Εξόρυξη δεδομένων σε λογιστική πληροφορία για την επιλογή μετοχών
Creators: name: Σημαιάκης, Αντώνιος Δημοσθένη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Επιλογή μετοχών
Ανάλυση Αριθμοδεικτών
Εξόρυξη Δεδομένων
Stock selection
Financial Ratios
Data Mining

description: Σε μία αποτελεσματική χρηματοοικονομική αγορά, αναμένεται τα θεμελιώδη μεγέθη των εταιρειών να αντανακλούν την δυνατότητα οι μετοχές τους να προσφέρουν αποδόσεις υψηλών επιπέδων. Οι μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων είναι ικανές να παρουσιάσουν τα μοτίβα και τις συσχετίσεις μεταξύ οικονομικών μεγεθών και υψηλού επιπέδου αποδόσεων και να διαμορφώσουν κανόνες που θα οδηγήσουν σε ταξινομήσεις αποδόσεων. Με την συγκεκριμένη έρευνα εισάγονται μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων και συνδυασμοί τους στην διαδικασία επιλογής μετοχών αξίας. Συγκεκριμένα, 2 τύποι δένδρων απόφασης (CHAID και CRT) και τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ΑΝΝ) χρησιμοποιούνται για την ταξινόμηση των μετοχών του Ελληνικού Χρηματιστηρίου σε αυτές που αποδίδουν, πάνω από την «αγορά» ή κάτω από αυτήν. Συγκρίνονται τα αποτελέσματα ακρίβειας ταξινόμησης και προκρίνονται τα καλύτερα μοντέλα, που φτάνουν σε ποσοστά ακρίβειας ταξινόμησης για τυχαίο δείγμα ελέγχου πάνω από 90%. Με βάση αυτά τα μοντέλα, και διατηρώντας εκτός δείγματος εκπαίδευσης τις παρατηρήσεις της τελευταίας περιόδου (μέχρι 31/12/2018), επιλέγονται μετοχές και μετράται η σωρευτική τους απόδοση, για να παρουσιαστεί κατά πόσο η εισαγωγή μεθόδων εξόρυξης δεδομένων, μπορεί να υποβοηθήσει την χρηματοοικονομική ανάλυση για επιλογή μετοχών. Το τελικό προσομοιωμένο χαρτοφυλάκιο φτάνει σε επίπεδα απόδοσης 25.8% πάνω από την αγορά
description: In an efficient financial market, it is expected that the fundamental financial measures of the companies reflect the capability of their stocks to offer high-level returns. The data mining methods are considered able to identify the patterns and the relations between the financial metrics and ratios and the returns’ of high level. Additionally data mining could be used to construct rules, which will lead to classifications, based on the return of the stocks. With this specific research, we introduce data mining techniques and combination of them into the financial analysis procedure of stock selection. In particular, 2 types of decision trees (CHAID and CRT) methods and artificial neural networks (ANN) are employed to determine the classification of stocks of the Greek Stock Market in the categories of those providing capital returns greater than the market’s one. The outcomes of the classification of the created models are being compared in terms of classification accuracy and the “best” models are displayed, which reach prediction accuracy over 90%, for a randomly chosen test set. According to the most powerful model, we filter out of the training set the observations referring to the last period (until 31/12/2018) and we pinpoint the stocks, chosen by the model, to calculate their cumulative return for the period. Consequently, we present if the data mining techniques could support effectively the selection of valuable stocks. The final simulated portfolio offers return 25.8% over the respective market’s index return