Data mining for business intelligence: development of models that explain the dividend policy of the companies listed in the Athens Exchange:
Creators: name: Λογγινίδης, Παντελής Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Εξόρυξη δεδομένων
Επιχειρηματική ευφυΐα
Μερισματική πολιτική
Data mining
Business Intelligence
Dividend policy

description: Financial managers, consulting firms, individual and institutional investors, government and monitoring authorities, are all interested about the dividend policy of companies. Dividend is the yield that an investor receives for its investment into a company by purchasing its shares. The dividend policy is consisted of two core decisions, whether to pay dividends to shareholders and if yes how much? The prediction and modeling of these two decisions has received a significant amount of attention in the research literature. However, the methods used to study the aforementioned questions are limited to the logistic regression method without any implementation of the advanced and expert methods of data mining. These methods have proven their superiority in other business related fields, such as, marketing, production, accounting, and auditing. In finance, bankruptcy prediction has the vast majority among data mining implementations but in dividend policy prediction such an implementation does not exist, to the best of the author’s knowledge. This Thesis satisfies this gap in the literature and provides answers that help to understand the so-called “dividend puzzle”. In specific, the Thesis provides evidence that support the hypothesis that the data mining methods are performing better in accuracy measures against the traditional methods used. Moreover, this Thesis develops a simple decision support tool (a decision tree) for dividend policy prediction. The prediction of dividend policy provides valuable benefits to all related parties as they can manage, invest, consult, and monitor the dividend policy in a more effective way.
description: Τα στελέχη που ασχολούνται με την χρηματοοικονομική διοίκηση, οι συμβουλευτικές εταιρίες, οι μικροεπενδυτές και οι θεσμικοί επενδυτές, η κυβέρνηση και οι ελεγκτικές αρχές, ενδιαφέρονται για την μερισματική πολιτική των επιχειρήσεων. Το μέρισμα είναι αυτό που αποκομίζει ένας επενδυτής για την επένδυση του σε μια επιχείρηση μέσω της αγοράς των μετοχών της. Η μερισματική πολιτική αποτελείται από 2 κύριες αποφάσεις, εάν θα πληρωθεί μέρισμα στους μετόχους και εάν ναι πόσο? Η πρόβλεψη και μοντελοποίηση των 2 αυτών αποφάσεων έχει λάβει ένα σημαντικό ενδιαφέρον στην βιβλιογραφία. Ωστόσο, οι μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για την εξέταση των προαναφερθέντων αποφάσεων περιορίζονται στην λογιστική παλινδρόμηση χωρίς καμία έρευνα να εφαρμόζει μεθόδους εξόρυξης δεδομένων. Αυτές οι μέθοδοι έχουν αποδείξει την ανωτερότητα τους σε άλλα επιχειρησιακά πεδία όπως, μάρκετινγκ, παραγωγή, λογιστική, και ελεγκτική. Στην χρηματοοικονομική διοίκηση τη μερίδα του λέοντος κατέχει η πρόβλεψη της πτώχευσης μιας επιχείρησης αλλά στην μερισματική πολιτική δεν υπάρχει καμία τέτοια μέθοδος που να έχει εφαρμοστεί. Αυτή μεταπτυχιακή διατριβή καλύπτει το κενό αυτό στην βιβλιογραφία και παρέχει απαντήσεις που βοηθούν στην κατανόηση του αποκαλούμενου ‘αίνιγμα των μερισμάτων’. Πιο συγκεκριμένα, η παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή, παρέχει τεκμήρια που υποστηρίζουν την υπόθεση ότι οι μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων αποδίδουν καλύτερα, με όρους ακρίβειας πρόβλεψης, από τις παραδοσιακές μεθόδους. Επιπρόσθετα, η παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή αναπτύσσει ένα απλό εργαλείο λήψης αποφάσεων (δένδρο αποφάσεων) για την πρόβλεψη της μερισματικής πολιτικής. Η επιτυχής πρόβλεψη της μερισματικής πολιτικής παρέχει πλεονεκτήματα σε όλα τα σχετιζόμενα μέρη καθώς μπορούν να διαχειριστούν, να συμβουλεύσουν, και να παρακολουθήσουν την μερισματική πολιτική με έναν πιο αποτελεσματικό τρόπο.