การประมาณมูลค่าความเสี่ยงของพอร์ตการลงทุนด้วยคอปูลา: หลักฐานเชิงประจักษ์จากตลาดหลักทรัพย์ลาว
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการประยุกต์ใช้ฟังก์ชั่นคอปูลาในการประมาณมูลค่าความเสี่ยงของกลุ่มหลักทรัพย์การลงทุนของหุ้นที่มีการซื้อขายมากที่สุด 2 ตัว (BECL และ EDL-Gen) ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ลาว ซึ่งสามารถอธิบายความเคลื่อนไหวโดยรวมของธุรกรรมในตลาดหุ้นระหว่างเดือนพฤศจิกายน 2562 ถึงกุมภาพันธ์ 2567 ได้ โดยผลตอบแทนรายวันของหุ้นทั้งสองจะถูกคำนวณเพื่อประเมินการแจกแจงความหนาแน่นตามขอบที่เป็นไปได้ที่ซึ่งใช้ในการอธิบายพฤติกรรมผลตอบแทนของหุ้นได้ดี นอกจากนี้ การทดสอบไคสแควร์และแอนเดอร์สัน-ดาร์ลิ่งจะถูกนำมาใช้เพื่อทดสอบภาวะสารูปสนิทดี ระหว่างอนุกรมเวลาในอดีตของผลตอบแทนรายวันและการแจกแจงความน่าจะเป็นที่เป็นไปได้ ได้แก่ การแจกแจงแบบปกติ การแจกแจงแบบที การแจกแจงแบบล็อกนอร์มอล การแจกแจงแบบลอจิสติก การแจกแจงแบบสามเหลี่ยม การแจกแจงแบบกัมเบล การแจกแจงแบบฟรีเซต การแจกแจงแบบไวบูลล์ การแจกแจงแบบเบต้าทั่วไป และการแจกแจงแบบค่าสุดขีดวางนัยทั่วไป ซึ่งผลการทดสอบ พบว่า การแจกแจงแบบกัมเบล แบบค่าสุดขีดวางนัยทั่วไป ชนิดที่ 1 มีความเหมาะสมในการอธิบายพฤติกรรมของผลตอบแทนของหุ้นแต่ละตัวได้เป็นอย่างดี จากนั้นจึงใช้วิธีการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดเพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ของการแจกแจงแบบกัมเบล โดยตัวอย่างแบบสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติหลายตัวแปรได้ถูกสร้างขึ้นจากเมทริกซ์ความแปรปรวน-ความแปรปรวนร่วมของหุ้นทั้งสอง ทั้งนี้ คอปูลาเกาซ์เซียน ซึ่งถือได้ว่าเป็นการแจกแจงที่มีความเป็นอิสระจากส่วนท้ายและยังสามารถอธิบายความสัมพันธ์เชิงลบได้อีกด้วย ประกอบกับการใช้เมทริกซ์สหสัมพันธ์ของตัวอย่างสุ่มที่สร้างขึ้นเพื่อนำมาจำลองผลตอบแทนของหุ้นทั้งสอง จากการกำหนดค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เท่ากันของผลตอบแทนของหุ้นโดยประมาณทั้งหมดที่อยู่ในกลุ่มหลักทรัพย์การลงทุน ผลตอบแทนของกลุ่มหลักทรัพย์การลงทุนจะถูกคำนวณใหม่จำนวน 1,000 ครั้ง จากนั้น ค่ามูลค่าความเสี่ยงของกลุ่มหลักทรัพย์ที่อิงตามสมมติฐานภาวะปกติและวิธีการของคอปูลาจะถูกประเมินตามระดับความเชื่อมั่น ร้อยละ 95.00, ร้อยละ 97.50 และ ร้อยละ 99.00 ตามลำดับ โดยทำให้พบว่า ค่ามูลค่าความเสี่ยงที่อิงตามคอปูลาเกาซ์เซียนนั้นมีค่าต่ำกว่าค่ามูลค่าความเสี่ยงปกติเล็กน้อยสำหรับระดับความเชื่อมั่นที่กำหนดทั้งหมด ตามลำดับ ด้วยหลักฐานเชิงประจักษ์ดังกล่าวทำให้สามารถสรุปเป็นนัยได้ว่า ค่ามูลค่าความเสี่ยงที่อิงตามคอปูลาเกาซ์เซียนไม่สอดคล้องกับการลงทุนในกลุ่มหลักทรัพย์การลงทุนแบบอนุรักษ์นิยมที่ให้ความสำคัญกับการลงทุนในหลักทรัพย์ที่มีความเสี่ยงต่ำ แม้ว่าจะมีการกำหนดกลุ่มหลักทรัพย์ที่อิงจากหุ้นที่มีความผันผวนต่ำ แต่ค่ามูลค่าความเสี่ยงที่อิงตามคอปูลาเกาซ์เซียนก็ไม่เป็นผลดีต่อนักลงทุนที่ไม่ชอบความเสี่ยงในการวัดผลขาดทุนที่แย่ลงโดยขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบัน
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่นำมาสมัครลงตีพิมพ์ในวารสารต้องไม่เคยได้รับการตีพิมพ์เผยแพร่มาก่อน และไม่ส่งต้นฉบับบทความซ้ำซ้อนกับวารสารอื่น รวมทั้งผู้เขียนบทความต้องไม่ละเมิดหรือคัดลอกผลงานของผู้อื่น
References
Ang, A., & Chen, J. (2002). Asymmetric correlations of equity portfolios. Journal of Financial Economics, 63(3), 443-494.
Barreto, A. M. M., & Ishimura, N. (2022). Copula-based estimation of value at risk for the portfolio problem. In Proceedings of the Forum "Math-for-Industry" 2018, (pp. 1-13). Singapore: Springer.
Cherubini, U., & Luciano, E. (2001). Value at risk trade-off and capital allocation with copulas. Economic Notes, 30(2), 235-256.
Delignette-Muller, M. L., & Cornu, M. (2008). Quantitative risk assessment for escherichia coli O157:H7 in frozen ground beef patties consumed by young children in French households. International Journal of Food Microbiology, 128(1), 158–164.
Delignette-Muller, M. L., & Dutang, C. (2015). Fitdistrplus: An R package for fitting distributions. Journal of Statistical Software, 64(4), 1-34.
Fortin, I., & Kuzmics, C. (2002). Tail dependence in stock return Pairs. International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management, 11(2), 89-107.
Hofert, M., Kojadinovic, I., Maechler, M., & Yan. J. (2020). Copula: Multivariate dependence with copulas, R package version 1.0-1. Retrieved April 30, 2023, from https://CRAN.R-project.org/ package=copula.
Hofert, M., & Mächler, M. (2011). Nested archimedean copulas meet R: The nacopula package. Journal of Statistical Software, 39(9), 1–20.
Ivan, K., & Jun, Y. (2010). Modeling multivariate distributions with continuous margins using the copula R package. Journal of Statistical Software, 34(9), 1–20.
Jun, Y. (2007). Enjoy the joy of copulas: With a package copula. Journal of Statistical Software, 21(4), 1–21.
Khanthavit, A. (2013). Copula and expected shortfall for measuring the risk level of fixed income portfolio. Journal of Business Administration, 30(113), 13 – 24.
Khruachalee, K., & Bodhisuwan, W. (2019). Applying copula in measuring portfolio value at risk. In The Proceedings of the 15th IMT-GT International Conference on Mathematics, Statistics, and their Applications (pp. 185-197). Indonesia: IPB University.
Khruachalee, K., & Bodhisuwan, W. (2021). Measuring of conditional value at risk portfolio using copula. ABAC Journal, 41(3), 130 – 154.
Laos Securities Exchange. (2024). Market data: Trading summary. Retrieved March 30, 2024, from http://www.lsx.com.la/market/trading/summary.do?lang=en.
Liebscher, E. (2008). Construction of asymmetric multivariate copulas. Journal of Multivariate Analysis, 99(10), 2234–2250.
Longin, F., & Solnik, B. (2001). Extreme correlation of international equity markets. The Journal of Finance, 56(2), 649-676.
Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.
Nelsen, R. B. (1999). Introduction to copulas. New York: Springer Verlag.
R Core Team. (2024). R: A language and environment for statistical computing. Retrieved May 1, 2024, from https://www.R-project.org/.
Sharpe, W. F. (1994). The sharpe ratio. The Journal of Portfolio Management, 21, 49-58. http://dx.doi.org/10.3905/jpm.1994.409501
Treynor, J. L. (1965). How to rate management of investment funds. Harvard Business Review, 43, 63-75.
Venables, W. N., & Ripley, B. D. (2002). Modern applied statistics with S (4th ed.). New York: Springer.
Wang, Y. C., Lai, Y. H., & Wu, J. L. (2024). Asymmetries in risk spillovers between currency and stock markets: Evidence from the CoVaR-copula approach. Review of Quantitative Finance and Accounting, 63(3), 1083-1119.