Información contable y rendimiento de acciones en el mercado de valores de Vietnam: enfoque de aprendizaje automático

Descripción del Articulo

This paper studies the relationship between accounting information reflected in financial statements and stock return in Vietnam Stock Market. The authors propose a research model to define the relationship. Besides, machine learning algorithms are used in researching and forecasting, with data obta...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Hung Dang, Ngoc, Van Vu, Thi Thuy, Le Dao, Thi Nhat
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2022
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/186263
Enlace del recurso:https://revistas.pucp.edu.pe/index.php/contabilidadyNegocios/article/view/25398/23961
https://doi.org/10.18800/contabilidad.202201.004
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Stock return
Machine learning
Decision tree
Gradient boosting
Elastic net
Accounting information
Accrual quality
Rentabilidad de acciones
Aprendizaje automático decision tree
Información de cuenta
Calidad devengada
Retorno de ações
Aprendizado de máquina
Informação contábil
Qualidade da provisão
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Descripción
Sumario:This paper studies the relationship between accounting information reflected in financial statements and stock return in Vietnam Stock Market. The authors propose a research model to define the relationship. Besides, machine learning algorithms are used in researching and forecasting, with data obtained from observed firms during the period from 2009 to 2020. Research results show that gradient boosting algorithm has the best self-reporting performance and finan-cial ratios also have great impact on stock returns, including operating income growth, stock earnings volatility, dividend yield, earnings before tax-to-equity ratio, cash holding ratio, and accrual quality. Based on the research results, the authors make some recommendations for investors, firms, and policy makers.
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