Please use this identifier to cite or link to this item: https://archive.cm.mahidol.ac.th/handle/123456789/5492
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
eperson.contributor.advisorปิยภัสร ธาระวนิช-
dc.contributor.authorอังศุมาลี พูลคำ-
dc.date.accessioned2024-10-08T06:25:26Z-
dc.date.available2024-10-08T06:25:26Z-
dc.date.issued2566-
dc.identifier.otherTP FM.031 2566-
dc.identifier.urihttps://archive.cm.mahidol.ac.th/handle/123456789/5492-
dc.description92 แผ่นen_US
dc.description.abstractงานวิจัยนี้ทำการศึกษาการพยากรณ์อันดับความน่าเชื่อถือของบริษัทในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ที่ถูกจัดอันดับความน่าเชื่อถือโดยสถาบันการจัดอันดับความน่าเชื่อถือ บริษัท ทริสเรสติ้ง จำกัด ระหว่างปี 2556 ถึง 2565 โดยใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลผ่านแบบจำลอง Random-effects Logit ผลการศึกษาพบว่าจากแบบจำลอง Random-effects Logit มีปัจจัยอัตราส่วนทางการเงินที่ส่งผลกับ อันดับความน่าเชื่อถือ ได้แก่ อัตราส่วนผลตอบแทนจากสินทรัพย์ (ROA) ส่งผลบวกทำให้อันดับความน่าเชื่อถือสูงขึ้น, อัตราส่วนหนี้สินต่อสินทรัพย์รวม (DTA) ส่งผลลบทำให้อันดับความน่าเชื่อถือลดลง ส่วนปัจจัยที่ไม่ใช่ อัตราส่วนทางการเงินและส่งผลกับอันดับความน่าเชื่อถือ ได้แก่ ขนาดสินทรัพย์ของกิจการ (SIZE) และอันดับ คะแนนด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล (ESG SCORE) ทั้ง 2 ตัวแปร ส่งผลบวก ทำให้อันดับความน่าเชื่อถือสูงขึ้น แบบจำลอง Random-effects Logit พบว่ามีความถูกต้องโดยแบ่งเป็นการพยากรณ์อันดับความน่าเชื่อถือในกลุ่ม Default (rating D) ถูกต้องร้อยละ 77.78 ในกลุ่ม Non Investment Grade (BB+, BB, BB-, B+, B, B-, CCC+, CCC, CCC-, CC, C) ถูกต้องร้อยละ 99.57 ในกลุ่ม Low Investment Grade (BBB+, BBB, BBB-) ถูกต้องร้อยละ 92.26 ในกลุ่ม Moderate Investment Grade (A+, A, A-) ถูกต้องร้อยละ 64.42 และในกลุ่ม High Investment Grade (AAA, AA+, AA, AA-) ถูกต้องร้อยละ 16.07en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherมหาวิทยาลัยมหิดลen_US
dc.subjectการเงินen_US
dc.subjectอันดับความน่าเชื่อถือen_US
dc.subjectอัตราส่วนทางการเงินen_US
dc.subjectRandom-effects Logiten_US
dc.subjectOrdered Logiten_US
dc.titleการพยากรณ์อันดับความน่าเชื่อถือของบริษัทในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) โดยวิธี Random-effects Logiten_US
dc.title.alternativePrediciing the credit rating of companies listed on the stock exchange of Thailand by random-effects logit modelen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Thematic Paper

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TP FM.031 2566.pdf1.29 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


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