Factors affecting 2-10 spread of Thailand
Keywords:
2-10 Spread, Government bond yield, Yield Curve, Multiple Regression, Ordinary Least SquareAbstract
The objective of this research is to study factors affecting 2-10 spread of Thailand by using Linear Regression Models with Logarithmic Transformations together with an Ordinary Least Squares (OLS) estimation. The dependent variable is the difference between government bond yield of 10 years and 2 years, while the independent variables are the difference between policy rate of Thailand and US, Gross Domestic Product (GDP) of Thailand, Net Flow of Debt Securities, and 2-10 Spread of US.
The study found that the difference between policy rate of Thailand and US, and 2-10 spread of US are 2 factors significantly affecting the 2-10 spread of Thailand with regression coefficients of -0.87 and 1.62 respectively. With hope that findings from this research will better our understanding about the 2-10 spread of Thailand. Although the 2-10 spread of Thailand does not have an invert yield curve as the United States, the Yield Curve of Thailand has changed to Flatted with a short run Inverted Yield Curve. This could also be seen as a signal that investors are beginning to have a negative view on the economy. In conclusion, for the case of Thailand, even though 2-10 spread may not be fully used as an economic leading indicator, it can also be used for an analyzing of the economic situation especially regarding the policy interest rate, and the effect of global financial fluctuations on the Thai economy.
References
ทศพล อภัยทาน และ ไพบูลย์ พงษ์ไพเชฐ (2554). วิธีประเมินการคาดการณ์ของตลาด จากราคาพันธบัตร (ตอนที่ 1). ฝ่ายวิจัยเศรษฐกิจ ธนาคารแห่งประเทศไทย FOCUSED AND QUICK (FAQ) Issue 33. 1-6. สืบค้นเมื่อ 20 กุมภาพันธ์ 2563,เว็บไซต์:https://www.bot.or.th/Thai/MonetaryPolicy/ArticleAndResearch/FAQ/FAQ_33.pdf.
ณฐกร วิสุทธิโก. (2559). ความชันของเส้นอัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลบอกอะไร. สืบค้นเมื่อ 24 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://www.scbeic.com/th/detail/product/2386.
ฝ่ายธนบดี ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน). (2562). Inverted Yield Curve สำคัญอย่างไรในโลกการลงทุน. สืบค้นเมื่อ 1 ธันวาคม 2562, เว็บไซต์:https://www.krungsri.com/bank/getmedia/8ea6f613-edf6-48a5-8d22-75f0e931c28b/inverted-yield-curve-2019.aspx.
รุ่งพร เริงพิทยา (2562). พลวัตเงินเฟ้อและนัยต่อการกำหนดเป้าหมายเงินเฟ้อในต่างประเทศ.
สืบค้นเมื่อ 24 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์:https://www.bot.or.th/Thai/ResearchAndPublications/articles/Pages/Article_06Aug2019.aspx.
วรางค์รัตน์ รัตนพันธุ์, ชัยวุฒิ ตั้งสมชัย, และ ชานนท์ ชิงชยานุรักษ์. (2562). ปัจจัยที่มีผลต่อการ เปลี่ยนแปลงของส่วนต่างอัตราดอกเบี้ยระหว่างพันธบัตรรัฐบาลกับหุ้นกู้ภาคเอกชนในตลาดตราสารหนี้ไทย. Lampang Rajabhat University Journal, 8(2), 100-113.
ศุภโชค ถาวรไกรวงศ์ และ ชิดชนก อันโนนจารย์. (2556). ส่วนต่างอัตราดอกเบี้ยทำให้ทุนนอกไหลเข้าไทยจริงหรือ?. สืบค้นเมื่อ 24 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://content.botlc.or.th/mm-info/BOTCollection/BOTFAQ/FAQ78.pdf.
สมาคมตลาดตราสารหนี้ไทย. (2560). Yield Curve ตัวช่วยการลงทุนตราสารหนี้. สืบค้นเมื่อ 20 กุมภาพันธ์ 2563, เว็บไซต์: http://www.thaibma.or.th/EN/Investors/Individual/Blog/2017/01062017.aspx.
สมาคมตลาดตราสารหนี้ไทย. (2562). 2-10 spread สัญญาณคาดการณ์ภาวะเศรษฐกิจ. สืบค้นเมื่อ 24 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: http://www.thaibma.or.th/EN/Investors/Individual/Blog/2019/04062019.aspx.
สมาคมตลาดตราสารหนี้ไทย. (2562a). สรุปภาวะความเคลื่อนไหวของตราสารหนี้ไทยประจำปี. สืบค้นเมื่อ 10 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: http://www.thaibma.or.th/EN/Market/Report/AnnualSummary.aspx.
สมาคมตลาดตราสารหนี้ไทย. (2562b). เครื่องมือวิเคราะห์การลงทุนในตราสารหนี้เบื้องต้น. สืบค้นเมื่อ 10 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: http://www.thaibma.or.th/EN/Education/Bond_Blog/Tool.aspx.
สมาคมตลาดตราสารหนี้ไทย. (2562c). Government Bond Yield Curve. สืบค้นเมื่อ 10 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: http://www.thaibma.or.th/EN/Market/YieldCurve/Government.aspx.
สมาคมตลาดตราสารหนี้ไทย. (2562d). Bond Yield สหรัฐฯกับไทย...ความสัมพันธ์ที่เปลี่ยนไป. สืบค้นเมื่อ 10 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: http://www.thaibma.or.th/EN/Investors/Individual/Blog/2019/11022019.aspx.
สำนักงานสภาพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2562). ภาวะเศรษฐกิจในประเทศรายไตรมาส. สืบค้นเมื่อ 24 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://www.nesdb.go.th/main.php?filename=qgdp_page.
สุพินประภา พลชนะ และ ประสิทธิ์ มะหะหมัด. (2559). ปัจจัยทางเศรษฐกิจที่มีผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนของตราสารหนี้ในประเทศไทย กรณีศึกษา: พันธบัตรรัฐบาลและหุ้นกู้เอกชน. สืบค้นเมื่อ 20 มกราคม 2563, เว็บไซต์: http://www.utccmbaonline.com/ijbr/doc/Id456-18-04-2016_10:45:14.pdf.
Andolfatto, D., & Spewak, A. (2018). Does the Yield Curve Really Forecast Recession?. Economic Synopses, (30), 1-2.
ASIA wealth. (2562). Inverted Yield Curve สัญญาณเตือนภาวะเศรษฐกิจถดถอย จริงหรือ?. สืบค้นเมื่อ 24 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: http://www.awam.co.th/Content/Files/Journal/Inverted%20Yield%20Curve.pdf.
Bank of Thailand. (2019a). FM_DS_010 ยอดคงค้างตราสารหนี้ทุกประเภท. สืบค้นเมื่อ 10 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://www.bot.or.th/App/BTWS_STAT/statistics/BOTWEBSTAT.aspx?reportID=715&language=TH.
Bank of Thailand. (2019b). EC_XT_048 ดุลการชำระเงิน. สืบค้นเมื่อ 4 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://www.bot.or.th/App/BTWS_STAT/statistics/ReportPage.aspx?reportID=645&language=th.
Bank of Thailand. (2019). FM_RT_001_S2 อัตราดอกเบี้ยในตลาดเงิน (2548-ปัจจุบัน). สืบค้นเมื่อ 7 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://www.bot.or.th/App/BTWS_STAT/statistics/ReportPage.aspx?reportID=223&language=th.
Baumeister, C. and Benati, L., (2010) Unconventional Monetary Policy and the Great Recession - Estimating the Impact of a Compression in the Yield Spread at the Zero Lower Bound. ECB Working Paper No. 1258. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1691633.
CEIC. (2019a). Policy rate of US (End of period). สืบค้นเมื่อ 4 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://insights.ceicdata.com/Untitled-insight/views.
CEIC. (2019b). United State: Government bond yields. สืบค้นเมื่อ 1 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://insights.ceicdata.com/Untitled-insight/views.
Conley, E. (2019). A Historical Perspective on Inverted Yield Curves. สืบค้นเมื่อ 23 เมษายน 2562, เว็บไซต์: https://www.advisorperspectives.com/articles/2019/04/01/a-historical-perspective-on-inverted-yield-curves.
Cwik, P. F. (2005). The inverted yield curve and the economic downturn. New Perspectives on Political Economy, 1(1), 1-37.
Finnomena. (2561). US 2-10 Spread คืออะไร?. สืบค้นเมื่อ 28 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://www.finnomena.com: https://www.finnomena.com/fundtalk/us-2-10-spread-usd-jp/.
Gauger, J., & Schunk, D. (2002). Predicting regional recessions via the yield spread. Review of Regional Studies, 32(2), 151-170.
Gogas, P., Papadimitriou, T., Matthaiou, M., & Chrysanthidou, E. (2015). Yield curve and recession forecasting in a machine learning framework. Computational Economics, 45(4), 635-645.
Katayama, M. (2009). Improving recession probability forecasts in the US economy. สืบค้นเมื่อ 18 กุมภาพันธ์ 2563, เว็บไซต์: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.362.5109&rep=rep1&type=pdf.
Khomo, M. M., & Aziakpono, M. J. (2007). Forecasting recession in South Africa: A comparison of the yield curve and other economic indicators. South African Journal of Economics, 75(2), 194-212.
Kiani, K. (2008). On Forecasting Recessions via Neural Nets. Economic Bulletin, 3(13), 1-15.
Kozicki, S. (1997). Predicting real growth and inflation with the yield spread. Economic Review-Federal Reserve Bank of Kansas City, 82, 39-57.
Nurkse, R. (1933). Causes and effects of capital movements, International Investment, Harmondsworth: Penguin, 97-116.
Rosenberg, J. V., & Maurer, S. (2008). Signal or noise? Implications of the term premium for recession forecasting. Federal Reserve Bank of New York-Economic Policy Review, 14(1).
Segal, T. (2019). Bond Yield Curve Holds Predictive Powers. สืบค้นเมื่อ 25 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์: https://www.investopedia.com: https://www.investopedia.com/articles/economics/08/yield-curve.asp#short-term-vs-long-term.
Saito, Y., & Takeda, Y. (2000). Predicting the US real GDP growth using yield spread of corporate bonds. International Department, Bank of Japan. สืบค้นเมื่อ 24 ตุลาคม 2562, เว็บไซต์:
https://www.boj.or.jp/en/research/wps_rev/wps_2000/data/iwp00e03.pdf.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Business Review Journal
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารธุรกิจปริทัศน์
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยหัวเฉียวเฉลิมพระเกียรติ และคณาจารย์ท่านอื่น ๆ ในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
