การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ FAMA-FRENCH ในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์

หมวดธุรกิจการเงิน

โดย

นางสาวนัชชา ตั้งวิชิตฤกษ์

การค้นคว้าอิสระนี้เป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตร

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาการบริหารการเงิน

คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ปีการศึกษา 2560

ลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

Ref. code: 25605902112761UOZ

การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ FAMA-FRENCH ในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์

หมวดธุรกิจการเงิน

โดย

นางสาวนัชชา ตั้งวิชิตฤกษ์

การค้นคว้าอิสระนี้เป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตร วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

สาขาวิชาการบริหารการเงิน คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

ปีการศึกษา 2560 ลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

Ref. code: 25605902112761UOZ

THE COMPARISON OF THE ABILITY OF THE CAPM, APT AND FAMA-FRENCH MODELS IN PREDICTING RATE OF RETURN

OF SECURITIES IN FINANCIAL INDUSTRY

BY

MISS NATCHA TUNGVICHITRERK

AN INDEPENDENT STUDY SUBMITTED IN PARTIAL FULFILLMENT OF THE REQUIREMENTS FOR THE DEGREE OF MASTER OF SCIENCE

FINANCIAL MANAGEMENT FACULTY OF COMMERCE AND ACCOUNTACY

THAMMASAT UNIVERSITY ACADEMIC YEAR 2017

COPYRIGHT OF THAMMASAT UNIVERSITY

Ref. code: 25605902112761UOZ

(1)

หัวข้อการค้นคว้าอิสระ การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ FAMA-FRENCH ในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงิน

ชื่อผู้เขียน นางสาวนัชชา ตั้งวิชิตฤกษ ์ ชื่อปริญญา วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชา/คณะ/มหาวิทยาลัย การบริหารการเงิน

พาณิชยศาสตร์และการบัญชี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

อาจารย์ที่ปรึกษาการค้นคว้าอิสระ อาจารย์ ดร.สุทธิกร กิ่งแก้ว ปีการศึกษา 2560

บทคัดย่อ

งานค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพ่ือศึกษาว่าระหว่างแบบจ าลอง CAPM APT และ Fama-French แบบจ าลองใดที่มีความแม่นย าในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยมากที่สุด เพ่ือให้สามารถน าไปใช้ในการตัดสินใจเพ่ือการลงทุนของนักลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ โดยข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลทุตยิภูมิรายเดือนของปัจจัยทางเศรษฐกิจซึ่งเป็นตัวแปรอิสระ และดัชนีราคาหลักทรัพย์รายตัวในหมวดธุรกิจการเงิน ทั้งนี้ข้อมูลที่จะใช้ในการศึกษาคือข้อมูลตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2560 รวมทั้งสิ้น 60 เดือน โดยใช้วิธีการทางสถิติคือการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณด้วยวิธีก าลงัสองน้อยที่สุด

ผลการศึกษาพบว่าแบบจ าลอง APT สามารถท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินได้แม่นย ากว่าแบบจ าลอง Fama-French และ CAPM นอกจากนี้ยังพบว่าแบบจ าลอง Fama-French สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินได้กีกว่าแบบจ าลอง CAPM

ค าส าคัญ: แบบจ าลอง CAPM, แบบจ าลอง APT, แบบจ าลอง Fama-French

Ref. code: 25605902112761UOZ

(2)

Independent Study Title THE COMPARISON OF THE ABILITY OF THE CAPM, APT AND FAMA-FRENCH MODELS IN PREDICTING RATE OF RETURN OF SECURITIES IN FINANCIAL INDUSTRY

Author Miss Natcha Tungvichitrerk Degree Master of Science Department/Faculty/University Financial Management

Thammasat University Independent Study Advisor Suthikorn Kingkaew, Ph.D. Academic Years 2017

ABSTRACT

The objectives of this independent study were to compare the abilities of CAPM, APT and Fama-French model in predicting rate of return of securities in financial industry in order to find out the most accurate model. The result of the study should provide more efficient decision making for investors who are interested in investing in stock market. The secondary data includes the economic factors (independent variables) and the monthly closing price reports of each securities in financial industry (dependent variables). The data collection process was conducted from January 2013 to December 2017 with a total of 60 months. The statistical data analysis was conducted using multiple regression analysis.

The study showed that APT model was able to predict rate of return of securities in financial industry more accurately than CAPM and Fama-French model. Furthermore, Fama-French model was also able to predict rate of return of securities in financial sector more accurately than CAPM model.

Keywords: CAPM model, APT model, Fama-French model

Ref. code: 25605902112761UOZ

(3)

กิตติกรรมประกาศ

การค้นคว้าอิสระฉบับนี้ส าเร็จลุล่วงได้เนื่องจากผู้วิจัยได้รับความอนุเคราะห์ช่วยเหลือเป็นอย่างดีของ อาจารย์ ดร.สุทธิกร กิง่แก้ว อาจารย์ที่ปรึกษาการค้นคว้าอิสระ ซึ่งได้สละเวลาเพื่อ ให้ค าปรึกษา และติดตามความคืบหน้าตลอดช่วงการ ค้นคว้า อิสระฉบับนี้ นอกจากนี้ผู้ วิจั ยขอขอบพระคุณในความกรุณาของ ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.ปัญญา อิสระวรวาณิช กรรมการสอบการค้นคว้าอิสระผู้ซึ่งสละเวลาให้ค าแนะน าเพ่ิมเติมในการปรับปรุงเนื้อหา ซึ่งช่วยให้การค้นคว้าอิสระฉบับนี้มีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น

สุดท้ายนี้ ขอขอบพระคุณอาจารย์ประจ าภาควิชาการเงิน อาจารย์ภาควิชาอ่ืนๆ และอาจารย์พิเศษทุกท่านที่ประสิทธิ์ประสาทวิชาความรู้ คุณธรรม และจริยธรรม ตลอดจนเจ้าหน้าที่หลักสูตรควบตรี-โท ทางการบัญชีและบริหารธุรกิจ (IBMP) ทุกท่านที่คอยให้ความช่วยเหลือ ติดต่อประสานจนท าให้การค้นคว้าอิสระฉบับนี้ส าเร็จลุล่วงไปด้วยดี

นางสาวนัชชา ตั้งวิชิตฤกษ์

Ref. code: 25605902112761UOZ

(4)

(4)

สารบัญ หน้า

บทคัดย่อภาษาไทย (1)

บทคัดย่อภาษาอังกฤษ (2)

กิตติกรรมประกาศ (3)

สารบัญตาราง (6)

สารบัญภาพ (7) บทที่ 1 บทน า 1

1.1 ความเป็นมาและความส าคัญของปัญหา 1 1.2 วัตถุประสงค์ของงานวิจัย 1 1.3 ขอบเขตของงานวิจัย 2 1.4 ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับ 2

บทที่ 2 วรรณกรรมและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง 4

2.1 ทฤษฎีตลาดทุน (Capital Market Theory) 4 2.2 Capital Assets Pricing Model (CAPM) 5 2.3 Arbitrage Pricing Theory (APT) 8 2.4 The Fama-French Three-Factor Model 10 2.5 งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง 12

บทที่ 3 วิธีการวิจัย 15

3.1 ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 15

Ref. code: 25605902112761UOZ

(4)

(4)

3.2 การเก็บรวบรวมข้อมูล 17 3.3 วิธีการศึกษา 18 3.4 การวิเคราะห์ข้อมูล 18

บทที่ 4 ผลการวิจัยและอภิปรายผล 30

4.1 การวิเคราะห์ปัจจัยตัวแปรทางเศรษฐกิจและการจัดกลุ่มหลักทรัพย์ 30 4.2 ปัจจัยที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ 32 4.3 การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง 45

บทที่ 5 สรุปผลการวิจัยและข้อเสนอแนะ 74

5.1 สรุปผลการวิจัย 75 5.2 อภิปรายผล 78 5.3 ข้อเสนอแนะ 79

รายการอ้างอิง 80 ภาคผนวก

ภาคผนวก ก 82

ประวัติผู้เขียน 100

(5)

Ref. code: 25605902112761UOZ

(6)

สารบัญตาราง

ตารางที่ หน้า 3.1 รายชื่อหลักทรัพย์ในหมวดธุรกิจการเงิน 15 4.1 ผลการวิเคราะห์ปัจจัยตัวแปรทางเศรษฐกิจ 31 4.2 การจัดตัวแปรทางเศรษฐกิจให้เป็นปัจจัยทางเศรษฐกิจ 31 4.3 ปัจจัยของแบบจ าลอง CAPM ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ 34 4.4 ปัจจัยของแบบจ าลอง APT ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ 38 4.5 ปัจจัยของแบบจ าลอง Fama-French ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทน 41

ของหลักทรัพย์ 4.6 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ APT 46

ด้วยวิธี Davidson and Mckinon Equation 4.7 ผลการเปรียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ Fama-French 50

ด้วยวิธี Davidson and Mckinon Equation 4.8 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง APT กับ Fama-French 54

ด้วยวิธี Davidson and Mckinon Equation 4.9 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง CAPM ด้วยตัวแปร 59

ของแบบจ าลอง APT และ Fama-French 4.10 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง APT ด้วยตัวแปร 64

ของแบบจ าลอง CAPM และ Fama-French 4.11 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง Fama-French ด้วยตัวแปร 69

ของแบบจ าลอง CAPM และ APT 5.1 สรุปการเปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ 76 ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation และ Residual Analysis

Ref. code: 25605902112761UOZ

(7)

สารบัญภาพ

ภาพที่ หน้า 2.1 Capital Market Line 6 2.2 ความเสี่ยงโดยรวมของกลุ่มหลักทรัพย์ 7 2.3 Security Market Line 7

Ref. code: 25605902112761UOZ

1

บทที่ 1 บทน า

1.1 วัตถุประสงค์ของงานวิจัย

งานวิจัยชิ้นนี้มีวัตถุประสงค์เพ่ือศึกษาและเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ Fama French ในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2560 เพ่ือหาว่าแบบจ าลองใดสามารถท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ได้แม่นย ามากท่ีสุด

1.2 ความเป็นมาและความส าคัญของปัญหา

กลุ่มธุรกิจกลุ่มธุรกิจการเงินเป็นหมวดธุรกิจที่มีความส าคัญต่อการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ

ของประเทศ เนื่องจากธนาคารและบริษัทเงินทุนและหลักทรัพย์เป็นสถาบันการเงินที่มีความส าคัญต่อการระดมทุนและจัดสรรทรัพยากรในระบบเศรษฐกิจ โดยท าหน้าที่เป็นแหล่งระดมเงินออม แหล่งเงินให้กู้ที่ส าคัญในระบบ ดังนั้นหลักทรัพย์ของกลุ่มธุรกิจการเงินจึงมีบทบาทส าคัญต่อตลาดหลักทรัพย์ไทย ซึ่งมีผู้ลงทุนทั้งรายย่อยและผู้ลงทุนสถาบันให้ความสนใจการลงทุนเป็นอันดับต้นๆ ซสังเกตได้จากมูลค่าการซื้อขายที่ติด 1 ใน 5 ของหุ้นที่มีมูลค่าการซื้อขายสูงสุดอย่างต่อเนื่องในแต่ละวัน

หากผู้ลงทุนที่สนใจลงทุนในหลักทรัพย์กลุ่มธุรกิจการเงินท าการวิเคราะห์ถึงปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลกระทบต่อการด าเนินธุรกิจและราคาหลักทรัพย์ เช่น การขยายตัวทางเศรษฐกิจ นโยบายภาครัฐ กฎระเบียบต่างๆ อัตราดอกเบี้ย เป็นต้น รวมถึงเลือกใช้เครื่องมือในการหาอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์และราคาหลักทรัพย์ที่เหมาะสม เพ่ือน าไปใช้ประกอบการตัดสินใจการลงทุนอย่างมีประสิทธิภาพได้

การท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ท าได้หลายวิธีโดยการใช้แบบจ าลองต่างๆ ที่ได้มีการพัฒนาขึ้นโดยนักวิชาการหลายท่าน แบบจ าลองหนึ่งที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลาย คือ Capital Assets Pricing Model (CAPM) อธิบายความสัมพันธ์ของอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ขึ้นอยู่กับปัจจัยเสี่ยงจากตลาดเพียงอย่างเดียว แบบจ าลอง CAPM ได้รับความนิยมและมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย อย่างไรก็ตาม นักวิชาการบางท่านมีความเห็นว่าแบบจ าลองดังกล่าวไม่เหมาะสมที่ค านึงถึงความเสี่ยงของตลาดเพียงปัจจัยเดียว เนื่องจากการลงทุนนั้นต้องเผชิญกับความเสี่ยงอื่นๆ ด้วย

Ref. code: 25605902112761UOZ

2

แบบจ าลองอ่ืนๆ ที่มีการค านึงถึงปัจจัยเสี่ยงมากกว่า 1 ปัจจัยนั้นได้แก่แบบจ าลองที่ถูกพัฒนามาจากแนวคิด Arbitrage Pricing Theory (APT) ซึ่งเป็นแบบจ าลองที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลตอบแทนกับปัจจัยทางเศรษฐกิจหลายๆ ตัว โดยที่ไม่ได้ระบุแน่ชัดว่าปัจจัยนั้นได้ แก่อะไรบ้างหรือมีก่ีปัจจัย ซึ่งผู้ลงทุนที่น าแบบจ าลองนี้มาใช้ในการวิเคราะห์ควรท าการศึกษางานวิจัยเชิงประจักษ์เพ่ือค้นหาว่าปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์เพ่ือที่จะใช้แบบจ าลอง APT ได้อย่างเหมาะสม

นอกจากนี้อีกแบบจ าลองหนึ่งที่ได้มีการถูกพัฒนาขึ้นคือแบบจ าลอง Fama-French Three-Factor Model ซึ่งมีการค านึงถึงความเสี่ยงจากตลาด ความเสี่ยงจากขนาด และความเสี่ยงจากมูลค่า โดยได้อธิบายความสัมพันธ์ของอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์กับปัจจัยดังกล่าวในรูปของส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด (Market Risk Premium) ส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด (Size Risk Premium) และส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่า (Value Risk Premium)

จะเห็นได้ว่าแบบจ าลองทั้งสามนั้นมีการใช้ปัจจัยที่แตกต่างกันไป จึงท าให้เป็นที่น่าสนใจว่าแบบจ าลองใดที่จะสามารถท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ที่แม่นย าที่สุด เพ่ือให้ผู้ลงทุนนั้นสามารถน าผลที่ได้ไปใช้ประกอบการตัดสินใจวิเคราะห์ถึงปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อราคาหลักทรัพย์และใช้ในการตัดสินใจเพ่ือการลงทุนได้อย่างเหมาะสมได้ 1.3 ขอบเขตของงานวิจัย

การศึกษาครั้งนี้จะใช้ข้อมูลรายเดือนตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนธันวาคม

พ.ศ. 2560 รวมทั้งสิ้น 60 เดือน ของหลักทรัพย์ที่อยู่ในหมวดธุรกิจการเงินที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย 1.4 ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับ

1. ท าให้ทราบว่าแบบจ าลองใดมีความเหมาะสมในการใช้ท านายอัตราผลตอบแทนของ

หลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยมากที่สุด 2. น าผลไปใช้ในการประเมินราคาหลักทรัพย์ที่เหมาะสม สามารถเป็นแนวทางในการ

คัดเลือกหลักทรัพย์เข้าสู่กลุ่มหลักทรัพย์ลงทุนได้ 3. น าผลไปใช้ในการค านวณหาอัตราผลตอบแทนที่คาดหวัง (Expected Rate of

Return) ยังสามารถน าไปใช้ค านวณต้นทุนเงินทุนในส่วนของเจ้าของ (Cost of Common Equity)

Ref. code: 25605902112761UOZ

3

เพ่ือน าไปค านวณต้นทุนเงินทุนของกิจการ (Cost of Capital) ส าหรับการใช้เป็นอัตราคิดลด (Discount Rate) ในการประเมินมูลค่าการลงทุนต่างๆ ของกิจการได้

Ref. code: 25605902112761UOZ

4

บทที่ 2 วรรณกรรมและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

ในการศึกษาเรื่องการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ

Fama-French ในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ มีทฤษฎีและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องที่สามารถใช้ในการสนับสนุนและประกอบการน าเสนอผลการวิจัย โดยได้แบ่งออกเป็น 5 ส่วน ดังนี้

1. ทฤษฎีตลาดทุน (Capital Market Theory) 2. Capital Assets Pricing Model (CAPM) 3. Arbitrage Pricing Theory (APT) 4. The Fama-French Three-Factor Model 5. งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

2.1 ทฤษฎีตลาดทุน (Capital Market Theory)

ทฤษฎีตลาดทุนเป็นหนึ่งทฤษฎีส าคัญที่ถูกพัฒนามาจากทฤษฎีกลุ่มหลักทรัพย์ของ Markowitz ซึ่งต่อมาได้มีนักวิชาการพัฒนาต่อเป็นทฤษฎีตลาดทุนและน าไปสู่แบบจ าลองที่ใช้ก าหนดราคาหลักทรัพย์หรือแบบจ าลอง CAPM ที่ใช้ประเมินราคาหลักทรัพย์ให้สอดคล้องกับสภาพความเสี่ยงของหลักทรัพย์นั้นๆ

ในการสร้างแบบจ าลองใดๆ ในสาขาวิชาเศรษฐศาสตร์และการเงินนั้น ผู้สร้างแบบจ าลองจ าเป็นต้องตั้งสมมติฐานบางประการที่บ่งบอกถึงความเป็นไปได้ในสถานการณ์ต่างๆ และเพ่ือให้ง่ายต่อการอธิบายแนวความคิดจึงมีการจ าลองสถานการณ์ โดยมุ่งเน้นที่จะพิจารณาเฉพาะตัวแปรที่ส าคัญเท่านั้น โดยในทฤษฎีตลาดทุน ได้มีการก าหนดข้อสมมติฐานเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมบางประการ (สถาบันกองทุนเพ่ือพัฒนาตลาดทุน ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, 2548) ดังนี้

1. ผู้ลงทุนทั้งหมดเป็นผู้ลงทุนที่มีเหตุมีผลและเป็นผู้ลงทุนที่มีประสิทธิภาพตามแนวคิดของ Markowitz กล่าวคือ ผู้ลงทุนจะเลือกลงทุนในกลุ่มหลักทรัพย์ที่อยู่บนเส้นโค้งกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีประสิทธิภาพ (Efficient Frontier) โดยการที่จะเลือกกลุ่มหลักทรัพย์กลุ่มใดนั้นขึ้นอยู่กับทัศนคติที่มีต่อผลตอบแทนและความเสี่ยงของผู้ลงทุนรายบุคคลรายนั้น

2. ผู้ลงทุนสามารถให้กู้ยืมได้และสามารถกู้ยืมเงินได้ที่อัตราดอกเบี้ยที่ปราศจากความเสี่ยง โดยไม่มีการจ ากัดจ านวนเงินกู้ยืม

Ref. code: 25605902112761UOZ

5

3. ผู้ลงทุนทั้งหมด มีการคาดการณ์ความเป็นไปได้ของอัตราผลตอบแทนจากการลงทุนไปในทิศทางเดียวกัน

4. ผู้ลงทุนทุกคนมีงวดเวลาลงทุน 1 งวดที่เท่ากัน เช่น 1 เดือน 6 เดือน หรือ 1 ปี เป็นต้น

5. จ านวนของหลักทรัพย์จะมีจ านวนคงที่ และในการลงทุนครั้งหนึ่งๆ ผู้ลงทุนสามารถแบ่งการลงทุนลงในหลักทรัพย์แต่ละชนิดได้โดยไม่มีที่สิ้นสุด ซึ่งหมายความว่า ผู้ลงทุนอาจซื้อหุ้นเป็นเศษส่วนของ 1 หุ้นหรือเศษส่วนของกลุ่มหลักทรัพย์ก็ได้

6. ในการซื้อขายหลักทรัพย์จะไม่มีการพิจารณาเรื่องผลกระทบทางภาษี หรือค่าใช้จ่ายในการท าธุรกรรม (transaction cost) ใดๆ ที่เก่ียวข้อง

7. ไม่มีการเปลี่ยนแปลงในระดับเงินเฟ้อและอัตราดอกเบี้ย หรือผู้ลงทุนสามารถคาดการณ์เก่ียวกับระดับเงินเฟ้อนั้นไว้ได้ล่วงหน้า

8. ตลาดทุนอยู่ในภาวะดุลยภาพ ซึ่งหมายถึงการลงทุนทุกประเภทจะให้ อัตราผลตอบแทนที่เหมาะสมกับระดับความเสี่ยงเสมอ

ข้อสมมติฐานข้างต้นเป็นการสมมติให้ตลาดการเงินเป็นตลาดที่สมบูรณ์ (perfect market) คือ ไม่มีสิ่งที่เป็นอุปสรรคต่อการซื้อขายหลักทรัพย์ ท าให้สามารถพัฒนาทฤษฎีตลาดทุนต่อจากทฤษฎีกลุ่มหลักทรัพย์ของ Markowitz ได้อย่างเหมาะสมต่อไป อย่างไรก็ตาม เนื่องจากสมมติฐานบางประการข้างต้นอาจไม่ตรงกับความเป็นจริงในตลาดทุน ซึ่งผู้วิเคราะห์จะสามารถปรับเปลี่ยนสมมติฐานบางประการได้ โดยไม่มีผลกระทบต่อข้อสรุปของแบบจ าลองอย่างมีนัยส าคัญ

2.2 Capital Assets Pricing Model (CAPM)

แบบจ าลองในการก าหนดราคาหลักทรัพย์หรือ Capital Assets Pricing Model

(CAPM) ถูกพัฒนาขึ้นโดยนักวิชาการหลายท่านในเวลาใกล้เคียงกัน ได้แก่ William F. Sharpe และ Jack L. Treynor ซึ่งได้ถูกพัฒนาต่อโดย John Lintner และ Jan Mossin โดย Capital Assets Pricing Models (CAPM) เป็นสมการที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลตอบแทนที่ผู้ลงทุนต้องการกับค่าเบต้า ซึ่งเป็นมาตรชี้วัดความเสี่ยงที่เป็นระบบที่ได้จากการปรับปรุงเส้น Security Market Line (SML) ซึ่งแสดงให้เห็นว่า อัตราผลตอบแทนที่ผู้ลงทุนต้องการจากการลงทุนในหลักทรัพย์ใดหลักทรัพย์หนึ่งจะเท่ากับอัตราผลตอบแทนจากหลักทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยง (Risk-free Rate) บวกด้วยผลคูณระหว่างส่วนชดเชยความเสี่ยงจากตลาดและค่าเบต้าของหลักทรัพย์นั้น (สถาบันกองทุนเพ่ือพัฒนาตลาดทุน ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, 2548)

Ref. code: 25605902112761UOZ

6

อีกหนึ่งแนวคิดท่ีส าคัญที่เป็นจุดเริ่มต้นของแบบจ าลองคือ Capital Market Line คือ ผู้ลงทุนทุกคนจะเลือกลงทุนในกลุ่มหลักทรัพย์ตลาด (Market Portfolio) ซึ่งเป็นกลุ่มหลักทรัพย์ที่ให้อรรถประโยชน์หรือความพึงพอใจสูงสุดแก่นักลงทุนเสมอ ไม่ว่านักลงทุนแต่ละคนนั้นจะมีระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้แตกต่างกันเท่าใดก็ตาม

ภาพที่ 2.1 Capital Market Line, สถาบันพัฒนาความรู้ตลาดทุน ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, CISA ระดับ 2 ทฤษฎีตลาดทุนและกระบวนการบริหารกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน กลุ่มวิชาการบริหารกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน, กรุงเทพมหานคร: ฝ่ายพัฒนาความรู้ผู้ลงทุน ศูนย์ส่งเสริมการพัฒนาความรู้ตลาดทุน (TSI) ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, 2550.

โดยที่ความเสี่ยงของกลุ่มหลักทรัพย์ตลาดมีการกระจายความเสี่ยงอย่างสมบูรณ์

(completely diversified portfolio) กล่าวคือ การกระจายการลงทุนของกลุ่มหลักทรัพย์ได้ขจัดความเสี่ยงที่ไม่เป็นระบบ (Unsystematic Risk) ของหลักทรัพย์ออกไปทั้งหมด เหลือเพียงความเสี่ยงที่เป็นระบบ (Systematic Risk) ที่ไม่สามารถขจัดออกไปได้ ดังแสดงในรูป โดยก าหนดให้แกนตั้งคือความเสี่ยงโดยรวมของกลุ่มหลักทรัพย์ และแกนนอนคือจ านวนหลักทรัพย์ที่อยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ซึ่งจะเห็นได้ว่าเมื่อจ านวนหลักทรัพย์ในกลุ่มหลักทรัพย์นั้นเพ่ิมจ านวนมากข้ึนจึงจุดๆ หนึ่ง จะสามารถขจัดความเสี่ยงที่ไม่เป็นระบบออกไปได้ และเหลือเพียงความเสี่ยงที่เป็นระบบ

Ref. code: 25605902112761UOZ

7

ภาพที่ 2.2 ความเสี่ยงโดยรวมของกลุ่มหลักทรัพย์, สถาบันพัฒนาความรู้ตลาดทุน ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, CISA ระดับ 2 ทฤษฎีตลาดทุนและกระบวนการบริหารกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน กลุ่มวิชาการบริหารกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน, กรุงเทพมหานคร: ฝ่ายพัฒนาความรู้ผู้ลงทุน ศูนย์ส่งเสริมการพัฒนาความรู้ตลาดทุน (TSI) ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, 2550.

จากการที่กลุ่มหลักทรัพย์ (Market Portfolio) เผชิญกับความเสี่ยงที่เป็นระบบเพียง

อย่างเดียว การใช้ค่าความแปรปรวนร่วมระหว่างหลักทรัพย์เดี่ยวและกลุ่มหลักทรัพย์ตลาดจึงมีความเหมาะสมในการไปประยุกต์เพ่ือวิเคราะห์หาระดับอัตราผลตอบแทนที่ต้องการในดุลยภาพ และเมื่อปรับปรุงมาตรวัดความเสี่ยงของเส้น CML แล้วจะท าให้ได้เส้นตรง Security Market Line (SML) ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลตอบแทนที่คาดหวังและความเสี่ยงที่วัดโดยใช้ค่าความแปรปรวนร่วมระหว่างหลักทรัพย์เดี่ยวและกลุ่มหลักทรัพย์ตลาด (σim)

ภาพที่ 2.3 Security Market Line, สถาบันพัฒนาความรู้ตลาดทุน ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, CISA ระดับ 2 ทฤษฎีตลาดทุนและกระบวนการบริหารกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน กลุ่มวิชาการบริหารกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน, กรุงเทพมหานคร: ฝ่ายพัฒนาความรู้ผู้ลงทุน ศูนย์ส่งเสริมการพัฒนาความรู้ตลาดทุน (TSI) ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, 2550.

Ref. code: 25605902112761UOZ

8

จากความสัมพันธ์จากรูปดังกล่าว หากน ามาเขียนเป็นสมการเพื่อหาอัตราผลตอบแทนที่ผู้ลงทุนต้องการได้รับที่สอดคล้องกับความเสี่ยง จะได้สมการดังนี้

E[Ri] = Rf + (E[Rm] − Rf

σm2

)σim

โดยที่ E[Ri] คือ อัตราผลตอบแทนที่ผู้ลงทุนต้องการได้รับจากหลักทรัพย์ i Rf คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยง (Risk-free Rate) E[Rm] คือ อัตราผลตอบแทนที่ผู้ลงทุนต้องการได้รับจากกลุ่มหลักทรัพย์ตลาด m σim คือ ความแปรปรวนร่วมระหว่างอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ i และกลุ่ม

หลักทรัพย์ตลาด m 𝜎𝑚

2 คือ ความแปรปรวนของกลุ่มหลักทรัพย์ตลาด m หากนิยามให้ 𝜎𝑖𝑚 𝜎𝑚

2⁄ เป็นค่าเบต้าของหลักทรัพย์ i (β𝑖 ) แล้วจะเขียนสมการของ Security Market Line ได้ใหม่ โดยที่ค่าเบต้า (Beta) เป็นมาตรชี้วัดความเสี่ยงที่เป็นระบบ บ่งบอกระดับและทิศทางการเปลี่ยนแปลงของอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์เปรียบเทียบกับอัตราการเปลี่ยนแปลงของตลาด ซึ่งสมการใหม่ที่ได้รับการปรับปรุงนี้เองคือแบบจ าลอง Capital Assets Pricing Model (CAPM) สามารถเขียนได้ดังนี้

E[Ri] = Rf + (Rm − Rf)βi

2.3 Arbitrage Pricing Theory (APT)

นักวิชาการบางท่าน น าโดย Stephen Ross ได้ให้ความเห็นว่า อัตราผลตอบแทนตามตลาดที่รับรู้จริง (Realized Return) ของหลักทรัพย์ น่าจะถูกก าหนดโดยปัจจัยหลายๆ ปัจจัยด้วยกัน อันน่าจะได้แก่ กิจกรรมทางเศรษฐกิจในประเทศ ซึ่งวัดได้โดยผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (Gross Domestic Product หรือ GDP) สภาพเศรษฐกิจของโลกและภูมิภาค อัตราเงินเฟ้อ เป็นต้น มากกว่าที่จะขึ้นอยู่กับความเสี่ยงที่เป็นระบบ (Systematic Risk) หรือค่าเบต้า (Beta) ของหลักทรัพย์เพียงปัจจัยเดียว กล่าวคือ ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ผู้ลงทุนต้องการกับความเสี่ยง ณ จุดดุลยภาพนั้น อาจมีความซับซ้อนมากกว่าที่แบบจ าลอง CAPM ได้เสนอไว้ โดย

Ref. code: 25605902112761UOZ

9

Stephen Ross ได้พัฒนาแบบจ าลองใหม่ในการประเมินราคาหลักทรัพย์ โดยให้ชื่อว่า Arbitrage Pricing Theory

แนวคิดพ้ืนฐานในการพัฒนาแบบจ าลอง APT เกี่ยวข้องกับการแสวงหาโอกาสท าก าไรโดยปราศจากความเสี่ยง (arbitrage) และกฎราคาเดียว (Law of one price) ซึ่งเมื่อรวมสองหลักการนี้เข้าด้วยกันแล้วจะท าให้เกิดลักษณะส าคัญที่มีนัยต่อการลงทุน นั่นคือ การท าก าไรจากการลงทุนด้วยการซื้อหลักทรัพย์จ านวนหนึ่งหลักทรัพย์พร้อมกับการขายหลักทรัพย์นั้นในราคาที่ต่างกันในตลาดสองตลาด ด้วยมูลค่าเงินลงทุนเท่ากับศูนย์ การแสวงหาก าไรด้วยการท าธุรกรรมในลักษณะนี้ จะท าให้ไม่มีความเสี่ยงเกิดขึ้น ดังนั้น การแสวงหาก าไรในลักษณะนี้ จึงได้ชื่อว่าการแสวงหาก าไรโดยปราศจากความเสี่ยง (สถาบันกองทุนเพ่ือพัฒนาตลาดทุน ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, 2548)

จากแนวคิดดังกล่าว ข้อสมมติฐานของ APT จึงมีความแตกต่างจากแบบจ าลอง CAPM ในขณะที่ CAPM ระบุเฉพาะความเสี่ยงของตลาดที่มีอิทธิพลต่ออัตราผลตอบแทนที่นักลงทุนต้องการ แต่แนวคิด APT ไม่ได้ระบุความสัมพันธ์กับกลุ่มหลักทรัพย์ตลาดอย่างแน่ชัด แต่ให้ตระหนักว่ามีความเสี่ยงระดับมหภาคอยู่หลายประเภทที่อาจส่งผลต่ออัตราผลตอบแทน กล่าวคือ อัตราผลตอบแทนอาจถูกอธิบายได้ด้วยปัจจัยหลายปัจจัย

แบบจ าลอง APT มีข้อสมมติว่า อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์มีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงกับดัชนีต่างๆ กลุ่มหนึ่ง โดยแต่ละดัชนีเป็นตัวแทนปัจจัยแต่ละปัจจัยซึ่งมีอิทธิพลต่อผลตอบแทนของหลักทรัพย์นั้น ภายใต้กฎราคาเดียว นักลงทุนในตลาดจะซื้อและขายหลักทรัพย์ โดยหลักทรัพย์ต่างๆ ที่ได้รับผลกระทบจากปัจจัยหนึ่งในลักษณะที่เหมือนกัน ควรจะให้อัตราผลตอบแทนที่คาดไว้เท่ากัน การซื้อและขายเพ่ือท าก าไรจากราคาที่แตกต่างกันในแต่ละตลาด จนกระทั่งราคาหลักทรัพย์เท่ากัน เป็นกระบวนการที่ก่อให้เกิดการก าหนดราคาของหลักทรัพย์ ซึ่งแบบจ าลอง APT สามารถเขียนเป็นสมการได้ ดังนี้

E[Ri] = Rf + bi1F1 + bi2F2 + ⋯ + binFn

โดยที่ E[Ri] คือ อัตราผลตอบแทนที่ผู้ลงทุนต้องการจากหลักทรัพย์ i Rf คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยง (Risk Free

Rate)

bi1,…, bin คือ สัมประสิทธิ์อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลตอบแทนของ

หลักทรัพย์ i กับปัจจัยทางเศรษฐกิจต่างๆ

Ref. code: 25605902112761UOZ

10

Fi1,…, Fin คือ ตัวแปรทางเศรษฐกิจต่างๆ ที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงของอัตรา

ผลตอบแทนของหลักทรัพย์

อย่างไรก็ตาม แบบจ าลอง APT นั้นไม่ได้มีการระบุให้แน่ชัดว่ามีกี่ปัจจัยและมีปัจจัยใดบ้างท่ีมีอิทธิต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ที่คาดหวัง จะต้องมีการวิจัยเชิงประจักษ์เพ่ือทดสอบว่ามีปัจจัยใดบ้างที่ท าให้ผลตอบแทนของหลักทรัพย์แตกต่างกัน และแต่ละปัจจัยส่งผลในทางบวกหรือทางลบต่ออัตราผลตอบแทน โดยอาจใช้วิธีการทางสถิติที่เรียกว่า Factor Analysis ในการช่วยระบุปัจจัย

โดยตัวแปรทางเศรษฐกิจ (Fi) ที่จะท าการศึกษาครั้งนี้มีทั้งหมด 9 ตัว ได้แก่ - ส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด (Market Risk Premium) - ปริมาณเงิน (M2) - เงินลงทุนในหลักทรัพย์จากต่างประเทศ (Foreign Equity Investment) - อัตราดอกเบี้ยที่แท้จริง (Real Interest Rate) - ดัชนีนิกเกอิ (Nikkei) - ดัชนีฮั่งเส็ง (Hang Seng Indexes) - ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ (Dow Jones) - อัตราแลกเปลี่ยนในรูปบาทต่อดอลลาร์สหรัฐฯ (Exchange Rate) - ดัชนีราคาผู้บริโภค (CPI)

2.4 The Fama-French Three-Factor Model

ในปี 1993 Eugene Fama และ Kenneth French ได้ตี พิมพ์งานวิจัย เกี่ ยวกับ

แบบจ าลองที่ใช้ปัจจัยจุลภาคในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์และความเสี่ยง โดยใช้คุณลักษณะของกลุ่มตัวอย่างอ้างอิงของหลักทรัพย์ เช่น ขนาดของกิจการหรืออัตราส่วนทางการเงินต่างๆ เป็นต้น ซึ่งแบบจ าลองดังกล่าวคือแบบจ าลอง Three Factors Model โดยมีก าหนดรูปแบบสมการและปัจจัย 3 ปัจจัยที่ชัดเจน ได้แก่

1. ส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด (Market Risk Premium) คืออัตราผลตอบแทนส่วนเกินของตลาดจากอัตราผลตอบแทนที่ไม่มีความเสี่ยง ซึ่งเป็นการเริ่มต้นเหมือนแบบจ าลอง CAPM

Ref. code: 25605902112761UOZ

11

2. ส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด (Size Risk Premium) คือส่วนต่างของอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่ประกอบไปด้วยบริษัทขนาดใหญ่และอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่ประกอบไปด้วยหลักทรัพย์ขนาดเล็ก โดยใช้หลักเกณฑ์ในการแบ่งจากหลักทรัพย์ที่มีการซื้อขายมากที่สุดทั้งหมดมาเรียงตามขนาดเพ่ือแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์ ส่วนต่า งนี้ เรียกว่าอัตราผลตอบแทนจากปัจจัยด้านขนาด (RSMB)

3. ส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่า (Value Risk Premium) คือส่วนต่างของอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่ประกอบไปด้วยบริษัทที่มีอัตราส่วน Book to Market (B/M) สูง (High B/M Portfolio) และอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่ประกอบไปด้วยบริษัทที่มีอัตราส่วน B/M ต่ า (Low B/M Portfolio) โดยในการแบ่งกลุ่มนั้นจะเรียงล าดับบริษัททั้งหมดตามอัตราส่วน B/M และจัดให้หลักทรัพย์ของบริษัทที่มีอัตราส่วนดังกล่าวสูงที่สุดร้อยละ 30 แรกอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ High B/M Portfolio และจัดให้หลักทรัพย์ของบริษัทที่มีอัตราส่วน B/M ต่ าที่สุดร้อยละ 30 จากท้ายอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ Low B/M Portfolio ส่วนต่างของอัตราผลตอบแทนดังกล่าวเรียกว่าอัตราผลตอบแทนจากปัจจัยด้านมูลค่า (RHML)

สามารถเขียนแบบจ าลอง Fama-French Three-Factor Model ที่ประกอบด้วยส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด ส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด และส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่าในรูปสมการได้ ดังนี้

E[Ri] = Rf + bi(Rm − Rf) + ciRSMB + diRHML

โดยที่ E[Ri] คือ อัตราผลตอบแทนที่คาดหวัง (Expected Rate of Return) ของ

หลักทรัพย์ i ที่ท านายด้วยแบบจ าลอง Fama-French Three-Factor Rf คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยง (Risk Free

Rate) ซึ่งจะใช้อัตราผลตอบแทนของตั๋วเงินคลังอายุ 1 เดือนเป็นตัวแทน

Rm คือ อัตราผลตอบแทนของตลาดหลักทรัพย์ RSMB คือ ความแตกต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีขนาด

เล็กกับอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ่ RHML คือ ความแตกต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มี B/M

สูงกับอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพทย์ที่มี B/M ต่ า bi, ci, di คือ ค่าสัมประสิทธิ์อธิบายการเปลี่ยนแปลงของอัตราผลตอบแทนของ

หลักทรัพย์ i ซึ่งเกิดจากส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด (Market Risk

Ref. code: 25605902112761UOZ

12

Premium) ส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด (Size Risk Premium) และส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่า (Value Risk Premium) ตามล าดับ

2.5 งานวิจัยท่ีเกี่ยวข้อง

ศราวุธ วิโรจน์รัตน์ (2539) เรื่อง การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อราคาหลักทรัพย์ไทยโดยรวม โดยแบ่งการศึกษาออกเป็นรายกลุ่ม 3 กลุ่มได้แก่กลุ่มธนาคารพาณิชย์ กลุ่มเงินทุนและหลักทรัพย์ และกลุ่มวัสดุก่อสร้างและตกแต่ง ซึ่งจากการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อราค าหลักทรัพย์ของกลุ่มธนาคารพาณิชย์ ได้แก่ ปริมาณเงินในระบบเศรษฐกิจ ปริมาณเงินลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ไทยจากต่างประเทศ อัตราดอกเบี้ยเงินฝากที่แท้จริง ดัชนีฮ่ังเส็ง ดัชนีนิกเกอิ อัตราส่วนราคาต่อก าไรสุทธิต่อหุ้น อัตราส่วนราคาตลาดต่อมูลค่าหุ้นทางบัญชี อัตราผลตอบแทนจากเงินปันผลต่อหุ้น ยกเว้นดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ ส่วนปัจจัยที่มีผลกระทบต่อราคาหลักทรัพย์กลุ่มเงินทุนและหลักทรัพย์ ได้แก่ ปริมาณเงินในระบบเศรษฐกิจ ปริมาณเงินลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ไทยจากต่างประเทศ อัตราดอกเบี้ยเงินฝากที่แท้จริง ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ ดัชนีฮ่ั งเส็ง ดัชนีนิกเกอิ อัตราส่วนราคาต่อก าไรสุทธิต่อหุ้น อัตราส่วนราคาตลาดต่อมูลค่าหุ้นทางบัญชี ยกเว้นอัตราผลตอบแทนจากเงินปันผลต่อหุ้น

และปัจจัยที่มีผลกระทบต่อราคาหลักทรัพย์กลุ่มวัสดุก่อสร้างและตกแต่ง ได้แก่ ปริมาณเงินในระบบเศรษฐกิจ ปริมาณเงินลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ไทยจากต่างประเทศ ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ ดัชนีนิกเกอิ อัตราส่วนราคาต่อก าไรสุทธิต่อหุ้น อัตราส่วนราคาตลาดต่อมูลค่าหุ้นทางบัญชี ยกเว้นอัตราดอกเบี้ยเงินฝากที่แท้จริง ดัชนีฮั่งเส็ง และอัตราผลตอบแทนจากเงินปันผลต่อหุ้น

รัชนี รุ่งศรีรัตนวงศ์ (2553) ท าการศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อดัชนีราคาหลักทรัพย์ SET50 ด้วยการวิเคราะห์สมการถดถอยเชิงซ้อนโดยวิธีประมาณค่าก าลังสองน้อยที่สุด ซึ่งปัจจัยที่น ามาใช้ ได้แก่ อัตราดอกเบี้ยเงินกู้ลูกค้าชั้นดี (MLR) ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ มูลค่าการซื้อขายถัวเฉลี่ยรายเดือนของนักลงทุนรายย่อย อัตราแลกเปลี่ยนถัวเฉลี่ยรายเดือนค่าเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐ และราคาทองค าต่างประเทศถัวเฉลี่ยรายเดือน ซึ่งจากการศึกษาพบว่าปัจจัยที่มีผลต่อดัชนีราคาหลักทรัพย์ได้แก่ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์และมูลค่าการซื้อขายถัวเฉลี่ยรายเดือนของนักลงทุนรายย่อย

ศิวรักษ์ แสงวีระศิริ (2558) เรื่อง ปัจจัยทางเศรษฐกิจที่ส่งผลกระทบต่อดัชนีราคาหลักทรัพย์รายกลุ่มอุตสาหกรรมในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยทั้ง 8 อุตสาหกรรม ซึ่งพบว่าปัจจัยด้านปริมาณการลงทุนในหลักทรัพย์ของชาวต่างชาติสุทธิมีความสัมพันธ์ดับดัชนีราคา

Ref. code: 25605902112761UOZ

13

หลักทรัพย์รายอุตสาหกรรมมากที่สุด ส่วนอัตราแลกเปลี่ยนสกุลเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐฯ อัตราเงินเฟ้อ อัตราเงินกู้ลูกค้ารายใหญ่ชั้นดี และดัชนีราคาผู้บริโภคมีระดับความสัมพันธ์ที่ลดหลั่นกันลงมา

สมยศ กิตติสุขเจริญ (2558) เรื่อง ปัจจัยที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงรายวันของดัชนีราคาหลักทรัพย์ SET50 ได้ศึกษาความสัมพันธ์ โดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุ (Multiple Linear Regression) และการทดสอบสมมติฐานตามระเบียบวิธีการทางสถิติ ผลการศึกษาพบว่า การเปลี่ยนแปลงของดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ การเปลี่ยนแปลงของดัชนีนิกเกอิ 225 การเปลี่ยนแปลงของดัชนีฮ่ังเส็ง ยอดซ้ือขายสุทธิของนักลงทุนต่างชาติ ยอดซื้อขายสุทธิของนักลงทุนต่างชาติใน SET50 Index Futures มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับดัชนีราคาหลักทรัพย์ SET50 ส่วนการเปลี่ยนแปลงของอัตราแลกเปลี่ยนมีความสัมพันธ์เชิงลบกับดัชนีราคาหลักทรัพย์ SET50

นันทกา แซ่เอง (2559) เรื่อง ปัจจัยทางด้านเศรษฐกิจที่ส่งผลกระทบต่อดัชนีราคาหลักทรัพย์กลุ่มอุตสาหกรรมธุรกิจการเงิน ได้ใช้แบบจ าลอง APT เพ่ือศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเศรษฐกิจและอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ ซึ่งจากการศึกษาพบว่า ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศมีความสัมพันธ์กับดัชนีราคาหลักทรัพย์กลุ่มธุรกิจการเงินในทิศทางเดียวกัน ในขณะที่ดัชนีการลงทุนภาคเอกชน อัตราแลกเปลี่ยนเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐอเมริกา และดัชนีราคาผู้บริโภค มีความสัมพันธ์กับดัชนีราคาหลักทรัพย์กลุ่มธุรกิจการเงินในทิศทางตรงกันข้าม

Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe และ Mohamad Atkin Hamzah (2004) ได้ท าการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทางเศรษฐกิจระดับมหภาคกับดัชนีหลักทรัพย์รายกลุ่มอุตสาหกรรมของสิงคโปร์ โดยปัจจัยที่น ามาท าการศึกษา ได้แก่ ดัชนีราคาผู้บริโภค ดัชนีผลผลิตอุตสาหกรรม อัตราดอกเบี้ยระยะยาว (1-year Interbank Rate) อัตราดอกเบี้ยระยะสั้น (3-month Interbank Rate) ปริมาณเงิน (M2) และอัตราแลกเปลี่ยน ซึ่งจากการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกับดัชนีหลักทรัพย์สิงคโปร์และดัชนีหลักทรัพย์กลุ่มอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์ ได้แก่ ดัชนีราคาผู้บริโภค ดัชนีผลผลิตอุตสาหกรรม อัตราดอกเบี้ยระยะสั้น ปริมาณเงิน (M2) ในขณะที่อัตราแลกเปลี่ยนและอัตราดอกเบี้ยระยะยาวมีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้าม ส่วนปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันกับดัชนีหลักทรัพย์กลุ่มอุตสาหกรรมการเงิน ได้แก่ ดัชนีราคาผู้บริโภค อัตราดอกเบี้ยระยะสั้น ปริมาณเงิน (M2) ในขณะที่อัตราแลกเปลี่ยนและอัตราดอกเบี้ยระยะยาวมีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้าม ส่วนดัชนีหลักทรัพย์กลุ่มอุตสาหกรรมโรงแรมมีความสัมพันธ์กับอัตราแลกเปลี่ยนในทิศทางตรงกันข้าม

Anokye M. Adam และ George Tweneboah (2008) ได้ศึกษาผลกระทบจากตัวแปรทางเศรษฐกิจระดับมหภาคที่มีต่อการเคลื่อนไหวของราคาหลักทรัพย์ในประเทศกานา ซึ่งเป็นการศึกษาความสัมพันธ์ทั้งในระยะสั้นและระยะยาวโดยใช้ การทดสอบความสัมพันธ์เชิงดุลยภาพ

Ref. code: 25605902112761UOZ

14

(Multivariate Cointegration) จากการศึกษาพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงดุลยภาพระยะยาวระหว่างตัวแปรทางเศรษฐกิจระดับมหภาคและการเคลื่อนไหวของราคาหลักทรัพย์ในประเทศกานา ในขณะที่อัตราเงินเฟ้อ อัตราแลกเปลี่ยนและเงินลงทุนในหลักทรัพย์จากต่างประเทศเป็นปัจจัยส าคัญที่ส่งผลต่อการเคลื่อนไหวของราคาหลักทรัพย์ในระยะสั้น อัตราดอกเบี้ยนั้นจะส่งผลต่อการเคลื่อนไหวของราคาหลักทรัพย์ในระยะยาว

Ref. code: 25605902112761UOZ

15

บทที่ 3 วิธีการวิจัย

การศึกษาเรื่องการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ Fama-

French ในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินครั้งนี้ ได้ใช้ข้อมูลรายเดือนเพ่ือท าการศึกษา โดยเป็นข้อมูลตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2560 และใช้หลักทรัพย์ในหมวดธุรกิจการเงินที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ซึ่งจะท าการศึกษาโดยใช้ราคาปิด ณ วันสิ้นเดือนเฉพาะหลักทรัพย์ที่มีการซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2560

3.1 ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง

ประชากรที่จะใช้ในการศึกษาคือหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินที่จดทะเบียนในตลาด

หลักทรัพย์ ทั้งนี้ เนื่องจากบางบริษัทมีข้อมูลการซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ไม่ครบตามช่วงเวลาที่ท าการศึกษา คือตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2560 จึงต้องท าการคัดเลือกหลักทรัพย์หมวดธนาคารและหมวดเงินทุนและหลักทรัพย์ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ ณ วันที่ 31 ธันวาคม พ.ศ. 2560 จ านวน 50 หลักทรัพย์ส าหรับกลุ่มตัวอย่างที่จะใช้ในการศึกษา ซึ่งมีรายชื่อดังนี้

ตารางที่ 3.1 รายชื่อหลักทรัพย์ในหมวดธุรกิจการเงิน

ล าดับที ่ ช่ือบริษัทหลักทรัพย ์ ช่ือย่อบริษัทหลักทรัพย ์

1 ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จ ากัด (มหาชน) BAY 2 ธนาคารกรุงเทพ จ ากัด (มหาชน) BBL 3 ธนาคาร ซีไอเอม็บี ไทย จ ากดั (มหาชน) CIMBT

4 ธนาคารกสิกรไทย จ ากดั (มหาชน) KBANK 5 ธนาคารเกียรตินาคิน จ ากดั (มหาชน) KKP

6 ธนาคารกรุงไทย จ ากัด (มหาชน) KTB 7 บริษัท แอล เอช ไฟแนนซ์เชียล กรุ๊ป จ ากัด

(มหาชน) LHBANK

8 ธนาคารไทยพาณิชย์ จ ากัด (มหาชน) SCB

Ref. code: 25605902112761UOZ

16

ตารางที่ 3.1 รายชื่อหลักทรัพย์ในหมวดธุรกิจการเงิน (ต่อ) ล าดับที ่ ช่ือบริษัทหลักทรัพย ์ ช่ือย่อบริษัท

หลักทรัพย ์9 บริษัท ทุนธนชาต จ ากัด (มหาชน) TCAP 10 บริษัท ทิสโก้ไฟแนนเชียลกรุ๊ป จ ากัด (มหาชน) TISCO 11 ธนาคารทหารไทย จ ากัด (มหาชน) TMB

12 บริษัทหลักทรัพย์ เออีซี จ ากดั (มหาชน) AEC 13 บริษัท อิออน ธนสินทรัพย์ (ไทยแลนด์) จ ากัด

(มหาชน) AEONTS

14 บริษัท อะมานะฮ์ ลสิซิ่ง จ ากัด (มหาชน) AMANAH 15 บริษัท เอเซียเสรมิกิจลสีซิ่ง จ ากัด (มหาชน) ASK 16 บริษัท เอเซีย พลสั กรุ๊ป โฮลดิ้งส์ จ ากัด (มหาชน) ASP 17 บริษัทเงินทุน ศรีสวัสดิ์ จ ากัด (มหาชน) BFIT

18 บริษัทหลักทรัพย์ โนมูระ พัฒนสิน จ ากัด (มหาชน) CNS 19 บริษัท ตะวันออกพาณิชย์ลสีซิ่ง จ ากัด (มหาชน) ECL

20 บริษัท ฟินันซ่า จ ากัด (มหาชน) FNS 21 บริษัทหลักทรัพย์ ฟินันเซยี ไซรัส จ ากัด (มหาชน) FSS 22 บริษัท โกลเบล็ก โฮลดิ้ง แมนเนจเม้นท์ จ ากัด

(มหาชน) GBX

23 บริษัท ไอเอฟเอส แคปปติอล (ประเทศไทย) จ ากดั (มหาชน)

IFS

24 บริษัท เจ เอ็ม ที เน็ทเวอร์ค เซอรว์ิสเซส็ จ ากัด (มหาชน)

JMT

25 บริษัท กรุงไทยคารเ์ร้นท์ แอนด์ ลสี จ ากัด (มหาชน) KCAR 26 บริษัทหลักทรัพย์ เคจีไอ (ประเทศไทย) จ ากัด

(มหาชน) KGIA

27 บริษัท บัตรกรุงไทย จ ากัด (มหาชน) KTC 28 บริษัทหลักทรัพย์ เมย์แบงก์ กิมเอง็ (ประเทศไทย)

จ ากัด (มหาชน) MBKET

29 บริษัท ไมด้า ลิสซิ่ง จ ากดั (มหาชน) ML 30 บริษัท พรีเมียร์เอ็นเตอร์ไพรซ์ จ ากัด (มหาชน) PE

31 บริษัท ภัทรลสิซิ่ง จ ากัด (มหาชน) PL 32 บริษัท ราชธานีลิสซิ่ง จ ากัด (มหาชน) THANI 33 บริษัท ฐิติกร จ ากัด (มหาชน) TK

Ref. code: 25605902112761UOZ

17

ตารางที่ 3.1 รายชื่อหลักทรัพย์ในหมวดธุรกิจการเงิน (ต่อ) ล าดับที ่ ช่ือบริษัทหลักทรัพย ์ ช่ือย่อบริษัท

หลักทรัพย ์34 บริษัท ทรีนีตี้ วัฒนา จ ากัด (มหาชน) TNITY 35 บริษัทหลักทรัพย์ ซมีิโก้ จ ากัด (มหาชน) ZMICO 36 บริษัทหลักทรัพย์จดัการกองทุน เอ็มเอฟซี จ ากัด

(มหาชน) MFC

37 บริษัทหลักทรัพย์ ยโูอบี เคย์เฮียน (ประเทศไทย) จ ากัด (มหาชน)

UOBKH

38 บริษัท ศรีอยุธยา แคปปิตอล จ ากดั (มหาชน) AYUD 39 บริษัท กรุงเทพประกันภยั จ ากัด (มหาชน) BKI 40 บริษัท กรุงเทพประกันชีวิต จ ากัด (มหาชน) BLA 41 บริษัท จรัญประกันภยั จ ากัด (มหาชน) CHARAN 42 บริษัท เมืองไทยประกันภัย จ ากดั (มหาชน) MTI

43 บริษัท สินมั่นคงประกันภัย จ ากดั (มหาชน) SMK 44 บริษัท นวกิจประกันภยั จ ากัด (มหาชน) NKI

45 บริษัท น าสินประกันภัย จ ากดั (มหาชน) NSI 46 บริษัท ไทยรับประกันภยัต่อ จ ากดั (มหาชน) THRE

47 บริษัท ไทยประกันภัย จ ากดั (มหาชน) TIC 48 บริษัท ทิพยประกันภัย จ ากัด (มหาชน) TIP

49 บริษัท ไทยเศรษฐกิจประกันภัย จ ากัด (มหาชน) TSI 50 บริษัท ประกันภัยไทยวิวัฒน์ จ ากดั (มหาชน) TVI

3.2 การเก็บรวบรวมข้อมูล

การศึกษานี้ใช้ข้อมูลรายเดือนทุติยภูมิ (Secondary Data) แบบอนุกรมเวลา (Time Series) และแบบตัดขวาง (Cross-sectional Data) ซึ่งได้เก็บรวบรวมข้อมูลหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงินจากตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย

Ref. code: 25605902112761UOZ

18

3.3 วิธีการศึกษา

ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามกับตัวแปรอิสระ จะใช้การวิเคราะห์สมการถดถอยเชิงเส้น และการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ Fama-French ในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ มีวิธีการศึกษาดังนี้

1. Davidson and Mackinon Equation เป็นการน าอัตราผลตอบแทนที่ ได้จากแบบจ าลองต่างๆ มาใช้เป็นตัวแปรอิสระเพ่ือหาค่าสัมประสิทธ์ หากค่าสัมประสิทธิ์มีค่าเข้าใกล้ 1 มากที่สุด แสดงว่าแบบจ าลองมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์

2. Residual Analysis เป็นการน าค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลองต่างๆ มาใช้เป็นตัวแปรตาม หากค่าความคลาดเคลื่อนนั้นไม่ได้สามารถคาดการณ์ได้ด้วยตัวแปรอิสระใดๆ ที่ได้จากแบบจ าลองอย่างมีนัยส าคัญแล้ว แสดงว่าแบบจ าลองมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ 3.4 การวิเคราะห์ข้อมูล

การศึกษาการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลองได้มีการแบ่งการวิเคราะห์ข้อมูลออกเป็น 4 ส่วน ได้แก่ ส่วนที่ 1 คือการศึกษาแบบจ าลอง Capital Assets Pricing Model (CAPM) ส่วนที่ 2 คือการศึกษาแบบจ าลอง Arbitrage Pricing Theory (APT) ส่วนที่ 3 คือการศึกษาแบบจ าลอง Fama-French Three-Factor Model และส่วนที่ 4 คือการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ Fama-French

โดยระดับความเชื่อมั่นที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้คือร้อยละ 95 ส าหรับการวิเคราะห์ทั้งหมด

3.4.1 การศึกษาแบบจ าลอง Capital Assets Pricing Model (CAPM)

E[Ri] = Rf + (Rm − Rf)βi โดยที่ 𝐸[𝑅𝑖] คือ อัตราผลตอบแทนที่คาดหวัง (Expected Rate of Return) ที่ท านายด้วย

แบบจ าลอง CAPM βi คือ ค่าเบต้าหรือสัมประสิทธิ์แสดงความเสี่ยงที่เป็นระบบของหลักทรัพย์ i Rf คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยง (Risk Free

Rate) ซึ่งจะใช้อัตราผลตอบแทนของตั๋วเงินคลังอายุ 1 เดือนเป็นตัวแทน

Ref. code: 25605902112761UOZ

19

Rm คือ อัตราผลตอบแทนของตลาดหลักทรัพย์ ซึ่งสามารถค านวณได้ดังนี้

Rm,t = Pm,t−Pm,t−1

Pm,t−1 x 100

โดยที่ Rm,t คือ อัตราผลตอบแทนของตลาดหลักทรัพย์ ณ เวลา t Pm,t คือ ดัชนีราคาหลักทรัพย์ของตลาดหลักทรัพย์ ณ เวลา t Pm,t−1 คือ ดัชนีราคาหลักทรัพย์ของตลาดหลักทรัพย์ ณ เวลา t-1

3.4.2 การศึกษาแบบจ าลอง Arbitrage Pricing Theory (APT)

E[Ri] = Rf + bi1F1 + bi2F2 + ⋯ + binFn

โดยที่ E[Ri] คือ อัตราผลตอบแทนที่คาดหวัง (Expected Rate of Return) ที่ท านายด้วยแบบจ าลอง APT

Rf คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยง (Risk Free Rate) ซึ่งจะใช้อัตราผลตอบแทนของตั๋วเงินคลังอายุ 1 เดือนเป็นตัวแทน

bi1,…, bin คือ สัมประสิทธิ์อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ i กับปัจจัยทางเศรษฐกิจต่างๆ

Fi1,…, Fin คือ ตัวแปรทางเศรษฐกิจต่างๆ ที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงของอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์

ตัวแปรทางเศรษฐกิจ ( Fi ) ที่น ามาใช้ในการศึกษาครั้งนี้จะใช้การเปลี่ยนแปลงของตัว

แปรทางเศรษฐกิจแต่ละตัว ซึ่งสามารถค านวณได้ดังนี้

Fi = fi,t−fi,t−1

fi,t−1 x 100

โดยที่ fi,t คือ ค่าของตัวแปรทางเศรษฐกิจ ณ เวลา t fi,t−1 คือ ค่าของตัวแปรทางเศรษฐกิจ ณ เวลา t-1

Ref. code: 25605902112761UOZ

20

โดยตัวแปรที่จะท าการศึกษามีทั้งหมด 9 ตัว 1. ส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด (Market Risk Premium) 2. ปริมาณเงิน (M2) โดยทั่วไปแล้วปริมาณเงินแบ่งออกได้เป็น 2 ความหมาย คือ ความหมายแคบ

(M1) และความหมายกว้าง (M2) ปริมาณเงินตามความหมายแคบ (M1) หมายถึง สินทรัพย์ทางการเงินที่ใช้เป็น

สื่อกลางในการแลกเปลี่ยน ซึ่งประกอบด้วยเหรียญกษาปณ์ ธนบัตร และเงินฝากกระแสรายวันทั้งหมดท่ีอยู่ในมือประชาชน บริษัท ห้างร้าน และองค์กรธุรกิจใดๆ

ปริมาณเงินตามความหมายกว้าง (M2) หมายถึง ปริมาณเงินตามความหมายแคบ (M1) รวมกับสินทรัพย์ทางการเงินที่ให้ผลตอบแทนและสามารถเปลี่ยนเป็นเงินที่ใช้เป็นสื่อกลางในการแลกเปลี่ยนได้โดยง่าย เช่น เงินฝากประจ าและเงินฝากออมทรัพย์ที่ธนาคารพาณิชย์ต่างๆ

ความส าคัญของปริมาณเงินคือเป็นสิ่งบ่งบอกได้ถึงอ านาจซื้อของประชาชนในประเทศ หากปริมาณเงินที่อยู่ในมือประชาชนมีมาก อ านาจซื้อของประชาชนก็จะมาก มีสภาพคล่องส่วนเกินอยู่ในระบบที่มากพอต่อการน าไปลงทุนซื้อขายหลักทรัพย์ หรือกล่าวได้ว่าปริมาณเงินเป็นตัวสะท้อนถึงความต้องการที่จะซื้อหลักทรัพย์ (Demand) ซึ่งตามหลักเศรษฐศาสตร์แล้วหากให้ปัจจัยอ่ืนๆ และจ านวนหลักทรัพย์ที่มีขาย (Supply) คงท่ี และปริมาณเงินมีมากข้ึนส่งผลให้ความต้องการที่จะซื้อขายหลักทรัพย์มีมากขึ้น ราคาหลักทรัพย์ก็จะเพ่ิมข้ึนในที่สุด (วัชระ พันธ์แตง, 2551)

จากงานวิจัยที่ผ่านมา กิตติ สิริพัลลภ (2521), ศราวุธ วิโรจรัตน์ (2539), Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe และ Mohamad Atkin Hamzah (2004) พบความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณเงินกับอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ในการศึกษาครั้งนี้จึงคาดว่าตัวแปรทั้งสองจะมีความสัมพันธ์ไปในทิศทางเดียวกัน

3. เงินลงทุนในหลักทรัพย์จากต่างประเทศ (Foreign Equity Investment) เงินลงทุนในหลักทรัพย์จากต่างประเทศเป็นตัวขับเคลื่อนการเติบโตทางเศรษฐกิจ

ของประเทศ และยังสะท้อนถึงอุปสงค์ (Demand) เช่นเดียวกับปริมาณเงิน การที่นักลงทุนจากต่างประเทศน าเงินมาลงทุนในหลักทรัพย์มากขึ้นท าให้ความต้องการซื้อหลักทรัพย์มีมากขึ้น หากปัจจัยอ่ืนๆ และจ านวนหลักทรัพย์ที่มีขาย (Supply) คงที่แล้ว ราคาหลักทรัพย์ก็จะเพ่ิมขึ้นตามหลักเศรษฐศาสตร์

จากงานวิจัยที่ผ่านมา ศราวุธ วิ โรจรัตน์ (2539), Anokye M. Adam และ George Tweneboah (2008), สมยศ กิตติสุขเจริญ (2558) พบความสัมพันธ์ระหว่างเงินลงทุนใน

Ref. code: 25605902112761UOZ

21

หลักทรัพย์จากต่างประเทศกับอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ในการศึกษาครั้งนี้จึงคาดว่าตัวแปรทั้งสองจะมีความสัมพันธ์ไปในทิศทางเดียวกัน

4. อัตราดอกเบี้ยเงินฝากประจ า 3 เดือน อัตราดอกเบี้ยเงินฝากประจ า 3 เดือน สะท้อนถึงต้นทุนค่าเสียโอกาสของเจ้าของ

ลงทุนในการไม่น าเงินจ านวนนั้นไปให้ผู้ที่ต้องการเงินกู้ยืมซึ่งจะได้รับผลตอบแทนเป็นดอกเบี้ย กล่าวคือ หากอัตราดอกเบี้ยเงินฝากสูงขึ้น ต้นทุนค่าเสียโอกาสของนักลงทุนก็จะสูงขึ้น และท าให้ความต้องการซื้อหลักทรัพย์ (Demand) ลดลง ท าให้ราคาหลักทรัพย์ลดลง

จากงานวิจัยที่ผ่านมา ศราวุธ วิโรจรัตน์ (2539), Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe และ Mohamad Atkin Hamzah (2004) พบความสัมพันธ์ระหว่างอัตราดอกเบี้ยเงินฝากประจ ากับอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ ในการศึกษาครั้งนี้จึงคาดว่าตัวแปรทั้งสองจะมีความสัมพันธ์ไปในทิศทางตรงกันข้าม

5. ดัชนีนิกเกอิ (Nikkei) จากแนวคิดการกระจายการลงทุนเพ่ือลดความเสี่ยง นักลงทุนมักจะเลือกลงทุนใน

ตลาดใกล้เคียงกันและมีความมั่นคงทางเศรษฐกิจ กล่าวได้ว่า นักลงทุนที่ลงทุนในหลักทรัพย์ของประเทศญี่ปุ่นจะกระจายความเสี่ยงด้วยการลงทุนในหลักทรัพย์ของประเทศไทย ดังนั้ น ดัชนีราคาหลักทรัพย์ไทยจะได้รับผลกระทบโดยตรงจากดัชนีราคาหลักทรัพย์ของญี่ปุ่น ซึ่งในที่นี้คือดัชนีนิกเกอิ (Nikkei) เป็นดัชนีแสดงมูลค่าการซื้อขายของหุ้นบริษัทใหญ่ของประเทศญี่ปุ่นรวม 225 บริษัท

จากงานวิจัยที่ผ่านมา ศราวุธ วิโรจรัตน์ (2539), Jack Penm และ Richard Deane Terrell (2004), สมยศ กิตติสุขเจริญ (2558) พบความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีนิกเกอิกับอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ ในการศึกษาครั้งนี้จึงคาดว่าตัวแปรทั้งสองจะมีความสัมพันธ์กันในทิศทางเดียวกัน

6. ดัชนีฮั่งเส็ง (Hang Seng Indexes) เช่นเดียวกับดัชนีนิกเกอิ นักลงทุนที่ลงทุนในหลักทรัพท์ฮ่องกงจะกระจายความ

เสี่ยงด้วยการลงทุนในหลักทรัพย์ของประเทศไทย ดังนั้น ดัชนีราคาหลักทรัพย์ไทยจะได้รับผลกระทบโดยตรงจากดัชนีราคาหลักทรัพย์ฮ่องกง ซึ่งในที่นี้คือดัชนีฮ่ังเส็ง (Hang Seng Indexes) ซึ่งเป็นดัชนีแสดงมูลค่าการซื้อขายหลักทรัพย์ของบริษัทขนาดใหญ่ที่สุดในตลาดหลักทรัพย์ฮ่องกงจ านวน 48 แห่ง

จากงานวิจัยที่ผ่านมา ศราวุธ วิโรจรัตน์ (2539), สมยศ กิตติสุขเจริญ (2558) พบความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีฮ่ังเส็งกับอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ ในการศึกษาครั้งนี้จึงคาดว่าตัวแปรทั้งสองจะมีความสัมพันธ์กันในทิศทางเดียวกัน

Ref. code: 25605902112761UOZ

22

7. ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ (Dow Jones) ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์เป็นดัชนีตลาดหลักทรัพย์ที่แสดงถึงการซื้อขายหุ้นของ

บริษัทมหาชนขนาดใหญ่ 30 บริษัทในสหรัฐอเมริกาซึ่งเป็นประเทศที่มีความมั่นคงทางเศรษฐกิจสูง เศรษฐกิจของสหรัฐอเมริกามีผลกระทบในระดับโลก หากดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ปรับตัวสูงขึ้น จะส่งผลให้ความเชื่อมั่นภาคเศรษฐกิจและภาคการลงทุนทั่วโลกเพ่ิมสูงขึ้น ท าให้มีการลงทุนในตลาดทั่วโลก รวมถึงตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยเพ่ิมมากข้ึน ราคาหลักทรัพย์จึงสูงขึ้น

จากงานวิจัยที่ผ่านมา ศราวุธ วิโรจรัตน์ (2539), รัชนี รุ่งศรีรัตนวงค์ (2553), สมยศ กิตติสุขเจริญ (2558) พบความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์กับอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ ในการศึกษาครั้งนี้จึงคาดว่าตัวแปรทั้งสองจะมีความสัมพันธ์กันในทิศทางเดียวกัน

8. อัตราแลกเปลี่ยนในรูปบาทต่อดอลลาร์สหรัฐฯ (Exchange Rate) เงินดอลลาร์สหรัฐฯ มีบทบาทส าคัญต่อเศรษฐกิจของประเทศ ซึ่งนอกจากจะเป็น

ทุนส ารองระหว่างประเทศแล้วยังเป็นเงินสกุลหลักในการค้าขาย หากเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐฯ ลดลง (เงินบาทแข็งค่าขึ้นเมื่อเทียบกับเงินดอลลาร์สหรัฐฯ) จะเกิดความเชื่อว่ามีสาเหตุมาจากการที่นักลงทุนต่างชาติน าเงินลงทุนเข้ามาแลกเป็นเงินบาทเพ่ือน าไปลงทุนในหลักทรัพย์ของประเทศไทย ซึ่งเมื่อความต้องการซื้อหลักทรัพย์สูงขึ้น ก็จะท าให้ราคาหุ้นสูงขึ้นไปด้วย

จากงานวิ จั ยที่ ผ่ านมา Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe และ Mohamad Atkin Hamzah (2004 ) , Anokye M. Adam และ George Tweneboah (2008 ) , ศุภวัฒน์ ธนศิริหิรัญสุข (2554) พบความสัมพันธ์ระหว่างอัตราแลกเปลี่ยนในรูปบาทต่อดอลลาร์สหรัฐฯ กับอัตราผลตอบแทน ในการศึกษาครั้งนี้จึงคาดว่าตัวแปรทั้งสองจะมีความสัมพันธ์ในทิศทางตตรงกันข้าม

9. ดัชนีราคาผู้บริโภค (CPI) ดัชนีราคาผู้บริโภค คือตัวเลขที่ใช้วัดการเปลี่ยนแปลงของราคากลุ่มสินค้าและ

บริการ มีส่วนเกี่ยวข้องโดยตรงกับภาวะเงินเฟ้อและค่าครองชีพ เป็นตัววัดอ านาจซื้อของผู้ บริโภค หากดัชนีราคาผู้บริโภคเพ่ิมขึ้นโดยที่ปริมาณเงินคงที่แสดงว่าผู้บริโภคก าลังเผชิญกับปัญหาสินค้าราคาแพง ท าให้ผู้บริโภคมีอ านาจซื้อต่ าลง ค่าครองชีพที่สูงขึ้น ผู้บริโภคมีเงินออมน้อยลง ส่งผลให้การลงทุนน้อยลงไปด้วย กล่าวคือ เมื่อดัชนีราคาผู้บริโภคสูงขึ้น จะส่งผลให้ความต้องการซื้อหลักทรัพย์ (Demand) ลดลง และท าให้ราคาหลักทรัพย์ลดลง

จากงานวิจัยที่ผ่านมา กิตติ สิริพัลลภ (2521), Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe และ Mohamad Atkin Hamzah (2004), Anokye M. Adam และ George Tweneboah (2008), นันทกา แซ่เอง (2559), ศิวรักษ์ แสงวีระศิริ (2559) พบความสัมพันธ์ระหว่าง

Ref. code: 25605902112761UOZ

23

ดัชนีราคาผู้บริโภคกับอัตราผลตอบแทน ในการศึกษาครั้งนี้จึงคาดว่าตัวแปรทั้งสองจะมีความสัมพันธ์กันในทิศทางตรงกันข้าม

นอกจากนี้ ในการศึกษาครั้งนี้จะมีการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) เพ่ือป้องกัน

การเกิดปัญหา Multicollinearity ที่เกิดจากการที่ตัวแปรอิสระแต่ละตัวมีความสัมพันธ์กันเอง ซึ่งการวิเคราะห์ปัจจัยจะช่วยจัดตัวแปรทางเศรษฐกิจที่มีความสัมพันธ์กันให้รวมเป็นปัจจัยทางเศรษฐกิจแต่ละกลุ่ม และยังช่วยลดจ านวนตัวแปรให้น้อยลงได้อีกด้วย ในการวิเคราะห์ปัจจัยมีขั้นตอนดังนี้

ขั้นที่ 1 ตรวจสอบตัวแปรต่างๆ ที่จะน ามาแบ่งกลุ่มเพ่ือทดสอบว่ามีความสัมพันธ์กันหรือไม่ โดยจะใช้ Bartlett’s Test of Sphericity ซึ่งเป็นสถิติที่มีการแจกแจงแบไคสแควร์ (Chi-Square) ในการทดสอบ มีสมมติฐานดังนี้

H0 : ตัวแปรทางเศรษฐกิจทั้ง 8 ตัวไม่มีความสัมพันธ์กัน H1 : ตัวแปรทางเศรษฐกิจมีความสัมพันธ์กัน

เมื่อพบว่าตัวแปรทางเศรษฐกิจมีความสัมพันธ์กันแล้วจึงท าต่อในขั้นตอนต่อไป ขั้นที่ 2 ท าการสกัดปัจจัย ซึ่งหมายถึง การดึงข้อมูลจากตัวแปรมาเขียนเป็นสมการ

เส้นตรงอธิบายปัจจัยต่างๆ ซึ่งมีรูปแบบสมการดังต่อไปนี้

Fm = Wm1X1 + Wm2X2 + … + WmpXp + em

โดยที่ p คือ จ านวนตัวแปร m คือ จ านวนปัจจัย โดยที่ m ≤ p F1,…, Fm คือ Common Factor

การสกัดปัจจัยสามารถท าได้หลายวิธี ซึ่ งวิ ธีที่นิ ยมใช้มากที่ สุดคือ Principal

Component Analysis (PCA) ที่สามารถเขียนตัวแปรแต่ละตัวให้เป็น Linear Combination ที่ถูกอธิบายโดยปัจจัย F1,…, Fm ดังนี้

Z𝑝 = Ip1F1 + Ip2F2 + … + IpmFm + ep

โดยที่ Zi คือ ตัวแปร Xi ที่ท าการ Standardized แล้ว ( i = 1, 2, …, p)

Ref. code: 25605902112761UOZ

24

Iij คือ Factor Loading

ขั้นที่ 3 จัดตัวแปรให้อยู่ในปัจจัยต่างๆ ซึ่งจะพิจารณาจาก Factor Loading หากพบว่าตัวแปรใดมีค่า Factor Loading มาก คือ เข้าใกล้ +1 หรือ -1 แล้วจะจัดตัวแปรนั้นให้อยู่ปัจจัยดังกล่าว กรณีที่ค่า Factor Loading มีค่ากลางๆ ท าให้ไม่สามารถตัดสินใจได้ว่าควรจัดตัวแปรนั้นให้อยู่ในปัจจัยใดแล้วจึงท าข้ันตอนต่อไป

ขั้นที่ 4 ท าการหมุนแกนปัจจัย (Factor Rotation) เพ่ือท าให้ค่า Factor Loading มีค่ามากขึ้นหรือลดลง ซึ่งจะท าให้สามารถจัดตัวแปรได้ว่าควรอยู่ในปัจจัยใด หรือไม่ควรอยู่ในปัจจัยใด โดยใช้หลักเกณฑ์ดังเดิม

3.4.3 การศึกษาแบบจ าลอง Fama-French Three-Factor Model

E[Ri] = Rf + bi(Rm − Rf) + ciRSMB + diRHML โดยที่ E[Ri] คือ อั ต ร าผลตอบแทนที่ ค าดหวั ง ( Expected Rate of Return) ของ

หลักทรัพย์ i ที่ท านายด้วยแบบจ าลอง Fama-French Three-Factor Rf คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยง (Risk Free

Rate) ซึ่งจะใช้อัตราผลตอบแทนของตั๋วเงินคลังอายุ 1 เดือนเป็นตัวแทน Rm คือ อัตราผลตอบแทนของตลาดหลักทรัพย์ RSMB คือ ความแตกต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

กับอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ่ RHML คือ ความแตกต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มี B/M สูง

กับอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพทย์ที่มี B/M ต่ า bi, ci, di คือ ค่าสัมประสิทธิ์อธิบายการเปลี่ยนแปลงของอัตราผลตอบแทนของ

หลักทรัพย์ i ซึ่งเกิดจากส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด (Market Risk Premium) ส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด (Size Risk Premium) และส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่า (Value Risk Premium) ตามล าดับ

จากแบบจ าลอง Fama-French Three-Factor Model ก าหนดให้ค่าคงที่เท่ากับอัตรา

ผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยง (Risk-free Rate) และตัวแปรอิสระได้แก่ ส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด (Market Risk Premium) ส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด (Size Risk Premium) และ

Ref. code: 25605902112761UOZ

25

ส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่า (Value Risk Premium) และค่าสัมประสิทธิ์หน้าตัวแปรที่จะได้จากการประมาณค่าสมการถดถอยข้างต้นจะเป็นตัวอธิบายอัตราการเปลี่ยนแปลงของอัตราผลตอบแทนที่คาดหวังของหลักทรัพย์ i เมื่อตัวแปรอิสระแต่ละตัวเปลี่ยนแปลงไป

ปัจจัยด้านขนาด จากแบบจ าลองข้างต้น เราสามารถค านวณค่า R_SMB หรือความแตกต่างระหว่าง

อัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็กกับอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ่ได้จากการแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์ออกเป็น 2 กลุ่มตามขนาดของบริษัทซึ่งจะใช้มูลค่าตลาด (Market Capitalization) เป็นตัวแทน และค านวณอัตราผลตอบแทนระหว่างการลงทุนในหลักทรัพย์ทั้ง 2 กลุ่มตามสัดส่วนขนาดของบริษัท ซึ่งมีรายละเอียดดังนี้

มูลค่าตลาด = จ านวนหุ้นสามัญ ณ วันสิ้นเดือน X ราคาปิด ณ วันสิ้นเดือน โดยจะน าหลักทรัพย์ทั้ง 32 หลักทรัพย์มาเรียงล าดับตามมูลค่าตลาด แล้วแบ่งออกเป็น

2 กลุ่มหลักทรัพย์ส าหรับแต่ละหมวด โดยแบ่งเป็นกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดเล็ก (Small Portfolio) และกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่ (Large Portfolio) แล้วหาอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ทั้งสอง ซึ่งค านวณได้ดังนี้

RportA,t = ∑ wi,tRi,t

n

i=1

โดยที่ RportA,t คือ อัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ A ณ เวลา t

wi,t คือ สัดส่วนการลงทุนในหลักทรัพย์ i ณ เวลา t ตามขนาดของบริษัท (Market Capitalization)

Ri,t คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ i ณ เวลา t จากสมมติฐานที่คาดการณ์ไว้ว่าการลงทุนในบริษัทขนาดเล็กจะต้องเผชิญความเสี่ยง

มากกว่าการลงทุนในบริษัทขนาดใหญ่ ดังนั้น นักลงทุนจะคาดหวังผลตอบแทนได้จากบริษัทขนาดเล็กมากกว่าจากบริษัทขนาดใหญ่เพ่ือชดเชยความเสี่ยง ซึ่งส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด (Size Risk Premium) นั้นสามารถค านวณได้ดังนี้

Ref. code: 25605902112761UOZ

26

RSMB = RportS,t − RportB,t โดยที่ RSMB คือ อัตราผลตอบแทนที่เก่ียวเนื่องกับขนาด (Size Effect) ณ เวลา t RportS,t คือ อัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดเล็ก ณ เวลา t RportB,t คือ อัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่ ณ เวลา t

ปัจจัยด้านมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาด เราสามารถค านวณ RHML หรือความแตกต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนของ

หลักทรัพย์ที่มีอัตราส่วน B/M สูงกับอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่มีอัตราส่วน B/M ต่ าได้จากการแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์ออกเป็น 3 กลุ่มตามอัตราส่วนมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาด (Book to Market Ratio) และค านวณอัตราผลตอบแทนระหว่างการลงทุนในหลักทรัพย์ทั้ง 2 กลุ่มตามสัดส่วนขนาดของบริษัท ซึ่งมีรายละเอียดดังนี้

Book to Market Ratio (B/M) = สินทรัพย−์หน้ีสิน

จ านวนหุ้นสามัญ ณ วันสิ้นเดือน x ราคาปิด ณ วันสิ้นเดือน

โดยจะน าหลักทรัพย์ทั้ง 32 หลักทรัพย์มาเรียงล าดับตามอัตราส่วน B/M แล้วแบ่ง

ออกเป็น 3 กลุ่มหลักทรัพย์ส าหรับแต่ละหมวด โดยแบ่งเป็นกลุ่มหลักทรัพย์ที่มี B/M (High B/M Portfolio) กลุ่มหลักทรัพย์ที่มี B/M ปานกลาง และกลุ่มหลักทรัพย์ที่มี B/M ต่ า (Low B/M Portfolio) แล้วค านวณหาอัตราผลตอบแทนของแต่ละกลุ่มหลักทรัพย์ โดยก าหนดให้สัดส่วนการลงทุนในหลักทรัพย์แต่ละตัวเป็นไปตามขนาดของบริษัท (Market Capitalization)

จากสมมติฐานที่คาดการณ์ไว้ว่า ถ้ามูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดมีค่าต่ า (มูลค่าตลาดมากกว่ามูลค่าทางบัญชี) แสดงว่านักลงทุนคาดหวังเกี่ยวกับหลักทรัพย์ของบริษัทในทางที่ดีในอนาคต ในทางตรงกันข้าม หากมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดมีค่าสูง (มูลค่าตามบัญชีมากกว่ามูลค่าตลาด) แสดงว่านักลงทุนคาดหวังเกี่ยวกับหลักทรัพย์ของบริษัทในทางที่ไม่ดีในอนาคคต ดังนั้น นักลงทุนจึงต้องการผลตอบแทนที่สูงขึ้นส าหรับบริษัทที่มีอัตราส่วน B/M สูงเพ่ือชดเชยความเสี่ยง ซึ่งส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่า (Value Premium) สามารถค านวณได้ดังนี้

RHML = RportH,t − RportL,t

โดยที่ RHML คือ อัตราผลตอบแทนที่เกี่ยวเนื่องกับมูลค่า (Value Effect) ณ เวลา t

Ref. code: 25605902112761UOZ

27

RportH,t คือ อัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มี B/M สูง ณ เวลา t RportL,t คือ อัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มี B/M ต่ า ณ เวลา t

การแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์ SMB และ HML ในการแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์นี้จะใช้การจัดกลุ่มด้วยเทคนิค Non-Hierarchichal K-

Means Cluster Analysis ส าหรับทั้งกลุ่มหลักทรัพย์ที่แบ่งตามขนาดและกลุ่มหลักทรัพย์ที่แบ่งตามอัตราส่วน B/M โดยการจัดกลุ่มด้วยเทคนิคดังกล่าวมีหลักเกณฑ์คือแบ่ง case ออกเป็นกลุ่มย่อยหรือ cluster โดยมีวัตถุประสงค์คือให้ผู้ที่อยู่ในกลุ่มหรือ cluster เดียวกันมีความคล้ายคลึงกัน หรือเหมือนกันในสิ่งหรือปัจจัยที่สนใจศึกษา ผู้ที่อยู่ต่างกลุ่มกันจะมีความแตกต่างกัน

วิธี Nonhierarchical จะไม่ท าทีละขั้นตอนแต่ผู้วิจัยจะต้องก าหนดว่าต้องการให้มีกี่กลุ่ม หรือ กี่ clusters โดยจะก าหนดให้มี k กลุ่ม จึงเรียกวิธีนี้ว่า K-means cluster เทคนิคนี้จะมีการท างานเป็นรอบ (iteration) โดยในแต่ละรอบจะมีการพิจารณาว่าควรรวมกลุ่ม case หรือย้ายไปอยู่กลุ่มใด โดยการหาระยะห่างจาก case ที่จะย้ายไปยังค่ากลางกลุ่มแต่ละกลุ่ม ถ้าระยะห่างของ case นั้นห่างจากค่ากลางกลุ่มใดต่ าสุด ก็จะย้าย case ดังกล่าวไปอยู่กลุ่มนั้นแล้วค านวณหาค่ากลางกลุ่มใหม่ และท าเช่นนี้ไปเรื่อยๆ จนกระทั่งค่ากลางกลุ่มไม่เปลี่ยนแปลง หรือครบจ านวนรอบตามที่ก าหนดไว้

3.4.4 การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ Fama-

French ในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ วิธีการที่จะใช้เปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทน

หลักทรัพย์ของแบบจ าลองทั้งสามมี 2 วิธี ได้แก่ วิธี Davidson and Mackinnon Equation และ Residual Analysis

3.4.4.1 Davidson and Mackinnon Equation เป็นการเปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนของ

หลักทรัพย์ตามแนวทางของ Chen ในปี 1983 และ Groenewold and Fraser ในปี 1997 (อ้างถึงใน วัชระ พันธ์แตง, 2551) โดยอาศัยสมการถดถอย ดังนี้

Ri = K(Ri.CAPM) + (1 − K)(Ri,APT) + ei Ri = K(Ri,CAPM) + (1 − K)(Ri,FF) + ei Ri = K(Ri,APT) + (1 − K)(Ri,FF) + ei

Ref. code: 25605902112761UOZ

28

โดยที่ Ri คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์แต่ละตัวที่เกิดขึ้นจริง (Actutal Rate of Return)

K คือ ค่าสัมประสิทธิ์ Ri,CAPM คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์แต่ละตัวที่ได้จากการประมาณการโดย

แบบจ าลอง CAPM Ri,APT คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์แต่ละตัวที่ได้จากการประมาณการโดย

แบบจ าลอง APT Ri,FF คือ อัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์แต่ละตัวที่ได้จากการประมาณการโดย

แบบจ าลอง Fama-French

วิธี Davidson and Mackinnon Equation เป็นการน าอัตราผลตอบแทนที่ได้จากแบบจ าลองต่างๆ มาเป็นตัวแปรอิสระ เพ่ือหาค่าสัมประสิทธิ์ K และถ้าค่าสัมประสิทธิ์ตัวไหนมีค่าเข้าใกล้ 1 มากที่สุด แสดงว่าแบบจ าลองนั้นมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย ์

3.4.4.2 Residual Analysis เป็นการวิเคราะห์ว่าถ้าแบบจ าลองใดมีประสิทธิภาพในการท านายอัตรา

ผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรอิสระจะมีความเพียงพอต่อการอธิบายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ i และไม่เหลือความสัมพันธ์ใดๆ ในค่าความคลาดเคลื่อน (εi) ที่จะสามารถถูกอธิบายได้ด้วยแบบจ าลองอ่ืนๆ ในทางตรงกันข้าม หากค่าความคลาดเคลื่อน (εi) สามารถคาดการณ์ได้ด้วยปัจจัยจากแบบจ าลองอ่ืนๆ แสดงว่าแบบจ าลองนั้นไม่มีประสิทธิภาพในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ซึ่งจะใช้การประมาณการสมการถดถอยในการทดสอบ ดังนี้

กรณีทดสอบแบบจ าลอง CAPM εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iF1+ λ2iF2+…+ λniFn+ ei

εi,t(CAPM) = λ0i + λ1i(Rm,t - Rf,t) + λ2iSMBt + λ3iHMLt+ ei

กรณีทดสอบแบบจ าลอง APT εi,t(APT) = λ0i + λ1𝑖(Rm,t - Rf,t) + ei

εi,t(APT) = λ0i + λ1𝑖(Rm,t - Rf,t) + λ2iSMBt + λ3iHMLt+ ei

Ref. code: 25605902112761UOZ

29

กรณีทดสอบแบบจ าลอง Fama-French εi,t(FF) = λ0i + λ1𝑖(Rm,t - Rf,t) + ei

εi,t(FF) = λ0i + λ1𝑖(Rm,t - Rf,t) + λ2𝑖SMBt + λ3𝑖HMLt+ ei

เป็นการก าหนดให้ค่าความคลาดเคลื่อนเป็นตัวแปรตาม และตัวแปรอิสระจะเป็นปัจจัย

ที่ได้จากแบบจ าลองอ่ืนๆ เพ่ือพิจารณาว่า ตัวแปรตามสามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรอิสระอย่างมีนัยส าคัญหรือไม ่

ดังนั้นการทดสอบนี้จะทดสอบโดยใช้ T-Test เพ่ือทดสอบสมมติฐาน ดังนี้

H0 : λi = 0 ; i = 1, 2,…, n

H1 : λi ≠ 0 ถ้าแบบจ าลองใดมีประสิทธิภาพในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ค่า

ความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลองนั้นจะไม่สามารถคาดการณ์ได้ด้วยตัวแปรใดๆ ในแบบจ าลองอ่ืน

Ref. code: 25605902112761UOZ

30

บทที่ 4 ผลการวิจัยและอภิปรายผล

การศึกษานี้เป็นการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ

Fama-French ในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์หมวดธุรกิจการเงิน โดยท าการศึกษาตั้งแต่ช่วงเดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2560 และได้มีการน าวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยมาใช้เพ่ือร่วมกลุ่มตัวแปรทางเศรษฐกิจ และน าวิธีการจัดกลุ่มด้วย Cluster Analysis มาท าการจัดกลุ่มตามมูลค่าตลาดของบริษัท และอัตราส่วนมูลค่าบัญชีต่อมูลค่าตลาด ซึ่ งผลการศึกษาทั้งหมด ได้น าเสนอเป็น 3 ส่วน ดังนี้

1. การวิเคราะห์ปัจจัยตัวแปรทางเศรษฐกิจและการจัดกลุ่มหลักทรัพย์ 2. ปัจจัยที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ 3. การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง

4.1 การวิเคราะห์ปัจจัยตัวแปรทางเศรษฐกิจและการจัดกลุ่มหลักทรัพย์

4.1.1 ผลการวิเคราะห์ปัจจัยตัวแปรทางเศรษฐกิจ จากตารางที่ 4.1 แสดงผลการทดความสัมพันธ์ของตัวแปรทางเศรษฐกิจ 8

ตัว ได้แก่ ปริมาณเงิน เงินลงทุนในหลักทรัพย์จากต่างประเทศ อัตราดอกเบี้ยที่เงินฝากประจ า 3 เดือน ดัชนีนิกเกอิ ดัชนีฮ่ังเส็ง ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์ อัตราแลกเปลี่ยนในรูปบาทต่อดอลลาร์สหรัฐฯ และดัชนีราคาผู้บริโภค ซึ่งมีการแจกแจงแบบ Chi-Square โดยพบว่ามีค่า Chi-Square เท่ากับ 54.97 และ P-Value เท่ากับ 0.0017 ซึ่งน้อยกว่าระดับนัยส าคัญร้อยละ 5 จึงปฏิเสธสมมติฐานหลักและสรุปได้ว่าตัวแปรทางเศรษฐกิจทั้ง 8 ตัวมีความสัมพันธ์กัน

Ref. code: 25605902112761UOZ

31

ตารางที่ 4.1 ผลการวิเคราะห์ปัจจัยตัวแปรทางเศรษฐกิจ Factor Eigenvalue Difference Proportion Cumulative

Factor 1 1.04522 0.40602 0.5725 0.5725 Factor 2 0.63920 0.14102 0.3501 0.9226

Factor 3 0.49817 0.10392 0.2729 1.1954 Factor 4 0.39425 0.40906 0.2159 1.4114

Factor 5 -0.01481 0.04687 -0.0081 1.4033 Factor 6 -0.06169 0.23119 -0.0338 1.395

Factor 7 -0.29288 0.08883 -0.1604 1.2091 Factor 8 -0.38170 0.00 -0.2091 1.0000

เมื่อทราบว่าตัวแปรทางเศรษฐกิจมีความสัมพันธ์กัน จะสามารถท าการจัด

ตัวแปรทางเศรษฐกิจให้รวมกันเป็นปัจจัยทางเศรษฐกิจ ซึ่งพิจารณาจากค่า Factor Loading หลังจากที่ท าการหมุนแกนปัจจัย ดังตารางที่ 4.2 พบว่าค่า Factor Loading ของตัวแปรดัชนีนิกเกอิและดัชนีฮ่ังเส็งมีค่าเข้าใกล้ 1 แสดงว่าควรรวมตัวแปรทั้ง 2 ตัวเป็นปัจจัยเดียวกัน ตัวแปรดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์จะรวมกับอัตราแลกเปลี่ยน ตัวแปรปริมาณเงินรวมกับดัชนีราคาผู้บริโภค และปัจจัยสุดท้ายคือตัวแปรเงินลงทุนในหลักทรัพย์จากต่างประเทศรวมกับอัตราดอกเบี้ยเงินฝากประจ า ตารางที่ 4.2 การจัดตัวแปรทางเศรษฐกิจให้เป็นปัจจัยทางเศรษฐกิจ

Variable COMP1 COMP2 COMP3 COMP4 M2 -0.6474 FEI -0.6733 IR 0.6847 NIKKEI 0.5641 HIS 0.6836

DJI 0.7604 FX -0.3504 -0.4572 CPI 0.7589

การจัดตัวแปรทางเศรษฐกิจให้รวมกันเป็นปัจจัยทางเศรษฐกิจจะได้ทั้งหมด 4 ปัจจัยทางเศรษฐกิจ โดยจะก าหนดชื่อปัจจัยต่างๆ ดังนี้

Ref. code: 25605902112761UOZ

32

ปัจจัยที่ 1 คือ ปัจจัยดัชนีหลักทรัพย์นภูมิภาคเอเชีย (Asian Stock Index Factor : ASF) เกิดจากการรวมกันของตัวแปรดัชนีนิกเกอิและดัชนีฮั่งเส็ง

ปัจจัยที่ 2 คือ ปัจจัยจากสหรัฐอเมริกา (American Factor : AF) เกิดจากการรวมกันของตัวแปรดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์และอัตราแลกเปลี่ยนบาทต่อดอลลาร์สหรัฐฯ

ปัจจัยที่ 3 คือ ปัจจัยเครื่องชี้เศรษฐกิจมหภาค (Macroeconomic Indicators Factor : MIF) เกิดจากการรวมกันของตัวแปรปริมาณเงินและดัชนีราคาผู้บริโภค

ปัจจัยที่ 4 คือ ปัจจัยตลาดการเงิน (Financial Markets Factors : FMF) เกิดจากการรวมตัวกันของตัวแปรอัตราดอกเบี้ยเงินฝากประจ า 3 เดือนและเงินลงทุนในหลักทรัพย์จากต่างประเทศ

4.1.2 ผลการจัดกลุ่มหลักทรัพย์ ในการแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์ตามมูลค่าตลาดของหลักทรัพย์ และอัตราส่วน

มูลค่าทางบัญชีต่อมูลค่าตลาด ใช้การจัดกลุ่มด้วยเทคนิค Non-hierarchical Cluster Analysis โดยใช้หลักเกณฑ์การรวมกลุ่มที่เรียกว่า K-Means Cluster ซึ่งเป็นวิธีที่พิจารณาจากระยะห่างของ case จากค่ากลางในแต่ละกลุ่มกลุ่ม โดยจะย้าย case ไปเรื่อยๆ จนกระท่ังค่ากลางกลุ่มไม่เปลี่ยนแปลง ท าให้ได้กลุ่มที่มี case ที่มีลักษณะคล้ายกันอยู่ในกลุ่มเดียวกัน และมีความแตกต่างจากกลุ่มอ่ืน โดยที่การแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์ตามมูลค่าตลาด (SMB) จะแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม คือ บริษัทที่มีขนาดเล็กและขนาดใหญ่ ส่วนการแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์ตามมูลค่าบัญชีต่อมูลค่าตลาด จะแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม คือ บริษัทที่มีค่า B/M ต่ า ปานกลาง และสูง ซึ่งผลการแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์จะถูกแสดงไว้ใน ภาคผนวก ก. 4.2 ปัจจัยท่ีมีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์

4.2.1 ปัจจัยของแบบจ าลอง CAPM ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของ

หลักทรัพย์ จากตารางที่ 4.3 แสดงผลการทดสอบตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของ

ตลาด (Market Risk Premium) ที่มีอิทธิพลต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ที่ท าการศึกษา ตามแบบจ าลอง CAPM พบว่า ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาดสามารถใช้ท านายอัตราผลตอบแทนได้ 49 หลักทรัพย์ ได้แก่ BAY BBL CIMBT KBANK KTB LHBANK SCB TCAP TISCP TMB AE AEONTS AMANAH ASL ASP BFIT CNS ECL FNS FSS GBX

Ref. code: 25605902112761UOZ

33

IFS JMT KCAR KGI KTC MBKET ML PE PL THANI TK TNITY ZMICO MFC UOBKH AYUD BKI BLA CHARAN MTI SMK NKI NSI THRE TIC TSI และ TVI

Ref. code: 25605902112761UOZ

34

ตารางที่ 4.3 ปัจจัยของแบบจ าลอง CAPM ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ล าดับ หลักทรัพย์ Constant Market Risk

Premium Adj. R-Squared

1 BAY -0.0272569 (-0.59)

0.9823101 (39.08)*

0.9634

2 BBL 0.0010838 (0.06)

1.002733 (109.74)*

0.9952

3 CIMBT -.0131121 (0.48)

1.000735 (67.55)*

0.9874

4 KBANK .0065464 (0.27)

1.00314 (76.33)*

0.9901

5 KKP -7.199927 (-1.27)

-3.948857 (-1.27)

0.0106

6 KTB -.005942 (-0.25)

.999802 (75.67)*

0.9900

7 LHBANK -.019746 (-0.51)

.9877296 (46.92)*

0.9743

8 SCB -.0081372 (-0.35)

.9982668 (77.35)*

0.9904

9 TCAP .0259135 (1,01)

1.012404 (72.27)*

0.9890

10 TISCO .0443086 (1.66)

1.020635 (69.69)*

0.9882

11 TMB -.0147158 (-0.48)

.9900084 (59.20)*

0.9837

12 AEC -.1208145 (-1.50)

.9344812 (21.13)*

0.8848

13 AEONTS -.023496 (-0.82)

.986274 (62.45)*

0.9853

14 AMANAH .0717612 (0.87)

1.032566 (22.97)*

0.9008

15 ASK .0064246 (0.19)

1.003263 (54.68)*

0.9810

Ref. code: 25605902112761UOZ

35

ตารางที่ 4.3 ปัจจัยของแบบจ าลอง CAPM ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ (ต่อ) ล าดับ หลักทรัพย์ Constant Market Risk

Premium Adj. R-Squared

16 ASP -.0408733 (-1.60)

.9754449 (69.76)*

0.9882

17 BFIT .1894351 (2.70)*

1.086293 (28.28)*

0.9323

18 CNS -.0338429 (-0.92)

.9762609 (48.42)*

0.9759

19 ECL .0353287 (0.55)

1.003892 (28.55)*

0.9335

20 FNS -.0700044 (-1.51)

.9540924 (37.60)*

0.9606

21 FSS -.0966044 (-2.12)*

.9427422 (37.69)*

0.9607

22 GBX -.0527164 (-1.33)

.9720887 (44.70)*

0.9718

23 IFS .0004478 (0.01)

.9975596 (44.13)*

0.9711

24 JMT .0176595 (0.33)

1.009642 (34.65)*

0.9539

25 KCAR .0373513 (1.21)

1.02294 (60.61)*

0.9845

26 KGI -.0231104 (-0.90)

.9837021 (70.26)*

0.9884

27 KTC .0615381 (1.10)

1.019447 (33.22)*

0.9500

28 MBKET -.0684045 (-2.29)

.9596202 (58.65)*

0.9834

29 ML -.0436939 (-0.68)

.9693202 (27.38)*

0.9281

30 PE -.0390445 (-0.94)

.9846634 (43.50)*

0.9702

Ref. code: 25605902112761UOZ

36

ตารางที่ 4.3 ปัจจัยของแบบจ าลอง CAPM ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ (ต่อ) ล าดับ หลักทรัพย์ Constant Market Risk

Premium Adj. R-Squared

31 PL -.0095416 (-0.40)

.9986243 (75.49)*

0.9899

32 THANI .0563364 (0.88)

1.015242 (28.82)*

0.9347

33 TK 0.9347 (1.70)

1.038859 (47.57)*

0.9752

34 TNITY -.1040972 (-1.73)

.9371405 (28.37)*

0.9327

35 ZMICO -.0358988 (-1.31)

.9836587 (65.41)*

0.9866

36 MFC -.1425876 (-2.45)*

.9188464 (28.76)*

0.9344

37 UOBKH -.0372654 (-1.10)

.9787445 (52.82)*

0.9796

38 AYUD -.0344771 (-1.02)

.9787879 (52.89)*

0.9797

39 BKI -.0452713 (-2.07)*

.9726589 (81.17)*

0.9913

40 BLA -.0427096 (-1.05)

.979599 (44.14)*

0.9711

41 CHARAN .0003496 (0.01)

.9992362 (33.43)*

0.9506

42 MTI -.0609618 (-1.49)

.9607666 (42.87)*

0.9694

43 SMK -.0452034 (-1.28)

.9754884 (50.45)*

0.9777

44 NKI -.0518772 (-1.20)

.9702555 (40.94)*

0.9665

45 NSI -.0947214 (-1.33)

.9383258 (24.06)*

0.9088

Ref. code: 25605902112761UOZ

37

ตารางที่ 4.3 ปัจจัยของแบบจ าลอง CAPM ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ (ต่อ) ล าดับ หลักทรัพย์ Constant Market Risk

Premium Adj. R-Squared

46 THRE -.0222549 (-0.71)

.9982385 (58.52)*

0.9833

47 TIC -.0758495 (-1.04)

.9464429 (23.80)*

0.9070

48 TIP -.0360846 (-0.79)

.9745069 (38.78)*

0.9628

49 TSI -.0270963 (-0.21)

.9696018 (13.91)*

0.7686

50 TVI -.0376197 (-0.66)

.9821041 (31.42)*

0.9445

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95

4.2.2 ปัจจัยของแบบจ าลอง APT ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์

จากตารางที่ 4.4 แสดงผลการทดสอบตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด ปัจจัยดัชนีหลักทรัพย์ในภูมิภาคเอเชีย (Asian Stock Index Factor : ASF) ปัจจัยจากสหรัฐอเมริกาฯ (American Factor : AF) ปัจจัยเครื่องชี้ เศรษฐกิจมหภาค (Macroeconomic Indicators Factor : MIF) และปัจจัยตลาดการเงิน (Financial Markets Factors : FMF) ที่มีอิทธิพลต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ที่ได้ท าการศึกษา ตามแบบจ าลอง APT พบว่า ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาดสามารถใช้ท านายอัตราผลตอบแทนได้ 49 หลักทรัพย์ ได้แก่ BAY BBL CIMBT KBANK KTB LHBANK SCB TCAP TISCP TMB AE AEONTS AMANAH ASL ASP BFIT CNS ECL FNS FSS GBX IFS JMT KCAR KGI KTC MBKET ML PE PL THANI TK TNITY ZMICO MFC UOBKH AYUD BKI BLA CHARAN MTI SMK NKI NSI THRE TIC TSI และ TVI

ตัวแปรปัจจัยที่ 1 หรือปัจจัยดัชนีหลักทรัพย์ในภูมิภาคเอเชีย สามารถใช้ท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ได้ทั้งหมด 6 หลักทรัพย์ ได้แก่ KCAR AYUD BKI NKI THRE และ TIP ตัวแปรปัจจัยที่ 2 หรือปัจจัยจากสหรัฐอเมริกาฯ สามารถใช้ท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ได้ทั้งหมด 5 หลักทรัพย์ ได้แก่ BAY ASP FSS THANI และ TNITY

Ref. code: 25605902112761UOZ

38

ตัวแปรปัจจัยที่ 3 หรือปัจจัยเครื่องชี้เศรษฐกิจมหภาคสามารถใช้ท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ได้ 1 หลักทรัพย์ คือ KGI ตัวแปรปัจจัยที่ 4 หรือปัจจัยตลาดการเงิน สามารใช้ท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ได้ทั้งหมด 5 หลักทรัพย์ ได้แก่ ASK IFS KCAR และ THANI

ตารางที่ 4.4 ปัจจัยของแบบจ าลอง APT ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์

ล าดับ หลักทรัพย์ Constant MRP ASF AF MIF FMF Adj. R-Squared

1 BAY -.0042485 (-0.09)

.9953743 (38.19)*

.0068018 (0.69)

-.0121041 (-1.19)*

-.0198455 (-1.82)

.0024192 (0.23)

0.9638

2 BBL -.0027848 (-0.16)

1.000536 (106.50)*

.004697 (1.33)

.0006903 (0.19)

-.0002447 (-0.06)

-.0071589 (-1.85)

0.9953

3 CIMBT -.0161038 (-0.57)

.9990364 (64.54)*

.0087587 (1.50)

.0087587 (-1.19)

.0037357 (0.58)

.0024084 (0.38)

0.9874

4 KBANK -.0047114 (-0.20)

.9967475 (76.41)*

.0083961 (1.71)

-.0086518 (1.70)

.0086472 (1.58)

-.0070425 (-1.31)

0.9911

5 KKP -6.823821 (-1.12)

-3.735304 (-1.12)

-.2787547 (-0.22)

.6178269 (0.47)

-.3227055 (-0.23)

.3774095 (0.27)

-0.0560

6 KTB -.0016601 (-0.06)

1.002233 (70.79)*

.0005689 (0.11)

-.0045217 (-0.82)

-.0018573 (-0.31)

.003235 (0.56)

0.9894

7 LHBANK -.0172671 (-0.42)

.9891372 (43.72)*

.0012857 (0.15)

-.0005436 (-0.06)

-.0046532 (-0.49)

-.0054337 (-0.58)

0.9727

8 SCB -.0140136 (-0.57)

.9949302 (73.95)*

.0058921 (1.16)

-.0059185 (-1.12)

.0037715 (0.67)

-.0056784 (-1.03)

0.9904

9 TCAP .039644 (1.51)

1.0202 (70.85)*

.0031209 (0.58)

.0002249 (0.04)

-.0107129 (-1.77)

.009018 (1.52)

0.9893

10 TISCO .0566743 (2.22)*

1.027656 (73.17)*

.0084575 (1.60)

.0065679 (1.20)

-.0101029 (-1.71)

.0147819 (2.56)*

0.9900

11 TMB -.0121742 (-0.39)

.9914515 (57.66)*

.0108712 (1.68)

-.0098915 (-1.47)

.0008448 (0.12)

.0083294 (1.18)

0.9842

12 AEC -.1389555 (-1.68)

.9241808 (20.38)*

.9241808 (1.90)

.0337898 (1.90)

.0108585 (0.57)

.015859 (0.85)

0.8886

13 AEONTS -.0151605 (-0.51)

.9910069 (60.22)*

-.0050329 (-0.81)

.0080444 (1.25)

-.0090342 (-1.31)

.0002091 (0.03)

0.9854

14 AMANAH .0680565 (0.78)

1.030462 (21.56)*

.0132242 (0.73)

.0104717 (0.56)

.0047351 (0.24)

.0182101 (0.93)

0.8968

15 ASK .0208364 (0.64)

1.011446 (56.91)*

-.0023937 (-0.36)

.0084684 (1.22)

-.0067156 (-0.90)

.0235938 (3.23)*

0.9836

16 ASP -.0333952 (-1.31)

.9796909 (70.03)*

-.0072574 (-1.38)

.0114613 (2.09)*

-.0057799 (-0.98)

.0075548 (1.31)

0.9892

Ref. code: 25605902112761UOZ

39

ตารางที่ 4.4 ปัจจัยของแบบจ าลอง APT ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ (ต่อ) ล าดับ หลักทรัพย์ Constant MRP ASF AF MIF FMF Adj. R-

Squared

17 BFIT .1588246 (2.23)*

1.068912 (27.37)*

.0182583 (1.24)

.0060058 (0.39)

.0318774 (1.95)

.0204973 (1.28)

0.9357

18 CNS -.0177304 (-0.47)

.9854096 (47.71)*

-.0138604 (-1.78)

.0061406 (0.76)

-.0138009 (-1.59)

.000899 (0.11)

0.9767

19 ECL .0668203 (1.00)

1.021773 (27.96)*

-.0025808 (-0.19)

-.0225508 (-1.58)

-.0188253 (-1.23)

.0137036 (0.91)

0.9339

20 FNS -.0759167 (-1.57)

.9507354 (35.86)*

-.0029077 (-0.29)

.0194517 (1.88)

.0031832 (0.29)

.0050756 (0.47)

0.9604

21 FSS -.091578 (-1.98)

.9455962 (37.30)*

.000915 (0.10)

.0200549 (2.02)*

-.003953 (-0.37)

.0170089 (1.63)

0.9629

22 GBX -.035473 (-0.90)

.9818795 (45.49)*

-.0067573 (-0.83)

.01579 (1.87)

-.0134224 (-1.48)

.0157767 (1.78)

0.9744

23 IFS .019342 (0.47)

1.008288 (44.85)*

-.0010036 (-0.12)

.0118347 (1.35)

-.0130112 (-1.38)

.021761 (2.36)*

0.9737

24 JMT .0148806 (0.27)

1.008064 (32.99)*

.0095007 (083)

-.0068518 (-0.57)

-.0047373 (-0.37)

-.0184631 (-1.47)

0.9534

25 KCAR .0453601 (1.49)

1.027488 (61.63)*

-.0126795 (-2.02)*

-.0043612 (-0.67)

.0020575 (0.29)

.0150367 (2.20)*

0.9861

26 KGI -.0068233 (-0.26)

.9929499 (69.72)*

-.0041491 (-0.77)

.0024937 (0.45)

-.0143241 (-2.40)*

.0032968 (0.56)

0.9889

27 KTC .0619825 (1.04)

1.019699 (31.29)*

.0072046 (0.59)

.0099203 (0.78)

.0000867 (0.01)

.0126212 (0.94)

0.9482

28 MBKET -.0603004 (-1.91)

.9642217 (55.60)*

-.005017 (-0.77)

.0019923 (0.29)

-.0043397 (-0.06)

.0076515 (1.07)

0.9829

29 ML -.0273463 (-0.40)

.9786023 (25.80)*

.0028411 (0.20)

-.0029152 (-0.20)

-.0153974 (-0.97)

.0010986 (0.07)

0.9241

30 PE -.0330692 (-0.75)

.9880562 (40.92)*

-.0014578 (-0.16)

-.0098997 (-1.05)

-.0044605 (-0.44)

-.0042205 (-0.43)

0.9689

31 PL .0051864 (0.21)

1.006987 (74.93)*

-.001909 (-0.38)

-.0097268 (-1.85)

-.008342 (-1.48)

.0077621 (1.41)

0.9904

32 THANI .0695587 (1.19)

1.02275 (31.81)*

.0023637 (0.20)

.0414577 (3.30)*

-.0095894 (-0.71)

.0389494 (2.95)*

0.9499

33 TK .0851377 (2.07)*

1.048822 (46.37)*

-.002939 (-0.34)

.0039375 (0.45)

-.0118874 (-1.25)

.0145919 (1.57)

0.9753

34 TNITY -.0978244 (-1.65)

.9407021 (28.88)*

.0030938 (0.25)

.0316912 (2.49)*

-.0055051 (-0.40)

.0255594 (1.91)

0.9398

35 ZMICO -.0285638 (-0.98)

.9878235 (61.69)*

.0013198 (0.22)

.0020859 (0.33)

-.0060041 (-0.89)

.0052453 (0.80)

0.9861

36 MFC -.1322851 (-2.18)*

.9246962 (27.80)*

-.0210237 (-1.68)

.0049301 (0.38)

-.0112216 (-0.80)

-.0123155 (-0.90)

0.9346

Ref. code: 25605902112761UOZ

40

ตารางที่ 4.4 ปัจจัยของแบบจ าลอง APT ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ (ต่อ) ล าดับ หลักทรัพย์ Constant MRP ASF AF MIF FMF Adj. R-

Squared

37 UOBKH -.0346033 (-0.97)

.980256 (50.00)*

-.0071898 (-0.97)

.0091573 (1.19)

-.0027932 (-0.34)

.0015315 (0.19)

0.9790

38 AYUD -.0193149 (-0.57)

.987397 (52.67)*

-.0155308 (-2.20)*

.0013733 (0.19)

-.007871 (-1.00)

.0096136 (1.25)

0.9808

39 BKI -.0382401 (-1.73)

.9766513 (80.63)*

-.0109543 (-2.40)*

-.0041833 (-0.88)

-.0040765 (-0.80)

-.0022795 (-0.46)

0.9918

40 BLA -.035722 (-0.86)

.9835666 (43.17)*

-.0044183 (-0.51)

-.0112942 (-1.27)

.0037189 (0.39)

.0169237 (1.81)

0.9720

41 CHARAN .0088814 (0.16)

1.00408 (32.29)*

-.003245 (-0.28)

.0133108 (1.09)

-.0161902 (-1.24)

-.0132012 (-1.03)

0.9509

42 MTI -.0479866 (-1.13)

.9681339 (41.53)*

-.0166654 (-1.90)

-.0019758 (-0.22)

-.0071689 (-0.73)

.0028635 (0.30)

0.9695

43 SMK -.0431755 (-1.21)

.9766398 (49.71)*

-.0072875 (-0.98)

-.016278 (-2.12)*

.0046783 (0.57)

.0016073 (0.20)

0.9788

44 NKI -.0515991 (-1.20)

.9704134 (41.05)*

-.0228745 (-2.57)*

.0100726 (1.09)

-.0033799 (-0.34)

-.0148881 (-1.53)

0.9694

45 NSI -.0846942 (-1.15)

.9440193 (23.43)*

-.023701 (-1.56)

.0207151 (1.31)

-.014526 (-0.86)

-.0122418 (-0.74)

0.9105

46 THRE -.0060112 (-0.19)

1.007462 (58.30)*

-.0145542 (-2.24)*

-.0024273 (-0.36)

-.0099935 (-1.38)

.004768 (0.67)

0.9843

47 TIC -.0772339 (-1.03)

.9456568 (22.92)*

-.0229261 (-1.47)

.0274518 (1.70)

-.0023308 (-0.13)

-.0042923 (-0.25)

0.9079

48 TIP -.0216637 (-0.46)

.9826951 (38.26)*

-.0216185 (-2.23)*

-.0000235 (-0.00)

-.0116198 (-1.08)

-.0066947 (-0.63)

0.9643

49 TSI -.0486566 (-0.37)

.9573599 (13.08)*

.0314514 (1.14)

-.0109028 (-0..38)

.0018032 (0.06)

-.0387417 (-1.29)

0.7652

50 TVI -.0232101 (-0.39)

.9902859 (30.33)*

-.010024 (-0.81)

.0168023 (1.32)

-.0155117 (-1.13)

.0018575 (0.14)

0.9443

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95

4.2.3 ปัจจัยของแบบจ าลอง Fama-French ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์

จากตารางที่ 4.5 แสดงผลการทดสอบตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด (Market Risk Premium) ส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด (Size Risk Premium) และส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่า (Value Risk Premium) ที่มีอิทธิพลต่ออัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ที่ได้ท าการศึกษา ตามแบบจ าลอง Fama-French พบว่า ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ตัวแปร

Ref. code: 25605902112761UOZ

41

ส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาดสามารถใช้ท านายอัตราผลตอบแทนได้ทั้งหมด 50 หลักทรัพย์ ได้แก่ BAY BBL CIMBT KBANK KKP KTB LHBANK SCB TCAP TISCP TMB AE AEONTS AMANAH ASL ASP BFIT CNS ECL FNS FSS GBX IFS JMT KCAR KGI KTC MBKET ML PE PL THANI TK TNITY ZMICO MFC UOBKH AYUD BKI BLA CHARAN MTI SMK NKI NSI THRE TIC TSI และ TVI

ตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาดสามารถใช้ท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ได้ทั้งหมด 2 หลักทรัพย์ ได้แก่ KKP และ UOBKH

ตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่าสามารถใช้ท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ได้ทั้งหมด 15 หลักทรัพย์ ได้แก่ BAY KKP ASP FNS GBX KGI MBKET TNITY MFC UOBKH NKI NSI THRE TIC และ TIP ตารางที่ 4.5 ปัจจัยของแบบจ าลอง Fama-French ที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์

ล าดับ หลักทรัพย ์ Constant Market Risk Premium

SMB HML Adj. R-Squared

1 BAY -.037156 (-0.81)

.9808971 (38.98)*

.009066 (0.54)

-.428229 (-2.12)*

0.9650

2 BBL -.0037051 (-0.22)

1.000023 (106.79)*

-.0071792 (-1.16)

-.0482823 (-0.64)

0.9952

3 CIMBT -.0103405 (-0.37)

1.002693 (65.16)*

.0063812 (0.63)

-.0026394 (-0.02)

0.9871

4 KBANK -.0033753 (-0.14)

.9980107 (75.40)*

-.0121084 (-1.38)

-.1380238 (-1.30)

0.9905

5 KKP -.1941309 (-0.68)

.9529986 (6.12)*

15.85823 (153.52)*

-2.938837 (-2.35)*

0.9976

6 KTB -.008449 (-0.34)

.9980475 (72.72)*

-.0056769 (-0.62)

.0010786 (0.01)

0.9897

7 LHBANK -.0181803 (-0.45)

.9881514 (45.07)*

-.0003017 (-0.02)

.0521753 (0.30)

0.9734

8 SCB -.0121935 (-0.50)

.9969623 (74.95)*

-.0004272 (-0.05)

-.1185661 (-1.11)

0.9903

9 TCAP .0323247 (1.24)

1.014505 (71.10)*

.0008974 (0.09)

.1843463 (1.61)

0.9891

Ref. code: 25605902112761UOZ

42

ตารางที่ 4.5 ปัจจัยของแบบจ าลอง Fama-French ที่มีผลกระทบต่อ อัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย ์ Constant Market Risk Premium

SMB HML Adj. R-Squared

10 TISCO .0421044 (1.52)

1.018613 (67.12)*

-.007728 (-0.77)

.0385461 (0.32)

0.9879

11 TMB -.0181521 (-0.57)

.9878602 (56.84)*

-.0063161 (-0.55)

-.0186489 (-0.13)

0.9832

12 AEC -.0946985 (-1.24)

.9381977 (22.40)*

-.0239804 (-0.86)

1.130582 (3.36)*

0.9014

13 AEONTS -.0166606 (-0.56)

.9893253 (60.86)*

-.0055889 (-0.52)

.1329102 (1.02)

0.9852

14 AMANAH .0712001 (0.83)

1.033469 (22.07)*

-.0061254 (-0.20)

-.1013601 (-0.27)

0.8974

15 ASK .008184 (0.24)

1.002559 (53.00)*

.0070645 (0.56)

.1510186 (0.99)

0.9807

16 ASP -.0276426 (-1.19)

.9792196 (77.03)*

.0013488 (0.16)

.4244005 (4.15)*

0.9907

17 BFIT .1969656 (2.71)*

1.09113 (27.33)*

-.0145845 (-0.55)

.0306581 (0.10)

0.9302

18 CNS -.0160969 (-0.47)

.9814953 (52.15)*

.0008299 (0.07)

.5557845 (3.67)

0.9799

19 ECL .0388603 (0.58)

1.004609 (27.47)*

.0020148 (0.08)

.1360153 (0.46)

0.9314

20 FNS -.0503211 (-1.30)

.9560989 (44.91)*

.0226093 (1.60)

.9144117 (5.34)*

0.9735

21 FSS -.0764779 (01.79)

.9481186 (40.36)*

.0041392 (0.27)

.674276 (0.001)

0.9670

22 GBX -.029088 (-0.76)

.9833733 (46.90)*

-.0235279 (-1.69)

.4016218 (2.38)*

0.9750

23 IFS .015252 (0.37)

1.002604 (44.57)*

-.0031751 (-0.21)

.4105231 (0.027)

0.9727

24 JMT .0202244 (0.38)

1.015216 (34.40)*

-.0273792 (-1.40)

-.2974389 (-1.25)

0.9549

Ref. code: 25605902112761UOZ

43

ตารางที่ 4.5 ปัจจัยของแบบจ าลอง Fama-French ที่มีผลกระทบต่อ อัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย ์ Constant Market Risk Premium

SMB HML Adj. R-Squared

25 KCAR .0386729 (1.21)

1.023759 (58.22)*

-.0023871 (-0.20)

.0077488 (0.05)

0.9839

26 KGI -.009773 (-0.40)

.9889358 (73.40)*

-.0067953 (-0.76)

.3157955 (2.92)*

0.9897

27 KTC .0520729 (0.91)

1.01688 (32.23)*

-.0017261 (-0.08)

-.3140743 (-1.24)

0.9496

28 MBKET -.05701 (-2.00)

.9623798 (61.50)*

.003965 (0.38)

.4040223 (3.21)*

0.9855

29 ML -.0383137 (-0.57)

.9712817 (26.38)*

-.0018867 (-0.08)

.1391301 (0.47)

0.9258

30 PE -.0368604 (-0.87)

.9832938 (42.39)*

.011598 (0.75)

.2263262 (1.21)

0.9702

31 PL -.0040762 (-0.16)

1.001024 (73.45)*

-.0042388 (-0.47)

.1094279 (1.00)

0.9898

32 THANI .0576388 (0.86)

1.014372 (27.70)*

.0072203 (0.30)

.1391433 (0.47)

0.9326

33 TK .0629982 (1.57)

1.033207 (47.07)*

.0243149 (1.67)

.1931512 (1.09)

0.9759

34 TNITY -.0815888 (-1.39)

.9433023 (29.38)*

.0037775 (0.18)

.7423726 (2.88)*

0.9394

35 ZMICO -.0334341 (-1.20)

.9829142 (64.38)*

.0085149 (0.84)

.1925809 (1.57)

0.9868

36 MFC -.1227171 (-2.24)*

.9219778 (30.62)*

.0165119 (0.83)

.8363908 (3.46)*

0.9444

37 UOBKH -.0159517 (-0.56)

.9850605 (62.58)*

.0008303 (62.58)*

.6652373 (5.26)*

0.9860

38 AYUD -.0276146 (-0.80)

.9813544 (51.51)*

-.0027749 (-0.22)

.1723979 (1.13)

0.9795

39 BKI -.0384235 (-1.72)

.9759906 (79.72)*

-.0071682 (-0.88)

.1115945 (1.13)

0.9913

Ref. code: 25605902112761UOZ

44

ตารางที่ 4.5 ปัจจัยของแบบจ าลอง Fama-French ที่มีผลกระทบต่อ อัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย ์ Constant Market Risk Premium

SMB HML Adj. R-Squared

40 BLA -.0447266 (-1.07)

.9801514 (42.68)*

-.0066439 (-0.44)

-.1531436 (-0.83)

0.9705

41 CHARAN .0088695 (0.16)

1.003519 (32.26)*

-.0097067 (-0.47)

.1280125 (0.51)

0.9493

42 MTI -.0493291 (-1.19)

.9646442 (42.53)*

-.002004 (-0.13)

.3293222 (1.81)

0.9701

43 SMK -.0502246 (-1.38)

.9743436 (48.93)*

-.0021543 (-0.16)

-.1836282 (-1.15)

0.9774

44 NKI -.0407555 (-0.96)

.9718895 (41.66)*

.0099189 (0.64)

.4774354 (2.55)*

0.9691

45 NSI -.0637751 (-0.92)

.9494167 (24.89)*

-.0097571 (-0.39)

.8152877 (2.66)*

0.9167

46 THRE -.0082686 (-0.27)

1.003268 (60.38)*

-.0045079 (-0.41)

.3671244 (2.75)*

0.9849

47 TIC -.0560883 (-0.78)

.9511109 (23.96)*

.007551 (0.29)

.7099384 (2.23)*

0.9116

48 TIP -.0128252 (-0.29)

.9835236 (40.54)*

-.01122 (-0.70)

.5593828 (2.87)*

0.9670

49 TSI -.0210635 (-0.16)

.9717778 (13.39)*

-.001982 (-0.04)

.1578385 (0.27)

0.7605

50 TVI -.0344558 (-0.59)

.9811543 (30.41)*

.0108974 (0.51)

.2467611 (0.95)

0.9436

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95

Ref. code: 25605902112761UOZ

45

4.3 การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง

4.3.1 ผลการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลองในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation

เป็นการน าผลตอบแทนที่ได้จากแบบจ าลองต่าง ๆ มาใช้เป็นตัวแปรอิสระเพ่ือประมาณค่าสัมประสิทธิ์ หากพบว่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรที่ได้จากแบบจ าลองได้มีค่าใกล้เคียง 1 อย่างมีนัยส าคัญ แสดงว่าแบบจ าลองนั้นมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย ์

จากตารางที่ 4.6 เป็นการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM และ APT ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation ซึ่งได้ผลดังนี้

เมื่อพิจารณา ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 พบว่าแบบจ าลอง APT สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ได้ดีกว่าแบบจ าลอง CAPM จ านวน 36 หลักทรัพย์ ได้แก่ BAY BBL CIMBT KBANK SCB TCAP TISCO TMB AEC AEONTS ASK ASP BFIT CNS ECL FSS GBX IFS KCAR KGI PL THANI TK TNITY MFC AYUD BKI BLA CHARAN MTI SMK NKI NSI THRE TIC และ TIP

นอกจากนี้ การทดสอบการเปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ KKP KTB LHBANK AMANAH FNS JMT KTC MBKET ML PE ZMICO UOBKH TSI TVI พบว่าไม่มีนัยส าคัญทางสถิติ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 จึงไม่สามารถสรุปความสามารถของแบบจ าลองได้

Ref. code: 25605902112761UOZ

46

ตารางที่ 4.6 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ APT ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,apt)t + εi

f (1-f) 1 BAY 0.0000005

(0.00) 1.000001 (2.21)*

2 BBL 6.26e-07 (0.00)

.9999994 (2.44)*

3 CIMBT -1.83e-07 (-0.00)

1 (2.00)*

4 KBANK -1.25e-06 (-0.00)

1.000001 (3.24)*

5 KKP -2.41e-08 (-0.00)

1 (0.66)

6 KTB -2.47e-06 (-0.00)

1.000002 (1.02)

7 LHBANK 4.69e-07 (0.00)

.9999996 (0.83)

8 SCB 4.69e-07 (0.00)

.9999974 (2.06)*

9 TCAP -1.16e-07 (-0.00)

1 (2.45)*

10 TISCO -2.41e-07 (-0.00)

1 (3.90)*

11 TMB 4.02e-06 (0.00)

.999996 (2.44)*

12 AEC -1.44e-06 (-0.00)

-1.44e-06 (2.51)*

13 AEONTS 1.53e-06 (0.00)

.9999984 (2.08)*

14 AMANAH -5.37e-07 (-0.00)

1.000001 (1.39)

15 ASK -7.74e-07 (-0.00)

1.000001 (3.72)*

Ref. code: 25605902112761UOZ

47

ตารางที่ 4.6 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ APT ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,apt)t + εi

f (1-f) 16 ASP 5.96e-07

(0.00) .9999994 (3.07)*

17 BFIT -8.01e-08 (-0.00)

1 (2.71)*

18 CNS -8.80e-07 (-0.00)

1.000001 (2.53)*

19 ECL -2.31e-07 (-0.00)

1 (2.15)*

20 FNS 2.33e-06 (0.00)

.9999977 (2.00)

21 FSS 1.25e-07 (0.00)

.9999999 (2.79)*

22 GBX 1.97e-06 (0.00)

.999998 (3.24)*

23 IFS -9.98e-07 (0.00)

1.000001 (3.19)*

24 JMT -1.04e-06 (-0.00)

1.000001 (1.89)

25 KCAR -1.63e-07 (-0.00)

1 (3.34)*

26 KGI -1.49e-06 (-0.00)

1.000001 (2.70)*

27 KTC -3.28e-07 (-0.00)

1 (1.44)

28 MBKET 3.22e-06 (0.00)

.9999968 (1.51)

29 ML -3.81e-06 (-0.00)

1.000004 (1.03)

30 PE -1.39e-06 (-0.00)

1.000001 (1.25)

Ref. code: 25605902112761UOZ

48

ตารางที่ 4.6 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ APT ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,apt)t + εi

f (1-f) 31 PL 8.67e-07

(0.00) .9999991 (2.73)*

32 THANI 5.02e-08 (0.00)

1 (4.75)*

33 TK 1.37e-07 (0.00)

.9999999 (2.14)*

34 TNITY 8.06e-07 (0.00)

.9999992 (3.37)*

35 ZMICO -4.64e-06 (-0.00)

1.000005 (1.33)

36 MFC -1.05e-06 (-0.00)

1.000001 (2.10)*

37 UOBKH 2.45e-06 (0.00)

.9999976 (1.58)

38 AYUD -8.06e-08 (-0.00)

1 (2.79)*

39 BKI -4.16e-06 (-0.00)

1.000004 (2.85)*

40 BLA 2.38e-07 (0.00)

.9999998 (2.48)*

41 CHARAN -1.92e-06 (0.00)

1.000002 (2.13)*

42 MTI -2.98e-06 (-0.00)

1.000003 (2.13)*

43 SMK -3.25e-07 (0.00)

1 (2.72)*

44 NKI -9.18e-07 (-0.00)

1.000001 (3.13)*

45 NSI 6.19e-07 (0.00)

.9999994 (2.32)*

Ref. code: 25605902112761UOZ

49

ตารางที่ 4.6 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ APT ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,apt)t + εi

f (1-f) 46 THRE 2.73e-07

(0.00) .9999997 (2.80)*

47 TIC -5.53e-07 (-0.00)

1.000001 (2.20)*

48 TIP 2.49e-07 (0.00)

.9999998 (2.59)*

49 TSI 3.21e-07 (0.00)

.9999997 (1.83)

50 TVI -1.23e-06 (-0.00)

1.000001 (2.00)

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95

จากตารางที่ 4.7 เป็นการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM และ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation ซึ่งได้ผลดังนี้

เมื่อพิจารณา ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 พบว่าแบบจ าลอง Fama-French สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ได้ดีกว่าแบบจ าลอง CAPM จ านวน 19 หลักทรัพย์ ได้แก่ BAY KKP AEC ASP FNS FSS GBX IFS KGI MBKET THANI TNITY MFC UOBKH NKI NSI THRE TIC TIP

นอกจากนี้ การทดสอบการเปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ BBL CIMBT KBANK KTB LHBANK SCB TCAP TISCO TMB AEONTS AMANAH ASK BFIT CNS ECL JMT KCAR KTC ML PE PL TK ZMICO AYUD BKI BLA CHARAN MTI SMK TSI และ TVI พบว่าไม่มีนัยส าคัญทางสถิติ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 จึงไม่สามารถสรุปความสามารถของแบบจ าลองได้

Ref. code: 25605902112761UOZ

50

ตารางที่ 4.7 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,ff)t + εi

f (1-f) 1 BAY 8.77e-08

(0.00) .9999999 (2.17)*

2 BBL 2.95e-06 (0.00)

.9999971 (1.39)

3 CIMBT -1.77e-06 (-0.00)

1.000002 (0.63)

4 KBANK -1.24e-06 (-0.00)

1.000001 (2.00)

5 KKP -4.16e-09 (-0.00)

1 (155.28)*

6 KTB -.0000549 (-0.00)

1.000055 (0.63)

7 LHBANK 2.71e-06 (0.00)

.9999973 (0.30)

8 SCB 1.79e-06 (0.00)

.9999982 (1.13)

9 TCAP 3.39e-06 (0.00)

.9999966 (0.10)

10 TISCO 4.90e-06 (0.00)

.9999951 (0.82)

11 TMB .00002 (0.00)

.99998 (0.58)

12 AEC 8.00e-08 (0.00)

.9999999 (3.44)*

13 AEONTS -2.32e-06 (-0.00)

1.000002 (1.19)

14 AMANAH .0000311 (0.00)

.999969 (0.32)

15 ASK -1.94e-06 (-0.00)

1.000002 (1.11)

Ref. code: 25605902112761UOZ

51

ตารางที่ 4.7 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,ff)t + εi

f (1-f) 16 ASP 7.55e-07

(0.00) .9999992 (4.20)*

17 BFIT -1.58e-06 (-0.00)

1.000002 (0.57)

18 CNS -1.02e-06 (-0.00)

1.000001 (3.72)*

19 ECL -8.36e-06 (-0.00)

1.000008 (0.47)

20 FNS -1.38e-07 (-0.00)

1 (5.52)*

21 FSS 4.67e-07 (0.00)

.9999995 (3.60)*

22 GBX 0.000000634 (0.00)

.9999994 (3.07)*

23 IFS 0.000000491 (0.00)

.9999995 (2.33)*

24 JMT 0.000000534 (0.00)

.9999995 (1.82)

25 KCAR -.0000392 (-0.00)

1.000039 (0.22)

26 KGI -8.32e-08 (-0.00)

1 (3.11)*

27 KTC 3.22e-07 (0.00)

.9999997 (1.25)

28 MBKET -1.21e-06 (-0.00)

1.000001 (3.24)*

29 ML -.0000359 (-0.00)

1.000036 (0.49)

30 PE -1.78e-06 (-0.00)

1.000002 (1.39)

Ref. code: 25605902112761UOZ

52

ตารางที่ 4.7 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,ff)t + εi

f (1-f) 31 PL -4.37e-06

(-0.00) 1.000004 (-0.00)

32 THANI -5.97e-06 (-0.00)

1.000006 (0.54)

33 TK -2.83e-06 (-0.00)

1.000003 (1.94)

34 TNITY 4.36e-07 (0.00)

.9999996 (2.90)*

35 ZMICO -2.37e-06 (-0.00)

1.000002 (1.74)

36 MFC 1.53e-07 (0.00)

.9999999 (3.53)*

37 UOBKH 1.21e-07 (0.00)

.9999999 (5.32)*

38 AYUD 8.25e-06 (0.00)

.9999917 (1.18)

39 BKI -5.72e-06 (-0.00)

1.000006 (1.51)

40 BLA 9.43e-07 (0.00)

.999999 (0.92)

41 CHARAN -1.83e-06 (-0.00)

1.000002 (0.465)

42 MTI -1.77e-06 (-0.00)

1.000002 (1.85)

43 SMK 4.55e-06 (0.00)

.9999954 (1.16)

44 NKI -1.86e-06 (-0.00)

1.000002 (2.61)*

45 NSI 5.53e-07 (0.00)

.9999995 (2.75)*

Ref. code: 25605902112761UOZ

53

ตารางที่ 4.7 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM กับ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,ff)t + εi

f (1-f) 46 THRE 1.29e-06

(0.00) .9999987 (2.85)*

47 TIC 1.97e-07 (0.00)

.9999998 (2.25)*

48 TIP 4.59e-07 (0.00)

.9999995 (3.05)*

49 TSI .00001 (0.00)

.99999 (0.28)

50 TVI -3.77e-06 (-0.00)

1.000004 (1.05)

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95

จากตารางที่ 4.8 เป็นการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง APT และ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation ซึ่งได้ผลดังนี้

เมื่อพิจารณา ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 พบว่าแบบจ าลอง APT สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ได้ดีกว่าแบบจ าลอง Fama-French จ านวน 19

หลักทรัพย์ ได้แก่ BBL KBANK TCAP TISCO TMB ASK BFIT ECL GBX IFS KCAR PL THANI TNITY AYUD BKI BLA SMK และ NKI

หลักทรัพย์ที่แบบจ าลอง Fama-French สามารถท านายอัตราผลตอบแทน

ได้ดีกว่าแบบจ าลอง APT ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 มีจ านวน 11 หลักทรัพย์ ได้แก่ KKP AEC ASP CNS FNS FSS KGI MBKET MFC UOBKH และ TIP

นอกจากนี้ การทดสอบการเปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ BAY CIMBT KTB LHBANK SCB AEONTS AMANAH JMT KTC ML PE TK ZMICO CHARAN MTI NSI THRE TIP TSI และ TVI พบว่าไม่มีนัยส าคัญทางสถิติ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 จึงไม่สามารถสรุปความสามารถของแบบจ าลองได้

Ref. code: 25605902112761UOZ

54

ตารางที่ 4.8 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง APT กับ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,ff)t + εi

f (1-f) 1 BAY .5114014

(1.52) .4899053

(1.46)

2 BBL .7682609 (2.08)*

.2318378 (0.63)

3 CIMBT .8907456 (1.91)

.109347 (0.23)

4 KBANK .7767189 (2.58)*

.2235607 (0.74)

5 KKP -.0316134 (-0.92)

1.001145 (155.85)*

6 KTB .7253047 (0.87)

.2747449 (0.33)

7 LHBANK .8815448 (0.78)

.1184927 (0.10)

8 SCB .8641122 (1.73)

.1359623 (0.27)

9 TCAP .6893496 (2.01)*

.3109674 (0.91)

10 TISCO .9394281 (3.80)*

.0607253 (0.25)

11 TMB .9658348 (2.36)*

.0342171 (0.08)

12 AEC .3620127 (1.53)

.6454336 (2.74)*

13 AEONTS .8355009 (1.71)

.1646385 (0.34)

14 AMANAH .9562724 (1.35)

.043883 (0.06)

15 ASK .9269071 (3.52)*

.0733593 (0.28)

Ref. code: 25605902112761UOZ

55

ตารางที่ 4.8 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง APT กับ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,ff)t + εi

f (1-f) 16 ASP .3175293

(1.41) .6831287 (3.04)*

17 BFIT .9465339 (2.65)*

.053912 (0.15)

18 CNS .2724565 (1.05)

.7285454 (2.81)*

19 ECL .9342638 (2.10)*

.0660947 (0.15)

20 FNS .0877191 (0.48)

.9133806 (5.00)*

21 FSS .3668289 (1.54)

.6354614 (2.68)*

22 GBX .530704 (2.08)*

.4708379 (1.84)

23 IFS .6684899 (2.44)*

.332781 (1.21)

24 JMT .5202787 (0.187)

.4809997 (1.24)

25 KCAR .9992649 (3.33)*

.000737 (0.00)

26 KGI .420646 (1.57)

.579925 (2.16)*

27 KTC .5650956 (1.12)

.4357486 (0.86)

28 MBKET .1321965 (0.43)

.8681098 (2.85)*

29 ML .8176397 (0.92)

.1826134 (0.21)

30 PE .4533385 (0.90)

.5471597 (1.08)

Ref. code: 25605902112761UOZ

56

ตารางที่ 4.8 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง APT กับ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,ff)t + εi

f (1-f) 31 PL .8220655

(2.52)* .1781493

(0.54)

32 THANI .9993101 (4.71)*

.0007033 (0.00)

33 TK .5472057 (1.59)

.4536309 (1.32)

34 TNITY .5810932 (2.40)*

.4230286 (1.74)

35 ZMICO .3635588 (0.77)

.6366748 (1.35)

36 MFC .2207068 (0.81)

.7815724 (2.87)*

37 UOBKH -.0068401 (-0.03)

1.0068 (4.97)*

38 AYUD .9165417 (2.51)*

.0836417 (0.23)

39 BKI .7916402 (2.46)*

.2085731 (0.65)

40 BLA .8905825 (2.31)*

.1097249 (0.28)

41 CHARAN .9371471 (1.99)

.063077 (0.13)

42 MTI .5872652 (1.47)

.4135015 (1.04)

43 SMK .8697617 (2.47)*

.1305591 (0.37)

44 NKI .6099633 (2.18)*

.3915478 (1.40)

45 NSI .3853558 (1.14)

.6177917 (1.84)

Ref. code: 25605902112761UOZ

57

ตารางที่ 4.8 ผลการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง APT กับ Fama-French ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ ki,t = fi(k̂i,capm)t + (1 − f)i(k̂i,ff)t + εi

f (1-f) 46 THRE .4898494

(1.77) .5109532

(1.85)

47 TIC .4872212 (1.25)

.5153908 (1.32)

48 TIP .5153908 (1.45)

.5948575 (2.13)*

49 TSI .9440449 (1.81)

.0569217 (0.11)

50 TVI .8526798 (1.71)

.1478077 (0.30)

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 4.3.2 ผลการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลองในการท านายอัตรา

ผลตอบแทนหลักทรัพย์ด้วยวิธี Residual Analysis Residual Analysis เป็นการวิเคราะห์ว่าหากแบบจ าลองใดมีความเหมาะสมใน

การท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ อัตราผลตอบแทนที่ท านายได้จะถูกก าหนดโดยค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรอิสระในแบบจ าลอง และค่าความคลาดเคลื่อนจะไม่สามารถคาดการณ์ได้ด้วยตัวแปรจากแบบจ าลองอ่ืนๆ หากค่าความคลาดเคลื่อนถูกคาดการณ์ได้ด้วยตัวแปรจากแบบจ าลองอ่ืนๆ แล้วแสดงว่าแบบจ าลองนั้นไม่เหมาะสม

จากตารางที่ 4.9 เป็นการทดสอบการประมาณการค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง CAPM ด้วยตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง APT และ Fama-French ซึ่งได้ผลดังนี้

ตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง APT ได้แก่ ปัจจัยที่ 1 หรือปัจจัยดัชนีหลักทรัพย์ในภูมิภาคเอเชีย สามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง CAPM ของหลักทรัพย์ KCAR AYUD BKI NKI THRE และ TIP ณ ระดับความเชื่อม่ันร้อยละ 95 ตัวแปรปัจจัยที่ 2 หรือปัจจัยจากสหรัฐอเมริกาสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง CAPM ของหลักทรัพย์ ASP FSS THANI TNITY และ SMK ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ตัวแปรปัจจัยที่ 4 หรือปัจจัยตลาดการเงินสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง CAPM ของหลักทรัพย์ TISCO ASL IFS และ THANI ณ ระดับความเชื่อม่ันร้อยละ 95

Ref. code: 25605902112761UOZ

58

ส่วนตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง Fama-French เมื่อพิจารณาตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาดและตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาดแล้ว พบว่าสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง CAPM ของหลักทรัพย์ KKP ได้ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่าสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง CAPM ของหลักทรัพย์ KKP AEC ASP CNS FNS FSS IFS KGI MBKET TNITY MFC UOBKH NKI NSI TIC ณ ระดับความเชื่อม่ันร้อยละ 95

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.9 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง CAPM ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง APT และ Fama-French

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 λ0 λ1 λ2 λ3 1 BAY .0230084

(0.48) .0130641

(0.50) .0068018

(0.69) -.0121041

(-1.19) -.0198455

(-1.82) .0024192

(0.23) -.0098996

(-0.22) -.001413 (-0.06)

.009066 (0.54)

-.428229 (-2.12)

2 BBL -.0038686 (-0.23)

-.0021966 (-0.23)

.004697 (1.33)

.0006903 (0.19)

-.0002447 (-0.06)

-.0071589 (-1.85)

-.0047889 (-0.28)

-.0027094 (-0.29)

-.0071792 (-1.16)

-.0482823 (-0.64)

3 CIMBT -.0029917 (-0.11)

-.0016987 (-0.11)

.0087587 (1.50)

-.0071876 (-1.19)

.0037357 (0.58)

.0024084 (0.38)

.0027716 (0.10)

.0019581 (0.13)

.0063812 (0.63)

-.0026394 (-0.02)

4 KBANK -.0112578 (-0.47)

-.0063922 (-0.49)

.0083961 (1.71)

-.0086518 (-1.70)

.0086472 (1.58)

-.0070425 (-1.31)

-.0099217 (-0.41)

-.005129 (-0.39)

-.0121084 (-1.38)

-.1380238 (-1.30)

5 KKP .376106 (0.06)

.2135526 (0.06)

-.2787547 (-0.22)

.6178269 (0.47)

-.3227055 (-0.23)

.3774095 (0.27)

7.005796 (24.68)*

4.901855 (31.48)*

15.85823 (153.52)*

-2.938837 (-2.35)*

6 KTB .0042819 (0.17)

.0024312 (0.17)

.0005689 (0.11)

-.0045217 (-0.82)

-.0018573 (-0.31)

.003235 (0.56)

-.002507 (-0.10)

-.0017545 (-0.13)

-.0056769 (-0.62)

.0010786 (0.01)

7 LHBANK .0024789 (0.06)

.0014075 (0.06)

.0012857 (0.15)

-.0005436 (-0.06)

-.0046532 (-0.49)

-.0054337 (-0.58)

.0015657 (0.04)

.0004218 (0.02)

-.0003017 (-0.02)

.0521753 (0.30)

8 SCB -.0058764 (-0.24)

-.0033366 (-0.25)

.0058921 (1.16)

-.0059185 (-1.12)

.0037715 (0.67)

-.0056784 (-1.03)

-.0040563 (-0.17)

-.0013045 (-0.10)

-.0004272 (-0.05)

-.1185661 (-1.11)

9 TCAP .0137305 (0.52)

.0077962 (0..54)

.0031209 (0.58)

.0002249 (0.04)

-.0107129 (-1.77)

.009018 (1.52)

.0064112 (0.25)

.0021008 (0.15)

.0008974 (0.09)

.1843463 (1.61)

10 TISCO .0123657 (0.48)

.0070212 (0.50)

.0084575 (1.60)

.0065679 (1.20)

.0065679 (-1.71)

.0147819 (2.56)*

-.0022042 (-0.08)

-.002022 (-0.13)

-.007728 (-0.77)

.0385461 (0.32)

11 TMB .0025416 (0.08)

.0014431 (0.08)

.0108712 (1.68)

-.0098915 (-1.47)

.0008448 (0.12)

.0083294 (1.18)

-.0034364 (-0.11)

-.0021482 (-0.12)

-.0063161 (-0.55)

-.0186489 (-0.13)

12 AEC -.018141 (-0.22)

-.0103004 (-0.23)

.0167533 (0.98)

.0337898 (1.90)

.0108585 (0.57)

.015859 (0.85)

.026116 (0.34)

.0037165 (0.09)

-.0239804 (-0.86)

1.130582 (3.36)* 59

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.9 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง CAPM ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง APT และ Fama-French (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 λ0 λ1 λ2 λ3 13 AEONTS .0083355

(0.28) .0047329

(0.29) -.0050329

(-0.81) .0080444

(1.25) -.009034 (-1.31)

.0002091 (0.03)

.0068355 (0.23)

.0030513 (0.19)

.0055889 (0.52)

.1329102 (1.02)

14 AMANAH -.0037046 (-0.04)

-.0021035 (-0.04)

.0132242 (0.73)

.0104717 (0.56)

.0047351 (0.24)

.0182101 (0.93)

-.0005611 (-0.10)

.0009029 (0.02)

.0061254 (0.20)

-.1013601 (-0.27)

15 ASK .0144118 (0.45)

.008183 (0.46)

-.0023937 (-0.36)

.0084684 (1.22)

-.0067156 (-0.90)

.0235938 (3.32)*

.0017593 (0.05)

-.0007042 (-0.04)

-.0070645 (-0.56)

.1510186 (0.99)

16 ASP .0074781 (0.29)

.0042461 (0.30)

-.0072574 (-1.38)

.0114613 (2.09)*

-.0057799 (-0.98)

.0075548 (1.31)

.0132307 (0.57)

.0037747 (0.30)

-.0013488 (-0.16)

.4244005 (4.15)*

17 BFIT -.0306104 (-0.43)

-.0173806 (-0.45)

.0182583 (1.24)

.0060058 (0.39)

.0318774 (1.95)

.0204973 (1.28)

.0075306 (0.10)

.0048378 (0.12)

.0145845 (0.55)

.0306581 (0.10)

18 CNS .0161125 (0.43)

.0091487 (0.44)

-.0138604 (-1.78)

.0061406 (0.76)

-.0138009 (-1.59)

.000899 (0.11)

.0177459 (0.52)

.0052344 (0.28)

-.0008299 (-0.07)

.5557845 (3.67)*

19 ECL .0314916 (0.47)

.0178809 (0.49)

-.0025808 (-0.19)

-.0225508 (-1.58)

-.0188253 (-1.23)

.0137036 (0.91)

.0035316 (0.05)

.0007177 (0.02)

-.0020148 (-0.08)

.1360153 (0.46)

20 FNS -.0059123 (-0.12)

-.003357 (-0.13)

-.0029077 (-0.29)

.0194517 (1.88)

.0031832 (0.29)

.0050756 (0.47)

.0196833 (0.51)

.0020065 (0.09)

-.0226093 (-1.60)

.9144117 (5.34)*

21 FSS .0050264 (0.11)

.002854 (0.11)

.000915 (0.10)

.0200549 (2.02)*

-.003953 (-0.37)

.0170089 (1.63)

.0201266 (0.47)

.0053764 (0.23)

-.0041392 (-0.27)

.674276 (3.57)*

22 GBX .0172434 (0.44)

.0097908 (0.45)

-.0067573 (-0.83)

.01579 (1.87)

-.0134224 (-1.48)

.0157767 (1.78)

.0236284 (0.62)

.0112847 (0.54)

.0235279 (1.69)

.4016218 (2.38)

23 IFS .0188942 (0.46)

.0107281 (0.48)

-.0010036 (-0.12)

.0118347 (1.35)

-.0130112 (-1.38)

.021761 (2.36)*

.014804 (0.36)

.0050442 (0.22)

.0031751 (0.21)

.4105231 (2.27)*

24 JMT -.0027789 (-0.05)

-.0015779 (-0.05)

.0095007 (0.83)

-.0068518 (-0.57)

-.0047373 (-0.37)

-.0184631 (-1.47)

.0025649 (0.05)

.0055738 (0.19)

.0273792 (1.40)

-.2974389 (-1.25) 60

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.9 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง CAPM ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง APT และ Fama-French (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 λ0 λ1 λ2 λ3 25 KCAR .0080089

(0.26) .0045474

(0.27) -.0126795 (-2.02)*

-.0043612 (-0.67)

.0020575 (0.29)

.0150367 (2.20)*

.0013216 (0.04)

.0008188 (0.05)

.0023871 (0.20)

.0077488 (0.05)

26 KGI .0162872 (0.63)

.0092478 (0.65)

-.0041491 (-0.77)

.0024937 (0.45)

-.0143241 (-2.40)*

.0032968 (0.56)

.0133374 (0.54)

.0052337 (0.39)

.0067953 (0.76)

.3157955 (2.92)*

27 KTC .0004443 (0.01)

.0002523 (0.01)

.0072046 (0.59)

.0099203 (0.78)

.0000867 (0.01)

.0126212 (0.94)

-.0094653 (-0.16)

-.0025671 (-0.08)

.0017261 (0.08)

-.3140743 (-1.24)

28 MBKET .008104 (0.26)

.0046015 (0.27)

-.005017 (-0.77)

.0019923 (0.29)

-.0043397 (-0.60)

.0076515 (1.07)

.0113944 (0.40)

.0027596 (0.18)

-.0039658 (-0.38)

.4040223 (3.21)*

29 ML .0163476 (0.24)

.0092821 (0.24)

.0028411 (0.20)

-.0029152 (-0.20)

-.0153974 (-0.97)

.0010986 (0.07)

.0053803 (0.08)

.0019616 (0.05)

.0018867 (0.08)

.1391301 (0.47)

30 PE .0059752 (0.14)

.0033927 (0.14)

-.0014578 (-0.16)

-.0098997 (-1.05)

-.0044605 (-0.44)

-.0042205 (-0.43)

.002184 (0.05)

-.0013696 (-0.06)

-.011598 (-0.75)

.2263263 (1.21)

31 PL .014728 (0.60)

.0083625 (0.62)

-.001909 (-0.38)

-.0097268 (-1.85)

-.008342 (-1.48)

.0077621 (1.41)

.0054654 (0.22)

.0023994 (0.18)

.0042388 (0.47)

.1094279 (1.00)

32 THANI .0132223 (0.23)

.0075076 (0.23)

.0023637 (0.20)

.0414577 (3.30)*

-.0095894 (-0.71)

.0389494 (2.95)*

.0013024 (0.02)

-.00087 (-0.02)

-.0072203 (-0.30)

.1391433 (0.47)

33 TK .0175473 (0.43)

.0099633 (0.44)

-.002939 (-0.34)

.0039375 (0.45)

-.0118874 (-1.25)

.0145919 (1.57)

-.0045923 (-0.11)

-.0056516 (-0.26)

-.0243149 (-1.67)

.1931512 (1.09)

34 TNITY .0062728 (0.11)

.0035617 (0.11)

.0030938 (0.25)

.0316912 (2.49)*

-.0055051 (-0.40)

.0255594 (1.91)

.0225084 (0.38)

.0061619 (0.19)

.0061619 (-0.18)

.7423726 (2.88)*

35 ZMICO .007335 (0.25)

.0041648 (0.26)

.0013198 (0.22)

.0020859 (0.33)

-.0060041 (-0.89)

.0052453 (0.80)

.0024647 (0.09)

-.0007444 (-0.05)

-.0085149 (-0.84)

.1925809 (1.57)

36 MFC .0103025 (0.17)

.0058498 (0.18)

-.0210237 (-1.68)

.0049301 (0.38)

-.0112216 (-0.80)

-.0123155 (-0.90)

.0198705 (0.36)

.0031314 (0.10)

-.0165119 (-0.83)

.8363908 (3.46)* 61

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.9 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง CAPM ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง APT และ Fama-French (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 λ0 λ1 λ2 λ3 37 UOBKH .0026621

(0.07) .0015115

(0.08) -.0071898

(-0.97) .0091573

(1.19) .0027932 (-0.34)

.0015315 (0.19)

.0213137 (0.74)

.006316 (0.40)

-.0008303 (-0.08)

.6652373 (5.26)*

38 AYUD .0151622 (0.44)

.0086091 (0.46)

-.0155308 (-2.20)*

.0013733 (0.19)

-.007871 (-1.00)

.0096136 (1.25)

.0068625 (0.20)

.0025665 (0.13)

.0027749 (0.22)

.1723979 (1.13)

39 BKI .0070312 (0.32)

.0039923 (0.33)

-.0109543 (-2.40)*

-.0041833 (-0.88)

-.0040765 (-0.80)

-.0022795 (-0.46)

.0068478 (0.31)

.0033317 (0.27)

.0071682 (0.88)

.1115945 (1.13)

40 BLA .0069876 (0.17)

.0039676 (0.17)

-.0044183 (-0.51)

-.0112942 (-1.27)

.0037189 (0.39)

.0169237 (1.81)

-.0020169 (-0.05)

.0005524 (0.02)

.0066439 (0.44)

-.1531436 (-0.83)

41 CHARAN .0085318 (0.15)

.0048443 (0.16)

-.003245 (-0.28)

.0133108 (1.09)

-.0161902 (-1.24)

-.0132012 (-1.03)

.0085198 (0.15)

.0042832 (0.14)

.0097067 (0.47)

.1280125 (0.51)

42 MTI .0129752 (0.31)

.0073673 (0.32)

-.0166654 (-1.90)

-.0019758 (-0.22)

-.0071689 (-0.73)

.0028635 (0.30)

.0116327 (0.28)

.0038776 (0.17)

.002004 (0.13)

.3293222 (1.81)

43 SMK .0020279 (0.06)

.0011514 (0.06)

-.0072875 (-0.98)

-.016278 (-2.12)*

.0046783 (0.57)

.0016073 (0.20)

-.0050212 (-0.14)

-.0011448 (-0.06)

.0021543 (0.16)

-.1836282 (-1.15)

44 NKI .0002781 (0.01)

.0001579 (0.01)

-.0228745 (-2.57)*

.0100726 (1.09)

-.0033799 (-0.34)

-.0148881 (-1.53)

.0111217 (0.26)

.001634 (0.07)

-.0099189 (-0.64)

.4774354 (2.55)*

45 NSI .0100272 (0.14)

.0056934 (0.14)

-.0237012 (-1.56)

.0207151 (1.31)

-.014526 (-0.86)

-.0122418 (-0.74)

.0309463 (0.45)

.0110908 (0.29)

.0097571 (0.39)

.8152877 (2.66)*

46 THRE .0162437 (0.52)

.0092232 (0.53)

-.0145542 (-2.24)*

-.0024273 (-0.36)

-.0099935 (-1.38)

-.0099935 (0.67)

.0139863 (0.46)

.0050297 (0.30)

.0045079 (0.41)

.3671244 (2.75)

47 TIC -.0013844 (-0.02)

-.000786 (-0.02)

-.0229261 (-1.47)

.0274518 (1.70)

-.0023308 (-0.13)

-.0042923 (-0.25)

.0197612 (0.27)

.004668 (0.12)

-.007551 (-0.29)

.7099383 (2.23)*

48 TIP .014421 (0.31)

.0081882 (0.32)

-.0216185 (-2.23)*

-.0000235 (-0.00)

-.0116198 (-1.08)

-.0066947 (-0.63)

.0232594 (0.53)

.0090168 (0.37)

.01122 (0.70)

.5593828 (2.87) 62

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.9 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง CAPM ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง APT และ Fama-French (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei εi,t(CAPM) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 λ0 λ1 λ2 λ3 49 TSI -.0215603

(-0.16) -.0122419

(-0.17) .0314514

(1.14) -.0109028

(-0.38) .0018032

(0.06) -.0387417

(-1.29) .0060328

(0.05) .0021761

(0.03) .001982 (0.04)

.1578385 (0.27)

50 TVI .0144097 (0.24)

.0081818 (0.25)

-.010024 (-0.81)

.0168023 (1.32)

-.0155117 (-1.13)

.0018575 (0.14)

.0031639 (0.05)

-.0009498 (-0.03)

-.0108974 (-0.51)

.2467611 (0.95)

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95

63

Ref. code: 25605902112761UOZ

64

จากตารางที่ 4.10 เป็นการทดสอบการประมาณการค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง APT ด้วยตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง CAPM และ Fama-French ซึ่งได้ผลดังนี้

ไม่มีค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง APT ของหลักทรัพย์ใดที่ตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง CAPM สามารถท านายได้ และเมื่อพิจารณาตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง Fama-French พบว่า ตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาดและตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาดสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง APT ของหลักทรัพย์ KKP ได้ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ส่วนตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่าสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนทีได้จากแบบจ าลอง APT ของหลักทรัพย์ KKP AEC ASP CNS FNS FSS KGI MBKET TNITY UOBKH THRE และ TIP ตารางที่ 4.10 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง APT ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง

CAPM และ Fama-French

ล าดับ หลักทรัพย ์εi,t(APT) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(APT) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 1 BAY 9.91e-10

(0.00) 5.83e-10

(0.00) -.0082198

(-0.19) -.0008963

(-0.04) .0091086

(0.57) -.3772836

(-1.93)

2 BBL -1.36e-10 (-0.00)

-6.87e-11 (-0.00)

-.0037926 (-0.23)

-.0022955 (-0.26)

-.0065403 (-1.10)

-.0264971 (-0.37)

3 CIMBT -1.03e-10 (-0.00)

-3.37e-11 (-0.00)

.0058999 (0.22)

.0030427 (0.21)

.0071591 (0.73)

.0826408 (0.70)

4 KBANK -2.11e-10 (-0.00)

-1.16e-10 (-0.00)

-.0056079 (-0.25)

-.0034776 (-0.28)

-.0034776 (-1.24)

-.0326397 (-0.33)

5 KKP -1.08e-08 (-0.00)

-6.63e-09 (-0.00)

6.784189 (10.81)*

4.815602 (13.99)*

15.74936 (68.96)*

-8.241392 (-2.98)*

6 KTB 4.65e-10 (0.00)

4.16e-10 (0.00)

-.001829 (-0.07)

-.0015413 (-0.11)

-.0056336 (-0.62)

.0212847 (0.19)

7 LHBANK 5.95e-10 (0.00)

3.68e-10 (0.00)

.0017591 (0.04)

.0005368 (0.02)

.0000201 (0.00)

.0536877 (0.31)

8 SCB 7.41e-11 (0.00)

-1.25e-11 (-0.00)

-.0012284 (-0.05)

-.0002167 (-0.02)

.0008891 (0.10)

-.0498985 (-0.48)

9 TCAP 2.13e-11 (0.00)

3.47e-11 (0.00)

.0054355 (0.22)

.0015838 (0.12)

-.0003653 (-0.04)

.17176 (1.57)

10 TISCO -3.50e-11 (-0.00)

2.16e-11 (0.00)

-.0038433 (-0.16)

-.0029044 (-0.22)

-.0099288 (-1.12)

.0184978 (0.17)

11 TMB -3.75e-10 (-0.00)

-1.75e-10 (-0.00)

.0000182 (0.00)

-.0010301 (-0.06)

-.0059118 (-0.54)

.081771 (0.62)

Ref. code: 25605902112761UOZ

65

ตารางที่ 4.10 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง APT ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง CAPM และ Fama-French (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย ์εi,t(APT) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(APT) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 12 AEC -1.85e-09

(-0.00) -1.44e-09

(-0.00) .022125 (0.31)

.0018832 (0.05)

-.027539 (-1.04)

1.057035 (3.31)*

13 AEONTS -4.60e-10 (-0.00)

-2.59e-10 (-0.00)

.0035319 (0.12)

1.057035 (0.12)

.0043218 (0.41)

.0489767 (0.39)

14 AMANAH -1.34e-09 (-0.00)

-6.91e-10 (-0.00)

-.0010514 (-0.01)

.0003965 (0.01)

.0040826 (0.13)

-.0883369 (-0.24)

15 ASK -1.60e-09 (-0.00)

-9.96e-10 (-0.00)

-.0022293 (-0.07)

-.0024704 (-0.15)

-.0102445 (-0.91)

.0723458 (0.53)

16 ASP 7.27e-10 (0.00)

3.73e-10 (0.00)

.0087632 (0.39)

.0020529 (0.17)

-.0034461 (-0.42)

.3161648 (3.17)*

17 BFIT 1.37e-09 (0.00)

5.26e-10 (0.00)

.0111143 (0.16)

.0058472 (0.16)

.0141445 (0.57)

.1466378 (0.49)

18 CNS -1.25e-09 (-0.00)

-5.85e-10 (-0.00)

.0129018 (0.38)

.0034937 (0.19)

-.0023839 (-0.19)

.4285311 (2.87)*

19 ECL -7.63e-10 (-0.00)

-2.31e-10 (-0.00)

.0052821 (0.08)

.0012246 (0.03)

-.0021505 (-0.09)

.1915782 (0.68)

20 FNS -2.13e-09 (-0.00)

-1.24e-09 (-0.00)

.0152451 (0.39)

.0002966 (0.01)

-.02469 (-1.75)

.8068474 (4.71)*

21 FSS 4.07e-10 (0.00)

1.59e-10 (-0.00)

.0149192 (0.36)

.0031942 (0.14)

-.0075847 (-0.51)

.561864 (3.10)*

22 GBX 1.36e-10 (0.00)

-4.39e-11 (-0.00)

.017232 (0.48)

.0087221 (0.44)

.0199691 (1.51)

.2542938 (1.59)

23 IFS 5.79e-10 (0.00)

1.99e-10 (0.00)

.0098876 (0.26)

.0029234 (0.14)

-.000423 (-0.03)

.3091295 (1.83)

24 JMT 5.97e-10 (-0.00)

4.64e-10 (-0.00)

.0060942 (0.12)

.0070241 (0.25)

.0295506 (1.55)

-.2190034 (-0.95)

25 KCAR -3.70e-11 (-0.00)

-1.31e-11 (-0.00)

-.2190034 (-0.02)

.0000798 (0.00)

.0013262 (0.12)

-.0336559 (-0.26)

26 KGI 1.30e-09 (0.00)

7.94e-10 (0.00)

.0106724 (0.45)

.0042018 (0.32)

.0055167 (0.64)

.2516068 (2.41)*

27 KTC -2.15e-09 (-0.00)

-1.13e-09 (-0.00)

-.0109622 (-0.19)

-.003344 (-0.11)

-.0001185 (-0.01)

-.3346531 (-1.35)

28 MBKET 1.52e-09 (0.00)

8.84e-10 (0.00)

.0093572 (0.33)

.0019408 (0.12)

-.0051142 (-0.49)

.3573033 (2.85)*

Ref. code: 25605902112761UOZ

66

ตารางที่ 4.10 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง APT ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง CAPM และ Fama-French (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย ์εi,t(APT) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(APT) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 29 ML 1.33e-10

(0.00) 1.46e-10

(0.00) .0049985

(0.08) .0017541

(0.05) .0013631

(0.06) .1346114

(0.46)

30 PE 7.52e-10 (0.00)

6.04e-10 (0.00)

.0037869 (0.09)

-.0007069 (-0.03)

-.0105889 (-0.70)

.2616345 (1.43)

31 PL 5.77e-10 (0.00)

1.66e-10 (0.00)

.0059699 (0.26)

.0025094 (0.20)

.0039933 (0.47)

.1282792 (1.25)

32 THANI -2.44e-10 (-0.00)

-7.25e-11 (-0.00)

-.0097138 (-0.17)

-.0055256 (-0.18)

-.0147323 (-0.72)

-.0955999 (-0.39)

33 TK 1.62e-09 (0.00)

1.04e-09 (0.00)

-.0077332 (-0.20)

-.0069981 (-0.33)

-.0265659 (-1.90)

.127721 (0.75)

34 TNITY -2.41e-09 (-0.00)

-1.53e-09 (-0.00)

.0146897 (0.27)

.0028696 (0.10)

-.009040 (-0.46)

.5748215 (2.40)*

35 ZMICO 5.12e-10 (0.00)

2.92e-10 (0.00)

.0014361 (0.05)

-.0012152 (-0.08)

-.0094224 (-0.94)

.1734959 (1.43)

36 MFC 7.78e-10 (0.00)

6.08e-10 (0.00)

.0016082 (0.05)

-.0168181 (-0.85)

.6918964 (2.89)*

.0150231 (0.28)

37 UOBKH -1.52e-09 (-0.00)

-9.48e-10 (-0.00)

.0179182 (0.61)

.0050726 (0.31)

-.0020521 (-0.19)

.5778609 (4.43)*

38 AYUD 1.41e-09 (0.00)

7.98e-10 (0.00)

.0027866 (0.08)

.0010448 (0.06)

.0011419 (0.10)

.0697976 (0.48)

39 BKI 5.82e-11 (0.00)

-8.03e-11 (-0.00)

.0056409 (0.27))

,0029953 (0.26)

.0073366 (0.96)

.0073366 (0.78)

40 BLA 7.94e-10 (0.00)

4.67e-10 (0.00)

-.0010073 (-0.03)

.0007937 (0.04)

.0062741 (0.43)

-.1170921 (-0.67)

41 CHARAN -3.73e-10 (-0.00)

-1.36e-10 (-0.00)

.0045049 (0.08)

.0029118 (0.10)

.0088262 (0.44)

.0169449 (0.07)

42 MTI -1.91e-10 (-0.00)

-2.05e-10 (-0.00)

.0084757 (0.21)

.002792 (0.13)

.0012703 (0.09)

.242556 (1.37)

43 SMK 4.23e-10 (0.00)

2.74e-10 (0.00)

-.0025669 (-0.07)

-.0001553 (-0.01)

.0035556 (0.28)

-.1275871 (-0.84)

44 NKI -1.48e-09 (-0.00)

-9.35e-10 (-0.00)

.0057618 (0.14)

-.0000256 (-0.00)

-.0101174 (-0.69)

.3157393 (1.78)

45 NSI -1.30e-09 (-0.00)

-1.40e-09 (-0.00)

.0221287 (0.32)

.0080792 (0.22)

.007825 (0.31)

.5713371 (1.89)

Ref. code: 25605902112761UOZ

67

ตารางที่ 4.10 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง APT ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง CAPM และ Fama-French (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย ์εi,t(APT) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(APT) = λ0i + λ1iMRPt +λ2iSMBt +λ3iHMLt+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 46 THRE 8.52e-10

(0.00) 4.10e-10

(0.00) .010915 (0.38)

.0039313 (0.25)

.0035524 (0.34)

.2860337 (2.24)*

47 TIC 1.63e-09 (0.00)

1.57e-09 (0.00)

.0103732 (0.15)

.0013623 (0.03)

-.0101748 (-0.39)

.4579907 (1.46)

48 TIP -1.05e-09 (-0.00)

-3.38e-10 (-0.00)

.4579907 (0.44)

.0076553 (0.33)

.0108362 (0.70)

.4336898 (2.30)*

49 TSI -4.97e-09 (-0.00)

-3.52e-09 (-0.00)

.0156964 (0.12)

.0059868 (0.09)

.0070118 (0.15)

.3851856 (0.68)

50 TVI -5.46e-10 (-0.00)

-2.17e-10 (-0.00)

-.0034279 (-0.06)

-.0034279 (-0.11)

-.0134968 (-0.65)

.080256 (0.32)

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95

จากตารางที่ 4.11 เป็นการทดสอบการประมาณการค่าความคลาดเคลื่อนที่

ได้จากแบบจ าลอง Fama-French ด้วยตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง CAPM และ APT ซึ่งได้ผลดังนี้

ไม่มีค่าความคลาดเคลื่อนที่ ได้จากแบบจ าลอง Fama-French ของ

หลักทรัพย์ใดท่ีตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง CAPM สามารถท านายได้ และเม่ือพิจารณาตัวแปรอิสระของแบบจ าลอง APT พบว่า ตัวแปรปัจจัยที่ 1 หรือปัจจัยดัชนีหลักทรัพย์ในภูมิภาคเอเชียสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง APT ของหลักทรัพย์ BKI ได้ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ตัวแปรปัจจัยที่ 2 หรือปัจจัยจากสหรัฐอเมริกาสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง APT ของหลักทรัพย์ PL และ THANI ได้ ณ ระดับความเชื่อม่ันร้อยละ 95

ตัวแปรปัจจัยที่ 3 หรือปัจจัยเครื่องชี้เศรษฐกิจมหภาคสามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง APT ของหลักทรัพย์ BAY และ KGI ได้ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ส่วนตัวแปรปัจจัยที่ 4 หรือปัจจัยตลาดการเงิน สามารถท านายค่าความคลาดเคลื่อนที่ได้จากแบบจ าลอง APT ของหลักทรัพย์ KKP TISCO ASK IFS และ KCAR ได้ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95

จากผลการศึกษาดังกล่าว สามารถสรุปได้ว่าแบบจ าลอง APT สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ได้ดีกว่าแบบจ าลอง CAPM และ Fama-French ซึ่งจะได้เห็นจากจ านวนหลักทรัพย์ที่แบบจ าลองดังกล่าวสามารถท านายได้ แม้ว่าจะมีจ านวนน้อยกว่า

Ref. code: 25605902112761UOZ

68

แบบจ าลอง Fama-French เล็กน้อยจากการทดสอบวิธี Residual Analysis แต่เมื่อพิจารณาผลที่ได้จากการทดสอบด้ วยวิ ธี Davidson and Mackinnon Equation ที่ เป็นวิ ธี การ เปรี ยบ เที ยบประสิทธิภาพของแต่ละแบบจ าลอง พบว่า แบบจ าลอง APT มีประสิทธิภาพในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์มากกว่าแบบจ าลอง CAPM ถึงจ านวน 19 หลักทรัพย์ ได้แก่ BBL KBANK TCAP TISCO TMB ASK BFIT ECL GBX IFS KCAR PL THANI TNITY AYUD BKI BLA SMK และ NKI ในขณะที่แบบจ าลอง Fama-French มีประสิทธิภาพในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์มากกว่าแบบจ าลอง APT จ านวน 11 หลักทรัพย์ ได้แก่ KKP AEC ASP CNS FNS FSS KGI MFC UOBKH และ TIP

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.11 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง Fama-French ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง CAPM และ APT

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 1 BAY -5.75e-10

(-0.00) -3.06e-10

(-0.00) .0247788

(0.54) .0140694

(0.56) .0014897

(0.16) .0014897 (-0.69)

-.0217675 (-2.07)*

.0024416 (0.24)

2 BBL 2.80e-10 (0.00)

2.80e-10 (0.00)

-.003419 (-0.20)

-.0019413 (-0.21)

.0039118 (1.12)

.0016516 (0.46)

-.0006467 (-0.17)

-.0068676 (-1.80)

3 CIMBT -1.10e-09 (-0.00)

-4.18e-10 (-0.00)

-.003173 (-0.11)

-.001802 (-0.12)

.0088696 (1.53)

-.0074298 (-1.23)

.0038668 (0.60)

.0021858 (0.35)

4 KBANK 2.15e-10 (0.00)

1.60e-10 (0.00)

-.010229 (-0.43)

-.005808 (-0.45)

.0063426 (1.30)

-.0062698 (-1.24)

.007688 (1.42)

-.0065061 (-1.22)

5 KKP -2.18e-09 (-0.00)

-2.24e-09 (-0.00)

-.0932367 (-0.34)

-.0529397 (-0.36)

.0435921 (0.78)

-.0326986 (-0.56)

.0210678 (0.34)

-.1786324 (-2.93)*

6 KTB -1.00e-10 (-0.00)

-3.01e-11 (-0.00)

.0044498 (0.17)

.0025266 (0.18)

.0004539 (0.09)

-.0042891 (-0.78)

-.0019803 (-0.33)

.003434 (0.59)

7 LHBANK 1.32e-10 (0.00)

1.57e-10 (0.00)

.0022387 (0.05)

.0012712 (0.06)

.0019512 (0.23)

-.0012317 (-0.14)

-.0044009 (-0.46)

-.0054647 (-0.59)

8 SCB -3.19e-10 (-0.00)

-3.20e-11 (-0.00)

-.0052967 (-0.22)

-.0030075 (-0.22)

.0043546 (0.86)

-.0043063 (-0.82)

.003173 (0.56)

-.0055688 (-1.01)

9 TCAP 9.68e-11 (0.00)

2.69e-11 (0.00)

.012822 (0.50)

.0072803 (0.52)

.0055167 (1.04)

-.0022918 (-0.42)

-.0097771 (-1.66)

.0088394 (1.53)

10 TISCO -6.39e-10 (-0.00)

-2.43e-10 (-0.00)

.0124171 (0.49)

.0070504 (0.51)

.0087786 (1.68)

.0063861 (1.17)

-.0100861 (-1.73)

.0150233 (2.63)*

11 TMB 6.20e-10 (0.00)

3.47e-10 (0.00)

.0150233 (0.09)

.001603 (0.09)

.0104875 (1.62)

-.009366 (-1.39)

.0006095 (0.08)

.0085667 (1.21)

12 AEC 1.03e-09 (0.00)

6.43e-10 (0.00)

-.022813 (-0.31)

-.0129536 (-0.32)

.0307769 (2.01)

.0196378 (1.23)

.0159317 (0.93)

.0158016 (0.95) 69

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.11 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง Fama-French ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง CAPM และ APT (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 13 AEONTS -2.24e-10

(-0.00) -1.05e-10

(-0.00) .0075299

(0.25) .0042755

(0.26) -.0031933

(-0.52) .0060148

(0.94) -.0082478

(-1.20) -.0000937

(-0.01)

14 AMANAH -8.76e-10 (-0.00)

-2.96e-10 (0.00)

-.0034069 (-0.04)

-.0019344 (-0.04)

.0120572 (0.67)

.0115675 (0.62)

.0043701 (0.22)

.0180753 (0.92)

15 ASK -8.47e-11 (-0.00)

-1.88e-10 (-0.00)

.0139053 (0.43)

.0078954 (0.45)

-.0006082 (-0.09)

.0067461 (0.98)

-.0061252 (-0.83)

.0237221 (3.27)*

16 ASP -1.13e-09 (-0.00)

-6.70e-10 (-0.00)

.0054907 (0.24)

.0031176 (0.25)

-.0018193 (-0.38)

.0058159 (1.17)

-.0037026 (-0.69)

.0072638 (1.39)

17 BFIT 1.16e-09 (0.00)

4.55e-10 (0.00)

-.0312015 (-0.44)

-.0177162 (-0.46)

.0189846 (1.30)

.0049592 (0.33)

.0323593 (1.98)

.0199593 (1.25)

18 CNS 4.45e-10 (0.00)

1.25e-10 (0.00)

.0134813 (0.39)

.0076547 (0.40)

-.0067176 (-0.94)

-.0012933 (-0.17)

-.0110593 (-1.38)

.0004849 (0.06)

19 ECL 6.87e-10 (0.00)

4.58e-10 (0.00)

.0309029 (0.47)

.0175466 (0.48)

-.0008739 (-0.06)

-.0242913 (-1.71)

-.0181953 (-1.19)

.013666 (0.91)

20 FNS 6.00e-10 (0.00)

3.86e-10 (0.00)

-.0095937 (-0.25)

-.0054473 (-0.25)

.0083616 (1.03)

.0081454 (0.97)

.0072137 (0.80)

.0051423 (0.58)

21 FSS 8.53e-10 (0.00)

5.88e-10 (0.00)

.0019298 (0.05)

.0010957 (0.05)

.0095095 (1.09)

.0111725 (1.24)

-.0006978 (-0.07)

.0166169 (1.75)

22 GBX 5.70e-12 (0.00)

1.21e-10 (0.00)

.0146066 (0.39)

.0082936 (0.40)

-.0010477 (-0.14)

.0093683 (1.16)

-.0108961 (-1.26)

.0146279 (1.73)

23 IFS 1.42e-09 (0.00)

5.27e-10 (0.00)

.0168353 (0.43)

.0095591 (0.44)

.0043584 (0.53)

.0061789 (0.73)

-.0109006 (-1.20)

.0213218 (2.39)*

24 JMT -9.77e-11 (-0.00)

-1.18e-10 (-0.00)

-.0021918 (-0.04)

-.0012445 (-0.04)

.0062899 (0.56)

-.0040454 (-0.35)

-.0055958 (-0.45)

-.0191899 (-1.57) 70

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.11 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง Fama-French ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง CAPM และ APT (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 25 KCAR 1.26e-09

(0.00) 7.28e-10

(0.00) .0078991

(0.26) .0044851

(0.27) -.0125254

(-1.99) -.0045692

(-0.70) .0021499

(0.31) .0149464 (2.18)*

26 KGI 3.47e-10 (0.00)

2.14e-10 (0.00)

.0145707 (0.60)

.0082732 (0.62)

.0000745 (0.01)

-.0020465 (-0.39)

-.0126021 (-2.25)*

.0028057 (0.51)

27 KTC -1.70e-10 (-0.00)

-2.89e-10 (-0.00)

.0018929 (0.03)

.0010748 (0.03)

.0031968 (0.27)

.0140665 (1.12)

-.0014341 (-0.11)

.0128109 (0.97)

28 MBKET -1.60e-09 (-0.00)

-9.08e-10 (-0.00)

.0062939 (0.22)

.0035736 (0.22)

.000099 (0.02)

-.0032654 (-0.52)

-.0024227 (-0.36)

.0074689 (1.14)

29 ML -1.28e-09 (-0.00)

-5.39e-10 (-0.00)

.0156251 (0.23)

.0088719 (0.23)

.0046768 (0.33)

-.0048673 (-0.33)

-.0146638 (-0.92)

.0009212 (0.06)

30 PE -4.41e-10 (-0.00)

1.72e-12 (0.00)

.005247 (0.12)

.0029792 (0.13)

.0011951 (0.13)

-.012437 (-1.35)

-.0035985 (-0.36)

-.0039926 (-0.41)

31 PL 4.46e-10 (0.00)

2.03e-10 (0.00)

.0140758 (0.59)

.0079922 (0.61)

-.0004027 (-0.08)

-.011382 (-2.21)*

-.0077027 (-1.39)

.0075256 (1.39)

32 THANI 3.27e-09 (0.00)

1.56e-09 (0.00)

.0127774 (0.22)

.007255 (0.22)

.0039926 (0.33)

.0399017 (3.16)*

-.0090615 (-0.67)

.0390926 (2.95)

33 TK -1.39e-09 (-0.00)

-5.78e-10 (-0.00)

.0173652 (0.44)

.00986 (0.45)

-.0010024 (-0.12)

.0023995 (0.28)

-.0114776 (-1.25)

.015294 (1.70)

34 TNITY -7.34e-10 (-0.00)

-5.53e-10 (-0.00)

.0028396 (0.05)

.0016123 (0.05)

.012574 (1.08)

.0218778 (1.82)

-.0019035 (-0.15)

.0251003 (1.99)

35 ZMICO -1.76e-10 (-0.00)

-1.63e-10 (-0.00)

.006674 (0.24)

.0037895 (0.24)

.0036079 (0.61)

-.000132 (-0.02)

-.0052401 (-0.80)

.0053915 (0.84)

36 MFC 3.58e-09 (0.00)

2.29e-09 (0.00)

.0068082 (0.12)

.0038657 (0.13)

-.0106212 (-0.92)

-.0055929 (-0.47)

-.0074408 (-0.58)

-.0124013 (-0.99) 71

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.11 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง Fama-French ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง CAPM และ APT (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 37 UOBKH 2.45e-10

(0.00) 1.23e-10

(0.00) -.0004922

(-0.02) -.0002795

(-0.02) .0013634

(0.22) .0002524

(0.04) .0004919

(0.07) .0010301

(0.15)

38 AYUD 3.44e-10 (0.00)

8.45e-11 (0.00)

.0142537 (0.42)

.0080932 (0.43)

-.0132463 (-1..87)

-.0010645 (-0.15)

-.0069521 (-0.88)

.0093784 (1.22)

39 BKI 3.21e-11 (0.00)

3.65e-12 (0.00)

.006279 (0.29)

.0035654 (0.30)

-.0093535 (-2.08)*

-.0059951 (-1.29)

-.0033603 (-0.67)

-.0026209 (-0.54)

40 BLA 1.52e-09 (0.00)

6.89e-10 (0.00)

.0075171 (0.18)

.0042682 (0.19)

-.0062408 (-0.73)

-.009525 (-1.07)

.0031085 (0.33)

.016812 (1.81)

41 CHARAN -1.42e-09 (-0.00)

-5.16e-10 (-0.00)

.007624 (0.13)

.0043289 (0.14)

-.001375 (-0.12)

.0111679 (0.92)

-.015335 (-1.18)

-.0136451 (-1.07)

42 MTI -6.20e-10 (-0.00)

-4.93e-10 (-0.00)

.0113401 (0.27)

.0064389 (0.28)

-.0123763 (-1.44)

-.0064893 (-0.73)

-.005488 (-0.57)

.0025302 (0.27)

43 SMK 5.04e-10 (0.00)

6.12e-11 (0.00)

.0028399 (0.08)

.0016125 (0.08)

-.0096048 (-1.31)

-.0139037 (-1.82)

.003815 (0.47)

.0016779 (0.21)

44 NKI 1.07e-10 (0.00)

6.74e-11 (0.00)

-.0017015 (-0.04)

-.0009661 (-0.04)

-.0169478 (-1.96)

.0040872 (0.46)

-.0012329 (-0.13)

-.0149197 (-1.58)

45 NSI -2.27e-10 (-0.00)

-2.91e-10 (-0.00)

.005833 (0.08)

.003312 (0.09)

-.012974 (-0.89)

.0093327 (0.61)

-.0102564 (-0.63)

-.0132356 (-0.83)

46 THRE -6.19e-11 (-0.00)

-1.08e-10 (-0.00)

.0143516 (0.48)

.0081488 (0.50)

-.0097212 (-1.58)

-.0075578 (-1.18)

-.0080683 (-1.17)

.0043164 (0.64)

47 TIC -3.01e-09 (-0.00)

-1.77e-09 (-0.00)

-.0045474 (-0.06)

-.002582 (-0.06)

-.0139496 (-0.92)

.0182385 (1.15)

.0010245 (0.06)

-.0045927 (-0.28)

48 TIP 1.22e-09 (0.00)

6.35e-10 (0.00)

.0114053 (0.26)

.0064759 (0.27)

-.0141556 (-1.55)

-.00803 (-0.85)

-.008588 (-0.85)

-.007536 (-0.76) 72

Ref. code: 25605902112761UOZ

ตารางที่ 4.11 ผลการทดสอบค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจ าลอง Fama-French ด้วยตัวแปรของแบบจ าลอง CAPM และ APT (ต่อ)

ล าดับ หลักทรัพย์ εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ ei εi,t(FF) = λ0i + λ1iMRPt+ λ2iASFt+λ3iAFt+λ3iMIFt λ4iFMFn+ ei

λ0 λ1 λ0 λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 49 TSI 7.63e-10

(0.00) 2.28e-10

(0.00) -.0223751

(-0.17) -.0127046

(-0.17) .0335302

(1.22) -.0131104

(-0.46) .0026319

(0.09) -.0389373

(-1.30)

50 TVI 4.14e-10 (0.00)

5.68e-10 (0.00)

.0135624 (0.23)

.0077007 (0.24)

-.0070919 (-0.58)

.0139599 (1.09)

-.0145324 (-1.06)

.0020444 (0.15)

หมายเหตุ : ค่าในวงเล็บ คือ ค่า T-stat * หมายถึง มีนัยส าคัญ ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ

73

Ref. code: 25605902112761UOZ

74

บทที่ 5 สรุปผลการวิจัยและข้อเสนอแนะ

การศึกษาการเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ Fama-

French ในช่วงเวลามกราคม พ.ศ. 2556 ถึงธันวาคม พ.ศ. 2560 เป็นการศึกษาถึงแบบจ าลองที่ใช้ในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์เพ่ือให้ทราบว่าแบบจ าลองใดจะสามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ได้เหมาะสมที่สุด

ข้อมูลที่น ามาใช้ศึกษาประกอบด้วยราคาปิดของหลักทรัพย์ BAY BBL CIMBT KBANK KKP KTB LHBANK SCB TCAP TISCO TMB AEC AEONTS AMANAH ASK ASP BFIT CNS ECL FNS FSS GBX IFS JMT KCAR KGI KTC MBKET ML PE PL THANI TK TNITY ZMICO MFC UOBKH AYUD BKI BLA CHARAN MTI SMK NKI NSI THRE TIC TIP TSI และ TVI นอกจ า ก นี้ข้อมูลที่น ามาใช้เป็นตัวแปรในแบบจ าลอง CAPM ได้แก่ อัตราผลตอบแทนของตั๋วเงินคลังอายุ 1 เดือน และส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาด ซึ่งสามารถค านวณได้จากผลต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนของตั๋วเงินคลังอายุ 1 เดือนกับผลตอบแทนของตลาดหลักทรัพย์

ข้อมูลที่เป็นตัวแปรในแบบจ าลอง APT นอกจากส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาดแล้วยังประกอบไปด้วยปัจจัยทางเศรษฐกิจอีก 8 ตัวแปร ซึ่งจากการท า Factor Analysis ได้รวมกลุ่มตัวแปรทั้ง 8 นั้นเป็นปัจจัยเศรษฐกิจ 4 ปัจจัย ได้แก่ ปัจจัยดัชนีหลักทรัพย์ในภูมิภาคเอเชียซึ่งประกอบไปด้วยดัชนีนิกเคอิและดัชนีฮ่ังเส็ง ปัจจัยจากสหรัฐอเมริกาประกอบไปด้วยดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์และอัตราแลกเปลี่ยนในรูปบาทต่อดอลลาร์สหรัฐฯ ปัจจัยเครื่องชี้เศรษฐกิจมหภาคประกอบไปด้วยปริมาณเงินและดัชนีราคาผู้บริโภค และปัจจัยตลาดการเงินประกอบไปด้วยอัตราดอกเบี้ยเงินฝากประจ า 3 เดือนและเงินลงทุนในหลักทรัพย์จากต่างประเทศ

ข้อมูลที่เป็นตัวแปรในแบบจ าลอง Fama-French นอกจากส่วนชดเชยความเสี่ยงของตลาดแล้วยังมีส่วนชดเชยความเสี่ยงของขนาด ซึ่งค านวณได้จากผลต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็กกับอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ่ โดยใช้มูลค่าตลาดเป็นตัวแทนของขนาด นอกจากนี้ยังมีตัวแปรส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่าที่ค านวณได้จากผลต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูงกับอัตราผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

Ref. code: 25605902112761UOZ

75

5.1 สรุปผลการวิจัย จากตารางที่ 5.1 แสดงผลการศึกษาการเปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตรา

ผลตอบแทนของหลักทรัพย์ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation และ Residual Analysis พบว่า

จากวิธี Davidson and Mackinnon Equation พบว่า แบบจ าลอง CAPM สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ KTB LHBANK AMANAH KTC ML PE ZMICO TSI และ TVI รวมทั้งสิ้น 9 หลักทรัพย์

แบบจ าลอง APT สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ BAY BBL CIMBT KBANK KTB LHBANK SCB TCAP TISCO TMB AEONTS AMANAH ASK BFIT ECL GBX IFS JMT KCAR KTC ML PE PL THANI TK TNITY ZMICOO AYUD BKI BLA CHARAN MTI SMK NKI NSI THRE TIC TSI และ TVI รวมทั้งสิ้น 39 หลักทรัพย์

แบบจ าลอง Fama-French สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ KKP KTB LHBANK TMB AEC AEONTS AMANAH ASP CNS FNS FSS JMT KGI KTC MBKET ML PE ZMICO MFC UOBKH CHARAN MTI NSI THRE TIC TIP TSI และ TVI รวมทั้งสิ้น 28 หลักทรัพย์

จากวิ ธี Residual Analysis พบว่ าแบบจ าลอง CAPM สามารถท านาย อัตร าผลตอบแทนของหลักทรัพย์ BAY BBL CIMBT KBANK KTB LHBANK SCB TCAP TMB AEONTS AMANAH BFIT ECL GBX JMT KTC MBKET ML PE PL TK ZMICO BLA CHARAN MTI TSI TVI รวมทั้งสิ้น 26 หลักทรัพย์

แบบจ าลอง APT สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ BAY BBL CIMBT KBANK KTB LHBANK SCB TCAP TISCO TMB AEONTS AMANAH ASK BFIT ECL GBX IFS JMT KCAR KTC ML PE PL THANI TK ZMICOO AYUD BKI BLA CHARAN MTI SMK NKI NSI TIC TSI และ TVI รวมทัง้สิ้น 37 หลักทรัพย์

แบบจ าลอง Fama-French สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ BBL CIMBT KBANK KTB LHBANK SCB TCAP TMB AEC AEONTS AMANAH ASP BFIT CNS ECL FNS FSS GBX JMT KTC MBKET ML PE TNITY ZMICO MFC UOBKH AYUD BLA CHARAN MTI SMK NKI NSI THRE TIC TSI และ TVI รวมทั้งสิ้น 39 หลักทรัพย์

Ref. code: 25605902112761UOZ

76

ตารางที่ 5.1 สรุปการเปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation และ Residual Analysis

หลักทรัพย ์Davidson and Mackinnon Equation Residual Analysis CAPM APT Fama-French CAPM APT Fama-French

BAY BBL

CIMBT KBANK

KKP KTB

LHBANK SCB

TCAP TISCO TMB AEC

AEONTS AMANAH

ASK ASP BFIT CNS ECL FNS FSS GBX IFS JMT KCAR KGI KTC

MBKET ML

Ref. code: 25605902112761UOZ

77

ตารางที่ 5.1 สรุปการเปรียบเทียบความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ด้วยวิธี Davidson and Mackinnon Equation และ Residual Analysis (ต่อ)

หลักทรัพย ์Davidson and Mackinnon Equation Residual Analysis CAPM APT Fama-French CAPM APT Fama-French

PE PL

THANI TK

TNITY ZMICO MFC

UOBKH AYUD BKI BLA

CHARAN MTI SMK NKI NSI

THRE TIC TIP TSI TVI

Ref. code: 25605902112761UOZ

78

5.2 อภิปรายผล จากการศึกษาพบว่าแบบจ าลอง Fama-French สามารถท านายอัตราผลตอบแทนของ

หลักทรัพย์ได้ดีกว่าแบบจ าลอง CAPM ซึ่งสอดคล้องกับการศึกษาของณัฐพงษ์ รู้ซื่อ (2547) วัชระ พันธ์แตง (2551) และทัดพงศ์ อวิโรธนานนท์และวีระพงศ์ อุทธารัตน์ (2558) ที่พบว่าปัจจัยส่วนชดเชยความเสี่ยงจากขนาดและปัจจัยส่วนชดเชยความเสี่ยงของมูลค่ามีความสัมพันธ์กับอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยอย่างมีนัยส าคัญ การใช้แบบจ าลอง Fama-French จึงสามารถอธิบายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ได้แม่นย ากว่าการใช้ปัจจัยตลาดเพียงปัจจัยเดียวตามแบบจ าลอง CAPM

นอกจากนี้ ยังสอดคล้องกับงานศึกษาของ Viale และ Ariel Marcelo (2007) ซึ่งได้ศึกษาแบบจ าลองก าหนดราคาหลักทรัพย์กลุ่มธนาคาร ซึ่งรวมถึงแบบจ าลอง CAPM Fama-French และ ICAPM พบว่า ปัจจัยเฉพาะตัวของบริษัท เช่น ขนาดและอัตราส่วนมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตามราคาตลาด (Book to Market Ratio) ของแบบจ าลอง Fama-French นั้นสามารถอธิบายผลตอบแทนได้ดีกว่าแบบจ าลอง CAPM

ส่วนการเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง CAPM และ APT ซึ่งพบว่าแบบจ าลอง APT นั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์นั้นสอดคล้องกับงานศึกษาของวีระ ชวลิต (2543) ซึ่งพบว่าแบบจ าลอง APT มีประสิทธิภาพในการท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ได้ดีกว่าแบบจ าลอง CAPM ในทุกกลุ่มอุตสาหกรรม และสอดคล้องกับงานศึกษาของ Simmon และ Glenna Jean (1995) ซึ่งได้ทดสอบประสิทธิภาพของแบบจ าลอง APT เปรียบเทียบกับ CAPM พบว่า ปัจจัยตัวแปรทางเศรษฐกิจมหภาคของแบบจ าลอง APT สามารถอธิบายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ได้ดีกว่าปัจจัยตลาดของ CAPM

ในขณะที่การเปรียบเทียบความสามารถระหว่างแบบจ าลอง APT และ Fama-French พบว่าแบบจ าลอง APT นั้นสามารถท านายอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ได้แม่นย ากว่าแบบจ าลอง Fama-French ซึ่งไม่สอดคล้องกับงานศึกษาของวัชระ พันธ์แตง (2551) ที่พบว่าแบบจ าลอง Fama-French มีความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ในกลุ่ม SET50 ตั้งแต่ช่วงปี 2541-2550 ได้เหมาะสมที่สุด ทั้งนี้ เป็นผลมาจากปัจจัยทางเศรษฐกิจที่น ามาเป็นตัวแปรอิสระในแบบจ าลอง APT ที่แตกต่างกัน

Ref. code: 25605902112761UOZ

79

5.3 ข้อเสนอแนะ เนื่องจากทฤษฎีแบบจ าลอง Arbitrage Pricing Theory ไม่ได้มีการระบุจ านวนและ

ปัจจัยเศรษฐกิจที่ส่งผลต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์อย่างแน่ชัด จึงควรท าการศึกษาจากงานวิจัยที่ผ่านมาให้รอบคอบส าหรับการระบุปัจจัยเศรษฐกิจแต่ละตัวเพ่ือน ามาเป็นตัวแปรอิสระในการศึกษาเพ่ือท านายอัตราผลตอบแทนได้แม่นย าที่สุด นอกจากนี้ จากผลการศึกษาท่ีพบว่าแบบจ าลอง Fama-French โดยส่วนใหญ่มีความสามารถในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ได้ดีเช่นกัน ซึ่งปัจจัยที่น ามาพิจารณาในแบบจ าลองเป็นปัจจัยจากอัตราส่วนทางการเงินและมูลค่าของกิจการ ดังนั้น ในการศึกษาตรั้งต่ออาจจะเพ่ิมตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับอัตราส่วนทางการเงินเข้าไปในแบบจ าลองเพ่ือเป็นการค านึงถึงปัจจัยอ่ืนๆ เพ่ิมเติม เช่น ส่วนชดเชยความเสี่ยงด้านการใช้เงินทุน โดยใช้อัตราส่วนหนี้สินต่อสินทรัพย์ (Debt Ratio) เป็นตัวแทน ส่วนชดเชยความเสี่ยงในการท าก าไร โดยใช้อัตราส่วนอัตราผลตอบแทนของเจ้าของ (ROE) เป็นตัวแทน เป็นต้น

Ref. code: 25605902112761UOZ

80

รายการอ้างอิง หนังสือและบทความในหนังสือ

กัลยา วาณิชย์บัญชา. สถิติส ำหรับงำนวิจัย. กรุงเทพมหานคร: หจก. สามลดา, 2560. สถาบันพัฒนาความรู้ตลาดทุน ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. CISA ระดับ 2 ทฤษฎีตลำดทุนและ

กระบวนกำรบริหำรกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน กลุ่มวิชำกำรบริหำรกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน. กรุงเทพมหานคร: ฝ่ายพัฒนาความรู้ผู้ลงทุน ศูนย์สงเสริมการพัฒนาความรู้ตลาดทุน (TSI) ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, 2550.

บทความวารสาร

ทัดพงศ์ อวิโรธนานนท์ และ วีระพงษ์ อุทธารัตน์. “การเปรียบเทียบแบบจ าลอง CAPM และ

แบบจ าลอง 3 ปัจจัยในการวิเคราะห์อัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์.” วำรสำรวิทยำกำรจัดกำร, 2558: 23-58.

วิทยานิพนธ์ ศราวุธ วิโรจน์รัตน์. “การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อราคาหลักทรัพย์ไทย.” วิทยานิพนธ์ปริญญา

วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต, คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, 2539. ณัฐพงศ์ รู้ซื่อ. “การทดสอบแบบจ าลอง Fama-French ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย”.

วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, ภาควิชาเศรษฐศาสตร์ คณะเศรษฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2547.

วัชระ พันธ์แตง. “การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจ าลอง CAPM APT และ FAM FRENCH ในการท านายอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์กลุ่ม SET50.” วิทยานิพันธ์ปริญญาบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต, สาขาวิชาบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย, 2551.

รัชนี รุ่งศรีรัตนวงศ์. “ปัจจัยที่ส่งผลต่อดัชนีราคาตลาดหลักทรัพย์.” การค้นคว้าอิสระปริญญาบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต, สาขาวิชาการเงิน มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย, 2553.

Ref. code: 25605902112761UOZ

81

ศิวรักษ์ แสงวีระศิริ. “ปัจจัยทางเศรษฐกิจที่ส่งผลกระทบต่อดัชนีราคาหลักทรัพย์รายกลุ่มอุตสาหกรรมในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย.” การค้นคว้าอิสระปริญญาบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยกรุงเทพ, 2558.

สมยศ กิตติสุขเจริญ. “ปัจจัยที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงรายวันของดัชนีราคาหลักทรัพย์ SET50.” การค้นคว้าอิสระปริญญาวิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต สาขาการเงิน มหาวิทยาลัยกรุงเทพ, 2558.

นันทกา แซ่เอง. “ปัจจัยทางด้านเศรษฐกิจที่ส่งผลกระทบต่อดัชนีราคาหลักทรัพย์กลุ่มอุตสาหกรรมธุรกิจการเงิน.” การค้นคว้าอิสระปริญญาวิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต, สาขาวิชาการเงิน มหาวิทยาลัยกรุงเทพ, 2559.

Articles Cooper Maysami, Ramin, Lee Chuin Howe, Mohamad Atkin Hamzah. “Relationship

between Macroeconomic Variables and Stock Market indices: Cointegration Evidence from Stock Exchange of Singapore’s All-S Sector Indices.” Journal Pengurusan, 2004: 21-57.

Wong, Wing-Keung, Jack Penm, Richard Deane Terrell. “The Relationship Between Stock Markets of Major Developed Countries and Asian Emerging Markets.” Journal of Applied Mathematics and Decision Sciences, 2004: 16-73.

Dissertation Simmon, Glenna Jean. “An analysis of the factor structure and empirical

performance of the arbitrage pricing model.” Doctoral dissertation, The George Washington University, 1995.

Adam, Anokye M., and George Tweneboah. “Macroeconomic Factors and Stock Market Movement: Evidence from Ghana.” School of Management University of Leicester, 2008.

Ref. code: 25605902112761UOZ

37

ภาคผนวก

Ref. code: 25605902112761UOZ

ภาคผนวก ก ผลการแบ่งกลุ่มหลักทรัพย์ บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย์ ก.พ.-56

มี.ค.-56

เม.ย.-56

พ.ค.-56

มิ.ย.-56

ก.ค.-56

ส.ค.-56

ก.ย.-56

ต.ค.-56

พ.ย.-56

ธ.ค.-56

ม.ค.-57

ก.พ.-57

มี.ค.-57

เม.ย.-57

พ.ค.-57

มิ.ย.-57

ก.ค.-57

ส.ค.-57

ก.ย.-57

BAY 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

BBL 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

CIMBT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KBANK 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

KKP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KTB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

LHBANK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

SCB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

TCAP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TISCO 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TMB 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AEC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AEONTS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AMANAH 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ASK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ASP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BFIT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

82

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย ์ต.ค.-57

พ.ย.-57

ธ.ค.-57

ม.ค.-58

ก.พ.-58

มี.ค.-58

เม.ย.-58

พ.ค.-58

มิ.ย.-58

ก.ค.-58

ส.ค.-58

ก.ย.-58

ต.ค.-58

พ.ย.-58

ธ.ค.-58

ม.ค.-59

ก.พ.-59

มี.ค.-59

เม.ย.-59

พ.ค.-59

BAY 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

BBL 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

CIMBT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KBANK 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

KKP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KTB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

LHBANK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

SCB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

TCAP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TISCO 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TMB 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AEC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AEONTS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AMANAH 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ASK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ASP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BFIT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

83

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย ์มิ.ย.-59

ก.ค.-59

ส.ค.-59

ก.ย.-59

ต.ค.-59

พ.ย.-59

ธ.ค.-59

ม.ค.-60

ก.พ.-60

มี.ค.-60

เม.ย.-60

พ.ค.-60

มิ.ย.-60

ก.ค.-60

ส.ค.-60

ก.ย.-60

ต.ค.-60

พ.ย.-60

ธ.ค.-60

BAY 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

BBL 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

CIMBT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KBANK 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

KKP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KTB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

LHBANK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

SCB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

TCAP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TISCO 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TMB 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AEC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AEONTS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AMANAH 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ASK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ASP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BFIT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

84

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย ์ก.พ.-56

มี.ค.-56

เม.ย.-56

พ.ค.-56

มิ.ย.-56

ก.ค.-56

ส.ค.-56

ก.ย.-56

ต.ค.-56

พ.ย.-56

ธ.ค.-56

ม.ค.-57

ก.พ.-57

มี.ค.-57

เม.ย.-57

พ.ค.-57

มิ.ย.-57

ก.ค.-57

ส.ค.-57

ก.ย.-57

CNS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ECL 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

FNS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

FSS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

GBX 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

IFS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

JMT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KCAR 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KGI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KTC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MBKET 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ML 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

PE 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

PL 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

THANI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TNITY 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

85

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย ์ต.ค.-57

พ.ย.-57

ธ.ค.-57

ม.ค.-58

ก.พ.-58

มี.ค.-58

เม.ย.-58

พ.ค.-58

มิ.ย.-58

ก.ค.-58

ส.ค.-58

ก.ย.-58

ต.ค.-58

พ.ย.-58

ธ.ค.-58

ม.ค.-59

ก.พ.-59

มี.ค.-59

เม.ย.-59

พ.ค.-59

CNS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ECL 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

FNS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

FSS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

GBX 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

IFS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

JMT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KCAR 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KGI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KTC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MBKET 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ML 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

PE 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

PL 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

THANI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TNITY 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

86

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย ์มิ.ย.-59

ก.ค.-59

ส.ค.-59

ก.ย.-59

ต.ค.-59

พ.ย.-59

ธ.ค.-59

ม.ค.-60

ก.พ.-60

มี.ค.-60

เม.ย.-60

พ.ค.-60

มิ.ย.-60

ก.ค.-60

ส.ค.-60

ก.ย.-60

ต.ค.-60

พ.ย.-60

ธ.ค.-60

CNS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ECL 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

FNS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

FSS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

GBX 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

IFS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

JMT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KCAR 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KGI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KTC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MBKET 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ML 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

PE 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

PL 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

THANI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TNITY 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

87

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย ์ก.พ.-56

มี.ค.-56

เม.ย.-56

พ.ค.-56

มิ.ย.-56

ก.ค.-56

ส.ค.-56

ก.ย.-56

ต.ค.-56

พ.ย.-56

ธ.ค.-56

ม.ค.-57

ก.พ.-57

มี.ค.-57

เม.ย.-57

พ.ค.-57

มิ.ย.-57

ก.ค.-57

ส.ค.-57

ก.ย.-57

ZMICO 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MFC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

UOBKH 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AYUD 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BKI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BLA 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

CHARAN 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MTI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

SMK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

NKI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

NSI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

THRE 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TIC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TIP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TSI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TVI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

88

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย ์ต.ค.-57

พ.ย.-57

ธ.ค.-57

ม.ค.-58

ก.พ.-58

มี.ค.-58

เม.ย.-58

พ.ค.-58

มิ.ย.-58

ก.ค.-58

ส.ค.-58

ก.ย.-58

ต.ค.-58

พ.ย.-58

ธ.ค.-58

ม.ค.-59

ก.พ.-59

มี.ค.-59

เม.ย.-59

พ.ค.-59

ZMICO 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MFC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

UOBKH 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AYUD 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BKI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BLA 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

CHARAN 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MTI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

SMK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

NKI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

NSI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

THRE 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TIC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TIP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TSI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TVI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

89

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่

หลักทรัพย ์มิ.ย.-59

ก.ค.-59

ส.ค.-59

ก.ย.-59

ต.ค.-59

พ.ย.-59

ธ.ค.-59

ม.ค.-60

ก.พ.-60

มี.ค.-60

เม.ย.-60

พ.ค.-60

มิ.ย.-60

ก.ค.-60

ส.ค.-60

ก.ย.-60

ต.ค.-60

พ.ย.-60

ธ.ค.-60

ZMICO 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MFC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

UOBKH 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AYUD 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BKI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BLA 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

CHARAN 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MTI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

SMK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

NKI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

NSI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

THRE 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TIC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TIP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TSI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TVI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดใหญ ่ 2 คือ หลักทรัพย์ที่มีขนาดเล็ก

90

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์ก.พ.-56

มี.ค.-56

เม.ย.-56

พ.ค.-56

มิ.ย.-56

ก.ค.-56

ส.ค.-56

ก.ย.-56

ต.ค.-56

พ.ย.-56

ธ.ค.-56

ม.ค.-57

ก.พ.-57

มี.ค.-57

เม.ย.-57

พ.ค.-57

มิ.ย.-57

ก.ค.-57

ส.ค.-57

ก.ย.-57

BAY 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

BBL 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

CIMBT 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

KBANK 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

KKP 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1

KTB 2 3 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2

LHBANK 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

SCB 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TCAP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1

TISCO 2 3 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2

TMB 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 2 3 3

AEC 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 2 2 2

AEONTS 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

AMANAH 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1

ASK 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 2

ASP 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3

BFIT 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

91

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์ต.ค.-57

พ.ย.-57

ธ.ค.-57

ม.ค.-58

ก.พ.-58

มี.ค.-58

เม.ย.-58

พ.ค.-58

มิ.ย.-58

ก.ค.-58

ส.ค.-58

ก.ย.-58

ต.ค.-58

พ.ย.-58

ธ.ค.-58

ม.ค.-59

ก.พ.-59

มี.ค.-59

เม.ย.-59

พ.ค.-59

BAY 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 3

BBL 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2

CIMBT 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

KBANK 3 3 3 3 2 3 2 3 2 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2

KKP 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2

KTB 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

LHBANK 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

SCB 3 3 3 3 2 3 2 3 2 2 2 2 3 2 3 2 3 3 2 3

TCAP 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1

TISCO 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

TMB 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2

AEC 2 2 2 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AEONTS 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

AMANAH 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2

ASK 2 2 2 3 2 2 2 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 2 3

ASP 2 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

BFIT 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

92

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์มิ.ย.-59

ก.ค.-59

ส.ค.-59

ก.ย.-59

ต.ค.-59

พ.ย.-59

ธ.ค.-59

ม.ค.-60

ก.พ.-60

มี.ค.-60

เม.ย.-60

พ.ค.-60

มิ.ย.-60

ก.ค.-60

ส.ค.-60

ก.ย.-60

ต.ค.-60

พ.ย.-60

ธ.ค.-60

BAY 2 3 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BBL 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1

CIMBT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1

KBANK 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 2 2 2

KKP 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2

KTB 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1

LHBANK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1

SCB 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2

TCAP 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TISCO 2 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2

TMB 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

AEC 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AEONTS 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2

AMANAH 1 1 1 1 1 1 2 2 3 3 3 3 3 3 2 3 2 2 2

ASK 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2

ASP 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2

BFIT 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

93

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์ก.พ.-56

มี.ค.-56

เม.ย.-56

พ.ค.-56

มิ.ย.-56

ก.ค.-56

ส.ค.-56

ก.ย.-56

ต.ค.-56

พ.ย.-56

ธ.ค.-56

ม.ค.-57

ก.พ.-57

มี.ค.-57

เม.ย.-57

พ.ค.-57

มิ.ย.-57

ก.ค.-57

ส.ค.-57

ก.ย.-57

CNS 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1

ECL 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2

FNS 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

FSS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1

GBX 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1

IFS 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

JMT 2 3 2 2 2 2 2 2 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2

KCAR 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3

KGI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2

KTC 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2 3 2 2 3 3 3 3

MBKET 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

ML 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1

PE 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 2 3 3

PL 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

THANI 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TK 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2

TNITY 1 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

94

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์ต.ค.-57

พ.ย.-57

ธ.ค.-57

ม.ค.-58

ก.พ.-58

มี.ค.-58

เม.ย.-58

พ.ค.-58

มิ.ย.-58

ก.ค.-58

ส.ค.-58

ก.ย.-58

ต.ค.-58

พ.ย.-58

ธ.ค.-58

ม.ค.-59

ก.พ.-59

มี.ค.-59

เม.ย.-59

พ.ค.-59

CNS 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ECL 3 3 3 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

FNS 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

FSS 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1

GBX 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

IFS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

JMT 2 2 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

KCAR 2 2 2 3 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 3

KGI 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

KTC 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

MBKET 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

ML 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

PE 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

PL 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

THANI 3 3 3 3 3 2 2 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3

TK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

TNITY 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

95

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์มิ.ย.-59

ก.ค.-59

ส.ค.-59

ก.ย.-59

ต.ค.-59

พ.ย.-59

ธ.ค.-59

ม.ค.-60

ก.พ.-60

มี.ค.-60

เม.ย.-60

พ.ค.-60

มิ.ย.-60

ก.ค.-60

ส.ค.-60

ก.ย.-60

ต.ค.-60

พ.ย.-60

ธ.ค.-60

CNS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ECL 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

FNS 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

FSS 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

GBX 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

IFS 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 2 3 2 2 2

JMT 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 3 3 2 3 2 2 2

KCAR 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2

KGI 2 2 2 2 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2

KTC 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

MBKET 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

ML 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1

PE 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

PL 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

THANI 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TK 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2

TNITY 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

96

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์ก.พ.-56

มี.ค.-56

เม.ย.-56

พ.ค.-56

มิ.ย.-56

ก.ค.-56

ส.ค.-56

ก.ย.-56

ต.ค.-56

พ.ย.-56

ธ.ค.-56

ม.ค.-57

ก.พ.-57

มี.ค.-57

เม.ย.-57

พ.ค.-57

มิ.ย.-57

ก.ค.-57

ส.ค.-57

ก.ย.-57

ZMICO 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1

MFC 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

UOBKH 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1

AYUD 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 3 3 3 3 3 2 3 3

BKI 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 3 3 3 3 2 3 2 2 2

BLA 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

CHARAN 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

MTI 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3

SMK 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

NKI 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 1

NSI 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2

THRE 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TIC 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2

TIP 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TSI 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TVI 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 2 3 2 3 3

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

97

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์ต.ค.-57

พ.ย.-57

ธ.ค.-57

ม.ค.-58

ก.พ.-58

มี.ค.-58

เม.ย.-58

พ.ค.-58

มิ.ย.-58

ก.ค.-58

ส.ค.-58

ก.ย.-58

ต.ค.-58

พ.ย.-58

ธ.ค.-58

ม.ค.-59

ก.พ.-59

มี.ค.-59

เม.ย.-59

พ.ค.-59

ZMICO 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1

MFC 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

UOBKH 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AYUD 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

BKI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

BLA 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

CHARAN 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1

MTI 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

SMK 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

NKI 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2

NSI 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

THRE 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TIC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2

TIP 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TSI 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 2 2 2 2 3

TVI 2 2 2 3 2 2 3 3 2 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

98

Ref. code: 25605902112761UOZ

บริษัทที่จัดอยูในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง และบริษัทที่จัดอยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

หลักทรัพย ์มิ.ย.-59

ก.ค.-59

ส.ค.-59

ก.ย.-59

ต.ค.-59

พ.ย.-59

ธ.ค.-59

ม.ค.-60

ก.พ.-60

มี.ค.-60

เม.ย.-60

พ.ค.-60

มิ.ย.-60

ก.ค.-60

ส.ค.-60

ก.ย.-60

ต.ค.-60

พ.ย.-60

ธ.ค.-60

ZMICO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1

MFC 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2

UOBKH 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AYUD 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BKI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

BLA 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2

CHARAN 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1

MTI 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2

SMK 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2

NKI 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1

NSI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1

THRE 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2

TIC 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2

TIP 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2

TSI 3 2 2 2 2 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

TVI 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1

หมายเหต ุ 1 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดสูง 3 คือ หลักทรัพย์ที่มีมูลค่าตามบัญชีต่อมูลค่าตลาดต่ า

99

Ref. code: 25605902112761UOZ

100

ประวัติผู้เขียน

ชื่อ นางสาวนัชชา ตั้งวิชิตฤกษ ์ วันเดือนปีเกิด 3 พฤศจิกายน 2537 วุฒิการศึกษา ปีการศึกษา 2559: บริหารธุรกิจบัณฑิต

มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ประสบการณ์ท างาน 2559 นักศึกษาฝึกงาน บริษัท ดีลอยท์ ทู้ช โธมัทสุ ไชย

ยศ สอบบัญชี จ ากัด

Ref. code: 25605902112761UOZ