Anvari Rostami, A.A., Hoseynian, Sh. & Rezaei Asl, M. (2012). Financial Ranking of Firms Listed in Tehran Stock Exchange Corporations Using MADM and Mixed Methods. Journal of Financial Research, 14(1): 31-54. (in Persian)
4
Azar, A. & Faraji, H. (2002). Fuzzy Management Science. Tehran: Ejtema Publications. (in Persian)
5
Centeral Bank of the Islamic Republic of Iran (2013). Retrieved November 14, 2013 on the World Wide Web: http://cbi.ir/page/8029.aspx (in Persian)
6
Cheng, J. H., Lee, C. M. and Tang, C. H. (2009). An application of fuzzy Delphi and fuzzy AHP on evaluating wafer supplier in semiconductor industry. WSEAS Transactions on Information Science and Applications, Vol. 6(5), pp. 756-767.
7
Dalkey, N. & Helmer, O. (1963). An experimental application of the Delphi method to the use of experts. Management science, 9(3), pp. 458-467.
8
Davari, M.R., Abzari, M. & Mahdavi, M. (2011). Investigating the Factors Affecting the Fundamental Analysis of stocks on Isfahan Regional Exchanges. Economic Journal, 11(3,4): 7-30. (in Persian)
9
Eslami Bidgoli, G.R. & Talangi, A. (1999). Goal programming model of optimal portfolio selection. Journal of Financial Research, 4(2): 50-71. (in Persian)
10
Fazlzade, A.R., Ranjpour, R. & Touhidi, R. (2012). The investigation of the ability of Single-Index Sharp and DEA models for choosing efficient portfolio in Tehran Stock Exchange. Quarterly Journal of Securities Exchange, 5(18): 39-59. (in Persian)
11
Foster, G. (1986). Financial Statement Analysis. New Jersey: Prentice-Hall International.
12
Ghazi Nouri, S. & Tabatabaeyan, H. (2002). Sensitivity analysis of multi-criteria decision problems than the kind of techniques used in a case study. Journal of Knowledge Management, (56): 129-141. (in Persian)
13
Hejabi, R. (2007). Investigate the methodologies of stock analysis and evaluation by focusing on the P/E Ratio. Bank va Eghtesad, (88): 65-68. (in Persian)
14
Heydari, H. & Mollabahrami, A. (2010). Portfolio Optimization Using Multivariate GARCH Models: Evidence from Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Research, 12(30): 35-56. (in Persian)
15
Liu, P. and Wang, M. (2011). “An extended VIKOR method for multiple attribute group decision making based on generalized interval-valued trapezoidal fuzzy numbers”. Scientific Research and Essays, Vol. 6(4). pp. 766-776. doi: 10.5897
16
Mirgafori, H., Rajabipour Maibodi, A. & Farid, A. (2009). Application of Fuzzy AHP in prioritizing factors affecting the choice of stock exchange. Journal of Development and Capital, 3(1): 111-130. (in Persian)
17
Moradzade Fard, M., Mosazade, A. & Moshashaei, M. (2011). Provide a New Model in the Ranking and Corporate Financial Assessment (Basic Metals Industry Case Study in Tehran Stock Exchange). Journal of the Accounting and Auditing Review, 18(66): 41-52. (in Persian)
18
Nazemi, S.A., Kazemi, M. & Khosravi, A.H. (2010). Prioritizing the Success’s Key factors in TQM to Reducing the Operating Pressure by Fuzzy AHP. Strategic Management Thought, (2), 183-210. (in Persian)
19
Opricovic, S. & Tzeng, G.H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2): 445-455.
20
Pakdin Amiri, M., Pakdin Amiri, M. & Pakdin Amiri, A.R. (2008). Prioritize Effective Financial Factors on Price Stock in Tehran Stock Exchange with Using TOPSIS Method. Journal of Financial Research, 10(26): 61-76. (in Persian)
21
Poornima, S. and Sudhamathi, R. K. (2013). Performance Analysis of Growth Oriented Equity Diversified Mutual Fund Schemes Using Sortino Ratio. Asia Pacific Journal of Research (APJR), Vol. 1(8). pp. 27-35.
22
Quah, T. S. (2007). DJIA stock selection assisted by neural network. Expert Systems with Applications, Vol. 35(1), pp. 50-58.
23
Rahnamaye Roudposhti, F. & Soroushyar, A. (2013). Comparative Assessment of Economic and Accounting Performance Measures Ability in Explaining Value of Companies Listed in Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Research, 15(1): 29-50. (in Persian)
24
Rayens, M.K. & Hahn, E.J. (2000). Building consensus using the policy Delphi method. Policy, politics, & nursing practice, 1(4): 308-315.
25
Roshangarzade, A. & Ramazan Ahmadi, M. (2011). Investigating of Investment Funds Performance Based on Post Modern Portfolio Theory-Based Measures and the Relationship between their Rankings with the Criteria of Modern Portfolio. Financial Accounting Research, (1): 143-160. (in Persian)
26
Shaneyan, A., Saadinejad, S. & Dadashzade, M. (2004). Application of Multi Criteria Decision Models (MCDM) in the selection of an appropriate strategy for IT projects. Modirsaz, (15): 102-116. (in Persian)
27
Striteska, M. (2012). Key Features of Strategic Performance Management Systems in Manufacturing Companies. Procedia - Social and Behavioral Sciences, (58): 1103-1110.
28
Sun, C.C. (2010). A performance evaluation model by integrating fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods. Expert Systems with Applications, (37): 7745-7754.
29
Taherkhani, M. (2007). Application of TOPSIS Technique in Prioritizing the Position of Establishment of Agricultural Alterant Industry in Rural Areas. Economic Research, (3), 59-73. (in Persian)
30
Vyas, K.A. & Raval, V.H. (2013). Agreement in Stock Selection by Following Fundamental and Technical Analysis on Nifty Stocks. August 30, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2318660 orhttp://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2318660
31
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد رویکرد بهینهسازی استوار در تشکیل پرتفوی سهام مبتنی بر شاخص با درنظر گرفتن عدم قطعیت پارامترها
فرایند تشکیل پرتفویی از سهمهای تشکیلدهندة شاخص به گونهای که عملکرد آن شاخص را بازسازی کند، ردیابی شاخص نامیده میشود. پرتفوی ردیاب شاخص به طور نسبی از تنوع خوبی برخوردار است و حجم معاملات و هزینة معاملاتی پایینی دارد. این پژوهش مدل برنامهریزی صفر و یک را به منظور تحلیل مسئلة ردیابی شاخص بررسی میکند. در این مدل تعداد داراییهای مورد نظر برای تشکیل پرتفوی را مدیر سرمایهگذاری تعریف میکند. به منظور درنظرگرفتن عدم قطعیت ضریب همبستگی بین داراییها به عنوان ورودی مدل، که دربرگیرندة خطای پیشبینی است، از رویکرد بهینهسازی استوار استفاده میشود. نتایج آزمون خارج از نمونه بر اساس شاخص پنجاه شرکت فعالتر بورس اوراق بهادار تهران در سال 1392 نشان میدهد که درنظرگرفتن این عدم قطعیت با استفاده از رویکرد بهینهسازی استوار عملکرد مدل را بر مبنای معیارهای نسبت اطلاعاتی و خطای ردیابی بهبود میبخشد.
https://jfr.ut.ac.ir/article_52081_072718015d4c7c7e99a6796c1b3f9627.pdf
2015-09-23
325
340
10.22059/jfr.2015.52081
بهینهسازی استوار
خطای ردیابی
ردیابی شاخص
نسبت اطلاعاتی
سعید
فلاح پور
sfallahpour@gmail.com
1
استادیار، گروه مالی و بیمه، دانشکدة مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
فرید
تندنویس
farid_ftnk@yahoo.com
2
دانشجوی کارشناسیارشد مهندسی مالی، دانشکدة مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
Beasley, J.E., Meade, N. & Chang, T.J. (2004). An evolutionary heuristic for the index tracking problem. European Journal of Operational Research, 148 (3): 621-643.
1
Ben-Tal, A., El Ghaoui L. & Nemirovski, A. (2009). Robust optimization, Princeton University Press.
2
Bertsimas, D. & Sim M. (2003). Robust discrete optimization and network flows. Mathematical programming, 98(3-1): 49-71.
3
Bertsimas, D. & Thiele, A. (2006). Robust and data-driven optimization: Modern decision-making under uncertainty. INFORMS Tutorials in Operations Research: Models, Methods, and Applications for Innovative Decision Making.
4
Charnes, A. & Cooper, W.W. (1959). Chance-constrained programming. Management science, 6(1): 73-79.
5
Chen, C. & Roy, H. (2010). Robust portfolio selection for index tracking. Coputers and Operatione research, 39: 829- 837.
6
Cornuejols, G. & Tutuncu, R. (2007). Optimization methods in finance, Cambridge University Press.
7
Dantzig, G.B. (1955). Linear programming under uncertainty. Management science, 1(4-3): 197-206.
8
Elton, E.J., Gruber, M.J. & Spitzer, J. (2006). Improved estimates of correlation coefficients andtheir impact on optimum portfolios. European Financial Management, 12(3): 303-318.
9
Erdogan, E., Goldfarb, D. & Iyengar, G. (2004). Robust portfolio management.
10
Fallahpour, S. & Tondnevis, F. (2014). Robust model for optimal portfolio selection, Journal of Investment Knowledg, 10, 67-84.
11
Gaivoronski, A.A., Krylov, S. and van der Wijst, N. (2005). Optimal portfolio selection and dynamic benchmark tracking. European Journal of operational research, 163(1): 115-131.
12
Gilli, M. & Këllezi, E. (2002). The threshold accepting heuristic for index tracking. Financial Engineering, E-Commerce and Supply Chain, Springer: 1-18.
13
Jansen, R. & van Dijk, R. (2002). Optimal benchmark tracking with small portfolios. The journal of portfolio management, 28(2): 39-33.
14
Meade, N. & Salkin, G.R. (1990). Developing and maintaining an equity index fund. Journal of the Operational Research Society, 599-607.
15
Roll, R. (1992). A mean/variance analysis of tracking error. Journal of Portfolio Management, 18(4): 13-22.
16
Rudd, A. (1980). Optimal selection of passive portfolios. Financial Management, 57-66.
17
Rudolf, M., Wolter, H.J. & Zimmermann, H. (1999). A linear model for tracking error minimization. Journal of Banking & Finance, 23(1): 85-103.
18
Seyfi, A., Hanafizadeh, P. & Navayi, H. (2004). Single period Robust model for portfolio selection. Journal of Financial Researches, 17: 71-95. (in persian)
19
ORIGINAL_ARTICLE
الگوی مدیریت چالشهای سیستم بانکی جمهوری اسلامی ایران در شرایط تحریم
برقراری تحریمهای گسترده و بیسابقة بینالمللی علیه جمهوری اسلامی ایران، بخشهای مختلف از جمله نظام بانکی کشور به منزلة بازوی اقتصادی دولت را با چالشهای جدی مواجه کرده است. پاسخ نظام بانکی در برابر این چالشها باید فعال، مدبرانه و با درنظرگرفتن اولویتها باشد. در نتیجه، شناسایی چالشهای مذکور، تعیین اولویت و سطح اهمیت چالشهای شناساییشده و داشتن الگویی برای مدیریت آنها ضروری به نظر میرسد. در این پژوهش در گام اول با استفاده از روش دلفی، چهل مورد چالش حاصل از تحریمهای بینالمللی و متوجه نظام بانکی جمهوری اسلامی شناسایی شده و با استفاده از آزمون فریدمن سطح اهمیت آنها نسبت به یکدیگر بررسی و اولویتبندی شده است. در گام بعد، با استفاده از نظر خبرگان و انجام مصاحبه و تحلیل محتوای آن، راهکارهای بیانشده برای مدیریت چالشهای شناساییشده در قالب الگویی مفهومی آمده است. در نهایت، الگوی پیشنهادی با روش دلفی اعتبارسنجی شده و الگوی نهایی بر مبنای نظر خبرگان ارائه شده است.
https://jfr.ut.ac.ir/article_57315_4c8d0b37292d669580bfb90454e1aa85.pdf
2015-09-23
341
356
10.22059/jfr.2015.57315
تحریم اقتصادی
چالشهای نظام بانکی
محیط متلاطم بینالمللی
حسین
قضاوی خوراسگانی
ghazavi1@yahoo.com
1
استادیار، گروه مدیریت، مرکز آموزش عالی رجا، تهران، ایران
AUTHOR
محمدحسن
محمدی
mh_mohamady@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری مدیریت قراردادهای بینالمللی نفت و گاز، دانشکدة حقوق، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
.1 Askari, H., Forrer, J., Teegen, H., & Yang, J. (2001). US economic sanctions: Lessons from the Iranian experience. Business Economics, 36(3), 7-19.
1
.2 Azar, A., Momeny, M. (2008). Statistics and Its Application in Management, Volume 2, Statistical Analysis. Tehran: Publication Org., Ministry of Culture and Islamic Guidance. (in persian)
2
.3 Azari, M., Haghpanah, M., Daryaie, M. (2008). Economic sanctions, effects and outcomes, policies and strategies. Tehran: Tadbir institute of economic researches. (in persian)
3
.4 Behroozifar, M. (2004). The effects of US unilateral sanctions on US trade economy and global energy markets, Iranian Journal of Trade Studies, 23: 195-239. (in persian)
4
.5 Carter, B.E. (2008). International economic sanctions. Cambridge Books.
5
.6 Danaiefar, H., Alvani, M., Azar, A. (2009). Qualitative research methodology in management, comprehensive approach, Tehran: Saffar Publication. (in persian)
6
.7 Hufbauer, G.C., Elliott, K.A., Cyrus, T. & Winston, E. (2000). US Economic Sanctions: Their Impact on Trade, Jobs, and Wages. Institute for International Economics, 3.
7
.8 Hufbauer, G.C., Schott, J.J. & Elliott, K.A. (2001). Economic sanctions reconsidered: History and current policy, Institute for International Economics.
8
.9 Katzman, K. (2012). Iran sanctions. DIANE Publishing.
9
.10 Official Journal of the European Union, 27.7.2010, L 195/ 39-73, 27.10.2010, L 281/1-77, 24.1.2012, L 19/1-50
10
.11 Quivy, R., Campenhoudt, L., (2006). Manuel de recherche en sciences socials, Translated By Nikgohar, a., Tehran: Tootia Publication. (in persian)
11
.12 U.S. Department of the Treasury, Office of Foreign Assets Control. Sanctions Programs and Information. Retrieved from http://www.treas.gov/ofac
12
.13 Yavari, K., Mohseni, R. (2010). The effects of trade and financial sanctions on the Iranian economy: historical analysis, Journal of Parliament & Research, 16 (61): 9-53. (in persian)
13
ORIGINAL_ARTICLE
سطح افشا و عوامل تعیینکنندةآن در بانکها با تأکید بر سازوکارهای راهبری شرکتی و محوریت اسلامی
هدف این پژوهش ارزیابی سطح افشای اطلاعات موجود در بانکهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران است. همچنین، این مطالعه به بررسی برخی عوامل مؤثر بر سطح افشای بانکها با تأکید بر سازوکارهای راهبری شرکتی پرداخته است. با توجه به اینکه در اقتصاد یک کشور، بخش بانکداری در موفقیت آن و ایجاد اقتصاد برتر نقش مهمی بازی میکند و راهبری شرکتی بانکها در این زمینه بسیار تأثیرگذار است، این پژوهش بانکها را در مرکز توجه خود قرار داده است. با استفاده از رویکرد تحلیل میانگین افشا، از چکلیست افشا جهت اندازهگیری سطح افشای اطلاعات بانکها استفاده شده است. متغیرهای راهبری شرکتی آزمونشده در این مطالعه شامل اندازة هیئت مدیره، غیرموظفبودن هیئت مدیره و درصد سهامداران نهادی است. از اطلاعات بیست بانک در سالهای 1390-1392 استفاده شده است. نتایج آزمو لیمر (چاو) نشان داد که الگوی مناسب برای برآورد مدل مورد بررسی در طبقة Poolقرار دارد. نتایج پژوهش نشان میدهد که سطح افشای بهتر در بخش بانکداری از طریق داشتن درصد سهامداران نهادی بیشتر کسب میشود. همچنین، بین غیرموظف بودن هیئت مدیره و سطح افشای بانکها رابطة معناداری وجود داشت. این در حالی است که بین اندازة هیئت مدیره با سطح افشا رابطة معناداری وجود ندارد.
https://jfr.ut.ac.ir/article_57316_86e5d0a154963bcc5cfa09df9ed289b8.pdf
2015-09-23
357
376
10.22059/jfr.2015.57316
افشای اسلامی
بانکداری اسلامی
راهبری شرکتی
سازوکارهای راهبری شرکتی
سطح افشا
غلامرضا
کرمی
ghkarami@ut.ac.ir
1
دانشیار گروه تحصیلی حسابداری، دانشکدة مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
فریده
صدیقی خویدک
faride_sedighi@yahoo.com
2
دانشجوی کارشناسیارشد حسابداری، دانشکدة مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
1. Abdul Rahman, R. &Saimi, N.S. (2013). Determinants of Ethical Identity Disclosure Among Malaysian and Bahrain Islamic Banks. Accounting Research Institute.
1
BaharMoghadam, M., Sadeghi, Z. & Safarzadeh, S. (2013). Examine the relationship between corporate governance mechanisms on disclosure of corporate social responsibility. Journal of Financial Accounting. (in Persian)
2
Basel Committee on Banking Supervision. (2005). Enhancing corporate governance for banking organisations. www.bis.org/publ/bcbs122.htm.
3
Beekes, W. & Brown, P. (2006). Do Better-Governed Australian Firms Make More Informative Disclosures? Journal of Business Finance & Accounting, 4, 422–450.
4
5. Bhasin, M.L. (2012). Determinants of voluntary disclosure in the banking sector: An empirical study. Contemporary Business Studies, 60.76.
5
Byard, D.L., Li, Y. & Weintrop, J. (2006). Corporate governance and the quality of financial analysts’ information. Journal of Accounting and Public Policy, 609–625.
6
7. Farook, S., Hossain, M. K. & Lanis, R.. (2011). Determinants of corporate social responsibility disclosure: The case of Islamic banks. Journal of Islamic Accounting and Business Research.
7
Florackis, C. & Ozkan, A. (2004). Agency Costs and Corporate Governance Mechanisms: Evidence for UK Firms. International Journal of Managerial Finance.
8
9. Guthrie, J., Cuganesan, S.,Ward, L. (2008). Industry specific social and environmental reporting:The Australian Food and Beverage Industry. Accounting Forum, 1–15.
9
10. Haji, A.A. & Ghazali, N.A.M. (2013). The quality and determinants of voluntary disclosures in annual reports of Shari’ah compliant companies in Malaysia. Humanomics, 24-42.
10
Haniffa, R. & Cooke, T.(2002). Culture, Corporate, Governance and Disclosure in Malaysian. ABACUS, 317-349.
11
12. Hossain, M. (2008). The Extent of Disclosure in Annual Reports of Banking. European Journal of Scientific Research.
12
13. Htay, S.N. & Rashid, A. (2012). The Impact of Corporate Governance on the Voluntary Accounting Information Disclosure in Malaysian Listed Banks. Global Review of Accounting and Finance, 128 – 142.
13
14. Htay, S.N. Said, R.M. & Salman, S.A. (2013). Impact of Corporate Governance on Disclosure Quality: Empirical Evidence from Listed Banks in Malaysia. Journal of Economics and Management, 7(2): 242 – 279.
14
Judge, W.G., Naoumova, I. & Koutzevol, N. (2003). Corporate governance and firm performance in Russia: an empirical study. Journal of World Business, 385–396.
15
kashanipoor, M., Zanjirdar, M., Parchini, M. & Babazadeh, J. (2013). The relationship between voluntary disclosure and corporate governance mechanisms. Financial Accounting and Auditing Research, 43-68. (in Persian)
16
17. Lewis, M.K. (2001). Islam and accounting. Blackwell Publisher Ltd, Feature Article, Accounting Forum.
17
Lim, S., Matolcsy, Z. & Chow, D. (2007). The association between board composition and different types of voluntary disclosure.
18
19. Majid, N.H. & Ismail, A.G. (2008). Determinants of Disclosure Quality in Islamic Banks. Islamic Economics and Finance Research Group.
19
Moin-ud-din, M. Dehghan, F. & Mirani, F. (2012). Examine the relationship between corporate governance mechanisms and the quality of information disclosure of listed companies in Tehran Stock Exchange. the first regional conference on new approaches in accounting and auditing, 22. (in Persian)
20
Negahban, L. & Fazli, V. (2013). The relationship between corporate governance characteristics and level of disclosure among listed banks in Tehran Stock Exchange. The National Conference of monetary management and banking, 22. (in Persian)
21
22. Ousama, A.A. & Fatima, A.H. (2010). Voluntary disclosure by Shariah approved companies: an exploratory study. Journal of Financial Reporting and Accounting.
22
Patten, D.M. (2012). Exposure, Legitimacy, and Social Disclosure. Journal of Accounting and Public Policy, 297-308. (in Persian)
23
24. Petra, S. T., (2005). Do outside independent directors strengthen corporate boards? Emerald Group Publishing Limited, 55-64.
24
25. Rouf, M. A., Al Harun, M. A. (2011). Ownership Structure and Voluntary Disclosure in. Pak. J. Commer. Soc. Sci., 5 (1), 129-139.
25
26. Said, R., Zainuddin, Y. & Haron, H. (2009).The relationship between corporate social responsibility disclosure and corporate governance characteristics in Malaysian public listed companies. Social Responsibility Journal, 5 (2), 212 – 226.
26
27. Setayesh, M. & Kazemnejad, M. (2012). Identify and explain the factors affecting the quality of information disclosure of listed companies in Tehran Stock Exchange. Journal of Accounting Developments, 31: 49-79. (in Persian)
27
28. Short, H., Keasey, K. & Wright, M. (1998). Corporate Governance, Accountability and interprise. Scholarly Research and Theory Papers.
28
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر انحراف از وجه نقد بهینه مورد انتظار بر بازده آتی سهام
طبق نظریة مبادلهای، سطح مطلوبی از وجه نقد برای شرکتها وجود دارد که در آن مدیریت بر اساس تحلیل هزینة منفعت و افزایش ارزش شرکت نسبت به نگهداری آن تصمیمگیری میکند. بر این اساس هدف این پژوهش بررسی اثر انحراف از وجه نقد بهینة برآوردشده بر بازده آتی سهام در شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران است. نمونة آماری پژوهش شامل 119 شرکت است که طی دورة زمانی 1388 لغایت 1392 از بین شرکتهای پذیرفتهشده در بورس انتخاب شد. آزمون فرضیهها نیز با استفاده از دادههای پانلی و به کمک روش حداقل مربعات تعمیمیافته انجام شده است. نتایج حاصل از آزمون فرضیههای پژوهش نشان میدهد که بین میزان انحراف مثبت و انحراف منفی از وجه نقد بهینه و بازده آتی سهام، رابطة منفی معناداری وجود دارد. همچنین، نتایج بهدست آمده بیانگر این مطلب است که تأثیر وجه نقد بالای سطح بهینة برآوردشده بر بازده آتی سهام قویتر از وجه نقد پایین تر از سطح بهینه برآورد شده است.
https://jfr.ut.ac.ir/article_57317_d96ba57aca00779272c8990f9c25911d.pdf
2015-09-23
377
392
10.22059/jfr.2015.57317
انحراف از وجه نقد بهینه
بازده سهام
وجه نقد بهینة مورد انتظار
مهدی
مشکی میاوقی
mhd.meshki@yahoo.com
1
دانشیار گروه مالی، دانشگاه پیام نور، رشت، ایران
LEAD_AUTHOR
فرزاد
ممی زاده
far2007zad@yahoo.com
2
کارشناسارشد حسابداری، مؤسسة آموزش عالی غیرانتفاعی کوشیار، رشت، ایران
AUTHOR
Bulu, G., Babajani, J. & Maleki, B.M. (2012). Relationship between Non-optimal Cash Holdings and Future Performance of Companies in Tehran Stock Exchange (TSE), Journal of Accounting Knowledge, 3(11): 7-29. (in Persian).
1
Fakhari, H. & Rouhi, G. (2013). Investigation on the Relationship between Product Market Competition with Board Structure and Disclosure Quality, Journal of Accounting Knoeledge, 4(14): 27-49. (in Persian).
2
Faulkender, M. (2004). "Cash holdings among small businesses." Working Paper, SSRN Electronic Library.
3
Guney, Y., Ozkan, A. & Ozkan, N. (2009). International evidence on the non-linear impact of leverage on corporate cash holdings. Journal of Multinational Financial Management, 17(1): 246-267.
4
Hardin, W.G., Highfield, M.J., Hill, M.D. & Kelly, G.W (2009). The determinants of REIT cash holdings. Journal of Real Estate Finance and Economics, 39(2): 39–57.
5
Hemmati, H., Yousefirad, Z. (2013). The relationship between diversification strategy and cash holding with abnormal return of TSE listed companies, Journal of Emprical studies in financial accounting, 11(37): 127-148.
6
Hirshleifer, D. & Teoh, S.H. (2003). Limited Attention, Information Disclosure, and Financial Reporting. Journal of Accounting and Economics, 36(1): 337-386.
7
Jani, E., Hoesli, M. & Bender, A. (2004). Corporate cash holding and agency conflicts.Working Paper. 1-30.
8
Li, K. (2007). "Expected holding of cash, future performance and stock return." Working paper: University of California at Berkeley.
9
Mikkelson, W. & Partch, M. (2003), Do persistent large cash reserves hinder performance, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 38(3): 275-294.
10
Ming-chi, C., Chin, Yu, W. & So-De, S. (2012). Liquidity and the future stock returns of the REIT industry, Journal of Real Estate Finance and Economics, 45(8): 588–603.
11
Moradi, M.A. & Najjar, M. (2013). The Relationship between Additional Working Capital and Stock’s Excess Return in Tehran Stock Exchange Accepted Companies, Journal of Financial Research, 20(2): 109-132, (in Persian).
12
Oler, D. & Picconi, M. (2010). Implications of Insufficient and Excess Cash for Future Performance, Working paper, Indiana University.
13
Opler, T., Pinkowitz, L., Stulz, R. & Williamson, R. (1999). The determinants and implications of corporate cash holdings. Journal of Financial Economics, 52(1): 3-46.
14
Ozkan, A. & Ozkan, N. (2004). Corporate cash holding. An empirical investigation of UK companies. Journal of banking & finance, 28(9): 2103-2134.
15
Palazzo, D. (2011). Cash holdings, risk, and expected returns. Journal of Financial Economics, 104(1): 162–185.
16
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی شرکت سهامی بیمة ایران با استفاده از نسبتهای مالی و مدلسازی ریاضی
صنعت بیمه یکی از قویترین و مهمترین نهادهای اقتصادی و پشتیبان سایر نهادهای اقتصادی و خانوارها تلقی میشود. صنعت بیمه با تحولاتی مواجه بوده که آن را به سوی رقابتیشدن پیش میبرد. بنابراین، میتوان گفت شرکتهای بیمة فعال در صنعت بیمة ایران باید همواره به پایش عملکرد شعب و نمایندگیهای خود بپردازند. از جمله مشکلات روشهای ارزیابی سازمانها، تأکید بر شاخصی اصلی، همچنین قضاوتهای ذهنی است. لذا، در ارزیابی باید جامعیت آن در فراگیری تمام زوایای کاری لحاظ شود. همچنین، خطاهای ذهنی را باید تا حد امکان کاهش داد. در این پژوهش ارزیابی شعب شرکت سهامی بیمة ایران به وسیلة تکنیک تحلیل پوششی دادهها انجام شده است. در بهکارگیری مدلهای کلاسیک تحلیل پوششی دادهها معمولاً مباحث خروجیهای نامطلوب و ورودیهای غیراختیاری نادیده گرفته میشود. در این پژوهش به خروجیهای نامطلوب و ورودیهای غیراختیاری پرداخته شده است. نتایج این پژوهش نشان میدهد که با درنظرگرفتن ورودی غیراختیاری در حالت بازده به مقیاس متغیر و ثابت به ترتیب 50 و 36 درصد از شعب کاراست.
https://jfr.ut.ac.ir/article_57318_12e1a24b62d25b00a97993641290e5a2.pdf
2015-09-23
393
414
10.22059/jfr.2015.57318
بیمه
تحلیل پوششی دادهها
خروجی نامطلوب
کارایی
ورودی غیراختیاری
محمدرضا
مهرگان
mehregan@ut.ac.ir
1
استاد گروه مدیریت صنعتی دانشکدة مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
حسین
صفری
hsafari@ut.ac.ir
2
دانشیار گروه مدیریت صنعتی دانشکدة مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
عبدالحسین
جعفرزاده
ah.jafarzadeh@ut.ac.ir
3
کارشناس ارشد مدیریت صنعتی، دانشکدة مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
Banker, R.D., Charnes, A. & Cooper, W.W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, 30(9), 1078-1092.
1
Charnes, A., Cooper, W.W., Golany, B., Seiford, L. & Stutz, J. (1985). Foundations of data envelopment analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions. Journal of econometrics, 30(1), 91-107.
2
Charnes, A., Cooper, W.W. & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
3
Cooper, W.W., Park, K.S. & Pastor, J.T. (1999). RAM: a range adjusted measure of inefficiency for use with additive models, and relations to other models and measures in DEA. Journal of Productivity Analysis, 11(1), 5-42.
4
Cooper, W.W., Seiford, L.M. & Tone, K. (2006). Introduction to data envelopment analysis and its uses: with DEA-solver software and references. Springer Science & Business Media.
5
Cummins, J.D. & Rubio-Misas, M. (2006). Deregulation, Consolidation, and Efficiency: Evidence from the Spanish Insurance Industry. Journal of Money, Credit, and Banking, 38(2), 323–355.
6
Cummins, J.D., Turchetti, G. & Weiss, M.A. (1996). Productivity and technical efficiency in the Italian insurance industry. Working Paper 96-10, Wharton School.
7
Cummins, J.D. & Weiss, M.A. (2013). Analyzing firm performance in the insurance industry using frontier efficiency and productivity methods. InHandbook of insurance. Springer New York, 795-861.
8
Cummins, J.D., Weiss, M.A. & Zi, H. (1999). Organizational form and efficiency: The coexistence of stock and mutual property–liability insurers. Management Science, 45(9), 1254-1269.
9
Cummins, J.D. & Xie, X. (2013). Efficiency, productivity, and scale economies in the US property-liability insurance industry. Journal of Productivity Analysis, 39(2), 141-164.
10
Daneshvar, M., Azar, A. & Zali, M.R. (2007). Designing a performance assessment model of insurance branches using DEA technique (Case study: Dana Insurance Company). Journal of Executive Management, 6(1), 37-62. (In Persian).
11
Deprins, D. & Simar, L., Tulkens, H. (1984). Measuring labor inefficiency in post offices. The Performance of Public Enterprises: Concepts and measurements. M. Marchand, P. Pestieau and H. Tulkens (eds.), Amsterdam, North-Holland, 243-267.
12
Diacon, S.R., Starkey, K. & O’Brien, C.O. (2002). Size and efficiency in European long term insurance companies: An international comparison. Geneva Papers on Risk and Insurance, 27(4), 444-466.
13
Ebadi J. & Bagherzadeh, H.A. (2008). Examination of Efficiency and Economies of scale in the parametric and Non-parametric approaches (case study: Iran, Asia, Alborz and Dana Insurance Companies). TAHGHIGHAT-E-EGHTESADI, 43(3), 205-229. (In Persian).
14
Emami Meibodi, A. (2005). Principles of efficiency and productivity measurement (scientific-practical).Tehran: The Institute for Trade Studies & Research. 2eds edition. (In Persian).
15
Farjadi, M. (1996). Principles and concepts of Commercial Insurance. Tehran, Alborz Insurance Company Press. (In Persian).
16
Fecher, F., Kessler, D., Perelman, S. & Pestieau, P. (1993). Productive performance of the French insurance industry. Journal of Productivity Analysis, 4(1-2), 77-93.
17
Hannah, E. & Yeung, V. (1998). Report of the task force on the future of the Canadian financial services sector. Financial Regulation Report, London.
18
Jafarzadeh, A.H., Safari, H. & Mehregan, M.R. (2014). Efficiency and Productivity evaluation of Iran Insurance Stock Company's branches based on Data Envelopment Analysis and Malmquist Index in the presence of Weight Restrictions. Journal of Modiriat-E-Farda, 13(4), 109-135. (In Persian).
19
Jafarzadeh, A.H. (2013). Evaluating and Ranking the Branches of Iran Insurance Company Based on Malmquist Index and Data Envelopment Analysis-Free Disposal Hull (DEA-FDH) In the Presence of Weight Restrictions. Tehran University. Faculty of Management. Tehran, Master Thesis. (In Persian).
20
Javadipour, A., Safari, H. & Arbatani, T.R. (2014). Efficiency Evaluation of the Agencies of Iran Insurance Company based on Data Envelopment Analysis Technique with Weight Restrictions (AR-DEA) and Goal Programming. Asian Journal of Research in Business Economics and Management, 4(3), 241.
21
Javadipour, A. (2013). Efficiency Evaluation and Ranking of the Agencies of Iran Insurance Company based on Data Envelopment Analysis Technique with Weight Restrictions (AR-DEA) and Goal Programming (GP). Tehran University. Aras International Campus. East Azerbaijan Province-Jolfa, Master Thesis. (In Persian). Khajavi, Sh., Ghayouri Moghadam, A. & Ghafari, M.J. (2010). Data Envelopment Analysis Technique: A complementary Method for Traditional Analysis of Financial Ratios. Journal of the Accounting and Auditing Review, 17(2), 41-56. (In Persian).
22
Mahlberg, B. (2000). Technischer Fortschritt und Produktivitätsveränderungen in der deutschen Versicherungswirtschaft/Efficiency Progress and Productivity Change in Germany Insurance Industry. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 565-591
23
Mahotra, D.K. & Malhotra, R. (2008). Analyzing Financial Statements Using Data Envelopment Analysis. Com. Lending Rev., 23, 25.
24
Mathur, T. & Paul, U.K. (2014). Performance Appraisal of Indian Non-Life Insurance Companies: A DEA Approach. Universal Journal of Management, 2(5), 173-185.
25
Mehregan, M.R. (2004). Quantitative model for organizational performance evaluation (Data Envelopment Analysis). Tehran, Faculty of Management University of Tehran Press. (In Persian).
26
Mirghaffari, S.H., Shafiei Roodposhti, M. & Naddafi, Gh. (2013). Financial Performance Evaluating by Grey Relational Analysis (Case Study: Province Telecommunication Companies). Financial Knowledge of Security Analysis (Financial Studies), 5(4): 61-75. (In Persian).
27
Nemati, M. & Kazemi. A. (2014). Ranking of insurance companies using multi attribute decision making methods. Journal of financial research, 16(1), 1163-1180. (In Persian).
28
Norman, M. & Stoker, B. (1991). Data envelopment analysis: the assessment of performance. John Wiley & Sons, Inc.
29
Pourkazemi, M.H., Samsami, H. & Ebrahimi Ghavam-Abadi, Kh. (2012). Measuring efficiency and productivity of public and private insurance companies using Data Envelopment Analysis and Malmquist index. The Quarterly Journal of Insurance Industry (SANAAT-E-BIMEH), 26(4): 1-26. (In Persian).
30
Safari, H. & Jafarzadeh, A.H. (2012). Performance assessment of the branches of Iran Insurance Company using data envelopment analysis (DEA). Research Project. (In Persian).
31
Soltanpanah, H., Moradi, F. & Bakhsha, N. (2007). Evaluation of Relative Efficiency of Alborz Insurance Branches Using Data Envelopment Analysis. The Quarterly Journal of Insurance Industry (SANAAT-E-BIMEH), 22(4), 151-177. (In Persian).
32
Tavakkoli-Moghaddam, R., Amal-nik, M.S. & Rafati, M.A. (2004). Methodology using data envelopment analysis (DEA) in research organization. Journal of the College of Engineering, 38(1), 175-185. (In Persian).
33
Tone, K. (2001). A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European journal of operational research, 130(3), 498-509.
34
Xie, X. (2010). Are publicly held firms less efficient? Evidence from the US property-liability insurance industry. Journal of Banking & Finance, 34(7), 1549-1563.
35
Yang, Z. (2006). A two-stage DEA model to evaluate the overall performance of Canadian life and health insurance companies. Mathematical and computer modelling, 43(7), 910-919.
36