Please use this identifier to cite or link to this item: https://archive.cm.mahidol.ac.th/handle/123456789/1595
Title: ความสามารถในการคาดการณ์ของความผันผวนแฝงดดยใช้สมการถดถอย = FORECASTING ABILITY OF IMPLIED VOLATILITY BY REGRESSION MODEL.
Authors: ถิรวุฒิ โกมลวิจิตร
Keywords: ความผันผวนแฝง
การคาดการณ์ความผันผวน
ใบสำคัญแสดงสิทธิ์อนุพันธ์
Issue Date: 17-May-2016
Publisher: มหาวิทยาลัยมหิดล
Citation: 2559
Abstract: การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสามารถในการคาดการณ์ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง (Realized Volatility) โดยความผันผวนแฝง (Implied Volatility) ของ Derivatives Warrant (DW) และความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงในอดีต (Historical Volatility) โดยใช้ข้อมูลตั้งแต่ 1 มกราคม 2554 ถึง 30 ตุลาคม 2558 เมื่อทำการทดสอบการประมาณค่าทางสถิติด้วยวิธี Fixed effects model with robust standard error ผลการศึกษาพบว่า ค่าความผันผวนแฝงสามารถใช้คาดการณ์และอธิบายความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงได้สำหรับระยะเวลา 5 วันซื้อขายเท่านั้น และเป็นค่าคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพในการใช้ข้อมูล (Informational Efficient) กล่าวคือ ข้อมูลทุกอย่างทุกอย่างถูกสะท้อนอยู่ในความผันผวนแฝงหมดแล้วสำหรับการทำนายความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงในอนาคต เมื่อเพิ่มตัวแปรอื่นคือ ความผันผวนในอดีตไม่มีส่วนช่วยในการอธิบายความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงในอนาคตได้ อย่างไรก็ตามค่าคาดการณ์ดังกล่าวยังคงเป็นค่าคาดการณ์ที่มีอคติ (Biased Predictor) กล่าวคือ ไม่สามารถคาดการณ์ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงได้ถูกต้องโดยเฉลี่ย สำหรับค่าความผันผวนแฝงสำหรับระยะเวลา 20, 40 และ 60 วันทำการซื้อขาย ไม่สามารถใช้คาดการณ์ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงได้ นอกจากนี้เมื่อแยกทดสอบความผันผวนแฝงที่คำนวณโดยใช้เพียง Call DW หรือ Put DW เพียงอย่างเดียว ผลการศึกษาพบว่า ค่าความผันผวนแฝงของ Call DW สามารถคาดการณ์ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงได้สำหรับระยะเวลา 5 วันซื้อขายเท่านั้น ส่วน Put DW และ ความผันผวนในอดีตไม่สามารถใช้อธิบายความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงได้ในทุกช่วงเวลา คือ 5, 20, 40 และ 60 วันทำการซื้อขาย
URI: https://archive.cm.mahidol.ac.th/handle/123456789/1595
Other Identifiers: TP FM.012 2559
Appears in Collections:Thematic Paper

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TP FM.012 2559.pdf3.74 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.