การวิเคราะห์หาความผิดปกติของหุ้นที่มีความเสี่ยงต่ำ (Low-risk Anomaly) ด้วยแบบจำลอง Betting Against Correlation จากข้อมูลหุ้นในดัชนี SET100 โดยใช้ค่าสหสัมพันธ์จากวิธี Rolling Window 3 ปี

Abstract

งานวิจัยนี้ศึกษาหาความผิดปกติของหุ้นที่มีความเสี่ยงต่ำ (Low-risk Anomaly) หมายถึงการที่ค่าอัลฟ่า (CAPM Alpha) ของหุ้นความเสี่ยงต่ำมากกว่าหุ้นความเสี่ยงสูง ผ่าน 3 แบบจำลอง ประกอบด้วย Betting Against Beta (BAB) โดย Frazzini and Pedersen (2014) อธิบายความผิดปกติของหุ้นที่มีความเสี่ยงต่ำด้วยค่าเบต้า โดยมีสมมติฐานคือ หุ้นที่มีค่าเบต้าต่ำให้ค่าอัลฟ่าสูงกว่าหุ้นเบต้าสูง

Betting Against Correlation (BAC) โดย Asness et al. (2020) อธิบายความผิดปกติของหุ้นที่มีความเสี่ยงต่ำด้วยค่าสหสัมพันธ์ โดยมีสมมติฐานคือ หุ้นที่มีค่าสหสัมพันธ์ต่ำให้ค่าอัลฟ่าสูงกว่าหุ้นสหสัมพันธ์สูง และ Betting Against Volatility (BAV) โดย Asness et al. (2020) อธิบายความผิดปกติของหุ้นที่มีความเสี่ยงต่ำด้วยค่าความผันผวน (ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) โดยมีสมมติฐานคือ หุ้นที่มีค่าความผันผวนต่ำให้ค่าอัลฟ่าสูงกว่าหุ้นความผันผวนสูง การศึกษานี้ใช้ข้อมูลบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยที่อยู่ในดัชนี SET100 ระหว่างเดือนมกราคม ค.ศ. 2012 ถึงเดือนธันวาคม ค.ศ. 2023 รวมทั้งสิ้น 144 เดือน และครอบคลุมจำนวน 226 บริษัท

ผลการศึกษาหาความผิดปกติของหุ้นที่มีความเสี่ยงต่ำจากแบบจำลอง BAB, BAC และ BAV พบว่าหุ้นความเสี่ยงต่ำในดัชนี SET100 ไม่สามารถให้ค่าอัลฟ่าเป็นบวกอย่างมีนัยสำคัญ เหมือนกับงานวิจัยของ Sehgal, Rakhyani, and Deisting (2022) ซึ่งทำการหาความผิดปกติของหุ้นที่มีความเสี่ยงต่ำในประเทศแถบเอเชียในทั้ง 3 แบบจำลอง