Please use this identifier to cite or link to this item: https://ir.stou.ac.th/handle/123456789/1886
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorพิทักษ์ ศรีสุขใส, อาจารย์ที่ปรึกษาth_TH
dc.contributor.advisorพัชรี ผาสุข, อาจารย์ที่ปรึกษาth_TH
dc.contributor.authorอภิชาติ นามคง-
dc.contributor.otherมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สำนักบัณฑิตศึกษาth_TH
dc.date.accessioned2022-10-27T07:31:54Z-
dc.date.available2022-10-27T07:31:54Z-
dc.date.issued2560-
dc.identifier.urihttp://ir.stou.ac.th/handle/123456789/1886-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (ศ.ม. (เศรษฐศาสตร์ธุรกิจ))--มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช, 2560th_TH
dc.description.abstractการศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ (1) เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบผลการพยากรณ์ของ แบบจาลอง Altman Z-Score, แบบจำลองโลจิท และแบบจำลองโพรบิทในการพยากรณ์ความ ล้มเหลวทางการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (2) เพื่อศึกษาปัจจัย ที่มีผลต่อปัญหาความความล้มเหลวทางการเงินด้วยแบบจำลองโทบิท กลุ่มตัวอย่างเป็นบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยที่เข้าข่ายถูก เพิกถอนหรือถูกเพิกถอนออกจากตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยจำนวน 45 บริษัท และบริษัทจด ทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยที่ดำเนินงานปกติจำนวน 45 บริษัท ในช่วงปี 2555 ถึง 2560 ทุกกลุ่มอุตสาหกรรม ยกเว้นบริษัทที่อยู่ในกลุ่มอุตสาหกรรมการเงิน ผลการศึกษาพบว่า (1) แบบจำลอง Altman Z Score มีความสามารถในการพยากรณ์อยู่ ระหว่างร้อยละ 59 ถึงร้อยละ 61 เมื่อเปรียบเทียบกับสถานะจริงของบริษัท แบบจำลองโลจิทและ แบบจำลองโพรบิทมีความสามารถในการพยากรณ์ใกล้เคียงกันอยู่ระหว่างร้อยละ74 ถึงร้อยละ 80 เมื่อเปรียบเทียบกับสถานะจริงของบริษัท แบบจำลองที่มีความสามารถในการพยากรณ์ความ ล้มเหลวทางการเงินถูกต้องและเหมาะสมมากที่สุดคือแบบจำลองโลจิทรองลงมาคือแบบจำลองโพ รบิท โดยแบบจำลอง Altman Z- Score มีความสามารถในการพยากรณ์ถูกต้องน้อยที่สุด (2) อัตราส่วนทางการเงินที่สามารถบ่งชี้ปัญหาความล้มเหลวทางการเงินได้ดีที่สุดด้วยแบบจำลองโท บิทซึ่งตัวแปรตามคือค่าความน่าจะเป็นที่จะเกิดปัญหาความล้มเหลวทางการเงินโดยกำหนด ขีดจำกัดล่างเท่ากับ 0 คือ อัตราส่วนหนี้สินระยะยาวต่อสินทรัพย์รวม อัตราส่วนกำไรสะสมต่อ สินทรัพย์รวม อัตราส่วนเงินทุนหมุนเวียนต่อสินทรัพย์รวม โดยผลกระทบส่วนเพิ่มมีค่าเท่ากับร้อยละ 21, ร้อยละ 14 และร้อยละ 13 ตามลำดับth_TH
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isootherth_TH
dc.publisherมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราชth_TH
dc.relation.urihttps://www.doi.org/10.14457/STOU.the.2017.71-
dc.rightsมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราชth_TH
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)en_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/en_US
dc.sourceBorn digitalen_US
dc.subjectมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สาขาวิชาเศรษฐศาสตร์ --วิทยานิพนธ์th_TH
dc.subjectมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. วิชาเอกเศรษฐศาสตร์ธุรกิจ --วิทยานิพนธ์th_TH
dc.subjectความล้มเหลวทางธุรกิจth_TH
dc.subjectการเงิน--แบบจำลองทางคณิตศาสตร์th_TH
dc.subjectแบบจำลอง--พยากรณ์th_TH
dc.titleการเปรียบเทียบผลการพยากรณ์ของแบบจำลองความล้มเหลวทางการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยth_TH
dc.title.alternativeA comparison of prediction results for financial failure models of companies listed on the Stock Exchange of Thailandth_TH
dc.typeThesisth_TH
dc.identifier.DOI10.14457/STOU.the.2017.71-
dc.degree.nameเศรษฐศาตรมหาบัณฑิตth_TH
dc.degree.levelปริญญาโทth_TH
dc.degree.disciplineสาขาวิชาเศรษฐศาสตร์th_TH
dc.degree.grantorมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราชth_TH
dc.description.abstractalternativeThe objectives of this study were (1) to examine and compare the results of Altman Z-score model, Logit model and Probit model in predicting the financial failures of listed companies in SET; and (2) to examine the factors affecting to problems of the financial failures by applying Tobit model. The sample of this research consisted of 45 listed companies in SET, which were in the scope of delisting or were delisted from SET and 45 listed companies which were operated normally in SET. All of them came from all industry sectors during 2555 to 2560 B.E., excepted the companies which were in the financial industry. According to the research found that (1) The Altman’s Z-score model had the predictability in the range of 59% to 61% when compared with company’s actual status. The Logit and Probit model had almost the same predictabilities in the range of 74% to 80% when compared with company actual status. The most accurate and appropriate model for predicting the financial failures were the Logit model and by Probit model following. The model which had the lowest prediction accuracy was Altman Z-score model; and (2) The best financial ratios that could identify the financial failure problems by applying Tobit model were dependent variables which were the probability of financial failure problems and the lower limit set to zero were the longterm debt to total asset ratio, retained earnings to total asset ratio and working capital to total asset ratio which the marginal effects were 21 %, 14 % and 13 % respectivelyen_US
Appears in Collections:Econ-Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
158655.pdfเอกสารฉบับเต็ม17.4 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons