<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>مروارید درخشان اندیشه</PublisherName>
				<JournalTitle>مهندسی و مدیریت کیفیت</JournalTitle>
				<Issn>2322-1305</Issn>
				<Volume>14</Volume>
				<Issue>4</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2025</Year>
					<Month>02</Month>
					<Day>19</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Optimal stock portfolio quality management using the combination of the Markowitz model with support vector machine methods, data envelopment analysis, and DB scan</ArticleTitle>
<VernacularTitle>مدیریت کیفیت سبد بهینه سهام با استفاده از ترکیب مدل مارکوییتز با روش‌های ماشین بردار پشتیبان، تحلیل پوششی داده‌ها و دی بی اسکن</VernacularTitle>
			<FirstPage>358</FirstPage>
			<LastPage>378</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">220184</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.48313/jqem.2025.513904.1510</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>رضا</FirstName>
					<LastName>خسروی</LastName>
<Affiliation>گروه حسابداری، واحد شهرکرد، دانشگاه آزاد اسلامی، شهرکرد، ایران.</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0009-0003-3783-2142</Identifier>

</Author>
<Author>
					<FirstName>جمشید</FirstName>
					<LastName>پیک فلک</LastName>
<Affiliation>گروه حسابداری، واحد تهران غرب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0009-0008-1883-8086</Identifier>

</Author>
<Author>
					<FirstName>حسن</FirstName>
					<LastName>فتاحی نافچی</LastName>
<Affiliation>گروه حسابداری، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران.</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0000-0001-6702-4195</Identifier>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2024</Year>
					<Month>08</Month>
					<Day>19</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>&lt;strong&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 115%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Adobe Gurmukhi&#039;; color: #0d0d0d; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt;Purpose:&lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 115%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Adobe Gurmukhi&#039;; color: #0d0d0d; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt; This study aims to determine the optimal stock portfolio using a combination of the Markowitz model with Support Vector Machine (SVM), Data Envelopment Analysis (DEA), and the DBSCAN clustering algorithm. The statistical population consists of companies listed on the Tehran Stock Exchange from 2012 to 2022.&lt;/span&gt;
&lt;strong&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 115%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Adobe Gurmukhi&#039;; color: #0d0d0d; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt;Methodology:&lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 115%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Adobe Gurmukhi&#039;; color: #0d0d0d; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt; To achieve the research objectives and form an optimal stock portfolio, dimensionality reduction approaches, DEA, SVM, and the DBSCAN clustering algorithm were employed. Financial ratios derived from balance sheets, income statements, and cash flow statements, as well as composite financial ratios and risk-return analysis based on the hybrid Markowitz model, were used as inputs to construct four portfolios.&lt;/span&gt;
&lt;strong&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 115%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Adobe Gurmukhi&#039;; color: #0d0d0d; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt;Findings:&lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 115%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Times New Roman&#039;; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt; &lt;/span&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 115%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Adobe Gurmukhi&#039;; color: #0d0d0d; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt;The SVM method and the fourth approach, which includes the hybrid model, exhibited superior performance in optimizing the stock portfolio.&lt;/span&gt;
&lt;strong&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 107%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Adobe Gurmukhi&#039;; color: #0d0d0d; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt;Originality/Value:&lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 10.0pt; line-height: 107%; font-family: &#039;Garamond&#039;,serif; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-bidi-font-family: &#039;Adobe Gurmukhi&#039;; color: #0d0d0d; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;&quot;&gt; Given the innovation of this research in applying the hybrid Markowitz model, the results can assist investors and stock analysts in managing the quality of an optimal stock portfolio.&lt;/span&gt;</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">&lt;strong&gt;هدف:&lt;/strong&gt; هدف پژوهش حاضر تعیین سبد بهینه سهام با استفاده از ترکیب مدل مارکوویتز با روش‌های ماشین بردار پشتیبان، تحلیل‌پوششی‌دادها و الگویتم خوشه‌بندی دی‌بی‌اسکن است. جامعه آماری پژوهش، شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 1391 الی 1401 است.&lt;br&gt;&lt;strong&gt;روش‌شناسی پژوهش:&lt;/strong&gt; در راستای دستیابی به اهداف پژوهش برای تشکیل سبد بهینه سهام، از رویکرد کاهش ابعاد، روش‌های تحلیل‌پوششی‌دادها، ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم‌های خوشه‌بندی دی‌بی‌اسکن استفاده شده است. نسبت‌های مالی ترازنامه‌ای، نسبت‌های مالی صورت سود زیان، نسبت‌های مالی صورت گردش وجه نقد و نسبت‌های مالی ترکیبی و ریسک و بازده بر اساس مدل ترکیبی مارکوویتز به‌عنوان ورودی مدل تهیه چهار پرتفوی استفاده شده است.&lt;br&gt;&lt;strong&gt;یافته‌ها: &lt;/strong&gt;یافته‌های حاصل از پژوهش، حاکی است روش بردار پشتیبان و روﯾﮑﺮد ﭼﻬﺎرم ﮐﻪ ﺷﺎﻣﻞ مدل ترکیبی اﺳﺖ، در بهینه‌سازی ﺳﺒﺪ ﺳﻬﺎم ﻋﻤﻠﮑﺮد ﺑﻬﺘﺮی داﺷﺘﻪ اﺳﺖ.&lt;br&gt;&lt;strong&gt;اصالت/ارزش افزوده علمی:&lt;/strong&gt; با توجه به نوآوری این پژوهش در به‌کارگیری مدل ترکیبی مارکوییتز، نتایج می‌تواند به سرمایه‌گذاران و تحلیل‌گران سهام در مدیریت کیفیت سبد بهینه سهام  کمک کند.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">سبد بهینه سهام</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">ماشین بردار پشتیبان</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تحلیل پوششی داده‌ها</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">دی‌بی‌اسکن</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدل مارکوییتز</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://www.pqprc.ir/article_220184_72d4373f8455d11f03416bfedfff9878.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
