Search
Close this search box.
Search
Close this search box.

การวิเคราะห์โมเดลทางการเงิน

การวิเคราะห์โมเดลทางการเงิน

งานวิจัยด้านการเงิน (Financial Research) นิยมใช้เศรษฐมิติขั้นสูง (Advance Econometrics) ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร ปัจจุบัน การวิเคราะห์โมเดลทางการเงิน ที่นิยมใช้ในวิทยานิพนธ์การเงินหรือวิจัยการเงิน ทั้งหลักสูตร MBA Msc.Finance แลฃะ Financial Engineering มักมุ่งเน้นไปที่ 3 ด้านหลัก ได้แก่ การจัดการกับลักษณะเฉพาะของข้อมูล (Panel Data) การวิเคราะห์ความผันผวนของราคาหลักทรัพย์ (Volatility) และการทำนายแนวโน้มในระบบเศรษฐกิจที่เชื่อมโยงกัน  
การวิเคราะห์โมเดลทางการเงิน
การวิเคราะห์โมเดลทางการเงิน
กลุ่มโมเดลเศรษฐมิติเชิงซ้อนยอดนิยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน:
1. กลุ่มโมเดลข้อมูลแบบพาเนลขั้นสูง (Advanced Panel Data Models)
Panel Data คือ การเก็บข้อมูลหลายๆหน่วย หรือหลายๆบริษัท หลายๆ หลักทรัพย์ ในหลายช่วงเวลา ดังนั้นโมเดลเหล่านี้สามารถลดหรือช่วยควบคุมปัญหาความแตกต่างระหว่างบริษัท (Unobserved heterogeneity)  
    • Dynamic Panel Data (DPD): ใช้โมเดลอย่าง Arellano-Bond หรือ Blundell-Bond ทำงานโดยนำค่าในอดีต (Lagged dependent variable) มาเป็นตัวแปรอธิบาย เหมาะกับงานวิจัยโครงสร้างทุนที่ผลการดำเนินงานในอดีตส่งผลต่อปัจจุบัน  
    • Panel Threshold Regression: ใช้ประเมินว่าความสัมพันธ์ของตัวแปรจะเปลี่ยนไปเมื่อข้ามจุดวิกฤต (Threshold) เช่น โครงสร้างเงินทุนจะส่งผลต่อมูลค่ากิจการแตกต่างกัน เมื่ออัตราดอกเบี้ยสูงเกินกว่าระดับที่กำหนด
    • Spatial Panel Models: ใช้กรณีศึกษาการเงินที่ดูเรื่องทำเลที่ตั้งหรือเครือข่าย เช่น การแพร่กระจายของความเสี่ยง (Contagion effect) ระหว่างธนาคารในภูมิภาคเดียวกัน

2. กลุ่มโมเดลวัดความผันผวนและเหตุการณ์สุดโต่ง (Volatility & Extreme Value Models)
ข้อมูลตลาดการเงินมักมีความผันผวนเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและไม่คงที่ (Heteroskedasticity) โมเดลในกลุ่มนี้จะเจาะลึกเรื่องความเสี่ยง  
    • GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): โมเดลพื้นฐานสำหรับจับพฤติกรรมความผันผวนที่มักจับกลุ่มกัน (Volatility clustering) เช่น ราคาหุ้นเหวี่ยงตัวแรงติดต่อกัน  
    • EGARCH และ GARCH-M: ต่อยอดโดยให้ความสำคัญกับข่าวดีและข่าวร้ายที่ส่งผลต่อความผันผวนไม่เท่ากัน และรวมความเสี่ยงเข้าไว้ในการคาดการณ์ผลตอบแทน (Risk Premium)
    • VAR (Vector Autoregression): ใช้ทดสอบความสัมพันธ์แบบสองทางระหว่างตัวแปร เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราแลกเปลี่ยน อัตราดอกเบี้ย และดัชนีตลาดหุ้น โดยวิเคราะห์ว่าแต่ละตัวแปรส่งผลกระทบต่อกันและกันอย่างไร
    • Model GARCH อื่นๆ , ปัจจุบัน นักวิจัย นักเศรษฐมิติประยุกต์  ได้พัฒนาแบบจำลองในตระกูล GARCH ให้แตกแยกย่อยออกไปจำนวนมาก ตามความเหมาะสมของประเภทข้อมูล เพื่อให้สามารถวิเคราะห์หรือพรรณนาความเคลื่อนไหวของการเปลี่ยนแปลงตัวเลขต่างๆ ที่ศึกษาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด เช่น Multivariate GARCH  SGARCH เป็นต้น

3. กลุ่มโมเดลความน่าจะเป็นและทางเลือกขั้นสูง (Advanced Qualitative & Limited Dependent Models)
มักใช้กับงานวิจัยด้านการธนาคาร บัตรเครดิต หรือการตัดสินใจลงทุน
    • Logit / Probit: กรณีศึกษาผลลัพธ์เป็นตัวแปรตามเชิงคุณภาพ เช่น การทำนายความน่าจะเป็นที่บริษัทจะผิดนัดชำระหนี้ (Probability of Default: PD) โดยวิเคราะห์จากอัตราส่วนทางการเงิน 
    • Duration Models (Survival Analysis): ศึกษา “ระยะเวลา” จนกว่าจะเกิดเหตุการณ์ทางการเงิน เช่น ระยะเวลาการถือครองหุ้นก่อนตัดสินใจขาย หรือระยะเวลาจนกว่าบริษัทจะล้มละลาย

เทคนิคการเลือกใช้แบบจำลองเศรษฐมิติ สำหรับวิจัยการเงิน

แบบจำลองทางการเงินและเศรษฐศาสตร์ใช้ข้อมูลทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อศึกษาตลาดและคาดการณ์แนวโน้ม ช่วยให้นักลงทุนกำหนดราคาของสินทรัพย์ คาดการณ์ GDP และบริหารความเสี่ยง นักวิเคราะห์ใช้เครื่องมือต่างๆ เช่นR Project , STATA หรือ Pythonเพื่อสร้างแบบจำลองเหล่านี้
ต่อไปนี้คือเทคนิคสำคัญที่ใช้ในสาขานี้:
1. การวิเคราะห์การถดถอย
การวิเคราะห์การถดถอยช่วยค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป้าหมายกับตัวแปรทำนายหนึ่งตัวหรือมากกว่านั้น
    • วิธีการ กำลังสองน้อยที่สุดแบบธรรมดา (Ordinary Least Squares: OLS):เทคนิคพื้นฐานที่ลากเส้นผ่านจุดข้อมูลเพื่อลดระยะห่างกำลังสองระหว่างจุดกับเส้นให้เหลือน้อยที่สุด ตัวอย่างเช่น OLS ใช้เพื่อดูว่าราคาหุ้นของบริษัทเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อราคาตลาดโดยรวมเปลี่ยนแปลง
2. การวิเคราะห์อนุกรมเวลา
เทคนิคเหล่านี้ศึกษาข้อมูลที่รวบรวมไว้ในช่วงเวลาหนึ่ง
    • ARIMA:ย่อมาจาก Autoregressive Integrated Moving Average เป็นแบบจำลองที่ใช้ค่าในอดีตและข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ในอดีตของชุดข้อมูลเพื่อพยากรณ์ราคาในอนาคต 
    • VARย่อมาจาก Vector Autoregression (การถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์) เป็นแบบจำลองที่ศึกษาว่าตัวแปรหลายตัวส่งผลกระทบต่อกันอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป ตัวอย่างเช่น แบบจำลอง VAR สามารถแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ยและอัตราเงินเฟ้อส่งผลกระทบต่อราคาบ้านอย่างไร 
3. การสร้างแบบจำลองความผันผวน
ตลาดการเงินมีความไม่แน่นอน โมเดลเหล่านี้ใช้ในการคาดการณ์ขนาดของการเปลี่ยนแปลงราคาในอนาคต [1, 2]
    • GARCH:ย่อมาจาก Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity เป็นแบบจำลองที่ใช้ในการพยากรณ์ความผันผวนของตลาดโดยพิจารณาจากการเปลี่ยนแปลงราคาในอดีต นักลงทุนใช้แบบจำลองนี้ในการกำหนดราคาออปชั่นและบริหารความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอ 
4. การรวมตัวกันของยีน
การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ร่วม (Cointegration) ตรวจสอบว่าชุดข้อมูลสองชุดที่ไม่เกี่ยวข้องกันเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกันในระยะยาวหรือไม่ แม้ว่าในระยะสั้นอาจจะเคลื่อนไหวแยกจากกันก็ตาม นี่คือพื้นฐานของการซื้อขายแบบจับคู่ (Pairs Trading)ซึ่งนักลงทุนซื้อหุ้นตัวหนึ่งและขายชอร์ตหุ้นที่เกี่ยวข้องอีกตัวหนึ่ง โดยเดิมพันว่าราคาของหุ้นทั้งสองจะกลับมาอยู่ในช่วงราคาปกติในที่สุด
5. เทคนิคขั้นสูง
สำหรับข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น นักวิเคราะห์จะใช้:
  • การถดถอยควอนไทล์:แบบจำลองนี้ใช้ส่วนต่าง ๆ ของการกระจายข้อมูลแทนค่าเฉลี่ย ซึ่งมีประโยชน์ในด้านการลงทุนในบริษัทเอกชนหรือธุรกิจร่วมทุนที่สถานการณ์เลวร้ายที่สุดมีความสำคัญที่สุด
  • ตัวกรอง Kalman:ติดตามระบบไดนามิกที่มีตัวแปรซ่อนอยู่ มีประโยชน์สำหรับกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่มีความเสี่ยงต่อตลาดเปลี่ยนแปลงไป

ตัวอย่าง หัวข้อวิจัย การวิเคราะห์โมเดลทางการเงิน

  • Evaluating the impact of capital structure on firm performance across different industries
  • Assessing the effectiveness of financial management practices in emerging markets
  • A comparative analysis of the cost of capital and financial structure in multinational corporations across different regulatory environments
  • Examining how integrating sustainability and CSR initiatives affect a corporation’s financial performance and brand reputation
  • Analysing how rigorous financial analysis informs strategic decisions and contributes to corporate growth
  • Examining the relationship between corporate governance structures and financial performance
  • A comparative analysis of financing strategies among mergers and acquisitions
  • Evaluating the importance of financial transparency and its impact on investor relations and trust
  • Investigating the role of financial flexibility in strategic investment decisions during economic downturns
  • Investigating how different dividend policies affect shareholder value and the firm’s financial performance
คุณสามารถดูคำแนะนำเพิ่มเติมได้ที่ สถาบันวิจัยทินเบอร์เจน เพื่อศึกษาตัวอย่างวิทยานิพนธ์เศรษฐมิติการเงินระดับปริญญาเอก

หากคุณมีโจทย์วิทยานิพนธ์ในใจแล้ว   สามารถบอกข้อมูลหรือปัญหาที่สงสัยเพิ่มเติมเพื่อให้เราช่วยแนะนำโมเดลที่เหมาะสมที่สุด:

  • หัวข้อวิจัย หรือประเด็นที่คุณสนใจศึกษาคืออะไร (เช่น การบริหารความเสี่ยง, ประสิทธิภาพตลาด, พฤติกรรมนักลงทุน)
  • ตัวแปรหลัก ที่คุณต้องการนำมาวิเคราะห์มีอะไรบ้าง
  • ลักษณะของข้อมูล ที่จะใช้เป็นแบบรายวัน (Daily), รายเดือน (Monthly) หรือข้อมูลตัวบริษัท (Firm-level data)
อ้างอิง:
รับทำวิจัยการเงิน รับทำวิจัยปริญญาโทการเงิน ปริญญาเอกการเงิน
รับทำวิจัยการเงิน รับทำวิจัยปริญญาโทการเงิน ปริญญาเอกการเงิน