Author:
مجيد زهراء عبد الجبار,العراقي بشار احمد
Abstract
يهدف البحث إلى تقديم صورة شمولية واضحة للأسس النظرية والفلسفية لأنموذج تسعير الموجودات الرأسمالية (CAPM) ونموذج Fama & French ذي العوامل الخمسة، يتم من خلالها تشخيص العوامل والمتغيرات التي يمكن أن تمارس تأثيرا فعالا في تقدير وتحليل معدل العائد المطلوب وآلية تفاعلها، في عينة من الشركات المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية للمدة (2005-2021) ووفق البيانات المزدوجة (Panal Data)، ربع سنوية, باعتماد منهجية أنموذج الانحدار الذاتي للإبطاء الموزع (ARDL) (Autoregressive Distributed Lag)، الذي يفسر طبيعة التأثير في الأجلين القصير (انموذج تصحيح الخطأ) والأجل الطويل، علاوة عما يتضمنه من اختبارات قياسية تشخيصية كاختبار الارتباط الذاتي للبواقي، واختبار عدم ثبات التباين، فضلا عن إجراء اختبار ثبات النموذج (الاستقرار الهيكلي للمعالم المقدرة) واختبار المجموع التراكمي للبواقي (CUSUM).
تم اختيار (7) قطاعات من أصل (9) قطاعات مدرجة في سوق العراق للأوراق المالية وهي قطاع (المصارف، التأمين، الاستثمار، الخدمات، الفنادق والسياحة، الصناعة والزراعة)، وشملت عينة البحث 14 شركة من أصل 132 شركة مدرجة في سوق العراق للأوراق المالية، اي بنسبة 10% من مجتمع البحث.
وتوصل البحث إلى ضعف عوامل نموذج تسعير الموجودات الرأسمالية (CAPM) في تحليل وتقدير معل العائد المطلوب لتعويض المستثمر عن المخاطرة التي يتحملها، في حين تمكن أنموذج Fama & French خماسي العوامل ومن خلال اضافته عوامل خطر إلى النموذج التقليدي (CAPM) لتسعير الموجودات الرأسمالية المتمثلة بـ (عامل بيتا، عامل الحجم، عامل القيمة الدفترية الى القيمة السوقية، عامل الربحية وعامل الاستثمار) من تفسير التغيرات الحاصلة في معدل العائد المطلوب، حيث مارس عامل الحجم، عامل القيمة الدفترية الى القيمة السوقية، عامل الربحية تأثيرا ايجابيا في معدل العائد المطلوب في الشركات عينة البحث, في حين مارس عامل الاستثمار تأثيرا سلبيا فيها.
Reference40 articles.
1. Elbannan, Mona, 2015, The Capital Asset Pricing Model: An Overview of the Theory, International Journal of Economics & Finance, Vol,7, No. 216-228. doi:10.1002/ 9781119424444. ch19.
2. Silva Ricardo Petri, Zarpelao Bruno Bogaz, Cano Alberto & Junior Sylvio Barbon,2021, Time Series Segmentation Based on Stationarity Analysis to Improve New Samples Prediction, Sensors, Vol.21, No.1, 1-22. doi.org/10.3390/s21217333.
3. Fama, Eugene, F., & French Kenneth R., 2004, The Capital Asset Pricing Model: Theory & Evidence, Journal of Economic Perspectives, Vol.18, No.3, 25-46. doi.org/ 10.3390/app12084067.
4. Tlusty Michal,2021, Technical Analysis of Selected Stocks Time Series Based on Value Screening, SHS Web of Conferences, Vol.135, No. 01016,1-8. doi.org/10.1051/shsconf/202213501016.
5. Dugar Amitabh & Pozharny Jacob, 2021, Equity Investing in the Age of Intangibles, Financial Analysts Journal, Vol. 77, No. 2, 21-42. doi. org/10.1080/0015198X.2021.1874726.