แบบจำลองความผันผวนราคารายชั่วโมงของหุ้นอสังหาริมทรัพย์ไทย โดยใช้การวิเคราะห์ GARCH
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบรูปแบบระหว่างวันของความผันผวนของราคารายชั่วโมงในตลาดหุ้นอสังหาริมทรัพย์ในประเทศไทย โดยการวิเคราะห์โมเดล GARCH เพื่อประเมินผลกระทบของเหตุการณ์สำคัญทั้งทางเศรษฐกิจมหภาคและเหตุการณ์เฉพาะบริษัทที่มีต่อความผันผวนรายชั่วโมง การศึกษานี้มีเป้าหมายเพื่อเติมเต็มช่องว่างทางความรู้เกี่ยวกับปัจจัยที่ส่งผลต่อความผันผวนของราคารายชั่วโมงในหุ้นอสังหาริมทรัพย์ของประเทศไทย เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญสำหรับการบริหารความเสี่ยงและการตัดสินใจลงทุน บริษัทอสังหาริมทรัพย์ที่มีรายได้สูงสุด 10 อันดับแรกในประเทศไทยในปี 2566 ถูกวิเคราะห์หาความผันผวน GARCH (1,1) เพื่อระบุลักษณะและคาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นเมื่อเวลาผ่านไป การศึกษานี้มีเป้าหมายเพื่อหาปัจจัยที่ส่งผลต่อความผันผวนของราคารายชั่วโมงในหุ้นอสังหาริมทรัพย์ของประเทศไทย เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญสำหรับการบริหารความเสี่ยงและการตัดสินใจลงทุน การวิเคราะห์ความผันผวนของผลตอบแทนรายชั่วโมงตั้งแต่ปี 2562 ถึง 2566 ผลการศึกษาพบว่าความผันผวนพื้นฐานโดยระดับที่สูงขึ้นในช่วงเริ่มต้นการซื้อขายจะค่อย ๆ ลดลงทุก ๆ ชั่วโมง และความผันผวนสูงขึ้นอีกครั้งเมื่อใกล้สิ้นสุดการซื้อขาย สิ่งนี้บ่งชี้ว่ากิจกรรมการตลาดในช่วงแรกมีความผันผวนสูง และลดลงในช่วงหลังของวัน จากการตรวจสอบรูปแบบความผันผวนที่เกี่ยวข้องกับการประกาศอัตราดอกเบี้ยพบว่ามีความผันผวนที่แตกต่างกันไปในชั่วโมงการซื้อขาย ความอ่อนไหวต่อการเปลี่ยนแปลงในอดีต นอกจากนี้การวิจัยยังชี้ให้เห็นว่าการล้มละลายของ China Evergrande มีผลกระทบที่ไม่มีนัยสำคัญต่อผลตอบแทนระหว่างวันและความผันผวนตลอดทั้งวันซื้อขาย
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Allan, K. et al. (2021). The COVID-19 Pandemic and Commercial Property Rent Dynamics. Journal of Risk and Financial Management, 14(2021), 360-375.
Amonhaemanon, D. (2014). The Impact of Stock Price and Real Estate Price Shocks on Consumption: The Thai Experience. International Journal of Financial Research, 9(2014), 61-76.
Cui, W. (2023). The Impact of COVID-19 on the Real Estate Market Based on Case and Data Analysis. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 15(2023), 270-277.
Cuthbertson, K. (2016). Quantitative Financial Economics: stocks, bonds, foreign exchange. John Wiley and Sons, 7(2016), 234-266.
Hasnuden, M. & Mohd Ali, N. (2023). Enduring the Financial Impacts of COVID-19: Property Developers in Malaysia. International Journal of Academic Research, 13(2023), 15-25.
Islam, S. & Oh, K. (2023). Applied Financial Econometrics in E-Commerce. Contributions to Economic Analysis. North Holland Publishing, 7(2023), 442-457.
Lucca, K. & Moench, M. (2015). The Disappearing Pre-FOMC Announcement Drift. Finance research letters, 40(2015), 78-99.
Mills, T. (2019). The econometric modelling of financial time series. Cambridge University Press, 8(2019), 188-201.
Nguyen, T. (2015). The Significance and Performance of Listed Property Companies in Asian Developed and Emerging Markets. 17th Annual European Real Estate Society Conference in Milan,, 17(2015), 336-352.
Reuters. (2024). Date accessed. Retrieved February 1, 2024, from https://www.reuters.com/business
Rigobon, R. & Sack, B. (2024). The Impact of Monetary Policy on Asset Prices. Journal of Monetary Economics, 8(2024), 51-66.
Wheaton, W. (2015). The Volatility of Real Estate Markets: A Decomposition. The Journal of Portfolio Management, 41(2015), 140-150.
Yu, J. (2022). Forecasting volatility in the New Zealand stock market. Applied Financial Economics, 12(2022), 193-202.
