الگوی سوگیری‌های شناختی مدیران و سرمایه‌گذاران با استفاده از هوش مصنوعی در بازار سرمایه ایران

نویسندگان

    جمیله شاکری دانشجوی دکتری گروه حسابداری، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران
    مهدی حیدری * گروه حسابداری و مدیریت مالی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران m.heydari@urmia.ac.ir
    رسول برادران حسن زاده گروه حسابداری، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

کلمات کلیدی:

هوش مصنوعی, الگوی رفتاری سرمایه گذاران, رفتار توده ای, سوگیری شناختی

چکیده

هدف این پژوهش شناسایی، تحلیل و اعتبارسنجی الگوهای سوگیری‌های شناختی مدیران و سرمایه‌گذاران در بازار سرمایه ایران و بررسی نقش هوش مصنوعی در کاهش و مدیریت این سوگیری‌ها بود. این پژوهش از نظر هدف، توسعه‌ای و از نظر روش، آمیخته اکتشافی با غلبه رویکرد کیفی بود. داده‌های پژوهش از طریق مصاحبه‌های عمیق نیمه‌ساختاریافته با خبرگان بازار سرمایه، شامل مدیران، تحلیلگران و سرمایه‌گذاران دارای بیش از پنج سال سابقه فعالیت گردآوری شد. در مرحله تحلیل کیفی، 456 کد اولیه از محتوای مصاحبه‌ها استخراج و با رویکرد تحلیل مضمون در قالب 35 مؤلفه اصلی طبقه‌بندی شدند. برای اعتبارسنجی مؤلفه‌ها، روش دلفی در دو مرحله به‌کار گرفته شد و 12 نفر از خبرگان بازار سرمایه در فرآیند ارزیابی مشارکت داشتند. همچنین، برای سنجش میزان توافق میان خبرگان، ضریب توافق (CR) محاسبه شد تا مؤلفه‌های نهایی مناسب برای مدل مفهومی پژوهش انتخاب شوند. یافته‌های پژوهش نشان داد که سوگیری‌های شناختی پایه و بنیادی با میانگین 4.8، راهکارهای کاهش سوگیری‌های شناختی با میانگین 4.7، سوگیری‌های سرمایه‌گذاری و مالی با میانگین 4.6 و سوگیری‌های اطلاعاتی و تحلیلی با میانگین 4.5 مهم‌ترین مؤلفه‌های شناسایی‌شده بودند. همچنین، کاربردهای هوش مصنوعی در کاهش سوگیری‌ها میانگین 4.4 و مکانیزم‌های پیشرفته هوش مصنوعی میانگین 4.1 را کسب کردند. در مرحله دوم دلفی، 10 مؤلفه نهایی با ضریب توافق بین 0.75 تا 1 تأیید شدند. نتایج نشان داد که هوش مصنوعی از طریق تحلیل داده‌های گسترده، شناسایی الگوهای رفتاری، شبیه‌سازی سناریوها، تولید دیدگاه‌های متضاد و ارائه هشدارهای تصمیم‌گیری، قابلیت بالایی در کاهش سوگیری‌های شناختی و بهبود کیفیت تصمیمات سرمایه‌گذاری دارد. نتایج پژوهش نشان داد که سوگیری‌های شناختی نقش مهمی در تصمیم‌گیری‌های مدیران و سرمایه‌گذاران بازار سرمایه ایران دارند و می‌توانند موجب کاهش کیفیت تحلیل، افزایش ریسک‌های غیرمنطقی و شکل‌گیری رفتارهای هیجانی شوند. در این میان، هوش مصنوعی با فراهم‌سازی تحلیل‌های داده‌محور، شناسایی الگوهای پنهان و تقویت قضاوت انسانی می‌تواند به‌عنوان ابزاری مؤثر برای مدیریت و کاهش این سوگیری‌ها عمل کند. همچنین، ترکیب هوش انسانی و مصنوعی زمینه را برای توسعه نظام‌های تصمیم‌گیری هوشمند، افزایش کارایی سرمایه‌گذاری و ارتقای پایداری بازار سرمایه فراهم می‌سازد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Ahmad, U., Van Keulen, M., Briassouli, A., & Saad, M. (2025). Cognitive Biases, Robo Advisor and Investment Decision Psychology: An Investor's Perspective from New York Stock Exchange. Acta Psychologica, 256, 105048. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105048

Athota, V. S., Pereira, V., Hasan, Z., Vaz, D., Laker, B., & Reppas, D. (2023). Overcoming Financial Planners' Cognitive Biases through Digitalization: A Qualitative Study. Journal of Business Research, 154, 113291.

Azad, P., & Sharma, M. (2025). Examining the Influence of Behavioural Finance on Institutional Investors and Their Financial Decision-Making in Financial Markets. International Journal of Accounting and Economics Studies, 12, 197-202. https://doi.org/10.14419/cky8bc30

Bakar, S., & Yi, A. N. C. (2016). The Impact of Psychological Factors on Investors' Decision Making in Malaysian Stock Market: A Case of Klang Valley and Pahang. Procedia Economics and Finance, 35.

Basak, S., Kar, S., Saha, S., Khaidem, L., & Dey, S. R. (2019). Predicting the Direction of Stock Market Prices Using Tree-Based Classifiers. The North American Journal of Economics and Finance, 47, 552-567.

Ben Aissia, D. (2020). Home and Foreign Investor Sentiment and The Stock Returns. The Quarterly Review of Economics and Finance, 59(C).

Berthet, V. (2022). The Impact of Cognitive Biases on Professionals' Decision-Making: A Review of Four Occupational Areas. Frontiers in psychology, 12, 802439.

Bisht, D., Singh, R., Gehlot, A., Akram, S. V., Singh, A., Montero, E. C., & Twala, B. (2022). Imperative Role of Integrating Digitalization in the Firms Finance: A Technological Perspective. Electronics, 11(19), 3252.

Buhren, C., Meier, F., & Plessner, M. (2023). Ambiguity Aversion: Bibliometric Analysis and Literature Review of the Last 60 Years. Management Review Quarterly, 73(2), 495-525.

Bustos, O., & Pomares-Quimbaya, A. (2020). Stock Market Movement Forecast: A Systematic Review. Expert Systems with Applications, 156, 113464.

Chaweewanchon, A., & Chaysiri, R. (2022). Markowitz Mean-Variance Portfolio Optimization with Predictive Stock Selection Using Machine Learning. International Journal of Financial Studies, 10(3), 64.

Dalika, N., & Seetharam, Y. (2020). Sentiment and Returns: An Analysis of Investor Sentiment in the South African Market. Investment Management and Financial Innovations, 12(1).

Frazzini, A. (2006). The Disposition Effect and Underreaction to News. The Journal of Finance, 61(4).

Gavrilakis, N., & Floros, C. (2022). The Impact of Heuristic and Herding Biases on Portfolio Construction and Performance: The Case of Greece. Review of Behavioral Finance, 14(3), 436-462.

Guest, N. M., Twedt, B. J., & Murren Vosse, M. (2023). Institutional Investors and Echo Chambers: Evidence from Social Media Connections and Political Ideologies.

Gupta, S., & Shrivastava, M. (2022). Herding and Loss Aversion in Stock Markets: Mediating Role of Fear of Missing Out (FOMO) in Retail Investors. International Journal of Emerging Markets, 17(7), 1720-1737.

Hasso, T., Pelster, M., & Breitmayer, B. (2020). Terror Attacks and Individual Investor Behavior: Evidence from the 2015-2017 European Terror Attacks. Journal of Behavioral and Experimental Finance.

Ipek, A., & Mandaci, E. P. (2025). The Relevance of Behavioral Biases to Investment Decision and Performance: A Meta-Analytic Review. Qualitative Research in Financial Markets, ahead-of-print(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/QRFM-09-2024-0280

Jain, J., Walia, N., Kaur, M., & Singh, S. (2022). Behavioural Biases Affecting Investors' Decision-Making Process: A Scale Development Approach. Management Research Review, 45(8), 1079-1098.

Johnson, J. (2019). Artificial Intelligence and Future Warfare: Implications for International Security. Defense & Security Analysis, 35(2), 147-169.

Kariofyllas, S., Philippas, D., & Siriopoulos, C. (2017). Cognitive Biases in Investors' Behaviour under Stress: Evidence from the London Stock Exchange. International Review of Financial Analysis, 54.

Karki, U., Bhatia, V., & Sharma, D. (2024). A Systematic Literature Review on Overconfidence and Related Biases Influencing Investment Decision Making. Economic and Business Review, 26(2), 130-150.

Kiky, A. (2021). Status-Quo Bias in Valuing Investment Assets: A Behavioural Experiment on Gain or Loss. Ultima Management: Jurnal Ilmu Manajemen, 13(2), 256-270.

Kumar, J., & Prince, N. (2023). Overconfidence Bias in Investment Decisions: A Systematic Mapping of Literature and Future Research Topics. Fiib Business Review, 23197145231174344.

Li, T. (2021). How Does People's Social Attachment Influence Their Investment Decision? Using Empathy to Explain Availability Bias Queensland University of Technology].

Loebiantoro, I., Cham, T.-H., Cheng, E., Annuar, N., & Mirzaliev, S. (2025). Is It Risky? The Impact of Personality Traits and Behavioural Biases on Investment Decisions. Asian Journal of Business Research, 15, 104-120.

Mingzheng, W. (2024). Illusion of Control. In The ECPH Encyclopedia of Psychology. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-99-6000-2_209-1

Mitchell, R., Michalski, J., & Carbonell, T. (2013). An Artificial Intelligence Approach. Springer.

Narang, M., Joshi, M. C., Bisht, K., & Pal, A. (2022). Stock Portfolio Selection Using a New Decision-Making Approach Based on the Integration of Fuzzy CoCoSo with Heronian Mean Operator. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 5(1), 90-112.

Nian, F., Liu, X., & Diao, H. (2022). Mechanism of Investor Behavior Propagation in Stock Market. Physica.

Owusu, S. P., & Laryea, E. (2023). The Impact of Anchoring Bias on Investment Decision-Making: Evidence from Ghana. Review of Behavioral Finance, 15(5), 729-749.

Perez Liston, D. (2020). Sin Stock Returns and Investor Sentiment. The Quarterly Review of Economics and Finance, 59(C).

Peters, U. (2022). What Is the Function of Confirmation Bias? Erkenntnis, 87(3), 1351-1376.

Phan, T. N. T., Bertrand, P., & Vo, X. V. (2021). The Role of Investor Behavior in Emerging Stock Markets: Evidence from Vietnam. The Quarterly Review of Economics and Finance.

Rehman, M., Dhiman, B., Nguyen, N. D., Dogra, R., & Sharma, A. (2024). Behavioral Biases and Regional Diversity: An In-Depth Analysis of Their Influence on Investment Decisions-A SEM and MICOM Approach. Qubahan Academic Journal, 4(2), 70-85.

Rihan, M., Elwekeil, M., Yang, Y., Huang, L., Xu, C., & Selim, M. M. (2020). Deep-VFog: When Artificial Intelligence Meets Fog Computing in V2X. IEEE Systems Journal, 15(3), 3492-3505.

Seok, S. I., Cho, H., & Ryu, D. (2024). Firm-Specific Investor Sentiment and Daily Stock Returns. The North American Journal of Economics and Finance, 50.

Shah, S. S. H., Khan, M. A., Ahmed, M., Meyer, D. F., & Olah, J. (2024). A Micro-Level Evidence of How Investor and Manager Herding Behavior Influence the Firm Financial Performance. Sage Open, 14(1), 21582440231219358.

Shahzad, R. (2025). Behavioral Finance: Impact of Psychology, Market Forces, and Social. Journal of Finance and Accounting Research, 6. https://doi.org/10.32350/jfar.62.03

Singh, D., Malik, G., & Jha, A. (2024). Overconfidence Bias among Retail Investors: A Systematic Review and Future Research Directions. Investment Management & Financial Innovations, 21(1), 302.

Uma, B., & Maheswari, V. (2025). The Psychological and Behavioural Determinants of Mutual Fund Investment Decisions in Bengaluru: A Mixed-Method Approach. International Journal of Accounting and Economics Studies, 12, 230-238. https://doi.org/10.14419/jn051k29

Vafaeimehr, A., Schulmerich, M., & Paterlini, S. (2023). Top Investment Banks, Confirmation Bias, and the Market Pricing of Forecast Revisions. International Review of Financial Analysis, 88, 102574.

Yawalkar, M. V. V. (2019). A Study of Artificial Intelligence and Its Role in Human Resource Management. International Journal of Research and Analytical Reviews, 6(1), 20-24.

Yawen, H., Yan, M., & Zhang, D. (2020). Herd Behaviour and Investor Sentiment: Evidence from UK Mutual Funds. International Review of Financial Analysis.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۱۲/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۹/۲۹

بازنگری

۱۴۰۴/۱۱/۲۴

پذیرش

۱۴۰۴/۱۱/۲۷

شماره

نوع مقاله

پژوهشی اصیل

ارجاع به مقاله

شاکری ج. .، و برادران حسن زاده ر. (1404). الگوی سوگیری‌های شناختی مدیران و سرمایه‌گذاران با استفاده از هوش مصنوعی در بازار سرمایه ایران. تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک، 4(4)، 1-20. https://journaltesm.com/index.php/journaltesm/article/view/450

مقالات مشابه

21-30 از 214

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.