การวิเคราะห์อัตราผลตอบแทนและความเสี่ยงของการลงทุนตามแบบจำลอง Black- Litterman ใน SET50 ด้วยวิธีการใช้มุมมองผลตอบแทนโดยตรงผ่าน Target Price และแบบจำลอง Fama-French 6 Factors ซึ่งปรับสัดส่วนการลงทุนทุก ๆ ครึ่งปี

Abstract

งานวิจัยนี้มุ่งเน้นศึกษานี้ประสิทธิภาพของแบบจำลอง Black – Litterman ผ่านมุมมอง ของนักลงทุนจาก 6 แบบจำลอง ได้แก่ Analyst’s Target Price, CAPM, Fama – French 3 Factors, Carhart 4 Factors, Fama – French 5 Factors และ Fama – French 6 Factors ซึ่งปรับสัดส่วนการลงทุน ทุก ๆ 1 ปี และทุก ๆ ครึ่งปี โดยศึกษาหลักทรัพย์ในกลุ่มดัชนี SET 50 ระหว่างปี ค.ศ. 2016 ถึงปี ค.ศ. 2022 ผลการศึกษาพบว่า การปรับสัดส่วนการลงทุนทุก ๆ 1 ปี ให้อัตราผลตอบแทนส่วนเกิน เฉลี่ยที่มากกว่าปรับสัดส่วนการลงทุนทุก ๆ ครึ่งปี ซึ่งการจัดกลุ่มหลักทรัพย์ตามแบบจำลอง Black – Litterman ที่ปรับสัดส่วนการลงทุนทุก ๆ 1 ปี ผ่านแบบจำลอง Fama – French 5 Factors ให้อัตราผลตอบแทนเฉลี่ยและมีค่าความเสี่ยงสูงที่สุด รองลงมาคือ Fama – French 6 Factors, Carhart 4 Factors, CAPM, Fama – French 3 Factors และ Analyst’s Target Price ตามลำดับ รวมถึงยังให้ผลตอบแทน ส่วนเกินเฉลี่ยที่สูงกว่ากลุ่มหลักทรัพย์ตลาด (SET, SET50 และ SET100) ทั้งนี้ เมื่อพิจารณาอัตรา ผลตอบแทนหลังปรับค่าความเสี่ยง พบว่า Fama – French 6 Factors มีค่า Sharpe Ratio สูงที่สุด ในขณะ ที่ Fama – French 5 Factors มีค่า Treynor Ratio และค่า Jensen’s Alpha สูงที่สุด