آثار رفتار توده وار سرمایه‌گذاران نهادی بر بی‌قاعدگی‌های بازار سرمایه ایران
فصلنامه بورس اوراق بهادار

فصلنامه بورس اوراق بهادار

آثار رفتار توده وار سرمایه‌گذاران نهادی بر بی‌قاعدگی‌های بازار سرمایه ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار، گروه مالی و بانکداری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.
2 استادیار، گروه مالی و بانکداری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
3 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
چکیده
بی قاعدگی در بازار های مالی که همراه با رفتار احساسی و تقلیدوار تولید و تشدید می‌گردد و کارایی بازار را کاهش می‌دهد، همواره در کانون توجه محققان بوده است. در این تحقیق به معرفی معیاری برای سنجش میزان توده واری سرمایه گذاران نهادی پرداخته شده است که ضمن در نظر داشتن عوامل بنیادین، توده‌واری بین سرمایه‌گذاران نهادی هم نوع و غیر هم نوع را نیز کنترل می‌نماید.
در این تحقیق برای کسب اهداف فوق، از مدلسازی معاملات سرمایه‌گذاران نهادی و استخراج معیارهای توده‌واری از مدل‌های رگرسیون با لحاظ کردن آثار متغیرهای اقتصادی موثر بر قیمت سهام، برای محاسبه سنجه توده‌واری استفاده شده است. سپس آثار توده-واری بر بی‌قاعدگی‌های بازار سهام مورد مطالعه قرار گرفت. نتایج حاکی از آن است توده‌واری بیشترین اثر را بر مومنتوم‌ها دارد. مومنتوم دو ماهه بیشترین ضریب با علامت منفی را دارا می‌باشد. بدین معنا که با افزایش (کاهش) توده واری، مومنتوم دو ماهه کاهش (افزایش) می‌یابد و به عبارتی افزایش (کاهش) توده واری منجر به کاهش بازده غیرنرمالی ناشی از مومنتوم می‌شود. در بین سایر بی-قاعدگی‌های بررسی شده، نوسان قیمت شش ماهه دارای بیشترین اثر پذیری از توده‌واری است. همچنین از منظر قدرت تبیین بی-قاعدگی، توده واری معرفی شده در این پژوهش بیشترین اثر را بر بی قاعدگی نوسان قیمتی دارد. همچنین با بررسی جهت رابطه توده-واری و بی‌قاعدگی مشخص گردید این رابطه دو طرفه می‌باشد و نیز پس از وارد کردن عامل توده واری در مدل فاما و فرنچ، قدرت توضیح دهنگی مدل ارتقا پیدا نموده است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

The Effects of Institutional Investors Herding on the Performance of Iran Capial Market Anomalies

نویسندگان English

mohammad hassan ebrahimi sarveolia 1
Meysam Amiri 2
Amir Hossein Erzae 1
Hossein Saeedi 3
1 Assistant Professor, Department of Finance and Banking, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran
2 Assistant Professor, Department of Finance and Banking, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran.
3 Ph.D. Student, Department of Financial Management, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran
چکیده English

Anomalies in financial markets, which is produced and exacerbated by sensitive and imitative behavior and reduces market efficiency, have always been the focus of researchers. In this research, a criterion for measuring the mass turnover of institutional investors is introduced, which, while considering the fundamental factors, also controls the turnover between institutional investors of same type and non-same type.
In this study, in order to achieve the above objectives, modeling of institutional investor transactions and deriving mass aggregation criteria from regression models, taking into account the effects of economic variables affecting stock prices, has been used to calculate the aggregate measure. Then, the effects of bulk on momentary anomalies, stock turnover ratio, price volatility, P/E, accrual and profitability to stock return ratio were studied. The results indicate that herding has the greatest effect on momentums. The two-month momentum has the highest coefficient with a negative sign. This means that with the increase (decrease) in bulk density, the two-month momentum decreases (increases), in other words, the increase (decrease) in bulk density leads to a decrease in the abnormal efficiency caused by the momentum. Among the other anomalies examined, the six-month price fluctuation has the greatest impact on mass production. Also, by examining the relationship between bulk density and anomaly, it was determined that this relationship is two-way and also after entering the bulk factor in the Fama-French models, the explanatory power of the model has improved.

کلیدواژه‌ها English

Herding
Anomalies
Momentum
Volatility
PtoE
اسلامی بیدگلی، غلامرضا؛ هنردوست، اعظم، (1390)، بررسی رابطه بین بی­قاعدگی­های بازار مالی با بازدهی مقطعی سهام با در نظر گرفتن عامل ریسک نقدشوندگی در مدل سه عاملی فاما و فرنچ در بورس اوراق بهادار تهران، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران.
ترابی، علی؛ هومن، تقی، (1390)، اثرات متغیرهای اقتصاد کلان بر شاخص­های بازدهی بورس اوراق بهادار تهران، فصلنامه مدلسازی اقتصادی، سال چهارم، شماره 1.
تقوی، مهدی؛ محمدی، تیمور؛ برزنده، محمد، (1376)، بررسی متغیرهای اقتصادی اثرگذار بر شاخص سهام بورس اوراق بهادار تهران، مجله برنامه و بودجه، شماره 40 و 41.
جعفری، علی، (1398)، بررسی شدت و ضعف رفتار توده وار با شیوه جدید مبتنی بر ارزش بازار سهام در بورس اوراق بهادار تهران، راهبرد مدیریت مالی، سال هفتم، شماره 26.
خواجوی، شکراله؛ فعال قیومی، علی، بررسی رابطۀ نسبت‌های حسابداری و چولگی بازده به‌منظور تبیین ناهنجاری سهام رشدی و ارزشی، بررسی­های حسابداری و حسابرسی، دوره 44، شماره 4.
دایی کریم­زاده؛ سعید، شریفی زمانی، حسین؛ قاسمیان مقدم، لطفعلی، (1392)، اثر متغیرهای کلان اقتصادی بر شاخص قیمت سهام بانک­ها، مجله اقتصادی، شماره­های 11و 12.
رحمانی، علی؛ مرشیدی، فاطمه، (1396)، بررسی رابطه برخی از شاخصه­های جمعیتی سرمایه گذاران با رفتار توده­وار در بورس اوراق بهادار تهران، فصلنامه علمی پژوهشی دانش سرمایه­گذاری، سال ششم، شماره 24.
رضازاده، علی، (1395)، تاثیر متغیرهای اقتصادی کلان بر بی­ثباتی بازدهی بازار سهام بورس اوراق بهادار تهران: مشاهداتی بر پایه مدل GARCH-X، فصلنامه نظریه­های کاربردی اقتصاد، سال سوم، شماره 2.
سینایی، حسنعلی؛ محمدی، سید مهدی، (1391)، تأثیر ماه مبارک رمضان بر بورس اوراق بهادار تهران، تحقیقات مالی اسلامی، سال دوم شماره 1.
قدرتی، منا؛ مجتهدزاده، ویدا، (1391)، اثر بی‌قاعدگی اقلام تعهدی بر قیمت‌گذاری شرکت‌ها، فصلنامه مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، دوره 3 شماره 10.
مقدم، محمدرضا؛ سزاوار، محمدرضا، (1394)، بررسی متغیرهای کلان اقتصادی بر شاخص قیمت سهام در بورس اوراق بهادار، بررسی­های بازرگانی، شماره 75.
موسایی، میثم؛ مهرگان، نادر و امیری، حسین، (1389)، رابطه بازار سهام و متغیرهای کلان اقتصادی در ایران، فصلنامه پژوهشها و سیاستهای اقتصادی، سال 18 ام، شماره 54.
نایب زاده، شهناز؛ محمودی کهنی، قدسیه، (1392)، بی قاعدگی های بازار سرمایه و انتخاب پرتفوی بهینه در بورس اوراق بهادار تهران، فصلنامه علمی پژوهشی دانش سرمایه­گذاری، سال دوم، شماره 6.
نظری، محسن؛ فرزانگان، الهام، (1390)، بیقاعدگی­های دورهای در بازدهی سهام عادی بورس اوراق بهادار تهران (روش باز نمونه گیری بوت استراپ ناپارامتریک)، نشریه تحقیقات مالی، دوره 13، شماره 3.
وکیلی فرد، حمیدرضا؛ فروغ­نژاد، حیدر؛ خشنود، مهدی. ارزیابی رفتار سرمایه­گذاران در بورس اوراق بهادار تهران با روش فرآیند تحلیل شبکه­ای، فصلنامه علمی پژوهشی مدیریت دارایی و تأمین مالی، سال اول، شماره دوم.
Ariss, R., Rezavandian, R., Mehdian, S., (2012), Calendar Anomalies in the Gulf Cooperation Council Stock Markets, Emerging Markets Review, 12(3):293-307.
Ball, R., Gerakos, J., Juhani T., Nikolaev, V., (2016), Accruals, cash flows, and operating profitability in the cross section of stock returns, Journal of Financial Economics, (121) 1: 28-45.
Bahloul, S. Mroua, M., Naifar, N., (2017), further evidence on international Islamic and conventional portfolios diversification under regime switching, Applied Economics, Taylor & Francis Journals, vol. 49(39):3959-3978
Bikhchandani, S. and Sharma, S. (2001), Herd behavior in financial markets, IMF Staff Papers, Vol. 47. 279-309.
Cai, J., Garnee, J.L. and Walkling, R.A. (2009), Electing Directors. The Journal of Finance, 64: 2389-2421.
Fama, E., French, K.v (2004), The Capital Asset Pricing Model: Theory and evidence. Perspect. 18, 25:46.
Hirshleifer, D., S. S. Lim, and S. H. Teoh, 2009, “Driven to distraction: Extraneous events and underreaction to earnings news,” Journal of Finance, 64, 2289–2325.
Jiang, G., C. M. Lee, and Y. Zhang, 2005, “Information uncertainty and expected returns,” Review of Accounting Studies, 10, 185–221.
Jiang, H. and Verardo, M. (2018), Does Herding Behavior Reveal Skill? An Analysis of Mutual Fund Performance. Journal of Finance, 73: 2229-2269
Lin, A. and Lin, Y.N. (2014), Herding of institutional investors and margin traders on extreme market movements. International Review of Economics and Finance, 33(2014) 168-198.
Jacobs, H. (2015), what explains the dynamics of 100 anomalies? Journal of Banking & Finance, 57, 65-86.
Jegadeesh, N., Titman, S. (1993), Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency, Journal of Finance, 48, 65–91.
Nakagawa, R., Oiwa, H., Takeda, T. (2011), the Economic Impact of Herd Behavior in the Japanese Loan Market. Pacific Basin Finance Journal, Vol. 20
Nakagawa, R., Oiwa, H., Takeda, T. (2011), the Economic Impact of Herd Behavior in the Japanese Loan Market. Pacific Basin Finance Journal, Vol. 20
Ozkan, N., Kayali, M., (2015), the accrual anomaly: Evidence from Borsa Istanbul, Borsa Istanbul Review, 15(2):115-125
Richardson, S., I. Tuna, and Wysocki P. (2010), Accounting anomalies and fundamental analysis: A review of recent research advances, Journal of Accounting and Economics, 50, 410:454.
Zaremba, A. (2016), Investor sentiment, limits on arbitrage, and the performance of cross-country stock market anomalies. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 9 (2016) 136:163
Zhang, X. F., 2006, “Information uncertainty and stock returns,” Journal of Finance, 61, 105:137