การพยากรณ์ดัชนีผลตอบแทนรวม SET 50

Abstract

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) พยากรณ์ดัชนีผลตอบแทนรวม SET50 (SET50 TRI) ด้วยวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แบบ 3 คาบ (MA3), 5 คาบ (MA5) และ 30 คาบ (MA30) (2) พยากรณ์ดัชนีผลตอบแทนรวม SET50 (SET50 TRI) ด้วยวิธีตัวแบบเกรย์ สมการอนุพันธ์อันดับที่หนึ่งที่มีตัวแปรเดียว GM(1,1) และ (3) เปรียบเทียบและวิเคราะห์ผลการพยากรณ์ ด้วยวิธี MA3, MA5, MA30 และ GM(1,1) รูปแบบการวิจัยใช้การวิจัยเชิงประยุกต์ มีวิธีดำเนินงานโดยการใช้ข้อมูล SET50 TRI ตั้งแต่ วันที่ 2 มกราคม พ.ศ.2545 ถึงวันที่ 23 มกราคม พ.ศ.2558 แบ่งตามขนาดของข้อมูลตัวแบบพยากรณ์ขนาด 3 วัน 5 วัน และ 30 วัน ทั้งช่วงเวลาขาขึ้น – ขาลง โดยพยากรณ์ไปข้างหน้า 1 วัน 3 วัน 5 วัน 10 วัน 15 วัน 30 วัน ด้วยวิธีตัวแบบ MA3, MA5, MA30 และ GM(1,1) แล้วนำมาเปรียบเทียบผลโดยหาค่าความคลาดเคลื่อนยกกำลังสอง (Mean Square Error: MSE) ผลการวิจัยพบว่า (1) การพยากรณ์ด้วยวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แบบ 3 คาบ 5 คาบ และ 30 คาบ จะสามารถพยากรณ์ไปข้างหน้าได้เพียง 1 วัน โดยต้องมีข้อมูลใหม่เข้ามาเพื่อให้สามารถพยากรณ์ได้อย่างต่อเนื่อง และเมื่อใช้ขนาดข้อมูลในการพยากรณ์จำนวนมากขึ้นจึงจะสามารถเห็นแนวโน้มได้ดี แต่ค่าพยากรณ์ที่ใช้ขนาดข้อมูลจำนวนมากขึ้นทำให้ค่าความแม่นยาจะลดลงด้วย (2) การพยากรณ์ด้วยวิธีตัวแบบเกรย์ GM(1,1) สามารถใช้ขนาดข้อมูลในการสร้างตัวแบบพยากรณ์จำนวนน้อยเพียง 3 วัน ก็สามารถที่จะพยากรณ์ไปข้างหน้าอย่างต่อเนื่อง ค่าพยากรณ์ที่ได้มีความแม่นยำดี และสามารถเห็นแนวโน้มได้ดี เมื่อใช้ขนาดข้อมูลในการพยากรณ์จำนวนมากขึ้นจะยิ่งเพิ่มความสามารถในการพยากรณ์ที่ได้ค่าความแม่นยำสูงขึ้น และบอกแนวโน้มได้ดียิ่งขึ้น (3) เมื่อเปรียบเทียบวิเคราะห์ด้วยการหาค่าความคลาดเคลื่อนยกกำลังสอง (MSE) ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตัวแบบเกรย์ GM(1,1) พบว่า ค่า MSE ของตัวแบบเกรย์ GM(1,1) ในการพยากรณ์ไปข้างหน้า 1 วัน 3 วัน 5 วัน 10 วัน มีค่าน้อยกว่าค่า MSE ของ MA ในขณะที่เมื่อพยากรณ์ไปข้างหน้า 15 วัน 30 วัน ค่า MSE ของ MA มีค่าน้อยกว่า MSE ของ GM(1,1) ซึ่งกล่าวได้ว่าวิธีตัวแบบเกรย์ GM(1,1) มีค่าพยากรณ์ในช่วง 10 วัน มีความใกล้เคียงมากกว่าวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ และการพยากรณ์ช่วงหลังจาก 10 วัน ด้วยวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่าใกล้เคียงกว่าวิธีตัวแบบเกรย์ GM(1,1)