CMRI Working Paper 03/2014

www.set.or.th/setresearch Disclaimer: The views expressed in this working paper are those of the author(s) and do not necessarily

represent the Capital Market Research Institute or the Stock Exchange of Thailand.

CMRI Working Paper 03/2014

โดย อภชาต วศษฏกจการ คณะเศรษฐศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย

เมษายน 2557

บทคดยอ

ในงานวจยนมวตถประสงคทจะตรวจสอบปฏสมพนธ และความเชอมโยงของโครงสรางภายในกลมตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก โดยท าการศกษาพลวตของแบบโครงสรางภายในตลาดหน ผานมมมองโครงขาย ดวยกระบวนการวเคราะหโครงขายแบบองสหสมพนธ ซงในงานวจยดงกลาวน เลอกทจะน าเสนอการวเคราะหความเสยง Systemic Risk ทง 3 รปแบบ ไดแก ความแขงแรงของโครงสรางโครงขาย, สภาวะลกลามภายโนโครงขาย และความยดหยนในการปรบตวของโครงขาย

งานวจยนไดน าเสนอเทคนค ในการกลนกรองขอมล โดยการแยกแกนแทของขอมลออกจากเสนเชอมความสมพนธระหวางองคประกอบตางๆ ภายในโครงขาย โดยในทนไดเลอกใชเทคนคในการสรางโครงขายแบบบอกทศทางในรปแบบเพลน ดวยวธ Partial Correlation Planar Maximal Filtered Graphs (PCPG) ซงวธดงกลาวนมขอดอยทแกนของขอมลทไดนน จะใหขอมลทเพมขน เมอเทยบกบโครงขาย MST เนองจากโครงขาย PCPG ไดน าการเชอมโยงในรปแบบวงวน และการจบกลมยอยภายในโครงขายมาพจารณาดวย โดยทน าคา Partial Correlation มาประยกตใช ในการวดสหสมพนธ ระหวาง 2 ตวแปรใดๆ เมอหกลางผลกระทบจากตวกลางแลว เชนวดผลตอบแทนหน ทไดรบผลกระทบ จาก 3 ตวแปรโดยท าการก าหนดตวแทน ทมอทธพลในระดบสงตอหนตางๆภายในตลาดมาใชเปนตวกลาง เพอทจะน ามาใชหาสหสมพนธแยกสวน ซ งในงานวจยนมขอบเขตการศกษาพลวตของดชน ICF ตลอดชวง ค.ศ.1990 – 2012 ภายในดชนหนของประเทศในกลมเอเชยตะวนออก โดยท ICF เปนสดสวนของสหสมพนธระหวางตลาด ตอสหสมพนธแยกสวนระหวางตลาด พรอมกนนยงไดน าคาทางสถตของแบบโครงสรางทไดจากโครงขาย MST และ PCPG มาพจารณาระดบความเปนศนยกลางของตลาดหนภายในภมภาค

งานวจยดงกลาวไดแสดงใหเหนวาโครงขายในรปแบบทองคาสหสมพนธนน ยงสามารถน ามาใชประโยชนในการวดคณสมบตในแงของความเปนศนยกลางภายในโครงขาย ไดเชนเดยวกน นอกจากน ยงสามารถน ามาใชประโยชนในการวดความเสยง Systemic Risk ผาน 3 มมมอง ในการวเคราะหโครงสราง ซงผลลพธทไดพบวาโครงสรางของระบบมความแขงแรงแตเปราะบาง (Robust yet Fragile) ภายในโครงขาย อกทงยงตองเผชญกบปจจยเสยงตอการเกดสภาวะลกลามของวกฤตทอาจปะทขนมาอกครง JEL Classification: G17 / G15 / C60 / F37

ค าส าคญ: Correlation based Network / Systemic Risks / Robustness / Contagion / Resilience / Centrality

E-Mail Address: [email protected]

การวเคราะหความเสยงภายในกลมตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

Systemic Risk Analysis of East Asian Stock Markets

Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014

สารบาญ

หนา

บทท 1 บทน า .................................................................................................................................... 1

1.1 ทมาและความส าคญของปญหา ................................................................... 1

1.2 ทมาและวตถประสงคการศกษา ................................................................... 8

1.3 ขอบเขตการศกษา ...................................................................................... 8

1.4 กรอบวธในการศกษาและวธด าเนนการวจย ................................................. 9

1.4.1 การวเคราะหคาสหสมพนธ (Correlation Analysis) ................ 9

1.4.2 การวเคราะหแบบโครงสรางของโครงขาย (Network

Topologies Analysis) .......................................................... 9

1.5 ประโยชนทคาดวาจะไดรบ ......................................................................... 10

1.6 นยามศพท ................................................................................................ 10

บทท 2 แนวคด ทฤษฎ และงานวจยทเกยวของ ................................................................................ 12

2.1 ทฤษฏการสงผานผลกระทบภายนอก (Spillover Effect) ............................ 12

2.2 นยามและทฤษฏในการวดความเสยงภายในระบบการเงน .......................... 15

2.2.1 นยามและทฤษฏในการวดสภาวะลกลามของวกฤตการณ

(Defining and Measuring Contagion) ................................ 15

2.2 การวเคราะหความเสยง Systemic Risk .................................. 29

2.2.3 การวเคราะหความเสยง Aggregate Risk หรอ Systematic

Risk.................................................................................... 34

2.3 ทฤษฏในการสรางโครงขาย (Network) และทฤษฏกราฟ ............................ 35

2.3.1 Minimum Spanning Tree (MST) ........................................ 40

2.3.2 Planar Maximally Filtered Graph (PMFG) ........................ 42

2.3.3 โครงขายสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlation Networks)........................................... 45


หนา

2.3.4 โครงขายแสดงเสนเชอมความสมพนธ ระหวางองคประกอบ

แบบถวงน าหนก (Weighted Network) ................................ 68

2.4 วธทใชในการทดสอบอทธพลขององคประกอบตางๆ หรอตวกลางภายใน

ระบบทเปนตวแทนของการขบเคลอน และบงชสภาวะความเสยงของระบบ. 70

2.4.1 วธวดความเสยงภายในระบบผานดชน Index Cohesive Force

และคา Eigenvalue (Spectral) Entropy .............................. 70

2.4.2 มาตรในการวดความเสยงอยางเปนระบบ (Systematic Risk)

ผานแบบจ าลอง CAPM ....................................................... 79

2.4.3 คาเฉลยของสมประสทธสหสมพนธ (Mean Correlation

Coefficient และ คาเฉลยของความยาวในแตละกง ภายใน

โครงขาย (Mean Occupation Layer) .................................. 80

2.5 ทฤษฏการเกดโครงขายซบซอน (Complex Network) ................................ 84

2.6 ทฤษฏทเกยวของกบการวดความผนผวน .................................................. 87

บทท 3 วธการศกษา ........................................................................................................................ 91

3.1 ขอบเขตการศกษา .................................................................................... 91

3.2 การวเคราะหขอมลและวธการศกษา .......................................................... 91

3.2.1 การวเคราะหคาสหสมพนธ (Correlation Analysis) .............. 91

3.2.2 การวเคราะหแบบโครงสรางของโครงขาย (Network

Topologies Analysis) ........................................................ 98

บทท 4 ผลการศกษา ..................................................................................................................... 128

4.1 วเคราะหอตราผลตอบแทน และความผนผวนของตลาดหนภายในภมภาค 128

4.2 วเคราะหความเสยงภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก .................... 131

4.2.1 วเคราะหความเสยงในรปแบบ Aggregate Risk ของตลาด

หลกทรพยเอเชยตะวนออก ............................................... 132


หนา

4.2.2 วเคราะหความเสยง Systemic Risk ของตลาดหลกทรพย

เอเชยตะวนออก ................................................................ 133

4.3 วเคราะหคาทางสถตในแตละตลาดหนภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออก ............................................................................................... 146

4.3.1 วเคราะหความเปราะบาง และความส าคญของตลาดหนภายใน

ภมภาค ในแตละชวงเวลา .................................................. 146

4.3.2 วเคราะหความเปนศนยกลางของการเชอมโยง (Centrality

Metrics) ภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

ผานทางคา Average Shortest Path , Betweenness และ

Degree ............................................................................. 153

4.4 แสดงผลลพธทไดจากการท านายอตราผลตอบแทนในอนาคต ทไดจากการ

ลงทนภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ดวยแบบจ าลองถดถอย

(Predictive Regressions) ....................................................................... 157

4.5 การท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทนภายในตลาดหลกทรพย

เอเชยตะวนออก ในชวง t+1 .................................................................... 158

4.5.1 การท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทน ภายใน

ตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ในชวง t+1 ภายใตกลม

ตวอยางยอย ทแตกตางกนออกไป (Subsample Analysis) 162

บทท 5 สรปผลการวจยและขอเสนอแนะ ......................................................................................... 169

5.1 สรปผลการวจย ....................................................................................... 169

5.2 ขอเสนอแนะเชงนโยบาย ......................................................................... 175

5.3 ขอจ ากด และขอเสนอแนะ ส าหรบงานวจยศกษาในอนาคต ...................... 179

5.3.1 ขอจ ากดในการศกษา ........................................................ 179

5.3.2 ขอเสนอแนะ ส าหรบงานวจยศกษาในอนาคต ..................... 179


หนา

บรรณานกรม ............................................................................................................................... 182


สารบาญตาราง หนา

1. แสดงนยามของสภาวะลกลามของวกฤตการณ ............................................................................. 15

2. แสดงขอมลของการใชขอมลรวมกนผานสหสมพนธแยกสวน (Partial Mutual Information) ทไดจาก

ผลตอบแทนตลาดหนระหวางประเทศ ............................................................................ 25

3. แสดงล าดบระดบอทธพลรวม 12 กลมเศรษฐกจ (Economic Sectors) เปรยบเทยบระหวางโครงขาย

PCTN และ PCPG ........................................................................................................ 54

4. แสดงระดบการเชอมโยงถวงน าหนก (Weighted Degree) ของโครงขาย

PMFG และ PCPG ....................................................................................................... 60

5. แสดง การจดอนดบของระดบการเชอมโยงถวงน าหนก (Weighted Degree) ภายในโครงขาย PMFG

และ PCPG ................................................................................................................... 64

6. แสดงคาทางสถตในการวดความโดงในการกระจายตว (Kurtosis Statistics) ส าหรบกลมตวอยางทใช

นนเปนตวแทนของระบบ ............................................................................................... 87

7. แสดงตวอยางระดบอทธพลทสงจากตวกลาง SET Index

ไปยงตลาดอนๆภายในภมภาค ...................................................................................... 97

8. แสดงการท านายอตราผลตอบแทน (ไตรมาส)............................................................................157

9. แสดงการท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส

ภายใน ตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 (ในชวงป ค.ศ. 1990-2012) ........ 159

10. แสดงการทดสอบความเหมาะสมของแบบจ าลอง ในการท านายระดบความผนผวนของอตรา

ผลตอบแทน รายไตรมาส ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 (ในชวงป

ค.ศ. 1990-2012) ........................................................................................................ 161

11. แสดงเมทรกซสหสมพนธระหวางมาตรวดความเสยงตางๆ.......................................................162

12. แสดงการท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส

ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 (ในชวงป ค.ศ. 1990-1999) ........ 163

13. แสดงการท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส ภายในตลาดหลกทรพย

เอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 (ในชวงป ค.ศ. 2000-2012) ............................................ 165


สารบาญภาพ หนา

1. แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงกอนการปดตวลงของ

Lehman Brothers (16 มถนายน - 15 สงหาคม ค.ศ. 2008) ................................................ 3

2. แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงกอนการปดตวลงของ

Lehman Brothers (16 สงหาคม – 15 กนยายน ค.ศ. 2008) ............................................... 4

3. แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ

Lehman Brothers (16 กนยายน - 15 ตลาคม ค.ศ. 2008) .................................................. 6


Lehman Brothers (16 ตลาคม - 15 พฤษจกายน ค.ศ.2008) .............................................. 6


Lehman Brothers (16 พฤษจกายน - 15 ธนวาคม ค.ศ.2008) ............................................ 7

6. แสดงคา Partial Spectral Coherences เชงประจกษ (ใตแนวทแยงมม)

และ Partial Phase Sprectrum เชงประจกษ (เหนอเสนทแยงมม) .....................................24

7. แสดงสหสมพนธเชงประจกษ (เหนอแนวทแยงมม) และ สหสมพนธแยกสวนเชงประจกษ (ใตแนว

ทแยงมม) จากขอมลผลตอบแทนจากตลาดหนนานาประเทศ ............................................. 26

8. แสดงกราฟสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Grap) ผานทางขอมลผลตอบแทนตลาดหน

ภายใน 10 ประเทศ ทก าหนด ........................................................................................... 27

9. แสดงโครงขาย Minimum Spanning Tree ของหนทมมลคาหลกทรพยตามราคาตลาด 100 อนดบ

แรก (100 Highly Capitalized Stocks) ทซอขายกนในตลาดหนหลกๆ ของตลาดหลกทรพย

ในอเมรกา ณ ระดบกรอบชวงเวลา (Time Horizon) ตางๆ ................................................ 41

10. แสดงโครงขาย Minimal Spanning Tree ทไดรบจากการตรวจสอบตาม กรอบชวงเวลา (Time

Horizon) แบบรายวน (Trading Day) .............................................................................. 41

11. แสดงโครงขายในรปแบบ PMFG (เสนสแดง) และโครงขายในรปแบบ MST (เสนสด า)ผานเซต

ขอมลราคาของหนทมมลคาหลกทรพยตามราคาตลาด 100 อนดบแรก (100 Highly

Capitalized Stocks) ทซอขายกนในตลาดหนหลกของตลาดหนอเมรกา ในชวงระยะเวลา

ตงแต ค.ศ.1995 – ค.ศ.1998 ............................................................................................ 44

12. แสดงสดสวนของ Ew(k)/Ew(0) และ NLC(k)/N ในรปฟงกชนของ k ............................................... 49


หนา

13. แสดงระดบการรบอทธพล (Indegree) และ ระดบการสงอทธพล (Outdegree) ขององคประกอบ ใน

10 อนดบแรกของหนทรงอทธพล (Influential Stocks) เปรยบเทยบระหวางโครงขาย PCTN

และ PCPG ...................................................................................................................... 53

14. แสดงการวเคราะหโครงขาย PCPG จากหน 300 ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE

โดยพจารณารายกลมเศรษฐกจยอย (Subsector) .............................................................. 58

15. แสดงการวเคราะหโครงขาย PCPG ผานคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation) ของหน 300

ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE......................................................................................... 62

16. แสดงการวเคราะหโครงขาย PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlations)

ของหน 300 ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE ..................................................................... 63

17. แสดงโครงขาย PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlation) ในรายกลม

เศรษฐกจยอย (Sub-sector) พรอมกบแสดงสหสมพนธแบบไรทศทาง .............................. 65

18. แสดงโครงขายพรอมกบสหสมพนธแบบบอกทศทางในรายกลมเศรษฐกจ (Sector) โดยใช

วธสรางโครงขายแบบ PCPG ผานคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation) ............... 66

19. แสดงโครงขายพรอมกบสหสมพนธแบบบอกทศทางในรายกลมเศรษฐกจ (Sector) โดยใชวธ

สรางโครงขายแบบ PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlation) ............................ 67

20. แสดงพลวตของคาสหสมพนธ (Correlation) และคาสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlation) ของหนตางๆ ทเปนสมาชกอยภายในดชน S&P 500 ...................... 74

21. แสดงการเปรยบเทยบววฒนาการจากพลวตทไดภายในตลาด S&P 500 (แกนตงแทนดวยดชน

Index Cohesive Force แกนนอนแทนดวยคาเฉลยสหสมพนธของหน

(Stock-Index Correlation)) ............................................................................................. 75

22. แสดงววฒนาการของ ICF ตลอดชวงเวลาในการศกษา โดยน าชวงป ค.ศ. 2010

มาพจารณา .................................................................................................................... 76

23. แสดงการเปรยบเทยบความเหมอนของคา ICF กบ คาเฉลยของ

ทไดจากทฤษฏ CAPM .................................................................................................... 76

24. แสดงววฒนาการ ของ Spectral Entropy ทหาไดจากคา Eigenvalue .......................................... 77


หนา

25. แสดงพฤตกรรมของคา Spectral Entropy ตอการเปลยนแปลงภายในเมทรกซสหสมพนธของหน

(Stock Correlation Matrix) ............................................................................................. 78

26. แสดง การพลอตกราฟ ววฒนาการพลวตของสภาวะตลาด ในชวงตางๆตลอดชวงทศวรรษทอางอง

มาจากภาพท 20.A ......................................................................................................... 79

27. แสดงการเปรยบเทยบ คาเฉลยของ (เสนสแดง) กบคาเฉลยของสหสมพนธระหวางหนและดชน

ตลาด หรอ Stock-Index Correlation (เสนสน าเงน) ......................................................... 80

28. แสดงการพลอตกราฟ ของฟงกชนความนาจะเปนแบบตอเนอง

(Probability Density Function) จากคาสมประสทธสหสมพนธ

(Correlation Coefficient) ในรปของเวลา ......................................................................... 82

29. แสดงการพลอตกราฟ ของฟงกชนความนาจะเปนแบบตอเนอง

(Probability Density Function) ของเสนเชอมความสมพนธ ซงแสดงระยะหาง

ระหวางองคประกอบ ในรปของเวลา ................................................................................ 83

30. แสดง โครงขายทางการเงนทวโลก (Global Financial Network)

ในชวงป ค.ศ. 1985......................................................................................................... 85

31. แสดงโครงขายทางการเงนทวโลก (Global Financial Network) ในป ค.ศ. 2005 ......................... 86

32. แสดงตวอยางการกระจายตวในรปแบบ Power-law Distribution

(แกน Y แทนดวยจ านวน Degree และแกน X แทนดวย Degree)...................................105

33. แสดงการกระจายตวของDegree สะสม ในโครงขายทแตกตางกน ระหวาง degree k กบ

ความถสะสมของความนาจะเปน (The Cumulative Probability Distribution) .................. 106

34. แสดงตวอยาง Betweenness ................................................................................................... 108

35. แสดงตวอยาง Closeness.............................................................................................. ......... 110

36. แสดงตวอยาง Eigenvector Centrality ..................................................................................... 114

37. แสดงตวอยางโครงขาย ทประกอบไปดวย 3 Node ................................................................... 119

38. แสดงตวอยาง Adjacency Matrix ............................................................................................. 119

39. แสดงตวอยาง Transition Matrix : Right Stochastic ................................................................ 119

40. แสดงดชนราคาของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก (รายไตรมาส) ........................................129


หนา

41. แสดงความผนผวนของอตราผลตอบแทนรายไตรมาสของตลาดหน

ในกลมภมภาคเอเชยตะวนออก ....................................................................................... 131

42. แสดงคาสหสมพนธเฉลยของอตราผลตอบแทนรายไตรมาส ระหวางตลาดหนภายในกลมภมภาค

เอเชยตะวนออก ............................................................................................................. 133

43. แสดงการกระจายตวของ Degree สะสม ในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ระหวาง

Degree k กบ ความถสะสมของความนาจะเปน

(The Cumulative Probability Distribution) ในชวงป ค.ศ. 1990-2012 ............................ 136

44. แสดงการกระจายตว (Log Scale) ของDegree สะสม ในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

ระหวาง Degree k กบ ความถสะสมของความนาจะเปน

(The Cumulative Probability Distribution) ในชวงป ค.ศ. 1990-2012 ............................ 136

45. แสดงความสมพนธระหวางคา Mean Shortest Path และความตงตว (Market Stiffness) ของตลาด

หลกทรพยเอเชยตะวนออก ............................................................................................. 137

46. แสดงพลวตรายไตรมาส ของระดบ Mean Shortest Path ของโครงขาย

ตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก .................................................................................... 138

47. แสดงพลวตของดชน Index Cohesive Force ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก .................. 140

48. แสดงพลวตของดชน Index Cohesive Force ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายใต กรอบ

ชวงเวลา ค.ศ. 1990-1999 (Turbulence Phase) ............................................................. 141

49. แสดงพลวตของดชน Index Cohesive Force ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายใต กรอบ

ชวงเวลา ค.ศ. 2000-2012 (Tranquil Phase) ................................................................ 142

50. แสดงพลวตของความตงตวหรอความเปราะบาง ภายในโครงขายตลาดหลกทรพย เอเชยตะวนออก

ทงระบบ ....................................................................................................................... 145

51. แผนผงแสดงความสมพนธระหวางคา CheiRank และ PageRank ............................................ 147

52. แสดงความถของสภาวะตลาดหนทมความส าคญ แตไมมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ......................................................................... 148

53. แสดงความถของสภาวะตลาดหนทมความส าคญ และความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชย



หนา

54. แสดงความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ และไมมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชย


55. แสดงความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ แตมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชย


56. แสดงความถของสภาวะตลาดหนในทกสภาวะ ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ.

1990-2012 ................................................................................................................... 152

57. แสดงความถของระดบความเปนศนยกลาง และความเชอมโยงของตลาดหนตางๆ ภายในภมภาค

เอเชยตะวนออก ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 .............................................................. 154

58. แสดงความถของระดบความเปนศนยกลางของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออกผาน

ทางคา Minimum Average Shortest Path ตลอดชวง

ป ค.ศ. 1990-2012 ....................................................................................................... 155

59. แสดงความถของระดบความเปนศนยกลางของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออกผาน

ทางคา Maximum Betweenness ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ................................... 156

60. แสดงความถของระดบความเชอมโยงของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ผานทาง

ระดบ Maximum Degree ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ................................................ 156

61. แสดงพลวตของ ความผนผวนของอตราผลตอบแทน ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

(แกนขวา) และมาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออก (แกนซาย) .................................................................................................... 166

62. แสดงพลวตของ มาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชน DJIA (แกนขวา)

และมาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

(แกนซาย) .................................................................................................................... 167

63. แสดงพลวตของ มาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชน HSI และมาตรวดความเสยง ICF ทม

ตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ......................................................... 168

64. แสดงรปแบบการซอขายหลกทรพยในปจจบนเปรยบเทยบกบรปแบบการซอขาย หลกทรพยผาน ASEAN Links ................................................................................................................ 180


หนา

65. แสดงระดบอทธพลเชงเปรยบเทยบสะสมภายในกลมตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ตลอดชวงป

ค.ศ. 1990-2012 ............................................................................................................. 187

66. แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q2 ป ค.ศ. 1997

(กอนเกดวกฤตการณตมย ากง) ....................................................................................... 190

67. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q2 ป ค.ศ. 1997 (กอนเกด

วกฤตการณตมย ากง) ..................................................................................................... 191

68. แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q3 ป ค.ศ. 1997 (เกด

วกฤตการณตมย ากง) ..................................................................................................... 192

69. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q3 ป ค.ศ. 1997 (เกด

วกฤตการณตมย ากง) ..................................................................................................... 193


(หลงเกดวกฤตการณตมย ากง) ........................................................................................ 194

71. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q4 ป ค.ศ. 1997 (หลงเกด

วกฤตการณตมย ากง) ..................................................................................................... 195


(กอนการลมละลายของเลหแมน บราเธอร) ...................................................................... 196

73. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q2 ป ค.ศ. 2008 (กอนการ

ลมละลายของเลหแมน บราเธอร) .................................................................................... 197


(เกดการลมละลายของเลหแมน บราเธอร) .................................................................... 198

75. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q3 ป ค.ศ. 2008 (เกดการ

ลมละลายของเลหแมน บราเธอร) ................................................................................. 199


(หลงการลมละลายของเลหแมน บราเธอร) ................................................................... 200

77. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q4 ป ค.ศ. 2008 (หลงการ

ลมละลายของเลหแมน บราเธอร) ................................................................................. 201


หนา

78. แสดงพลวตของดชน Return Spillovers ทไดจากตลาดหนภายในภมภาค

เอเชยตะวนออก ภายในงานวจยของ Yılmaz (2009) ................................................... 206

79. แสดงพลวตของดชน Volatility Spillovers ทไดจากตลาดหนภายในภมภาค

เอเชยตะวนออก ภายในงานวจยของ Yılmaz (2009) ................................................... 207

ภาคผนวก...................................................................................................................................185

1. ................................................................................................................................................186 1.1 วเคราะหระดบอทธพลเชงเปรยบเทยบภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออก .................................................................................................................. 187

1.2 วเคราะหความเปนแกนกลาง (Core) ของตลาดหน ในระดบอนภมภาค ผานทางคา

Maximum Cliques..............................................................................................207


1

บทท 1 บทน า 1.1 ทมาและความส าคญของปญหา

หากจะพดถงสภาวะเศรษฐกจโลกทเกดขนในปจจบน เชอวาประเดนทก าลงอยในความสนใจ

ของนกลงทน และนกเศรษฐศาสตรมากทสดเรองหนงนน นาจะหนไมพนเรองปจจยเสยงตอการเกด

สภาวะลกลามของวกฤต ดงจะเหนไดจากวกฤตการณการเงนตมย ากง, วกฤตการณซบไพรม และ

วกฤตการณหนสาธารณะทเกดขนในกรซ ซงยงคงด าเนนอยในขณะน ถงแมวากรซจะเปนประเทศทม

ขนาดเศรษฐกจไมใหญมากนก แตกลบสงผลกระทบเชงลบเปนวงกวางเกนคาด โดยเฉพาะอยางยง ตอ

กลมประเทศทใชเงนสกลยโร หรอ Euro Zone รวมไปถงตลาดหนทวโลกทก าลงเผชญกบความผนผวน

อยางรนแรงอยในขณะน

นกเศรษฐศาสตร จงไดเรมทจะใหความสนใจในการน าความรทางโครงขาย (Network) มา

ประยกตใชในการวดระดบความเชอมโยงระหวางตลาดตางๆ เพอทจะใชเปนมาตรวดการเกดสภาวะ

ลกลามของวกฤต (Contagion) และเสรมสรางความรความเขาใจตอโครงสรางภายในระบบใหมากขน

ผานทางการศกษาคาทางสถตของโครงขาย (Network Statistics) ภายในตลาด ณ สภาวะตางๆ ซงใน

ปจจบนนมงานวจยอนๆตามมาอกมากทท าการศกษาหามาตรการในการหยดยงผลกระทบทเกดจากการ

สงผานวกฤต ดวยการน าเครองมอในการวดสหสมพนธระหวางตลาด (Cross-market Correlations) มา

ใชในการวเคราะหโครงสรางตลาด และความเสยงตอการเกดสภาวะลกลามของวกฤตทเกดขน ณ สภาวะ

ตางๆ ผานทางการศกษาคณสมบตของแบบโครงสราง (Topological Properties) ภายในโครงขาย ซง

ในปจจบนนถอเปนอกหนงศาสตรทไดรบความนยมอยางมาก ในการน ามาประยกตใชในงานวจยสาขา

ตางๆ

โดยในงานวจยน มจดมงหมายทจะตรวจสอบปฏสมพนธภายในโครงสราง (Interactions

Structure) ระหวางผลตอบแทนของตลาดหนในประเทศกลมเอเชยตะวนออก โดยท าการศกษาพลวต

ของสหสมพนธทเกดขนระหวางกนในแตละตลาดหน ภายในกลมตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก และ

ทดสอบหาผลกระทบของการเกดสภาวะเชอมโยงกน (Interdependence) ระหวางตลาดหลกทรพยตางๆ

ภายในกลมเอเชยตะวนออก ตอความแขงแรง, ความเปราะบาง และ เสถยรภาพ ภายในโครงขาย


2

นอกจากนยง น าคาสหสมพนธ และ สหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation) มาประยกตใชเปนมาตร

วดระดบความเปนศนยกลาง (Centrality) ภายในภมภาค และความเสยงตอการเกดสภาวะลกลามของ

วกฤต (Contagion) ผานมมมองโครงขาย

ในทนจะแสดงตวอยางโครงสรางของตลาดการเงนทวโลก โดยแสดงผลลพธออกมาอยในรป

โครงสรางของโครงขายตนไม (MST) ทมความเชอมโยงกนระหวางผลตอบแทนรายวนในแตละสนทรพย

โดยก าหนดใหสของแตละNode ซงเปนตวแทนของสนทรพยประเภทตางๆนน มาพรอมกบระดบความ

เชอมโยงของสนทรพยตางๆ ทแสดงผลออกมาผานทางระยะหางระหวางกงในแตละNode ซงสนทรพย

ใดยงมกงทส นมาก จะท าใหความสมพนธระหวางสองสนทรพยดงกลาวมสหสมพนธเชอมโยงกนในระดบ

ทสงยงขน ในขณะทขนาดของNodeในสนทรพยใดๆ นนเปนตวบงชถงระดบความผนผวนรายเดอนของ

อตราผลตอบแทน โดยจะแสดงตวอยางพลวตของโครงสรางของตลาดการเงนทวโลก ทงในชวงกอนการ

ปดตวลงของ Lehman Brothers และภายหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers ภายในภาพท 1-5

ซงแสดงสหสมพนธระหวางตลาดการเงนตางๆภายในระบบการเงนทวโลก เพอทจะชใหเหนถงการ

เปลยนแปลงของโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก โดยในชวงกอนการปดตวลงของ Lehman

Brothers นนจะแบงเปนสองชวง ซงชวงแรกนนอยในชวง 16 มถนายน-15 สงหาคม ค.ศ.2008 โดย

พบวาลกษณะโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก มลกษณะเปนโครงสรางทมความเชอมโยงกน

ระหวางผลตอบแทนรายวนในแตละสนทรพย อยางไรกดคอนขางทจะมระดบความเชอมโยงของ

สนทรพยตางๆ อยในระดบทต า หรอระยะหางระหวางกงในแตละNode นนยงคงมระยะหางกนอยมาก

โดยเฉพาะในสวนของดชนหน ดงแสดงในภาพท 1


3

ภาพท 1 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงกอนการปดตวลงของ Lehman Brothers (16

มถนายน - 15 สงหาคม ค.ศ. 2008)

ทมา: www.fna.fi


4

ภาพท 2 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงกอนการปดตวลงของ Lehman Brothers (16 สงหาคม – 15 กนยายน ค.ศ. 2008)


ในขณะทชวงทสอง ซงครอบคลมชวง 16 สงหาคม-15 กนยายน ค.ศ. 2008 ดงแสดงใน

ภาพท 2 จะเหนวา ในชวงเวลาดงกลาวโครงสรางของตลาดการเงนทวโลกไดเรมมการปรบตว โดยม

ระดบความเชอมโยงกนเพมสงขน ดงจะสงเกตไดจากระยะหางในแตละกงทเชอมโยงระหวางสนทรพย

ใดๆ ทมความใกลชดกนมากขน อยางไรกตามเปนทนาสงเกตวา ในชวงเวลาดงกลาวสนทรพยสวนใหญ

แตละประเภทนนกลบมความเชอมโยงกนเอง ภายในสนทรพยประเภทเดยวกนอยในระดบทสงขน โดยม

เพยงสนทรพยบางสวน ซงอยนอกกงเทานน ทมความสมพนธผกกบสนทรพยตางประเภท

อยางไรกตามเมอพจารณาในชวงหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers ในชวง 16

กนยายน - 15 ตลาคม ค.ศ. 2008 จากโครงสรางภายในโครงขายทได ดงแสดงในภาพท 3 แลว จะพบวา

โครงสรางของดชนหนนนคอนขางทจะมสหสมพนธใกลชดกนมากขน เมอพจารณาจากความใกลชดของ

กง ทเชอมโยงความสมพนธระหวาง Node สเหลอง ซงแทนดวยดชนหน จะพบวาNode ของดชนหน ม

ขนาดความผนผวนของอตราผลตอบแทนอยในระดบทสงมาก เมอพจารณาจากขนาดของ Node ส


5

เหลองเทยบกบในชวงกอนการปดตวลงของ Lehman Brothers อกทงโครงสรางของโครงขายตนไม

คอนขางทจะหดตวลงอยางมาก เมอเทยบกบในชวงกอนการปดตวลงของ Lehman Brothers ซงสงผล

ท าใหสหสมพนธระหวางตลาดการเงนตางๆ และภายในตลาดสนทรพยประเภทเดยวกนเอง คอนขางท

จะมความสมพนธใกลชดกนอยางมาก ตอมาในชวง 16 ตลาคม - 15 พฤษจกายน ค.ศ.2008 พบวา

โครงสรางทมความเชอมโยงกนระหวางผลตอบแทนรายวนในดชนหน มการเปลยนรปแบบความ

เชอมโยงของสนทรพยโดยลกลามไปผกกบสนทรพยตางประเภทมากยงขน จากเดมทมกมโครงสราง

ความเชอมโยงผกกนเองระหวางดชนหนตางๆภายในตลาดหนทวโลก ดงแสดงในภาพท 4 และในชวงป

16 พฤษจกายน - 15 ธนวาคม ค.ศ.2008 ดงแสดงในภาพท 5 พบวาดชนหนนนมแนวโนมทจะมความ

เชอมโยงอยในระดบทสงขนอยางตอเนอง นอกจากนยงพบวา ตลาดตราสารหน ระยะ 5 ป ของรฐบาล

นน คอนขางทจะมความเชอมโยงในรปแบบเปนกลมกอนภายในสนทรพยประเภทเดยวกนมากขน

พรอมกนนตลาดพนธบตรรฐบาล มการลดระดบสหสมพนธเชอมโยงกบสนทรพยภายในประเภทเดยวกน

ลง เมอเทยบกบในชวงกอนหนาน โดยเรมทจะมความสมพนธเชอมโยงกบสนทรพยตางประเภทมาก

ยงขน อยางไรกด วกฤตการณทางการเงน ในชวงป ค.ศ. 2007–2009 ทสงผลรายตามมานน ถอเปน

บทเรยนทส าคญ ทผก ากบดแลระบบการเงนจ าเปนตองหามาตรการ รวมไปถงวธในการวดและ

ประเมนผลจากพลวตภายในตลาดการเงน เพอปองกนไมใหเกดวกฤตการณซ าขนอก วกฤตการณ

ทางการเงน (Financial Crisis) ซงเกดขนเมอไมนานมาน นนยงคงตองการไดรบการฟนฟ ทงนการเสรม

ความรความเขาใจในรปแบบโครงสรางของระบบผานโครงขายของตลาดการเงน จงเปนสงทจ าเปนตอ

การปฏรปการจดการระบบ และคดใหมท าใหมในเชงนโยบาย ในแงของการก ากบดแลโครงสรางและ

พลวตในตลาดการเงน


6

ภาพท 3 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers (16 กนยายน - 15 ตลาคม ค.ศ. 2008)


ภาพท 4 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers (16 ตลาคม - 15 พฤศจกายน ค.ศ.2008)



7

ภาพท 5 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers (16 พฤศจกายน - 15 ธนวาคม ค.ศ.2008)


เมอพจารณาในชวง 20 ปหลงสด นนจะเหนวาเศรษฐกจของภมภาคเอเชยตะวนออก (East

Asian Economies) มการเตบโตของดลบญชเดนสะพดอยางกาวกระโดด รวมไปถงมการพฒนา

โครงสรางของระบบการเงน จนกาวไปเปนมหาอ านาจทางเศรษฐกจของโลก ทดเทยมสหรฐฯ และยโรป

นอกจากการเตบโตของเศรษฐกจทกาวกระโดดของภมภาคดงกลาวแลว ประเทศภายในภมภาคดงกลาว

เหลานยงไดมการพฒนาศกยภาพภายในตลาดการเงนอยางตอเนอง ท าใหภมภาคดงกลาวนกาวเขามาม

บทบาทส าคญภายในตลาดการเงนโลกอกดวย ดงนนจงเปนสงทนาสนใจตอการศกษาตลาดทนตางๆ

ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกในชวงกอน และหลงการเกดวกฤตการณการเงนภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออกตลอดชวงทศวรรษ 1990 จนถงชวงทวกฤตการณเรมกอตวเปนวกฤตการณการเงนโลก ในป

ค.ศ. 2008 และค.ศ. 2011 อยางไรกตามเมอพจารณาตวอยางของการเกดสภาวะลกลามของวกฤตนน

คงหนไมพนวกฤตการณทางการเงนทเกดขนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก และวกฤตการณทาง

การเงนในรสเซย โดยทงสองเหตการณนนด าเนนตอเนองกนไปในชวงป ค.ศ. 1997-1998 ซงเปนชวงท

เกดการลกลามของวกฤตการณทางการเงน (Financial Contagion) และเกดการสงผานผลกระทบจาก

ผลกระทบภายนอก (Spillover) ขนตอเนองกนมา จงท าใหเกดแนวคดทจะท าการศกษาการเกดสภาวะ

ลกลามของวกฤต ภายในตลาดหนภมภาคเอเชยตะวนออก


8

โดยทกระบวนการแบงแยกตลาดหลกทรพยภายในภมภาคเอเชยตะวนออกนนจะองตาม

แนวทางในการศกษา ของ Yılmaz (2009) โดยท าการวเคราะหความเสยงของตลาดหลกทรพย ผานมม

โครงขายทไดจากความเชอมโยงระหวางตลาดหลกทรพย ซงสามารถน ามาใชประโยชนในการระบบงช

การสงผานอทธพลแฝงทเกดขนภายในตลาดหนใดๆ แทนทจะวดเพยงแคระดบความผนผวน (Volatility)

ทเกดขนภายในภมภาคดงกลาวเทานน รวมไปถงการพจารณาความเปนไปได หรอโอกาสทจะเกดความ

เสยงในรปแบบ Systemic Risk ซงเปนบอเกดของสภาวะลกลามของวกฤต พรอมกบวเคราะหความ

เสยงในรปแบบ Aggregate Risk ประกอบการพจารณา

1.2 ทมาและวตถประสงคการศกษา

1. มจดมงหมายทจะตรวจสอบปฏสมพนธของโครงสราง (Interactions Structure) และ

ผลกระทบของการเกดสภาวะเชอมโยงกน (Interdependence) ระหวางตลาดหลกทรพยตางๆภายใน

กลมเอเชยตะวนออก ทมตอเสถยรภาพของโครงขาย และผลตอบแทนภายในตลาดหลกทรพยของ

ประเทศในกลม

2. น าโครงขายในรปแบบองคาสหสมพนธ (Correlation Based Network) มาท าการศกษา

เพอทจะใชเปนมาตรวดการเกดสภาวะลกลามของวกฤต (Contagion) และศกษาหามาตรการในการ

หยดยงผลกระทบทเกดขนจากการสงผานวกฤต ดวยการใชเครองมอในการวดสหสมพนธระหวางตลาด

(Cross-market Correlations) ในการวเคราะห

1.3 ขอบเขตการศกษา

การศกษานใชขอมลทตยภม (Secondary Data) รายวนตงแต 1 มกราคม พ.ศ.2533 จนถง 1

มกราคม พ.ศ.2556 รวมทงสน 23 ป จากตลาดหลกทรพย 10 ประเทศ ภายในกลมเอเชยตะวนออก ซง

จ าแนกตาม Yılmaz (2009) ประกอบไปดวย ฮองกง, อนโดนเซย, ญปน, เกาหลใต, มาเลเซย, ฟลปปนส

, สงคโปร, ไตหวน, ไทย และออสเตรเลย ซงอาศยแหลงขอมลทตยภมจาก Bloomberg โดยศกษาและ

วเคราะหขอมลผานขอมลผลตอบแทน (Returns) และความผนผวน (Volatilities)


9

1.4 กรอบวธในการศกษาและวธด าเนนการวจย การศกษานจะแบงการวเคราะหออกเปน 2 ลกษณะใหญๆ คอ

1.4.1 การวเคราะหคาสหสมพนธ (Correlation Analysis)

การวเคราะหคาสหสมพนธ (Correlation Analysis) เปนการใชขอมลทตยภมในการวเคราะห

ขอมลเชงสถตเบองตน เพอวเคราะหผลตอบแทน และสหสมพนธของดชนตลาดหลกทรพย ภายใน 10

ประเทศหลกของภมภาคเอเชยตะวนออก (East Asian) โดยวดผลตอบแทนของทงภมภาคเอเชย

ตะวนออก ออกมาใหอยในรายไตรมาส หลงจากนนจงน ามาหาคาเฉลยสหสมพนธ (Averagae

Correlation) ของดชนตลาดหลกทรพย ภายใน 10 ประเทศหลกของภมภาคเอเชยตะวนออก ซงเปน

ประโยชนตอการวเคราะหความเสยง Aggregate Risk ทเกดขนกบภมภาคดงกลาว รวมไปถงวดความ

แปรปรวนของอตราผลตอบแทนทเกดขนภายในกลมตลาดหลกทรพยทไดท าการศกษา

เรมจากการหาผลตอบแทนรายวน จากขอมลราคาปดตลาด ในแตละตลาดหลกทรพย และวด

อตราผลตอบแทน ใหอยในรปลอกการทมของผลตอบแทน (Log Returns) รายวน โดยอางองจากดชน

อตราผลตอบแทนภายในภมภาค โดยน ามาค านวณหาอตราผลตอบแทนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก

ทงภมภาค และแสดงออกมาในรปของรอยละผลตอบแทนไตรมาส จากตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

ทไดจากการหาคาเฉลยของตลาดหนภายในกลมในรปแบบไตรมาส ซงก าหนดให 1 ไตรมาส ม63 วนท า

การ หลงจากนนจงน ามาหาคาสมประสทธสหสมพนธ และสมประสทธสหสมพนธแยกสวนในแตละตลาด

หลกทรพยตอไป

1.4.2 การวเคราะหแบบโครงสรางของโครงขาย (Network Topologies Analysis)

น าคาทางสถตทไดจากแบบโครงสรางหรอทฤษฏกราฟ มาใชในการวเคราะหความเสยง

Systemic Risk ภายโครงขาย เพอศกษาสภาวะความเสยงของความเชอมโยงระหวางตลาด

(Interdependent) ทเกดขนผาน 3 มมมอง ดงตอไปน ความแขงแรงของโครงสรางโครงขาย

(Robustness in Networks), สภาวะลกลามภายโนโครงขาย (Contagion in Networks) และความ

ยดหยนในการปรบตวของโครงขาย (Resilience in Networks) โดยมขนตอนในการวเคราะหดงตอไปน


10

1. สรางโครงขายองสหสมพนธ (Correlation Based Networks) ดวยวธ Minimum Spanning

Tree (MST) พรอมกบสรางโครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) ดวยวธ

Partial Correlation Planar Maximally Filtered Graph (PCPG)

2. น าความเชอมโยง (Interdependent and Interconnectivity ) ทเกดขนระหวางตลาด

หลกทรพยของประเทศตางๆ ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก มาท าการวดคาทางสถตทไดจากแบบ

โครงสรางหรอทฤษฏกราฟ

3. วดความเสยง Systemic Risk ของตลาดหลกทรพย ภายในภมภาคดงกลาว ผาน

กระบวนการวเคราะห ความแขงแรงของโครงสรางโครงขาย (Robustness in Networks), สภาวะลกลาม

ภายในโครงขาย (Contagion in Networks) และความยดหยนในการปรบตวของโครงขาย (Resilience in

Networks)

1.5 ประโยชนทคาดวาจะไดรบ

1. สามารถน ามาใชวดความเสยง Systemic Risk ดวยเครองมอวดระดบสหสมพนธ ผาน

มมมองโครงขาย (Network) เพอเสรมสรางความเขาใจในการวเคราะหความเสยงภายในระบบ แกผ

ก ากบดแลตลาดและนกลงทน ซงวธวเคราะหความเสยงในรปแบบดงกลาวท าหนาทไดดกวาวธวเคราะห

ความเสยงในแบบดงเดม

2. สามารถน าวธดงกลาวมาใชในการตรวจสอบเสถยรภาพของตลาดหน โดยใชเครองมอ

วเคราะหดงกลาวเปนสญญาณเตอนวกฤตทอาจจะเกดขน (Warning System)

1.6 นยามศพท

Forbes (2012) ไดใหนยามค าวา “Interdependence” ไววาเปนสภาวะเชอมโยงจากการทม

สหสมพนธ ระหวางตลาดตางๆทวโลกอยในระดบสง และใหนยามค าวา “Contagion” วาเปนสภาวะ

ลกลาม หรอกระบวนสงผานผลกระทบ (Spillovers) อนเนองมาจากการเกดเหตการณรายแรงขน

(Extreme Negative Events)

Mantegna (1999) ใหนยาม Node หรอ Vertice ไววาคอ องคประกอบตางๆภายใน

โครงขาย (Network)


11

Mantegna (1999) ใหนยาม Edge, Arc และ Link วาคอ เสนเชอมความสมพนธ ซง

แสดงออกถงปฏสมพนธระหวางองคประกอบตางๆ ทเกดขนภายในโครงขาย (Network)

West (1996) ไดใหนยามของ “Minimum Spanning Tree” ไววาเปนกราฟทปราศจากวงวน

(Loops) ตางๆทเชอมโยงกบทก n องคประกอบ ดวยจ านวน n-1 เสนเชอม (Links) โดยท MST จะเลอก

เอาเฉพาะเสนเชอมความสมพนธ จ านวน n-1 เสนเชอม ทแขงแกรงหรอสนทสด ทขยายไปครอบคลม

ผานครบทกองคประกอบ ภายในกราฟ โดย MST นนเปนวธทใชเปนกระบวนการกลนกรองของขอมล

(Filtering the Relevant Information) ทปรากฏขนภายในเมทรกซสหสมพนธ (Correlation Coefficient

Matrix)


12

บทท 2 แนวคด ทฤษฎ และงานวจยทเกยวของ

ในบทนจะกลาวถงภาพรวม และความเสยงทเกดจากสภาวะเชอมโยง (Interdependence)

อนเนองมาจากสหสมพนธ (Correlations) ระหวางตลาดตางๆทวโลกอยในระดบทสง โดยในปจจบนน

พบวาในตลาดการเงนนนมความเชอมโยงอยในระดบทสง ซงอาจเปนสาเหตหนงทท าใหเกดสภาวะ

ลกลามของวกฤต (Contagion) หรอเกดการสงผานผลกระทบ (Spillovers) อนเนองมาจากการเกด

เหตการณรายแรงขน (Extreme Negative Events) กเปนได

นอกจากนยงไดกลาวถงทฤษฏ รวมถงแนวคดใหมๆทใชในการศกษาหาตวกลาง ทเปนตว

ผลกดนระดบสหสมพนธของหนตางๆทซอขายแลกเปลยนกนภายในตลาดหลกทรพยเอง หรอแมกระทง

เปนตวเชอมโยงระหวางตลาดหลกทรพยเองกตามท โดยจะน ากรอบแนวคดเกยวกบโครงสรางภายใน

ตลาดมาน าเสนอใหอยในรปแบบโครงขาย (Network) เพอใหเหนภาพไดชดเจนมากยงขน ซงโครงขาย

ตางๆนนมวธในการสรางขนหลากหลายวธดงจะกลาวตอไป

ในสวนสดทายนยงไดน าเสนอวธทใชในการวเคราะหทางเลอกในการท านโยบาย ดวยการ

พจารณาปจจยภายนอกประเทศทอาจเปนพาหะ หรอตนก าเนดของชองทางในการสงผานผลกระทบจน

ท าใหวกฤตเศรษฐกจลกลามขน

2.1 ทฤษฏการสงผานผลกระทบภายนอก (Spillover Effect)

ทฤษฏของ Koop, Pesaran and Potter (1996) เปนทฤษฏทน ามาใชในการวเคราะห

Generalized Impulse Response Analysis ในแบบจ าลอง Unrestricted Vector Autoregressive (VAR)

และCointegrated VAR ซงแบบจ าลอง Vector Autoregressive (VARs) นนเปนแบบจ าลองทอธบาย

รปแบบของความสมพนธของตวแปรทางเศรษฐกจวาในความสมพนธของตวแปรทางเศรษฐกจ ม

แนวโนมทจะเกดลกษณะความสมพนธเชอมโยงกน และสามารถอธบายความสมพนธระหวางกนได

อยางไร (Interdependence) อกทงยงอธบายความสมพนธเกดขนภายในพลวตทไดท าการศกษาได

เชนเดยวกน


13

Pesaran and Shin (1998) ไดน าเสนอ Generalized Impulse Response Functions ซงเปน

แบบจ าลองทางเศรษฐมต ทใชศกษาความสมพนธระหวางตวแปรตาง ๆ โดยทไมทราบรปแบบ

ความสมพนธของตวแปรมากอนลวงหนา โดยอาศยขอมลในอดตของตวแปรเหลานนมาหาความสมพนธ

กน เพอหาปจจยคงตว (Parameter) ทใชในการท านาย ในงานวจยดงกลาวได น าเทคนค Impulse

Response Function มาท าการศกษาการเปลยนแปลงทอาจเกดขนภายในตวแปรใดๆ ซงผลจาก

แบบจ าลองดงกลาวใหผลลพธออกมาเปนทนาพอใจ แบบจ าลอง VARs จงเปนทนยมใชกนโดยทวไป

เนองจากสามารถน ามาใชประโยชนในการวดกระบวนการสงผานผลกระทบภายนอก (Spillover Effect)

หลกๆ ได 4 รปแบบ ไดแก

1. วดในรปแบบดชนการสงผานความผนผวน (Spillover Index)

2. วดทศทางการสงผานความผนผวนภายในระบบ (Directional Spillovers)

3. วดขนาดการสงผานความผนผวนของตวแปรหนงภายในระบบ เปรยบเทยบกบผลรวมของ

ความผนผวนจากตวแปรอนๆทเหลอ (Net Spillovers)

4. วดอทธพลการสงผานความผนผวนแตละตวเปรยบเทยบกนเองภายในระบบ (Net

Pairwise Spillovers)

Diebold and Yilmaz (2009a) ไดศกษากระบวนการในการสงผานผลกระทบอนเนองมาจาก

วกฤตการณทางการเงน ซงด าเนนอย ณ ขณะนน และลกลามเปนวกฤตการณการเงนโลกในทสด ซง

พวกเขาไดน าเสนอวธการใหมทใชวเคราะหการเกดสภาวะ Contagion และ Interdependence ระหวาง

ตลาดตางๆ ดวยการใช Vector Autoregregression มาท าการศกษาผานขอมลอตราผลตอบแทน และ

ความผนผวนทเกดขน ใน10 ตลาดหน ภายในกลมภมภาคเอเชยตะวนออก ซงพบวาภายในพลวตของ

Return Spillover และ Volatility Spillover นนมความแตกตางกนในทกชวงเวลา โดยน าการวเคราะห

Variance Decomposition Analysis ภายใน VAR Model มาใชในการระบบงชวา การเกด Shock ขนใน

รปแบบ Return Shocks หรอ Volatility Shocks นน ปจจยใดเปนตนก าเนด Shock ทแทจรง เพอทจะ

วดความผนผวนทเกดขน(Volatility)

งานวจยดงกลาว จงเลอกทจะน าวธ Efficient Range-based Volatility Estimate มาใช ซง

เปนวธการทเสนอขนโดย Garman and Klass (1980) อยางไรกดในงานวจยของ Yılmaz (2009) นนได


14

น ารปแบบวธการศกษาดวยวธ Spillover Index ทไดจาก Diebold and Yilmaz (2009a) มาท าการศกษา

ในตลาดหนของ 10 ประเทศหลกๆ ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก เพอศกษาพฤตกรรมของ Return

Spillovers และ Volatility Spillovers ภายในภมภาคตลอดชวง ป ค.ศ.1992-2009 โดยใชกระบวนการ

Rolling Sub-sample Windows ซงจะพบวา Volatility Spillovers และ Return Spillovers มพฤตกรรมท

แตกตางกนไปตลอดชวงเวลาระหวางทเกดวกฤตการณ และชวงสภาวะปกต โดยผลลพธทไดจากกราฟ

ของ Volatility Spillovers นนคอนขางทจะชดเจน วาในชวงทมวกฤตการณใหญๆเกดขนนน จะแสดง

สญญาณจากการปะท และสงผลกระทบเปนวงกวางของวกฤตขน ผานทางกระบวนการสงผานความผน

ผวน (Volatility Spillovers) ซงพบวามระดบความรนแรงมากกวากระบวนการสงผานผลกระทบผาน

ผลตอบแทน (Return Spillovers)

นอกจากนผลจากการยกระดบของการรวมกลมของตลาด (Market Integration) ตลอดชวง

ทศวรรษ 1990 ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก นนสงผลท าใหระดบความเชอมโยง

(Interdependent) เพมสงขนตามมา พรอมกนนยงสะทอนใหเหนถง การเพมขนของระดบการสงผาน

ผลกระทบผานผลตอบแทน (Return Spillovers) ในชวงตอนกลางทศวรรษ 1990

อยางไรกตามในชวงหลงจากทตลาดเกดใหมหลกๆ (Emerging Market) ผานพนวกฤตการณ

ไปแลว กลบพบวาระดบ Return Spillovers นนไมไดมแนวโนมลดลงตามเลยตลอดชวงทศวรรษ 1990

เปนตนไป และตอมาเมอเกดวกฤตการณทางการเงนโลกขนในสหรฐฯ ในชวงป ค.ศ. 2008 นน ระดบ

Return Spillovers ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ยงคงทะยานขนสงอยางตอเนองจนแตะจดสงสด ซง

พวกเขาสรปไดวาระดบ Return Spillovers และระดบการสงผานความผนผวน (Volatility Spillovers)

จะเปนตวชวยยนยน และสะทอนใหเหนลกษณะทแสดงออกมาของระบบการเงน ตอวกฤตการณทาง

การเงนโลกทเกดขนในขณะนน


15

2.2 นยามและทฤษฏในการวดความเสยงภายในระบบการเงน

สภาวะ Contagion มกจะเปนค าศพททนยมใชอยางแพรหลายในหมนกเศรษฐศาสตรและนก

ลงทน ซงสภาวะดงกลาวเกดขนอยบอยครง ดงทจะเหนอยในวกฤตการณทเกดขนในปจจบนซงเกดจาก

กระบวนการสงผานความวนวายภายในระบบการเงนระหวางประเทศ

2.2.1 นยามและทฤษฏในการวดสภาวะลกลามของวกฤตการณ (Defining and Measuring Contagion)

มหลายๆงานวจย ทไดใหค านยามของ “Contagion” ทแตกตางกนออกไป ดงแสดงในตาราง

ท 1 ซง Forbes (2012) สรปนยามจากหลายๆงานวจยไดวา เปนปรากฏการณทเกดขนภายในประเทศ

หนงแลวถกสงผานผลกระทบไปยงประเทศอนๆทเหลอ ซงไมจ าเปนตองผานชองทางดงเดม ในรป

ชองทางการคา (Trade), สนเชอ (Bank Loans) หรอการเคลอนยายเงนลงทน (Investment Flows) กได

เพยงแตตองผานเกณฑคณสมบตพนฐาน ทก าหนดขนภายใตค าจ ากดความของนยาม Contagion

นอกจากนยงมนกวจยบางสวนไดใหนยามค าวา Contagion ไววาเปนกระบวนการสงผานผลกระทบของ

ตวรบกวน (Residual Transmission) จากShocks ทเกดขนภายหลงการควบคมปจจยพนฐาน

(Fundamentals) แลว

ตารางท 1 แสดงนยามของสภาวะลกลามของวกฤตการณ ทมา นยามของค าวา Contagion

King and Wadhwani (1990) a model in which correlations between markets increase after an idiosyncratic Shock to one market because information is imperfectly revealed

Masson (1999) the Residual in a model of market comovement ; the comovement that is not explained by Global Shocks. Linkage through normal trade and economic relationships. And country –specific Shocks

Bekaert , Ehrmann , Fratzscher and Mehl (2012)

“the co-movement in excess of that implied by the factor model, i.e. above and beyond what can be explained by fundamentals taking into account their natural evolution over time”


16

ตารางท 1 (ตอ) ทมา นยามของค าวา Contagion

Forbes and Warnock (2012) large changes in a country ’s gross capital inflows or outflows “resulting from circumstances in another country or group of countries (but not the entire world)”

Forbes and Rigobon (2002) “a significant increase in cross-market linkages after a Shock to one country (or group of countries)”

Kodres and Pritsker (2002) “a price movement in one market resulting from a Shock in another market”

Karolyi (2003) “ irrational comovement ” which are the residual in a model after controlling for “ fundamental-based co-movements ” (from a real and Financial Linkages) and “ rational investor-based co-movements ” (from rational investment decision making by Financial agents)

Bae , Karolyi and Stulz (2003) the fraction of “exceedance events” in a region that are not explained by “exceedance events” from another region ; “exceedance events” are extreme returns Shocks (above or beLow that the 5th or 95th quantile of the marginal return distribution) in equity indices

Hartmann. Straetmans and de Vries (2004)

a significant increase in the conditional probability of having a crash in one market. Given one occurred in another

Boyer , Kumagai and Yuan (2006) “exceed correlation” between stock markets during periods of high volatility , with “ exceed ” defined as a significant increase in cross-market correlations for investable Stocks (Relative to less accessible stocks)

Dungey , Fry . Gonzalez – Hermosillo and Martin (2010)

“ the effects of contemporaneous movements in asset returns across countries having conditioned on a range of factor ”

ทมา: Forbes (2012)

จากตารางท 1 ไมเพยงแตแสดงนยามทแตกตางกนออกไปของสภาวะลกลามของวกฤต

(Contagion) ทใชในการศกษา แตยงแสดงขอบเขตในการเขาถงวธการวด เพอเสรมสรางความรความ

เขาใจการเกดสภาวะลกลามของวกฤตการณไดอยางลกซง

ในงานวจยของ Forbes (2012) ไดท าการศกษา ขอดขอเสยของวธในการวดสภาวะลกลาม

ของวกฤต (Contagion) ทง 5 แบบ ไดแก Probability Analysis, Cross-market Correlations, VAR


17

Models, Latent Factor/GARCH Models และ Extreme Value Analysis ซงงานศกษาดงกลาวไดให

ความสนใจไปทการเกดสภาวะลกลามของวกฤต ขนในตลาดหน เนองจากตลาดดงกลาวนนมขอมลทม

ความถสง (High Frequency) อกทงยงมขนาดของตวอยาง (Sample) ทคอนขางหลากหลาย ตลอดจน

ขอมลชวงเวลาทใชในการศกษาทคอนขางยาว นอกจากนมลคาหนนนยงสามารถเปนตวสะทอนใหเหน

ถง การคาดการณกจกรรมทางเศรษฐกจทจะเกดขนในอนาคตไดอกดวย นอกเหนอจากงานวจยดงกลาว

แลว ยงมอกหลายๆงานวจยทศกษาการเกดสภาวะลกลามของวกฤตขนภายในตลาดการเงนอนๆ อาท

เชน ผานทางตลาดพนธบตร, ดอกเบย และอตราแลกเปลยน เปนตน

วธวดการเกดสภาวะลกลามของวกฤตการณ (Measuring Contagion) มอยดวยกน 5 วธ

ดงตอไปน

1. Probability Analysis เปนหนงในวธทนยมใชกนในยคแรกๆ ซงใชในการประเมนการเกด

สภาวะลกลามของวกฤต (Contagion) โดยมกน าแบบจ าลองดงกลาวมาหาความนาจะเปนในการเกด

สภาวะลกลามของวกฤต (Probability Models) เพอทจะใชประเมนวา วกฤตการณทเกดขนในขณะนน

สามารถเปนตนเหต ทท าใหเกดการระเบดและลกลามของวกฤตการณออกมา หรอสงผลกระทบเปนวง

กวางไปยงประเทศอนๆ จนเปนสาเหตท าใหวกฤตการณลกลามขนในภายหลงไดหรอไม โดยจะพบวา

ความนาจะเปนในการเกดสภาวะลกลามของวกฤต ภายในประเทศใดประเทศหนงมจะมแนวโนมสงขน ก

ตอเมอ ประเทศตางๆภายในภมภาคนน จะเผชญกบปจจยเสยงตอการเกดสภาวะลกลามของวกฤตมาก

ขน เมอประเทศตนตอของวกฤตอยภายในภมภาคเดยวกน

วธดงกลาวน จงเปนวธพนฐานทสามารถน ามาตอขยายกบการทดสอบบทบาทของสภาวะ

ลกลามของวกฤตทเกดขน ซงไดมงานวจยตางๆน าวธการดงกลาวมาใชประโยชนในการอธบาย การ

เพมขนของระดบการเคลอนยายเงนทน (Sharp Movements in Capital Flows) ทยกระดบสงขนอยาง

รวดเรวในปจจบน (Forbes and Warnock, 2012)

นอกจากนในงานวจยของ Constancio (2012) ยงไดน าวธการดงกลาวมาค านวณหาความ

นาจะเปนในการผดนดช าระหน (Default Probabilities) ทเกดขนผานผลตภณฑทางการเงน Credit

Default Swaps ซงวธดงกลาวใชเปนเครองยนยนการเกดสภาวะลกลามของวกฤต (Contagion) ไดเปน

อยางด เพยงแตมขอจ ากดทจะบรรลผลได กตอเมอมการควบคมระดบปจจยภายใน (Endogeneity) หรอ


18

ผลกระทบยอนกลบ (Feedback Effects) รวมไปถงผลกระทบจากการละเวนตวแปรตางๆ ทอาจเปน

สาเหตท าใหเหตการณดงกลาวเกดขนในหลายๆประเทศพรอมๆกน

2. Cross-market Correlations เปนเครองมอในการวดการเกดสภาวะลกลามผานทางคา

สหสมพนธระหวางตลาด ซงวธดงกลาวไดรบความนยมใชในการวเคราะหสภาวะลกลามของวกฤต

ภายในระบบการเงน ตงแตชวงป ค.ศ. 1990 เปนตนมา ผลจากการทดสอบในงานวจยตางๆโดยสวน

ใหญแลว จะพบวาระดบสหสมพนธ (Correlations) ภายในผลตอบแทนในกลมหน, ดอกเบย, อตรา

แลกเปลยน และสวนตางของผลตอบแทนตราสารหนภาครฐ (Sovereign Spreads) มแนวโนมเพมสงขน

และสงผลท าใหระดบปฏสมพนธระหวางระบบเศรษฐกจ และการเงนเพมสงขน อนเปนผลพวงสบเนอง

ตามมาหลงจากทเกดวกฤตขน นอกจากนยงพบความเคลอนไหวรวมกนระหวางตลาดตางๆอยในระดบท

เพมสงขนอกดวย ซงผลลพธทไดนนคอนขางทจะมนยส าคญ และเปนสงทพบอยบอยครงเมอเกด

วกฤตการณขน

Forbes and Rigobon (2002) ไดแสดงใหเหนวาความผนผวนภายในระบบการเงน จะมระดบ

ทสงขนในระหวางชวงทเกดวกฤตการณขน ซงความผนผวนดงกลาวนนสงผลท าใหคาคาดการณ ภายใน

สมประสทธสหสมพนธทหาไดนนมคาสงเกนจรง (Upward Bias) ซงพวกเขาแสดงใหเหนวาในตลาด

ตางๆ นนมความสมพนธเชอมโยงระหวางตลาด หรอทเรยกวา “Interdependent” เกดขนอยางมากในทก

พนทท วโลก และตระหนกถงการเกดสภาวะเชอมโยง (Interdependence) ผานทางระดบความผนผวนท

มคาสงขน (High Volatility) ระหวางชวงเกดวกฤต

อยางไรกตาม การแกไขปญหาทเกดขนกบกระบวนการวดสภาวะลกลามของวกฤตดงกลาว

ดวยกระบวนการแกไข หรอปรบแก (Corrections) เมอเกดปญหา Heteroskedasticity ขนภายในการ

เคลอนไหวของราคาสนทรพย (Asset Price Movements) นนไมสามารถใชเปนเครองพสจนการเกด

สภาวะลกลามของวกฤต (Contagion) ไดดนก ถงแมวารปแบบการแกไขปรบแก (Corrections) ท

แตกตางกนออกไปนน จะอยภายใตสมมตฐานทคอนขางรดกมแลวกตาม ซงกยงไมสามารถกอใหเกด

ความเชอถอตอศกยภาพในทางปฏบตวาจะใชไดดเพยงใด

นอกจากนปญหา Heteroscedasticity ทเกดขนในขอมลผลตอบแทนนนเปนสงทจ าเปน ท

จะตองไดรบการแกไข ซงการทดสอบการเกดสภาวะลกลามของวกฤต โดยองจากคาสหสมพนธทหาได


19

นน ยงตองใหความส าคญตอการควบคมผลกระทบจากการตอบสนองยอนกลบ (Feedback Effects)

หรอปจจยภายในอนๆ (Endogeneity) ทเกยวของ รวมไปถง Shocks ทวไป (ตวแปรทถกเพกเฉย) ท

เกดขนอกดวย เมอมการคาดการณวาผลกระทบของวกฤตการณทเกดขนภายในประเทศหนง จะถก

สงผานกระทบไปยงประเทศอนๆทเหลอ โดยสามารถน าการวเคราะหสหสมพนธมาใช เปนมาตรวดการ

เกดสภาวะลกลามของวกฤต (Contagion) นอกจากนยงมงานวจยอนๆตามมาอกมาก ทท าการศกษาหา

มาตรการในการหยดยงผลกระทบทเกดจากการสงผานวกฤต ดวยการใชเครองมอวดสหสมพนธระหวาง

ตลาด (Cross-market Correlations) ในการวเคราะห

3. VAR Models หรอเรยกเตมๆวา Vector Autoregression (VAR) เปนอกหนงแบบจ าลองท

มความเกยวของกบการใชคาสมประสทธสหสมพนธ ในการวเคราะหสภาวะลกลามของวกฤต

(Contagion) ทเกดขน ซงเปนแบบจ าลองทใชท านาย ผลตอบแทนของตลาดหน หรอสวนตางของอตรา

ผลตอบแทนพนธบตรหรอตราสารหน ทน ามาพจารณาเปรยบเทยบกบระดบอางองทใชเทยบเคยง (Yield

Spreads) ในขณะทการควบคมปจจยทเกดขนทวโลก (Global Factors) และปจจยทเกดขนในประเทศ

ใดประเทศหนง (Country-specific Factors) รวมไปถงความสม าเสมอ (Persistence) ของปจจยตางๆ

(Factors) เหลานสามารถท าไดผานกระบวนการ Error-Correction

ดงนนวธในการวดสภาวะลกลามของวกฤต (Contagion) ดวย Impulse-Response Function

ซงถกสรางขนเพอใชท านายผลกระทบของ Shock ซงไมคาดคดวาจะเกดขน (Unanticipated Shock)ใน

การสงผาน Shock จากประเทศหนงไปยงประเทศอนๆ จงท าใหเครองมอดงกลาวมความทนสมยกวาวธ

ว ดท อ งค าสหสมพนธ เน อ งจากแบบจ าลองVARs น ท า ให ไมต อ งย งยากกบการปรบ แก

Heteroskedasticity ทเกดขนในผลตอบแทน และไมท าใหผลลพธทเกดขน เกดความเสยหายจากการ

ปรบแตงเหมอนกบวธกอนหนาอกดวย

4. Latent Factor/GARCH Models เปนวธทน าคาสมประสทธสหสมพนธ (Correlation

Coefficients) และแบบจ าลองVARs มาประยกตใชในการวเคราะหการเกดสภาวะลกลามของวกฤต ซงม

หลายงานวจยทน าแบบจ าลอง Latent Factor และ GARCH มาประยกตใช ผานทางคาความแปรปรวน

ของผลตอบแทน (Return Variances) ทเปลยนแปลงอยตลอดชวง (Regimes) ทท าการศกษา


20

นอกจากนย งมงานวจยอนๆทท าการศกษาการคาดการณการสงผานความผนผวน

(Spillovers in Volatility) โดยทใหความสนใจไปทความเคลอนไหวระหวางตลาด (Cross Market

Movements) ซงเกดการเคลอนไหวทางออม (Second Moments) ผานราคาสนทรพยขน แทนทจะเปน

การสงผานผลกระทบของราคา (Spillovers in Prices) โดยตรง โดยสวนมากแลวจะเปนการศกษาใน

รปแบบการเกดสภาวะลกลามของวกฤต ทมตนก าเนดวกฤตจากประเทศหนงแลวลกลามไปยงประเทศ

อน

ในงานวจยสวนใหญ มกจะควบคมปจจยพนฐาน (Fundamental Factors) ทใชในการ

วเคราะห และนยามใหสภาวะลกลามของวกฤต นนเกดจากคาสหสมพนธสวนเกน (Excess Correlation)

ทไดหลงจากการควบคมปจจยพนฐานตางๆแลว เนองจากการวดการเกดสภาวะลกลามของวกฤต นนอง

ตามสหสมพนธทเกดขน ของสวนตางระหวางคาจากการท านาย และคาทไดจรง (Residuals) หรอคา

คาดเคลอน (Error Term) ซงท าใหเกดประเดนนาสนใจ ทวาอะไรเปนสงทควรยดถอเปนหลกเกณฑใน

การพจารณา สวนทคาดเคลอนจากการท านาย (Residuals) หรอคาคาดเคลอน (Error Term) เหลานน

สามารถเปนปจจยทสงเสรมใหเกดสภาวะลกลามของวกฤต หรอสามารถเกดสภาวะลกลามจาก Shock

ทเกดขนทวโลก (Global Shocks) หรอตวแปรอนๆทไดรบการละเวนนอกเหนอแบบจ าลองหรอไม

5. Extreme Values/Co-exceedance/Jump Approach เปนวธในการวดสภาวะลกลามของ

วกฤต ซงใชความนาจะเปนเรมตน (Initial Probability) มาเปนพนฐานส าหรบการพฒนาตอดวยการใช

ทฤษฏ Multivariate Extreme Value มาทดสอบหางของการกระจายตวของอตราผลตอบแทน จากกลม

ทไดท าการศกษา (Tail Observations) เหลานน ซงในชวงทมความผนผวนเกดขนมากนนจะท าใหความ

โดงมคาต า ในขณะทหางของการกระจายตวมลกษณะแบบ Fat Long Tail โดยทความเชอมโยงระหวาง

ประเทศ ณ ชวงเวลาทส าคญทน ามาใชในการวเคราะห จะเผชญกบปจจยเสยงตอการเกดสภาวะลกลาม

กตอเมอคาทวดไดในตวแปรตางๆมคาเกนเกณฑขนสงทก าหนด (Threshold Value) ไมวาจะเปนการวด

อยในคาสมบรณ (Absolute) หรอคาทเกยวของกบการกระจายตวของผลตอบแทนอนๆกตาม นอกจากน

ยงมบางงานวจยทสนใจไปทชวงเวลาทมการความเคลอนไหวของระดบราคาทมความผนผวนอยางมาก

(Large Movement in Prices)


21

วธดงกลาวนมขอดอยหลายประการ เนองจากไมไดสมมตใหกระบวนการสงผาน Shock ตอง

มความสมพนธเชงเสนตรง หรอใหความสนใจไปยงความสมพนธผลตอบแทนรายวน ระหวางตลาดตางๆ

เพยงอยางเดยวเทานน แตใหความสนใจไปทผลกระทบวงกวางทเกดจาก Shock เชงลบ (Negative

Shocks) แทน ซงใกลเคยงกบนยามแบบกวางๆของสภาวะลกลามของวกฤต อยางไรกตามวธดงกลาวน

มขอเสยอยบางเชน กลมตวอยางของ Extreme Moments คอนขางทจะนอย และยากตอการควบคม

Shock ทเกดขนทวโลก (Global Shocks) ซงมโอกาสท าใหเกด Extreme Value ในหลายๆตลาดขน

พรอมๆกนทนท ซงอาจถกตความวาเกดสภาวะลกลามของวกฤตขนไปโดยปรยาย

วธการตางๆเหลานคอนขางทจะใหผลลพธจากการทดสอบสมมตฐานของการกระจายตวใน

ผลตอบแทนตางๆ ทเทยงตรง ซงวธดงกลาวนนมขอดอยตรงทไมตองเผชญกบปญหาทางดานเศรษฐมต

ตางๆ เหมอนกบการใชแบบจ าลองอนๆ อาทเชน แบบจ าลอง VAR และการวเคราะหคาสหสมพนธ

(Correlation Analyses) จงท าใหหลายๆงานวจยนยมใช วธดงกลาวเปนเครองพสจนการเกดการลกลาม

ของวกฤต (Contagion) ดงทพบไดในวกฤตการณรสเซย (Russian Crisis) แตกไมใชทงหมดของ

วกฤตการณทจะเกดสภาวะลกลามของวกฤตขน

ในแตละวธทไดกลาวมาแลวส าหรบการวดสภาวะลกลามของวกฤต (Measuring Contagion)

มทงขอดและขอเสยแตกตางกนออกไปขนอยกบนยามทใชในการศกษา วธการวเคราะหคาสหสมพนธ

(Correlation Analysis) น นคอนขางทจะเปนประโยชนส าหรบการวดสภาวะเชอมโยง

(Interdependence) ทเกดขนระหวางตลาดตางๆทวโลก และแบบจ าลองปจจย (Factor models) ซง

สามารถน ามาใชประโยชนในการวดการสงผานความผนผวน (Spillovers in Volatility) ระหวางตลาด

ภายใตการควบคมปจจยพนฐานตางๆ (Fundamentals) ทสามารถวดได

ในขณะท การวเคราะหแบบ Extreme-value Analysis เปนวธทเพงถกพฒนาขนมาส าหรบ

กระบวนการวดสภาวะลกลามของวกฤต (Contagion) โดยองตามนยามทวไป ซงกคอกระบวนการ

สงผานผลกระทบ ใดๆ (Transmission) ของ Extreme Negative Shocks อยางไรกตามแตละวธนนตอง

มการก าหนดสมมตฐานขน ภายใตการควบคม Global Shocks ทเกดขน ซงอาจเปนสาเหตท าใหเกด

วกฤตการณขนภายในประเทศใดประเทศหนง ณ ชวงเวลาเดยวกน พรอมกบการเพมขนของระดบ

Comovement ระหวางประเทศมมากขนเรอยๆอยางตอเนอง


22

ประเดนทส าคญของการเชอมโยงระหวางตลาดตางๆในหลากหลายภมภาค อาทเชน

อาเซยน (ASEAN) และประเทศในกลมยโรโซน (Eurozone) ทเกดขนนน ท าใหปจจบนผด าเนน

นโยบายและควบคมระบบการเงนในประเทศตางๆ นนเรมใหความความส าคญกบการเชอมโยงตางๆ

ผานทางกจกรรมทางเศรษฐกจ และการเงนระหวางประเทศ เนองจากการรวมกลมประเทศดงกลาว

กอใหเกดความเชองโยงทางเศรษฐกจทงดานการคา และการเงนระหวางประเทศ ซงท าใหประเทศ

สมาชกตางๆทสรางกลไกเชอมโยงตอกน นนไดประโยชนจากการเตบโตของเศรษฐกจและการเงน

ระหวางประเทศ

แตอยางไรกตามการทความเชอมโยงทางเศรษฐกจและการเงนดงกลาว ยงมการขยายตวมาก

เทาไหร ยงท าใหเกดการลกลามของวกฤตขนไดงายขน เมอเกดสภาวะวกฤตในระบบตางๆทาง

เศรษฐกจขนกบประเทศหนง กจะสงผลท าใหประเทศอนๆทอยในเครอขายทเชอมโยงกนนนไดรบ

ผลกระทบจากสภาวะวกฤตลกลามตามมาในภายหลง ดงจะเหนไดจากวกฤตการณหนสาธารณะท

เกดขนในประเทศกรซ ดงนนจงท าใหนกวจยตางๆสนใจทจะศกษาโครงสรางทเชอมโยงกนระหวางตลาด

ตางๆมากขน เพอทจะน ามาหาผลกระทบจากการด าเนนกจกรรมทางเศรษฐกจระหวางประเทศ อน

เนองมาจากระดบปฏสมพนธระหวางประเทศทเพมสงขน ดงนนการศกษาความเชอมโยงในระดบอน

ภมภาคผานโครงขายนนจงเปนสงทท าใหเสรมสรางความเขาใจไดดยงขน

Bessler and Yang (2003) ไดใชแบบจ าลอง Error Correction เพอทจะแสดงลกษณะพลวต

ระยะสนของปฏสมพนธภายในโครงขาย และกราฟแสดงทศทาง (Directed Graph) รวมไปถงศกษา

โครงสรางของการเกดปฏสมพนธภายในตลาดหน (Interaction Structure) ผานมมมองโครงขาย ระหวาง

ตลาดหลกทรพยนานาประเทศ ดวยแบบจ าลองเชงกราฟ (Graphical Models) ในงานวจยของ

Abdelwahab, Amor and Abdelwahed (2008) ไดแบงแยกชนดของสหสมพนธเปนสองประเภทคอ

สหสมพนธทางตรง (Direct Correlations) และสหสมพนธทเกดจากการเหนยวน าของความสมพนธ

(Induced Correlations) ระหวางตลาดการเงนตางๆ โดยไดน าเสนอแบบจ าลองเชงกราฟ (Graphical

Models) ส าหรบใชในแบบจ าลองขอมลอนกรมเวลาเชงพห (Multivariate Time-series) โดยองมาจาก

แบบจ าลองเชงกราฟ (Graphical Models) (Bessler and Yang, 2003;Talih and Hengartner, 2005)


23

ในงานวจยของ Abdelwahab et al. (2008) มจดมงหมายทจะคนหาความสมพนธทส าคญ

ซอนอยระหวางตวแปรตางๆ โดยแสดงความสมพนธออกมาในรปแบบกราฟ อกทงยงไดน าเสนอการใช

กราฟสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Graph) ทใชขอมลอนกรมเวลา ดวยกระบวนการสราง

ความสมพนธจากสหสมพนธแยกสวน (Partial Spectral Coherence) เกยวเนองระหวาง 2 องคประกอบ

ใดๆ หลงจากหกผลกระทบเชงเสน (Liner Effect) ขององคประกอบทเหลอออก ซงเปนขอดของวธ

ดงกลาว นอกจากนยงไดศกษากระบวนการสงผานของขอมลระหวางตลาดการเงนหลกๆของโลก

ในงานวจยของ Abdelwahab et al. (2008) นนยงใหความสนใจไปทคา Partial Spectral

Coherence เพอทจะน ามาใชในการศกษาปฏสมพนธ (Interaction) ระหวางผลตอบแทนของ 2 ตลาด

ใดๆ หลงหกผลกระทบเชงเสนจากตลาดอนๆทเหลอออก โดยเสนประในแตละรปนนเปนตวแทนของการ

ทดสอบ Joint 5% ของสมมตฐาน ทวาคา Partial Coherence เทากบศนยในชวงความถตางๆ ผลการ

ทดสอบระบวา บางกระบวนการนนไมมสหสมพนธกนกบกระบวนการทเหลอ ซงสามารถสรปไดวาม

เพยงบางความสมพนธเชงเสน (Linear Dependencies) ระหวางตลาดตางๆ ทสามารถเปนตวเหนยวน า

ตลาดอนๆได ดงเชนในภาพท 6 พบวามหลายๆคของสหสมพนธ (Pairwise Correlations) ทไมม

นยส าคญ ตวอยางเชน ผลตอบแทนของ ตลาดหนสหรฐอเมรกา (USA) และตลาดหนในเครอสหราช

อาณาจกร (U.K) นนเปนอสระตอกน


24

ภาพท 6 แสดงคา Partial Spectral Coherences เชงประจกษ (ใตแนวทแยงมม) และ Partial Phase Sprectrum เชงประจกษ (เหนอเสนทแยงมม) จากขอมลผลตอบแทนตลาดหนนานาประเทศ

ทมา: Abdelwahab et al. (2008)


25

ตารางท 2 แสดงขอมลของการใชขอมลรวมกนผานสหสมพนธแยกสวน (Partial Mutual Information) ทไดจากผลตอบแทนตลาดหนระหวางประเทศ


ภายในตารางท 2 แสดงใหเหนถงการใชขอมลรวมกนผานสหสมพนธแยกสวน (Partial

Mutual Information) ระหวางตลาดตางๆ ซงพวกเขาไดน าผลจากตารางท 1 และภาพท 6 มาหารปแบบ

ตางๆทนาสนใจจากประเทศในภมภาคตางๆ

US UK CA JA HK AU GE FR SW IT

USA UK

CANADA JAPAN

HONGKONG AUSTRALIA GERMANY FRANCE SWITZ ITALY

. 0.0231 0.2150 0.0562 0.0614 0.1197 0.1048 0.0492 0.0485 0.0345

.

0.0393 0.0265 0.0412 0.0469 0.0672 0.1408 0.0962 0.0658

.

0.0244 0.0492 0.0385 0.0376 0.0273 0.0275 0.0494

.

0.1490 0.0504 0.0599 0.0420 0.0464 0.0448

.

0.0535 0.0314 0.0379 0.0628 0.0290

.

0.0477 0.0394 0.0562 0.0444

.

0.2683 0.0656 0.0769

.

0.1612 0.2022

.

0.0412

.


26

ภาพท 7 แสดงสหสมพนธเชงประจกษ (เหนอแนวทแยงมม) และ สหสมพนธแยกสวนเชงประจกษ (ใตแนวทแยงมม) จากขอมลผลตอบแทนจากตลาดหนนานาประเทศ


ผลลพธจากภาพท 7 นน แสดงใหเหนถงสหสมพนธแยกสวนระหวางประเทศ (Partial Cross

Rorrelations) ทถกก าหนดขนมาจาก การท า Inverse Fourier Transform จากคาคาดการณของ Partial

Cross Spectral ซงเปนวธทถกน าเสนอโดย Dahlhaus (2000) ผลทไดจากการพลอต พบวาโครงสรางท

ไดนนมทศทางทสอดคลองกบภาพท 6 โดยจะสงเกตเหนไดชดถงสหสมพนธระหวางตลาด (Cross

Correlations) และสหสมพนธแยกสวนระหวางตลาด (Partial Cross Correlations) ระหวางผลตอบแทน


27

ซงถาคาทไดเปนบวกจะเปนตวบงชวาตลาดตางๆเหลานนตอบสนองตอขาวสารในทศทางเดยวกน โดย

สวนใหญนนคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations) ภายในตลาดจะแสดงออกมาใหเหนวาจะม

คาสงสด (Peak) ณ การลาหลง 0 วน (Zero Day Lag Witch) ซงสะทอนใหเหนถง ความรวดเรวของการ

ปรบตวระหวางตลาดการเงนในประเทศตางๆอยในระดบทสงมาก

เมอค านวณหาคา Partial Spectral Coherencies ระหวาง 2 ตวแปร พรอมกบการพจารณา

ตวแปรทเหลอ โดยก าจดอทธพลเชงเสนตรงของบางตวแปรทไมมความสมพนธออกไป น าคาทไดจาก

ผลลพธของ Spectrum และล าดบขนตอนในการแกไขปญหา (Algorithm) ของ Fried และ Didelez มา

สรางกราฟสหสมพนธแยกสวนจาก 10 ประเทศทก าหนด ดงแสดงในภาพท 8 ซงสะทอนใหเหนถง

โครงสรางทมปฏสมพนธตอกนของตลาดหนนานาชาต

ภาพท 8 แสดงกราฟสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Grap) ผานทางขอมลผลตอบแทนตลาดหน ภายใน 10 ประเทศ ทก าหนด


จากภาพท 7 และภาพท 8 พบวาสหสมพนธภายในภมภาค (Intra-regional Pairwise

Correlations) นนมแนวโนมทจะสงกวาระหวางภมภาค (Inter-regional Correlations) ดงทเหนอยาง


28

ชดเจนจากทง 10 ตลาดหน ซงครอบคลมทง 3 ภมภาค ไดแก ภมภาคอเมรกาเหนอ (อเมรกา และ

แคนาดา), ภมภาคเอเชยแปซฟก (ญปน, ฮองกง และออสเตรเลย) และภมภาคในกลม European zone

(ฝรงเศส, อตาล, เยอรมน, สวสเซอแลนด และสหราชอาณาจกร) ซงจะสงเกตเหนไดวาตลาดหนตางๆท

อยภายใตภมภาคเดยวกนนนจะมระดบการเชอมโยงกน (Connection) อยในระดบทสงมาก เมอ

พจารณาจากคาสหสมพนธ (Correlations) เชนญปน/ฮองกง และ อเมรกา/แคนาดา รวมไปถงหลายๆค

ของประเทศในทวปยโรป ทมสหสมพนธตอกนในระดบสง ดงเชนทพบในฝรงเศส/เยอรมน โดยท ตลาด

หนฮองกงนนมสหสมพนธอยในระดบทสงกบตลาดหนญปน โดยความสมพนธระหวางภมภาคดงกลาวน

เชอมโยง กบภมภาคยโรปผานทางตลาดหนเยอรมน นอกจากนตลาดหนฮองกงยงมการเชอมโยง

โดยตรงกบ ภมภาคยโรป ผานทางตวกลางตลาดหนสวสเซอแลนดเมอพจารณาจากระดบสหสมพนธ

ในขณะทตลาดหนออสเตรเลยนนมความสมพนธแบบออนๆตอตลาดหนญปนและฮองกง ในทางกลบกน

ยงเปนตลาดหนทมความสมพนธอยางสง ตอตลาดหนในภมภาคอเมรกาเหนอ ผานทางตลาดหนอเมรกา

ในขณะทตลาดหนเยอรมน นนมบทบาทส าคญอยางมากในฐานะผน าหรอมหาอ านาจในภมภาคยโรป ซง

มบทบาทเปนทงตวกลาง รบและสงสญญาณในแงของขอมลขาวสาร (Signal Information) จากตลาดหน

ตางๆภายในภมภาคเอเชยแปซฟกนนผานทางตวกลางตลาดหนญปน และจากภมภาคอเมรกาเหนอ

ผานทางตลาดหนอเมรกา สงหน งทเราสงเกตไดจากตลาดหนในกลมยโรป กคอสหสมพนธ

(Correlations) ภายในภมภาคอยในระดบทรนแรง ดงแสดงในภาพท 6, ภาพท 7 และ ภาพท 8 ซง

พบวาคา Coherence นนมคาสงสด ภายในตลาดการเงนของฝรงเศส, เยอรมน, สวสเซอรแลนด, อตาล

และสหราชอาณาจกร


29

2.2 การวเคราะหความเสยง Systemic Risk นยามของ Systemic Risk สามารถเแบงออกเปน 4 นยามหลกๆ ดงตอไปน

1. Mishkin (1995) ใหนยาม Systemic Risk ไววาเปนความนาจะเปนของการเกดเหตการณ

ทไมคาดคดอยางทนททนใด ซงท าใหเกดความสบสนของขอมลขาวสาร ภายในตลาดการเงน จนท าให

ชองทางในการลงทนขาดประสทธภาพในการท างาน และเสยโอกาสในการลงทน

2. Kaufman (1995) ใหนยาม Systemic Risk ไววาเปนความเสยงของปฏสมพนธในรปแบบ

หวงโซ ทเกดขนจากการลกลามของปญหาจากองคประกอบ ทมความเชองโยงไปสองคประกอบอนๆอย

ในระดบสง (Dominos Effect)

3. Bank for International Settlements (1994) ใหนยาม Systemic Risk ไววา คอความ

เสยงทเกดจากความลมเหลวทเกดขนของคสญญา ทเกดจากการผดนดช าระหน จนสงผลกระทบเปน

หวงโซ ตอการช าระหนของคสญญาอนๆในระบบ

4. Schwarcz (2008) ใหนยาม Systemic Risk ไววาเปนความเสยง ทเปน Economic Shock

ไมวาจะเปนความลมเหลว ทเกดขนในสถาบนการเงน หรอตลาด จนน ามาสความตนตระหนก หรอเกด

จากความลมเหลวในหวงโซโครงขาย สถาบนการเงน และ ตลาดตางๆ ซงสงผลเสยหายเปนวงกวางตอ

ทงระบบ นอกจากนยงสงผลกระทบท าใหตนทนเงนทนเพมสงขน หรอความสามารถในการจดหาเงนทน

ลดลง ดงจะเหนไดจากระดบความผนผวนของราคาในตลาดการเงน อกในแงหนง หมายถงความ

เชอมโยงของ Shocks จากองคประกอบหนง ไปยงองคประกอบอนๆภายในระบบ ซงสงผลท าใหสภาพ

คลองภายในระบบลดลงตามมา

Systemic Risk ภายในตลาดการเงน นนถอเปนอกชองทางหนงในการสงผานสภาวะลกลาม

(Contagion) ใหเกดขนไดภายในระบบการเงน ซงปจจยทส าคญทเปนตวขยายความเสยหาย ทเกดขน

ภายในระบบการเงนใหขยายวงกวางนน ประกอบไปดวย

1. สหสมพนธ (Correlation): ใชเปนตวบงชวา ยงสถานะความเสยง (Exposures) ตอปจจย

จากความเสยงพนฐาน (Common Risk Factors) สง สามารถเปนปจจยน าไปสความเสยหาย ทแผ

ผลกระทบเปนวงกวางภายในโครงขายได


30

2. การกอสภาวะลกลามผาน Balance Sheet หรอปจจยเสยงของคสญญา (Counterparty

Risk/ Balance Sheet Contagion): การผดช าระหนของสถาบนหนง สามารถท าใหเกดความเสยงตอ

คสญญา จนเปนบอเกดของการลมละลายไดในทสด

3. ความผนผวนของสภาพคลอง (Spirals of Illiquidity): ความเคลอนไหวของตลาด รวมไป

ถงสภาพคลองภายในตลาด อาจเปนสาเหตท าใหเกดการเรยก Margin Calls1 เพมจากสถาบนการเงน

ซงท าใหเกดปจจยเสยงตอการผดช าระหนของสถาบนการเงนขนได ภายในสถาบนการเงน หรอกองทน

รวมระยะสน ทอาจขาดสภาพคลองในชวขณะ

4. ผลกระทบยอนกลบมาสหลกทรพยตางๆ (Procyclical Feedback Effects): อาจเกดปญหา

Fire Sales2 ของสนทรพย อนเนองมาจากการลดการถอครองสนทรพยของนกลงทน (Deleverage) จน

สงผลกระทบท าใหราคาสนทรพยลดลงอยางรวดเรว จนน าไปสความเสยหายใน Portfolio อนๆ ซงถอ

สนทรพยดงกลาวอย เพราะฉะนนจงเปรยบเสมอนการขาดเสถยรภาพ (Endogenous Instability) ขน

ภายในตลาดการเงน

ในแตละกลไกทไดกลาวมาแลวนน สามารถน ามาพจารณาใชเปนกระบวนการวดสภาวะ

ลกลามของวกฤต รวมกบศาสตรทางดาน Network Topologies โดยภายในงานวจยนเลอกทจะน าการ

หาสหสมพนธ (Correlation) มาประยกตใชในการศกษา รวมกบการสรางโครงขายในตลาดหลกทรพย

ภายในภมภาค เพอใชวเคราะหความไมสมดลทเกดขนภายในโครงขาย ซงเปนปจจยเสยงตอการเกด

สภาวะลกลาม

นอกจากวธทไดกลาวมาในขางตนแลว ยงมวธการวดความเสยงตอการเกด Systemic Risk

ในแงของการเกดสภาวะลกลาม ผานทางทฤษฏโครงขาย ซงเปนวธใหมทนาสนใจอกวธหนงทน าเสนอไว

ในงานวจยของ Soramäki and Cook (2012) ซงไดท าการศกษา หามาตรทใชในการวดความสามารถใน

การคาดการณ ระดบความลมเหลวในแตละธนาคาร ทสงผลท าใหระบบการเงนหยดชะงก อนเปนสงท

1 การทบรษทหลกทรพยเรยกใหลกคาน าเงนสดมาวางเปนหลกประกนเพมเตม เพอใหมลคาหลกประกนของลกคา เทยบกบมลคาหลกทรพยใน Margin Account ของลกคานน คดเปนอตราสวนไมต ากวา ระดบหลกประกนรกษาสภาพ (Maintenance Margin) ทถอเปนเกณฑ Margin Call

2 การเทขายสนทรพยออกไป ดวยความตนตระหนก (Panic) ของนกลงทน โดย ไมเพยงสงผลกระทบตอลกหนและเจาหน ยงสงผลเสยหายไปถงยงผถอสนทรพยในรปแบบดงกลาวภายในตลาดการเงนอกดวย

http://www.economics-ejournal.org/community/authors/author.2012-09-03.9730504969

http://www.economics-ejournal.org/community/authors/author.2012-09-03.0554117507


31

ส าคญตอผก ากบดแลระบบการเงนอยางมาก ในแงของการก ากบดแลระบบการช าระเงน และธรกรรม

ระหวางธนาคาร ซงเปนสงทพวกเขาใหความสนใจ โดยพวกเขาไดน าการวดระดบ SinkRank ซงเปน

ความรทางดานโครงขายมาประยกตใชกบระบบการช าระเงน โดยทSinkRank นนสามารถน ามาใชใน

การท านาย ขนาดของความเสยหายจากการหยดชะงก (Disruption) ของฟงกชนการท างานในระบบการ

ช าระเงน (Payment Systems) อนเนองมาจากความลมเหลวทเกดขนกบธนาคารใด ธนาคารหนงภายใน

ระบบ ซงผลลพธจากการศกษาพบวาคา SinkRank นนใหผลการท านายคอนขางแมนย า อกทงยง

สามารถเปนตวบงชไดวาธนาคารใดจะไดรบผลกระทบสงสดจากความลมเหลวในครงน อนทจรงแลวคา

SinkRank เปนคาทองมาจาก Markov Chains ซงเปนโมเดลทใหผลการศกษาจากพลวตของสภาพคลอง

ในระบบการช าระเงน (Payment Systems) ไดเปนอยางด โดยเรมจากการสรางเมทรกซ ขน 2 เมทรกซ

เพอทจะใชในการประเมนขนาดของความเสยหาย (Disruption) ทเกดขนจากการหยดชะงกของระบบ

พรอมกบระยะเวลาทหนวงรวมในระบบ (Congestion) ทเกดจากผลรวมของความลาชาในทกๆธนาคาร

และคาเฉลยของระดบเงนทนส ารองทลดลง อนเนองมาจากการเกด Failing Bank3 หรอทเรยกวา

Liquidity Dislocation โดยทพวกเขา ไดน าคา SinkRank ไปทดสอบกบโครงขาย Scale-free Networks

บนระบบ Fedwire System ซงพบวาคา SinkRank ของธนาคารทมความลมเหลวเกดขน (Failing bank)

นนคอนขางทจะมสหสมพนธกบขนาดความเสยหาย (Disruption) ภายในระบบอยในระดบทสงมาก

นอกจากนยงสามารถใชคา SinkRank เปนตวบงชวาธนาคารไหน ทจะน าความเสยหายมาสระบบมาก

ทสด เมอเกดความลมเหลวขน พรอมกนนพวกเขายงได น าการวดระดบ Centrality ภายในโครงขายมา

ศกษาระดบความเปนศนยกลาง ผานทางคา Degree Centrality, Closeness Centrality, Betweenness

Centrality และEigenvector Centrality นอกจากนยงไดน าเสนอวธการวดความเปราะบางของ Node

ตางๆ ภายในระบบผานทางคา PageRank

Hammond (2009) ไดสรปไววาความออนแอตอการเกดวกฤตการณทางการเงนของ

โครงสรางภายในโครงขายทางการเงน ทเกดขนเมอไมนานมานนน เปนสงทท าใหเราเขาใจถงความเสยง

Systemic Risk ไดดขน และการปฏรประบบการเงนนน ไมควรทจะใหความส าคญ แตแคเพยง

องคประกอบภายในระบบการเงน (Financial Actors) เทานน แตควรใหความสนใจไปทรปแบบความ

3 สถาบนการเงนทถกเพกถอนใบอนญาต หรอถกปดกจการ


32

เชอมโยงภายในระบบทเกดขนดวย โดยโครงสรางของโครงขายทางการเงน มกมอทธพลตอพลวตของ

ระบบ

อยางไรกตามภายใตแนวทางในการศกษา และความเขาใจถงโครงสรางระบบการเงน

เหลานน สามารถท าใหผก ากบดแลระบบเขาใจโครงสรางภายในระบบอยางลกซง ซงจะเปนประโยชนตอ

การปองกนวกฤตไมใหเกดขนในอนาคต ดงนน เครองมอและเทคนค รวมไปถงทฤษฎ จากงานวจย

หลากหลายสาขา ภายใน Network Science นนคอนขางทจะเปนประโยชนอยางมาก เพยงแต

จ าเปนตองเขาถงขอมล ไมวาจะเปนขอมลทท าใหเขาถงการเปลยนแปลงของโครงสรางภายในโครงขาย

ทางการเงนแบบเปนทางการ และไมทางการ เพอทจะเสรมสรางความเขาใจในแงของความเสยง

Systemic Riskไดลกซงยงขน

นอกจากนเครองมอทางดาน Network ยงเปนประโยชนตอการศกษาและปฏรประบบการเงน

โดยเครองมอดงกลาวนนเปนเครองมอทมศกยภาพมากพอตอการปฏรประบบการเงน ซงเราสามารถท

จะน ามาใชในการปรบปรงความแขงแรงภายในโครงขายการเงน (Robustness), ความสามารถในการ

ปรบตว หรอความยดหยน (Resilience) ภายในโครงขาย และความตานทานตอสภาวะลกลามของวกฤต

(Resistance to Contagion) ภายในระบบการเงนได

โดยสวนใหญแลวนยามของการเกดสภาวะลกลามในทางการเงน (Contagion) มกจะ

หมายถง การแพรกระจายของผลกระทบทเกดจากวกฤตการณทางการเงนจากสถาบน หรอประเทศ

หนงไปยงสถาบนอนๆ หรอประเทศอนๆ เชน การเกด Bank Run และ การสงผานผลกระทบทเกดจาก

วกฤตขามประเทศ ซงไดแก Stock Market Crashes, Currency Crises และ Sovereign Debt Crisis

เปนตน ตวอยางของการเกดสภาวะลกลามของวกฤต ทเหนไดชด คงจะหนไมพน วกฤตการณทเกดขน

ในเอเชย หรอทรจกกนดในชอ วกฤตการณตมย ากง ทมตนก าเนดมาจากประเทศไทย ในชวงป ค.ศ.

1997 ทสงผลกระทบเปนวงกวางไปสประเทศอนๆภายในภมภาค

อยางไรกตาม การวเคราะหการเกดสภาวะลกลามของวกฤตการณ นนสามารถทจะน า

ความรทางดาน Network มาใชพจารณารวมดวยได ผานทางระดบความเชอมโยงระหวางประเทศ

(International Linkages) เมอพจารณาในสวนเสนเชอมความสมพนธระหวาง Node ทเรยกวา Edges

ซงเปนตวแทนแสดงออกถงการเชอมโยงความสมพนธระหวาง Node ตางๆ ภายในโครงขาย นนจะ


33

พบวา ประพฤตตวเหมอนกบตวกลางในการไหลของขอมล (Flows) ระหวาง Node ตางๆ ดงเชน การ

แพรกระจายของแนวคด การแพรกระจายของขอมล การแพรกระจายของราคาสนทรพย (Assets) หรอ

แมกระทงความเสยง

งานวจยเกยวกบโครงขายสวนใหญนน มกชใหเหนวา พลวตของความเสยงตอการเกดสภาวะ

ลกลาม ภายในโครงขายนน สงผลตอโครงสรางของโครงขายไดอยางไร อยางไรกตามกไมใชทงหมดของ

Node ทจะมโอกาสตดเชอ (Infected Nodes) ภายในโครงขาย โดยภายในโครงขายตางๆ ทมคณสมบต

แบบ Scale-free Property นน จะเกดการแพรกระจายของเชอเปนวงกวางทนททสามารถท าให

องคประกอบทมความเชอมโยงอยในระดบทสง (High-degree Node) ตดเชอได ถงแมวาเชอโรค

(Pathogen) ทไดรบจะไมมศกยภาพมากเพยงพอ ทจะท าใหเกดการตดตอกนได ดงนน High-degree

Nodes จงมคณสมบตแบบ “Super-spreaders” ถงแมวากลมยอยๆ ของNode ทเปนพาหะ (Infectious

Nodes) นนจะมจ านวนอยนอยกตาม แตอยางไรกตาม Node ทเปนพาหะเหลานน สามารถทจะ

แพรกระจายการตดเชอเปนวงกวางไดผานตวกลาง High-degree Nodes อยางไรกตามองคประกอบทม

ความเชอมโยงอยในระดบทต า (Low-degree Nodes) มกเปนNode ทกระจายตวกนอยในสวนปลายของ

โครงขาย แตถงกระนนกดสามารถทจะถกน ามาพจารณาเปนตวตนเหตทคอยขบเคลอนการเกดสภาวะ

ลกลามไดเชนเดยวกน ถาตวมนเองเชอมโยงกบ High-degree Node ซงจะเรยกคณสมบตดงกลาววา

Small-world Property

โดยผลลพธทไดจากการน าสหสมพนธระหวางตลาด มาวเคราะหโครงสรางภายในโครงขาย

ทางการเงน นนท าใหเราเขาถงตนก าเนดขององคประกอบ ทตดเชอไดงายขนผานทางองคประกอบหลก

ทขบเคลอนระบบ ภายใตสภาวะสภาวะลกลามทเกดขนภายในโครงขาย ซงผก ากบดแลตลาด สามารถ

น ามาใชในการระบบงชสาเหต และหาแนวทางในการปองกนวกฤตการณทางการเงนทอาจเกดขนใน

อนาคต หรอแมกระทงความยงเหยงทเกดขนภายในระบบการเงนเองกตามท ซงเปรยบกระบวนการ

ปองกนดงกลาว เสมอนการฉดวคซนปองกนการตดเชอใหกบระบบ

ในการก าดบดแลระบบนน ผก ากบดแลตลาดการเงนตางๆควรใหความสนใจไปทโครงสราง

ของแตละตลาดหลกทรพยภายในภมภาค เนองจากในปจจบนนความเสยงของแตละตลาดหลกทรพย

นนสามารถทจะวดออกมาไดจากขอมลในอดต (Historical Data) ผานทางระดบความผนผวน


34

(Exogenous Random Fluctuations) ของตวแปรสนทรพยดงตอไปนราคาหน, อตราแลกเปลยน, อตรา

ดอกเบย และราคาบาน เปนตน ซงในงานวจยของเรานไดเลอกทจะท าการวเคราะหความเสยง อน

เนองมาจากการเกดปฏสมพนธระหวางตลาดหลกทรพยของประเทศตางๆ ภายในโครงขายของตลาด

หลกทรพย ภมภาคเอเชยตะวนออก ตามแนวทางในการศกษาของ Hammond (2009) โดยทวธ

วเคราะหดงกลาวมขอด ตรงทใหความส าคญไปทความเชอมโยงของตลาด และปจจยเสยงทางดาน

Systemic Risk ทอาจเกดขนภายในโครงขาย

นอกจากความลมเหลวทเกดจากองคประกอบหนงภายในโครงขาย ทถกแพรกระจายไปส

องคประกอบอนๆ ทเรยกวา Systemic Risk แลว ยงมความเสยงในอกรปแบบหนงทสงผลตอเสถยรภาพ

ของระบบการเงน ซงถอเปนความเสยงรวมของทงโครงขาย เรยกความเสยงรวมดงกลาววา Aggregate

Risk

2.2.3 การวเคราะหความเสยง Aggregate Risk หรอ Systematic Risk

การศกษาความเสยงรวม (Aggregate Risk) ของตลาดหนทงระบบ นน โดยสวนใหญแลวมก

เรยกการวเคราะหในลกษณะดงกลาววา การวเคราะห Aggregate Risk หรอ Systematic Risk ซง

ภายใตงานวรรณกรรมปรทรรศนตางๆ โดยสวนมากแลวนน มกพบวา Aggregate Risk สามารถทกอ

ตวขนไดจากแหลงก าเนดของความสมพนธ (Interdependent) ระหวางอตราผลตอบแทนของหน (Stock

Returns) ภายใตกลมตวอยางทไดท าการศกษา ดงนนการเพมขนของระดบ Aggregate Risk จงสามารถ

น ามาสะทอนใหเหนถงความเสยงไดเพยงบางสวนอยางคราวๆ ผานทางคาเฉลยสหสมพนธ (Average

Correlation) ของอตราผลตอบแทนของหนใดๆภายในตลาด โดยผลลพธทไดในงานวจยของ Pollet and

Wilson (2010) พบวา Average Correlation ภายในตลาดหนนนมความออนไหวไปในทศทางเดยวกน

(เชงบวก) กบ Aggregate Market Shocks ซงในงานวจยดงกลาวนไดน าเสนอ Average Correlation มา

ใชเปนเครองมอในการยนยนในการคาดการณความเสยง Aggregate Risk ผานทางการท านายคา Risk

Premium ทเกดขนภายในตลาดหน

ในขณะเดยวกน คา Average Correlation นนยงสามารถน ามาใชในการท านายอตรา

ผลตอบแทนของตลาดหน (Stock Market Returns) ไดเชนเดยวกน เมอใดกตามทความสมพนธระหวาง

Aggregate Risk และอตราผลตอบแทนทคาดการณ (Expected Return) ยงมลกษณะความสมพนธใน


35

รปแบบ Trade-off กนอย นอกจากนการเพมขนของ Aggregate Risk นนจงถกน ามาสะทอน

ใหเหน ภายใตขอจ ากดทวา ตลาดหนดงกลาวทงระบบนนตองมความออนไหวไปในทศทาง

เดยวกน (เชงบวก) กบ Aggregate Market Shocks

อยางไรกตาม ถงแมวา Aggregate Risk จะเปนตวขบเคลอนระดบ Risk

Premium กตาม แตระดบความผนผวนของตลาดหน (Stock Market Variance) ทไดกไม

จ าเปนตองมความสมพนธกบ Excess Return ของหลกทรพยใดๆ ยงไปกวานน Pollet and

Wilson (2010) ยงพบอกวา การเปลยนแปลงของความผนผวนภายในตลาดหน (Stock

Market Variance) นนแทบทจะไมมความสมพนธกบคา Average Correlation เลย และโดย

ปกตแลวมกพบความสมพนธในทศทางตรงกนขามกบอตราผลตอบแทนในอนาคต (Future

Return) เลยดวยซ า

2.3 ทฤษฏในการสรางโครงขาย (Network) และทฤษฏกราฟ

การศกษาคณสมบตของแบบโครงสราง (Topological Properties) ภายในโครงขาย (Watts

and Strogatz, 1998; Barabási and Albert, 1999) นนสวนมากจะพบลกษณะทางสถตทไมเปนไป

ดงทคาดหวง (Unexpected Statistical Properties) ของเสนเชอมความสมพนธ (Links) ตางๆท

เชอมโยงองคประกอบทแตกตางกนภายในระบบเขาดวยกน โดยเฉพาะอยางยงจะพบลกษณะ

Unexpected Statistical Properties ในระบบนเวศน และระบบเครอขายสงคมออนไลน

ดงนน Erd˝os and Rényi (1961) จงไดท าการสรปไววาภายในระบบดงกลาวจะไมสามารถ

ทจะแสดงผล และน ามาอธบายใหอยในรปแบบกราฟสม (Random Graphs) ได เพราะฉะนนแบบ

โครงสราง (Topological Properties) ของหลายๆ กราฟ ทถกน ามาศกษาภายในระบบกายภาพ

(Physical System) และระบบสงคมออนไลน นนจงเปนสงทนาสนใจ ทจะน ามาศกษาขอเทจจรง ดงเชน

ในงานวจยของ Albert, Jeong and Barabási (1999) ไดท าการศกษาภายในระบบ World Wide Web

ในขณะทงานวจยของ Caldarelli, Marchetti and Pietronero (2000) และ Pastor et al. (2001) ได

ศกษาแบบโครงสรางของระบบ Internet นอกจากนยงไดมงานวจยของ Newman, Watts and Strogatz

(2002) ไดศกษาลกษณะของแบบโครงสรางภายในระบบเครอขายสงคมออนไลน (Social Network)


36

Bonanno et al. (2004) ไดน าเสนอวธทเหมาะสมในการกลนกรองขอมลภายในโครงขาย ซง

สามารถทจะดงขอมล ทไมมความสมพนธ (The Less Relevant Information ) ออก ดวยการดงเสน

เชอมความสมพนธ ทมระดบความเชอมโยงอยในระดบต าทสด (Weakest Links) ออกไป ตามหลกการ

แลวมอยหลายวธ ทใชในการกลนกรองเมทรกซสหสมพนธทไดจากการค านวณ (Filtering the

Correlation Matrix) เพอทจะไดรบขอมลทผานการกลนกรองตวรบกวน (Noise) ออกไปแลว โดยใน

งานวจยดงกลาวใหความสนใจไปทตลาดการเงน (Bonanno et al., 2004; Mantegna, 1999;

Vandewalle, Brisbois and Tordoir, 2001) เพอทจะไดเขาถงรปแบบการสรางโครงขายนน ซงไดม

งานวจยตางๆ น าเสนอโครงขายออกมาในหลากหลายรปแบบ โดยรปแบบหนงทเหนกนอยบอยๆ คอ

โครงขายทองกระบวนการสรางมาจากเมทรกซสหสมพนธ หรอทเรยกวา Correlation Based Network

ซงในงานวจยของ Bonanno et al. (2004) เลอกทจะใชวธในการสรางโครงขายในลกษณะดงกลาว ใน

รปแบบ Minimum Spanning Tree โดยท Spanning Trees เปนชนดของกราฟในลกษณะตางๆ ทม

การเชอมโยง (Connect) ขององคประกอบใดๆ เขากบองคประกอบทเหลอทงหมด (Vertices) ภายใน

กราฟ โดยทจะไมพบลกษณะวงวน (Loop) เกดขนภายในโครงขาย

งานวจยในอดตกอนหนาป ค.ศ. 2004 นนโดยสวนมากจะนยมน ากระบวนการแบงกลมยอย

ภายในโครงขาย โดยอาศยคาสหสมพนธมาใช ในการหานยของการจดกลมภายในระบบ จากขอมล

อนกรมเวลาของผลตอบแทนหน (Mantegna, 1999; Bonanno, Lillo and Mantegna, 2001, 2003) รวม

ไปถงงานวจยของ Bonanno, Vandewalle and Mantegna (2000) ทไดท าการศกษาสหสมพนธ

เชอมโยงกนระหวางตลาดหลกทรพย (Interconnected Network) โดยใชขอมลผลตอบแทนของดชนหน

จากตลาดหลกทรพยทวโลก นอกจากนยงมงานวจยของ Mardia, Kent and Bibby (1979) ไดศกษาหา

การเพมขนของความผนผวนภายในผลตอบแทนหนจากขอมลอนกรมเวลา

อยางไรกตามยงมงานวจยศกษาหากรอบชวงเวลา (Time Horizon) ทท าใหแตละ Node ม

ระดบการเชอมโยงกบ Node อนๆ อยในระดบทสง ผานระดบสหสมพนธระหวางองคประกอบ (Cross

Correlation) ซงเปนตวบงชถงระดบการเชอมโยง ภายใตววฒนาการตามชวงเวลาทเกดขนในเซตขอมล

ของผลตอบแทนหน เปนหนงในงานวจยทไดรบความนยมอยางมาก ดงจะเหนไดจากหลายๆงานวจย ท

ไดท าการศกษาภายในตลาดการเงน ซงผลการศกษาในงานวจยดงกลาว พบวากรอบชวงเวลา (Time

Horizon) ของหนงวนท าการ (Trading Day) นนใหคาสมประสทธสหสมพนธ (Correlation Coefficient)


37

สงเทากบ 0.7 อยางไรกตามมกจะสงเกตเหนไดในความเชอมโยงของผลตอบแทนหน ทเปนสมาชก

ภายในกลมเศรษฐกจเดยวกน (Wiley, 1959 ;Wiley and Sons, 1995; Campbell et al., 1997)

การศกษาสหสมพนธระหวางองคประกอบ (Cross-Correlation) จากเซตขอมลของ

ผลตอบแทนภายในหนกลมภาคการเงน นนมประโยชนในเชงประยกตอยางมาก เนองจากสามารถ

น ามาใชในการปรบปรงความสามารถใหกบแบบจ าลองทางดานการเงน เชนใชในพอรตการลงทนของหน

เปนตน ซงมหลากหลายวธทแตกตางกนไปทใชในการแกปญหา วธทวไปทใชกนมากทสด คอ Principal

Component Analysis ซงใชในการวเคราะหเมทรกซสหสมพนธของขอมล (Elton and Gruber, 1971)

โดยเมอไมนานมานไดมการน าเสนอวธตรวจสอบขอเทจจรงของคณสมบต จาก เมทรกซสหสมพนธ

(Laloux et al., 1999; Plerou et al., 1999) ซงน ามาประยกตใชกบศาสตรทางดานฟสกส ผานทาง

ทฤษฏ Random Matrix นอกจากนยงมอกหนงคณสมบตของโครงขาย ทนยมน ามาใชในการศกษา และ

วเคราะหการจดกลมยอยภายในโครงขายผานคาสหสมพนธ (Correlation Based Clustering Analysis)

ดวยกระบวนการแบงกลมยอยของหนตางๆ (Clusters) ภายในกลมตวอยางขอมลอนกรมเวลาของ

ผลตอบแทนหน ในกระบวนการวเคราะหดงกลาว ม Algorithms ทใชในการสรางและวเคราะหการ

แบงกลม (Cluster Analysis) แตกตางกนออกไป โดยสวนมากแลวการวเคราะหการแบงกลมยอย

(Cluster analysis) ในลกษณะดงกลาวมกนยมน ามาใชในทางสาขาการเงน (Mantegna, 1999; Panton,

Lessig, and Joy, 1976; Kullmann, Kertesz and Mantegna, 2000; Giada and Marsili, 2001;

Marsili, 2002)

ในงานวจยของ Onnela, Kaski and Kertész (2004) นนไดใหความสนใจไปทกระบวนการ

สราง และแบงกลมยอยภายในกราฟสนทรพย โดยเนนใหเหนประเดนส าคญของ ขอมล ( Information)

เปรยบเทยบกบตวรบกวน (Noise) ทเกดขน แมวาการหาเมทรกซสหสมพนธ ทไดจากการประมาณ จะ

เปนวธอยางงายในการวดระดบการเชอมโยงกนของหนตางๆ แตวธดงกลาว มกเผชญกบปญหาทเกดขน

จากตวรบกวน (Noise) ภายในขอมลราคาหน เนองมาจากผลทไดพบวามขนาดของตวรบกวน (Noise)

ทเกดขนจ านวนมาก จงท าใหแกนแทของขอมล (Information Content) ของหนตางๆ ทไดนนขาดความ

แมนย าและไมนาเชอถอ


38

ในงานวจยอนๆ (Mantegna, 1999;Bonanno, Lillo and Mantegna, 2001; Bonanno et al.,

2003) ไดเลอกใชการแบงกลมโดยองจากคาสหสมพนธ (Specific Correlation Based Clustering

Method) มาใชในการจดกลมยอยภายในขอมลอนกรมเวลาของผลตอบแทนหน ซงผลลพธทไดนน

คอนขางทจะเปนประโยชนและมนยตอการตความ นอกจากน Bonanno, Vandewalle and Mantegna

(2000) ยงไดท าการศกษาโครงสรางภายในตลาดตางๆ ผาน ผลตอบแทนของตลาดหน จากตลาด

หลกทรพยทวโลก ในขณะท Miccichè et al. (2003) ไดศกษาการเพมขนของระดบความผนผวน

ภายในขอมลอนกรมเวลาของผลตอบแทนหน (Volatility Increments of Stock Return Time Series)

ทงนในงานวจยของ Mantegna (1999) ไดสรางโครงขายทางการเงน ดวยกระบวนการกลนกรองขอมล

จากคาสหสมพนธทได (Correlation-Based Filtering Procedure) ซงองมาจากวธสรางโครงขายแบบอง

คาสหสมพนธ (Correlation Based Method) โดยวธการดงกลาวสามารถน ามาตรวจสอบหาขอมลหรอ

นยทางเศรษฐศาสตร (Economic Information) ทปรากฏขนผานเมทรกซสหสมพนธ (Correlation

Coefficient Matrix) นอกจากนในงานวจยของ Rammal, Toulouse, and Virasoro (1986) ยงพบอกวา

วธดงกลาวเปนกระบวนการกลนกรองขอมลทข นอยกบ Subdominant Ultrametric ซงพจารณามาจาก

เมทรกซแสดงระยะหางระหวางองคประกอบ (Metric Distance) ทค านวณขนจากเมทรกซสหสมพนธ

(Correlation Coefficient Matrix) ของเซตขอมลหน N ตว

กระบวนการดงกลาวเหลานยงสามารถใชรวมกบวธอนๆ ทงเมทรกซแสดงระยะหางระหวาง

องคประกอบ (Metric Distance) และ Minimum Spanning Tree (MST) รวมไปถงการสรางล าดบชน

ภายในโครงขายรปแบบตนไม (Hierarchical Tree) จากเมทรกซสหสมพนธ ดวยการใช Algorithms ท

รจกกนดในชอ “Nearest Neighbor Single Linkage Clustering Algorithm” ซงเปนวธการวเคราะหการ

จดกลม ทพจารณามาจากระยะหาระหวางองคประกอบ ทมระยะหางใกลกนทสด ดงแสดงในงานวจยของ

Mardia, Kent and Bibby (1979) ซงไดน าวธดงกลาวมาศกษาหา โครงสรางภายในตลาดหลกทรพย

ผานกระบวนการสรางโครงขาย MST และแสดงล าดบชนของNode ภายในโครงขายตนไม (Hierarchical

Tree) ผานคาสหสมพนธภายในกลมหน

ในงานวจยของ Onnela et al. (2006) ไดใหความสนใจไปทการศกษาโครงขายภายในระบบ

การเงน ภายใตกรอบแนวคดของ Mantegna (1999) ซงเปนผรเรมการสรางโครงขาย โดยเรมจากการ

สรางองคประกอบตางๆของหน ทมความสมพนธและเชอมโยงกนผานทางคาสหสมพนธของผลตอบแทน


39

ซงเปนตวบงบอกระดบปฏสมพนธทเกดขนภายในหนตางๆ (Vandewalle, Brisbois and Tordoir, 2001;

Marsili, 2002; Caldarelli et al., 2004; Onnela et al., 2003)

วธสรางโครงขายแบบ Minimum Spanning Tree ทหาจากสหสมพนธสนทรพย นนถกพบวา

เปนวธทมประสทธภาพ และสามารถอธบายเหตการณตางๆในตลาดหน ทเกดขนไดเปนอยางดเมอ

เทยบกบวธวเคราะหสหสมพนธแบบดงเดม ดงนนจงมงานวจยตางๆ อาทเชน งานวจยของ Onnela et

al. (2003) ซงมจดประสงคทจะน าพลวตของโครงขายสนทรพยในรปแบบตนไมมาประยกตใช กบการท า

Portfolio Optimization ซงมงานวจยหลายชนทพยายามจะแกปญหาดงกลาวดวยวธแบบดงเดม ซง

คอนขางทจะมความซบซอนอยมาก (Markowitz, 1952) นอกจากนยงไดท าการศกษาโครงสรางใน

รปแบบ Spin-glass-type อกดวย

ในบรรดาวธการแกไขปญหาทงหมด วธการหาสหสมพนธ ระหวางผลตอบแทนจากราคา

สนทรพย นนมบทบาทส าคญอยางมากตอการศกษาโครงขายทมความซบซอน (Complex System) ซง

คาดวาจะเปนวธทสามารถเชอมโยงองคความรทางพลวตของโครงขายสนทรพยในรปแบบ MST กบ

กระบวนการ Markowitz Portfolio Optimization ใหเขากนได (Onnela et al., 2003) แมวารปแบบ

โครงสรางของตนไม (Topological Structure of the Tree) จะเปลยนแปลงไปตามอนกรมเวลากตาม

บรษทตางๆทด าเนนนโยบายบรหารความเสยงภายในพอรตการลงทน ภายใตกลยทธการลงทนแบบ

ความเสยงต า (Minimum Risk Markowitz Portfolio) นนจะพบวาหลกทรพยตางๆภายในพอรตการ

ลงทน (Portfolio) มกจะเลอกลงทนตามสนทรพยทวางตวอยในกงนอกๆของโครงขายตนไม (Tree) ซง

สามารถทจะน ามาใชรวมกบการท า Portfolio Optimization โดยการการกระจายความเสยงในแงของ

การท า Portfolio Optimization สงผลท าใหเกดขอสงเกตทวา สนทรพยตางๆภายในพอรตโฟลโอการ

ลงทน ทใชวธการกระจายความเสยงแบบดงเดม หรอเปนไปตามทฤษฎ Markowitz Portfolio นนมกจะ

กระจายความเสยงไปอยตามกงสวนนอกของโครงขายตนไม (Tree) เสมอ ในขณะทมมมองเชงเทคนคใน

การท า Window Size Dependence ดวยการศกษาเชงปรมาณ ยงเปนสงทจะตองน ามาศกษา และ

อภปรายตอไปในอนาคต


40

2.3.1 Minimum Spanning Tree (MST)

โครงขาย (Network) ทถกสรางขนในรปแบบ MST นนเปนโครงขายทผานกระบวนการ

กลนกรองของขอมล (Filtering the Relevant Information) ทไดจากเมทรกซสหสมพนธภายในขอมล

อนกรมเวลาของผลตอบแทนหน

MST นนเปนกระบวนการสรางโครงขาย ทองมาจากแนวคดทางทฤษฏกราฟ (West, 1996)

โดย MST ทไดนนจะถอวาเปนตวแทนของ Spanning Tree ทมระยะทางสนทสด โดยทนยามของ

Spanning Tree นนถกก าหนดใหเปนกราฟทปราศจากวงวน (Loops) ตางๆทเชอมโยงกบทก n

องคประกอบ (Nodes) ดวยเสนเชอมความสมพนธจ านวนทงหมด n-1 (Links) ซงสดทายแลวเมอ

กระบวนการสรางโครงขายเสรจสนอยางสมบรณ (Original Fully Connected Graph) จะพบวา เมท

รกซแสดงระยะ di,j นนจะใหคาทลดลง ตามคาสหสมพนธ ij ทเพมขน ตามหลกการแลว MST จะเลอก

เสนเชอมความสมพนธ n-1 (Links) ทแขงแกรงหรอสนทสด ทขยายไปครอบคลมผานครบทก

องคประกอบ (Nodes) ดงแสดงตวอยางในภาพท 9

ตวอยางของการสรางโครงขายในรปแบบ MST ไดถกแสดงไวอยในผลลพธของงานวจย

Bonanno et al. (2004) ทอางองผลลพธจาก Bonanno et al. (2001) ดวยการตรวจสอบผลลพธภายใน

โครงขาย ผานเซตขอมลของหนทมมลคาหลกทรพยตามราคาตลาด 100 อนดบแรก (100 Highly

Capitalized Stocks) ทซอขายกนในตลาดหนหลกของตลาดหนอเมรกา ในชวงระยะเวลาตงแต มกราคม

ค.ศ.1995 – ธนวาคม ค.ศ.1998 ซงถกน ามาใชค านวณดชน Standard and Poor’s 100 Index โดยราคา

ทใชเปน ราคาทแสดงการซอขาย (Transaction Prices) ทถกเกบไวในฐานขอมล Trade and Quote

Database ของตลาดหลกทรพย New York Stock Exchange โดยการก าหนดกรอบชวงเวลา (Time

Horizons) ทจะใชในตรวจสอบขอเทจจรงตางๆนนคอนขางทจะมความหลากหลายของชวง (Time

Horizons) ตงแตชวง t = d = 6 ชวโมง กบ 30 นาท ในฐานะทเปนชวงระยะเวลาในการซอขายในหนง

วน (Trading Day Time Interval) จนถงชวง t = d/20 = 19 นาท กบ 30 วนาท ดงแสดงในภาพท 9


41

ภาพท 9 แสดงโครงขาย Minimum Spanning Tree ของหนทมมลคาหลกทรพยตามราคาตลาด100 อนดบแรก (100 Highly Capitalized Stocks) ทซอขายกนในตลาดหนหลกๆ ของตลาดหลกทรพยในอเมรกา ณ ระดบกรอบชวงเวลา (Time Horizon) ตางๆ

ทมา:Bonanno et al. (2004)

ในขณะทภาพท 10 นนแสดงผลลพธภายในโครงขาย Minimal Spanning Tree ทไดจากการ

ตรวจสอบตามกรอบชวงเวลา (Time horizon) แบบรายวน (Trading day) ซงรายชอหนตางๆนนจะถก

ระบไวอยในรปสญลกษณ ทเปนตวแทนของบรษท โดยในแตละชอยอสญลกษณ (Tick Symbol) นนหา

ไดจากเวปไซตทางการเงนตางๆ เชน www.quicken.com


42

ภาพท 10 แสดงโครงขาย Minimal Spanning Tree ทไดรบจากการตรวจสอบตาม กรอบชวงเวลา (Time

Horizon) แบบรายวน (Trading Day)

ทมา: Bonanno et al. (2004)

2.3.2 Planar Maximally Filtered Graph (PMFG)

Tumminello et al. (2005) ไดบรรยายถงคณสมบตในการสรางกราฟดวยวธ Planar

Maximally Filtered Graph (PMFG) ไววากราฟดงกลาวน มลกษณะคลายคลงกบโครงขายตนไม ซง

แสดงออกมาอยในลกษณะแสดงล าดบขน (Hierarchical tree) ซงสรางขนจากขอมลสหสมพนธ เพยงแต

แตกตางกนท วธดงกลาวสามารถทจะเขาถงขอมลทเพมเตมเขามา (Additional Information) เมอเทยบ

กบโครงขายแบบ MST ซงขอมลทเพมเตมเขามาภายในโครงขาย PMFG นนเกดขนจากโครงสรางใน

รปแบบวงวน (Loops) และกลมกอนยอยๆ (Cliques) โดยท ลกษณะดงกลาวเปนลกษณะทเพมเตม

ขนมาจากโครงขายในรปแบบ MST ดงแสดงในภาพท 11 อนทจรงแลวทง PMFG และ MST นนยงม

ความเกยวของกนอยางลกซง ในแงของการวเคราะหการจดกลมยอยภายในโครงขายในรปแบบ Single

Linkage Cluster อกดวย (Mantegna, 1999; Bonanno et al., 2003; Tumminello et al., 2007)

กลมกอนยอยๆภายในโครงขาย (Cliques) ทเกดจากองคประกอบ r ตว (r-Clique) มกอย

เรยงตวกนเปนกราฟยอยๆภายในโครงขาย (Complete Subgraph) ซงมเสนเชอมความสมพนธ (Links)

จากองคประกอบทงหมด r ตว โดยทกรณพเศษ (Special Case) จะเกดขนไดนนอาจจะตองก าหนดให g

คงท (Fixed Genus) g =k = 0 จงจะท าใหผลลพธจากกราฟดงกลาวแสดงอยในแบบ เพลน (Planar)


43

ซงลกษณะดงกลาว ถกอธบายไวในผลลพธของงานวจย West (2001) โดยทก าหนดใหขอมลตางๆนน

แฝงอยบนองคประกอบ (Node) ซงการสรางกราฟในลกษณะดงกลาวเปนวธทตอขยายมาจากวธ MST

ดงทกลาวมาแลวในขางตน โดยเรยกโครงขายในรปแบบเพลนดงกลาววา Planar Maximally Filtered

Graph (PMFG) การทจะบรรลผลตามล าดบขนทใชในการสราง(Algorithm) โครงขาย PMFG ไดนน

ตองอาศยโปรแกรม MATHEMATICA ซงเปนสงทจ าเปนทจะตองใชรวมกบ Computer Programs 1

และ 2 เพมเตม โดยโปรแกรมดงกลาวนนถกเผยแพรขอมลไวอยบน www.pnas.org หรอ www.fna.fi

ขอแตกตางระหวางคณลกษณะพนฐานของ PMFG กบ MST อยตรงทจ านวนของเสนเชอม

ความสมพนธ (Links) ซงมคาเปน n - 1 ในMST และ เปน 3(n -2) ใน PMFG ดงแสดงในภาพท 11 โดย

ปกตแลวจ านวนของเสนเชอมความสมพนธ (Links) ภายในกราฟ G ซงอยในรปแบบPMFG นนจะ

ก าหนดให g คงท (Fixed Genus) โดยท g =k และมกจะมาพรอมกบจ านวนเสนเชอมความสมพนธ

เทากบ 3(n -2 + 2k) ภายใตเงอนไขทก าหนด ดงนนกรณทเปนไปไดมากทสดในทางปฏบต เมอ k

O(1) และ n1 โดยการเพมจ านวน Genus ภายในโครงขายเขามา จะพบวาผลกระทบดงกลาวมคา

คอนขางนอยมากจนแทบไมมผลเลย ซงสอดคลองตามสมมตฐานภายในโครงขายแบบ PMFG ทสมมต

ให Special Case ทเกดขนภายในกลมกราฟทงหมด นนสามารถใชกระบวนการสรางทเหมอนกนกบ

แบบแผนล าดบการสรางโครงขาย (Algorithm) ทไดแนะน าไวในขางตน ซงเปนวธทงายทสด ประกอบกบ

เปนวธทกอใหเกดขอมลทเพมเตมเขามา (Additional Information) เมอเทยบกบโครงขายในรปแบบ

MST จงเปนเหตผลทส าคญในการเลอกใชโครงขายแบบ PMFG มาท าการศกษาภายในงานวจยดงกลาว

(Tumminello et al., 2005)


44

ภาพท 11 แสดงโครงขายในรปแบบ PMFG (เสนสแดง) และโครงขายในรปแบบ MST (เสนสด า)ผานเซตขอมลราคาของหนทมมลคาหลกทรพยตามราคาตลาด 100 อนดบแรก (100 Highly Capitalized Stocks) ทซอขายกนในตลาดหนหลกของตลาดหนอเมรกา ในชวงระยะเวลาตงแต ค.ศ.1995 – ค.ศ.1998

ทมา: Tumminello et al. (2005)

ชดขอมลค าสงทใชในการสรางโครงขาย (Algorithm) และขอจ ากดของแบบโครงสราง

(Topological Constraints) บนโครงขายแบบ PMFG มขอบงคบอยวาในแตละองคประกอบ จะตองม

สวนรวมในการสรางจ านวนกลมอยางนอย 1 กลมยอย (Clique) จากจ านวน 3 องคประกอบทใชใน

กระบวนการสรางโครงขาย PMFG ขนมานน ผลลพธทไดตองอยในรปแบบโครงสรางของสามเหลยม

เชงมมทเชอมโยงองคประกอบในลกษณะทรงกลมเขาดวยกน (Topological Triangulation of the

Sphere) ซงอาจจะเปนกลมยอย (Cliques) ทมจ านวน 3 องคประกอบ และ 4 องคประกอบ ภายใต

เงอนไขในการสรางโครงขาย PMFG ตองสอดคลองกบทฤษฏ Kuratowski (West, 2001) ซงไดอธบาย

ไววาโครงขายในลกษณะเพลนดงกลาว จะไมยอมใหกลมยอยตางๆ (Cliques) ทมจ านวนองคประกอบ

มากกวา 4 เกดขนไดภายในหนงกราฟเพลน (Planar Graph) โดยกลมยอยตางๆ (Cliques) ทใหญกวาน

สามารถปรากฏไดแคเพยงภายในกราฟทมาพรอมกบ Genus k 0 โดยเฉพาะอยางยงตองอยภายใต


45

ขอจ ากด r (7 +√(1+48k) ) / 2 จงท าให ยงม คา k มาก ยงจะท าใหมจ านวนองคประกอบ r ใน

จ านวนสงสดทยอมรบไดเพมขน ซงถอเปนขอจ ากดภายในทฤษฎดงกลาว (Ringel, 1974)

วธสรางโครงขายแบบ PMFG นนมขอดและขอไดเปรยบอยตรงทใหขอมลทเพมขน

(Additional Information) เมอเทยบกบวธสรางโครงขายในรปแบบ MST อยางไรกตามขอมล

(Information) ดงกลาวนโดยสวนมากแลว จะถกน ามาใชประโยชน รวมกบการหาคณลกษณะทแทจรง ท

แฝงอยภายในกลมยอยๆของโครงขาย (Cliques) ดงจะสงเกตไดในงานวจยของ Tumminello et al.

(2005) ซงไดน าวธ PMFG มาใชในการสรางโครงขาย โดยวธสรางโครงขายแบบ PMFG เปนวธทม

รปแบบแตกตางกนออกไปจากวธในการสรางโครงขายแบบกลนกรองระดบปฏสมพนธ (Threshold

Network) และเหตผลในการเลอกทจะใชวธดงกลาวน กเพราะกระบวนการกลนกรองระดบปฏสมพนธ

(Threshold Methods) นนอาจจะไมสามารถน ามาใชพจารณาได เมอมปญหาในระดบความไมเปนเอก

พนธ (Heterogeneity) ของคาระดบความเหมอน (Similarity) ขน หรอไมสามารถน าผลลพธดงกลาวมา

อธบายอทธพลทเกดขน ณ ระดบ (Scales) ทแตกตางกนของกคาสหสมพนธภายในระบบทมความ

ซบซอน (Complex Systems) อยางมนยส าคญ และเปนแบบแผนเดยวกนได ดงนนโครงขาย PMFG จง

มขอไดเปรยบอยตรงทสามารถจดการกบปญหาความไมเปนเอกพนธ (Heterogeneity) ได รวมไปถง

ปญหาตางๆทเกดขนภายในโครงขายองสหสมพนธอนๆ (Correlation based graphs) ดงเชน Minimum

Spanning Tree (MST) เปนตน อกทงยงสามารถแสดงโครงขายออกมาในรปแบบการแบงกลมยอยเปน

ล าดบขน (Hierarchical Clustering) ไดอกดวย

2.3.3 โครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks)

ในอดตนนโครงขายองสหสมพนธ (Correlation Based Networks) นนถกเสนอใหเปน

เครองมอทใชในการเปดเผยโครงสรางทเปนเหมอนกระดกสนหลงหลกของตลาด (The Underlying

Backbone of the Market) องคประกอบภายในโครงขายองสหสมพนธจงเปนเสมอนตวแทนของหน

ภายในระบบ และแสดงความสมพนธภายในกลมหนตางๆ นอกจากวธดงกลาวแลวยงมการตรวจสอบหา

ขอเทจจรงโดยการใชทฤษฏโครงขายอนๆทตางออกไปในการตรวจสอบ

Kenett (2010) และ Tumminello et al. (2005) นน ไดรเรมน าเสนอวธการศกษารปแบบใหม

ในการจดการกบปญหาทเกดขนกบวธขางตน โดยการสรางโครงขายองสหสมพนธแยกสวน (Partial


46

Correlation Network) ขนจากคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation) ซงเปนคาทใชวดสหสมพนธ

ระหวาง 2 ตวแปรใดๆ ทถกหกลางผลกระทบของ สหสมพนธทเกดจากตวกลางท 3 เชนการวด

ผลตอบแทนหน ทไดรบผลกระทบจากทง 3 ตวแปร โดยการก าหนดตวแทน (Proxy) ทมอทธพลตอหน

ดงกลาว (Stock Influence) แลวจงท าการสรางโครงขายองสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation

Network) ขนในภายหลง

สหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation) เปนตวบงปรมาณสหสมพนธ ระหวาง 2 ตวแปร

ใดๆ เมอเกดมเงอนไข (Condition) ในตวแปรอนๆ ตวใดตวหนง หรอหลายๆตวแปร ทมผลกระทบของ

ตวกลางแทรกเขามา ระหวางคาสหสมพนธ ระหวาง 2 ตวแปรใดๆ ซงในทนตวแปรตางๆแทนดวย

ผลตอบแทนหน (Baba et al., 2004; Shapira et al., 2009; Tumminello et al., 2005) โดยก าหนดให

X1, . . . ,Xn เปนล าดบในตวแปรสม (Random Variable) และก าหนดให X*1:3,...,n และ X

*2:3,...,n เปน

คาประมาณความสมพนธแบบเชงเสนของ X1 และ X2 ทองจากตวกลาง X3, . . . ,Xn และหลงจากนนจง

ท าการหาสมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Coefficient) หรอ (X1,X2: X3,:::,Xn)

ซงเปนตวแทนของสมประสทธสหสมพนธระหวางตวแปรสมตางๆ (Random Variables) โดยทท ง (Y1=

X1- X*1:3,...,n) และ(Y2=X2-X*

2:3,...,n ) เปนสมประสทธสหสมพนธจาก Residual ของตวแปร X1 และ

X2 ตามล าดบ

ในงานวจยของ Baba et al. (2004) และShapira et al. (2009) ไดอธบายถงวธการ

ค านวณหาสมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Coefficient) หรอ (X,Y : Z) ระหวาง

ตวแปร X และตวแปร Y ซงองกบตวกลาง Z ดวยการค านวณหา Pearson Correlation Coefficient

ระหวางสวนทเหลอ (Residuals) ใน X และ Y ทถกหกลางสหสมพนธจากตวกลาง Z ออก ดงแสดงใน

สมการท 2.1 เพอทจะไดรบสวนทเหลอ (Residuals) ของ X และ Y ซงน าทง 2 ตวแปรมาหา

ความสมพนธถดถอย (Regress) บน Z ทเปนตวแปรควบคม (Conditioning Variables ซงในทนได

ก าหนดล าดบของสหสมพนธแยกสวน (X,Y : Z) ใหมตวควบคมตวเดยว (First-order Partial

Correlation Coefficient) เพราะวามเพยงเงอนไข (Condition) จากตวกลางเดยวบน Z โดยมวธค านวณ

ดงสมการท 2.1

สมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Coefficient)


47

( ) ( ) ( ) ( )

√[ ( )][ ( )] (2.1)

โดยท X และ Y = ตวแปรใดๆ, Z = ตวกลาง, ρ(X,Y) = สหสมพนธระหวางตวแปร X และY

เพอทจะบงชความแตกตางระหวางระดบสหสมพนธ (Correlation) และสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlation) จงไดใหความสนใจไปทปรมาณ d(X,Y:Z) ดงสมการท 2.2

( ) ( ) ( ) (2.2)

โดยท d(X,Y:Z) = ระดบอทธพลทเกดจากตวกลาง Z ใดๆ

ซงปรมาณ d(X,Y:Z) ดงกลาวใชเปนตวบงชระดบอทธพลของสหสมพนธ (Correlation

Influence) หรออทธพลของตวกลาง Z บนคความสมพนธระหวางองคประกอบ X และ Y โดยปรมาณ

ดงกลาวนจะมคามาก กตอเมอ สดสวนของปรมาณสหสมพนธ (Correlation) หรอ (X,Y) นนสามารถท

จะอธบายไดดวยตวกลาง Z อยางมนยส าคญ ดงนนในงานวจยดงกลาวจงเลอกทจะใหความส าคญในการ

วเคราะหไปยงคา d(X,Y : Z) ทมากๆ ซงจากผลการศกษาในงานวจยดงกลาว ของKenett (2010) และ

Tumminello et al. (2005) พบวาหนในกลมภาคการเงนนน มอทธพลครอบง าเหนอกวาหนในกลมอนๆ

ภายในตลาดหน จงท าใหพบขอสรปวาหนในกลมการเงนนนเปนเสมอนกระดกสนหลงภายในตลาดหน

ดงกลาว ในแงของการสงผานอทธพลแฝงไปยงหนอนๆภายในตลาดหน พรอมกนนยงสามารถน าคา

d(X,Y : Z) มาเปนสวนหนงของขอมลในการสรางโครงขายในลกษณะบอกทศทางภายในโครงขายอง

สหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks)ไดอกดวย

Kenett et al. (2010) ไดอธบายถงวธในการสรางโครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial

Correlation Networks) ทง 2 รปแบบทแตกตางกน ไดแก Partial Correlation Threshold Network

(PCTN) และ Partial Correlation Planar Maximally Filtered Graph (PCPG) โดยน ามาพจารณาทง 2

โครงขาย ดวยจดมงหมายเพอทจะหาแนวคดเพมเตม รวมไปถงคณสมบตตางๆ จากผลลพธทได เมอม

การปรบเปลยนรปแบบไปตามมตของระบบทแตกตางกนออกไป


48

โดยในงานวจยของเขา ไดใหเหตผลหลก 2 ขอทเลอกน ารปแบบการสรางโครงขายแบบ

โครงขายองสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) มาใชในการอธบายอทธพลของแตละ

องคประกอบในฐานะทเปนตวกลางทมอทธตอความสมพนธระหวางองคประกอบตางๆทเกดจากระดบ

สหสมพนธภายในระบบ

1. โครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) สามารถน ามาใชแสดง

โครงสรางทแทจรงภายในระบบ ดวยกระบวนการแยกและกลนกรองขอมล (Filtering Procedures) ซง

เลอกเอาเฉพาะขอมลทมความเทยงตรง และมนยส าคญออกมา เพอทจะน าไปหาระดบอทธพลของหน

ตวกลาง ทมลกษณะเฉพาะตวทโดดเดนทสด บนโครงสรางของโครงขายสหสมพนธแยกสวนภายใน

ตลาดหนออกมา ซงเปนวธทคลายคลงกนกบ วธทใชในการศกษาของ Mantegna (1999) ทใชโครงขาย

องสหสมพนธ (Correlation Based Networks)

2. มความงายตอการอธบายระบบ ซงพบวาเกดปฏสมพนธทเกยวของภายในระบบเกดขน

(Partial Correlation Interactions) เทากบ N(N-1)(N-2)/2 ภายในเมทรกซแสดงปฏสมพนธ อยางไร

กตามเมอน าขอมลทงหมดทมอยมาพจารณาจะพบวา อนทจรงแลวระบบโครงขายสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlation Networks) อาจจะใหจ านวนเสนเชอมความสมพนธ (Link) ของการเกดปฏสมพนธ

ภายในโครงขายนอยกวาจ านวนปฏสมพนธทไดจากเมทรกซแสดงปฏสมพนธระหวางองคประกอบ

(Matrix Interaction)

2.3.3.1 Partial Correlation Threshold Network (PCTN)

PCTN เปนโครงขาย ซงประกอบดวย Vertices ทท าหนาทเปนตวแทนขององคประกอบ

ตางๆภายในระบบ ไมวาจะเปนองคประกอบภายใน ตลาดหน, ตลาดตราสารหน หรอ ตลาดอตรา

แลกเปลยน กตามท ภายใตองคประกอบ X, Y และ Z ทก าหนดนน จะก าหนดใหม 2 เสนเชอมแสดง

ความสมพนธแบบบอกทศทาง ระหวาง 2 องคประกอบ (Directed Links) เชน แสดงทศทางจาก ZX

ซงเปนการบงบอกวา Z นนสงผานอทธพลไปยง X และทศทางจาก ZY ซงบงบอกวา Z นนสงผาน

อทธพลไปยง Y ดงนนจากลกษณะของรปแบบดงกลาวภายในเสนเชอมความสมพนธทเกดขน โดยทจะ

ท าหนาทเปนตวบงบอกถงระดบอทธพลขององคประกอบ Z ผานสหสมพนธ ระหวาง องคประกอบ X

และ Y ไดกตอเมอเปนไปตามสมการท 2.3


49

( ) ⟨ ( )⟩ ( ( )) (2.3)

โดยท <d(X,Y : Z)>Z และ Z(d(X,Y : Z)) แทนคาเฉลย (Mean) และสวนเบยงเบน

มาตรฐาน (Standard Deviation) ของระดบอทธพลในตวกลางตางๆตามล าดบ ภายใตการก าหนด

เงอนไข (Condition) ในตวกลาง Z ขน ในขณะท k แทนคาคงตว (Parameter) ซงใชเปนเกณฑในการ

คดเลอกระดบอทธพล (Threshold of Influence) โดยคา k ดงกลาวเปนคาทเราสนใจ และน ามาใช

ประโยชนในการสรางโครงขาย

คณสมบตของแบบโครงสราง และเมทรกซของ PCTN นนขนอยกบคาคงตว (Parameter) k

อยางมาก ภายใตกระบวนการเลอกคา k ทเหมาะสมนน Kenett et al. (2010) ไดท าการเลอกคา k ณ

ระดบทแตกตางกนออกไป และท าซ าไปเรอยๆ รวมไปถงค านวณหาคาผลรวมของคาถวงน าหนก ในเสน

เชอมความสมพนธ (Edges) ทงหมดทเกดขนใน PCTN ดงแสดงในภาพท 12

ภาพท 12 แสดงสดสวนของ Ew(k)/Ew(0) และ NLC(k)/N ในรปฟงกชนของ k

ทมา: Kenett et al. (2010)


50

โดยระบเปนปรมาณ Ew(k) ส าหรบ k=0 จะได Ew(0)=12,018,586 ซงในภาพท 12 นนแสดง

สดสวนของ Ew(k)/Ew(0) ในรปฟงกชนของ k นอกจากน ยงไดแสดงการวเคราะหทใกลเคยงกน ดวยการ

หาขนาดของสวนประกอบ (Component) ทมระดบการเชอมโยงกนสงทสด (Largest Connected

Component) ภายในโครงขาย ซงองตามคา k โดยแทนจ านวนทงหมดขององคประกอบตางๆ (Vertices)

ภายใตสวนประกอบ (Component) หรอสดสวนทท าใหเกดระดบการเชอมโยงกนสงทสด (Largest

Connected Component) ภายในโครงขาย PCTN ส าหรบคา k ทก าหนดดวย NLC(k) ในภาพท 12 นน

แสดงปรมาณ NLC(k) = N, โดยท N =300 เกดขนพรอมกบ NLC(0) ในรปนจะสงเกตไดวา k=2 เปน

ตวเลอกทดทจะได PCTN ทท าใหเกดสวนประกอบ (Component) หรอสดสวนทมระดบการเชอมโยง

กนสงทสด (Largest Connected Component) และสดสวนดงกลาวมคาสงเพยงพอ ทจะเขาถงแบบ

โครงสรางทส าคญ จากเมทรกซสหสมพนธแยกสวนทได ภายในโครงขาย PCTN โดย PCTN นนเปน

โครงขายในรปแบบถวงน าหนก (Weighted Network) ทสรางขนจากการถวงน าหนก ภายในคาแสดง

ความสมพนธระหวางองคประกอบในระบบนน ซงมกจะใชรวมกบเสนเชอมความสมพนธ ในรปแบบ

แสดงทศทางความสมพนธระหวางองคประกอบ (Directed Link) ทถกน ามาใชในการบงบอกทศทางจาก

ตวกลาง ZX รวมไปถงการบงบอกทศทางไปยงตวแปรอนๆ เชน Y เปนตน ซงสอดคลองกบสมการท

2.3 ขางตน อนทจรงแลว PCTN สามารถน ามาใชประโยชนได ทงในโครงขายทองการกลนกรองเกณฑ

ขนต า (Threshold-based Network) ภายในโครงขายเดยว และระบบโครงขายทองการกลนกรองเกณฑ

ขนต า หลายๆโครงขาย ซงคอนขางจะมความออนไหวตอคาเกณฑขนต าทก าหนด

2.3.3.2 Partial Correlation Planar Maximally Filtered Graph (PCPG)

PCPG เปนวธทพฒนา และประยกตมาจาก Planar Maximally Filtered Graph (PMFG) ทม

ขอดอยในเรองการเกดปฏสมพนธอยางไมสมมาตร (Asymmetric Interactions) ภายในกลม

องคประกอบตางๆของระบบ ซงโครงขายดงเดมแบบPMFG นนเปนวธสรางโครงขายทองสหสมพนธ

(Correlation Based Network) เพยงแตโครงขายแบบ PCPG นนไดผานการประยกตและดดแปลง โดย

เปลยนจากการหาเมทรกซสหสมพนธ ไปเปนหาเมทรกซสหสมพนธแยกสวน แลวจงน าไปสรางโครงขาย

ตามล าดบขนการแกไขปญหาตางๆ (Algorithm) ในภายหลงตอไป

Kenett et al. (2010) ไดน าเสนอการประยกตโครงขาย PMFG แบบดงเดม โดยน า

สหสมพนธแยกสวน มาใชรวมกบกรณการเกดปฏสมพนธตางๆ (Interactions) ภายในแตละค


51

ความสมพนธระหวางองคประกอบ (Element Pairs) โดยทมความสมพนธจากขอมลทไมสมมาตร

(Asymmetric) แฝงอย อยางไรกตามลกษณะดงกลาวมกถกน ามาแสดงใหอยในรปแบบโครงขายแสดง

ทศทาง (Directed Graph) ประกอบ ภายใตรปแบบใหม โดยทเรยกโครงขายนวา PCPG (Partial

Correlation Planar Maximally Filtered Graph) โดยทเรมตนจากการหาระดบอทธพลของสหสมพนธ

(Correlation Influence) หรอ d(X,Y: Z) โดยก าหนดให คาเฉลยระดบอทธพล (Average Influence) ของ

ตวกลาง ทแทนดวย d(X : Z) นนบงบอกระดบอทธพล และทศทางทออกจากองคประกอบ Z ไปยง

องคประกอบ X และองคประกอบ อนๆ ทเหลอทกตวภายในระบบ จากการน าระดบอทธพลของตวกลาง

ทสงไปยงความสมพนธระหวางองคประกอบตางๆมาหาคาเฉลย ดงสมการท 2.4

( ) ⟨ ( )⟩ (2.4)

หมายเหต: สงทนาสนใจกคอโดยทวไปแลว d(X : Z)d(Z : X)

ภายใตล าดบขนของกระบวนการสรางโครงขาย PCPG ดงกลาวนน จะเรยงล าดบตงแต

ปฏสมพนธ N(N-1) ของคาเฉลยอทธพลของสหสมพนธ (Average Correlation Influence) หรอ d(X :

Z) เรยงตามล าดบทลดลง ตามแบบแผนในการสรางโครงขายนน จะเรมจากการพจารณาโครงขายทวาง

เปลา ทมาพรอม N องคประกอบ (Vertices) โดยเรมจากการใสล าดบรายการ d(I : J) ซงกคอการบง

บอกทศทาง (Directed Link) วาเปนการสงอทธพลจาก JI ภายใตขอจ ากดของโครงขาย ทตองอยใน

รปแบบเพลน (Planar) ซงกคอเสนเชอม Link ดงกลาวสามารถถกน ามาโยงความสมพนธระหวาง

องคประกอบ (Node) ไดโดยทไมท าใหเกดเสนเชอมความสมพนธตดกน (Link Crossing) โดยทถาคา

d(X : Z) d(Z : X) ผลทตามมาคอเสนเชอมความสมพนธ (Link) ZX จะถกน ามาพจารณา

ครอบคลมในโครงขาย PCPG เพยงเสนเดยว โดยจะไมแสดงเสนเชอมความสมพนธ (Link) จากXZ

อก เพอทจะหลกเลยงการเกดเสนเชอมจ านวนหลากหลายเสน (Multiple Links) จนเกนไป ซง

กระบวนการกกเกบขอมลนน จะถกแสดงออกมาอยในรปทศทาง ของการสงผานอทธพลผานทางตวแปร

อสระ พรอมกบบอกขนาดของระดบอทธพลในการสงผานประกอบ


52

ภายในโครงขาย PCPG จะมจ านวนเสนเชอมความสมพนธ (Links) ทแนนอน คอ 3(N-2)

ส าหรบระบบทม N องคประกอบ แตอยางไรกตาม PCPG กลบกลายเปนกระบวนการกลนกรองขอมลท

คอนขางรนแรงจากจ านวนปฏสมพนธเรมตนในเมทรกซสหสมพนธแยกสวน(Original Partial

Correlation Coefficients) N(N-1)(N-2)/2 เหลอเพยง 3(N-2) ในภายหลงเมอสรางโครงขายเสรจ

สมบรณ ซงขอมลดงกลาวท าหนาทเปนตวอธบาย และแสดงถงโครงสรางหลกของระบบทตอบสนอง ตอ

ลกษณะคณสมบตของสหสมพนธ (Correlation Properties)4 ทเปนตวควบคมโครงสรางของโครงขาย

แมวาจะมการลดลงของขอมลอยางรนแรงกตามท อนทจรงแลว PCPG เปนวธในการสรางโครงขายผาน

กระบวนการกลนกรองขอมล (Filtering) ทรนแรงภายใตเงอนไขการเกดปฏสมพนธ (Interactions)

ระหวางองคประกอบทแตกตางออกไปจากวธด งเดม โดยทกระบวนการดงกลาวนจะเกบขอมล ไวใน

ตวแทน 3(N-2) จากคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations) ดงแสดงในภาพท 13 ซงแสดง

ผลลพธของระดบการรบอทธพล (Indegree) และ ระดบการสงอทธพล (Outdegree) ขององคประกอบ

ใดๆ ภายในโครงขาย ดงแสดงในภาพ ท 12 ซงภาพดงกลาวน ไดแสดง 10 อนดบแรกของหนททรง

อทธพล (Influential Stocks) เปรยบเทยบกนในทง 2 โครงขาย ระหวางโครงขาย PCTN และ PCPG

พรอมกบการแบงกลมเศรษฐกจ (Sector) ตามกจกรรมการด าเนนงานของบรษท (Economic Sector of

Activity) จากผลลพธในภาพท 13 พบวา 10 อบดบแรกของหนตางๆ ทมอทธพลสงสดนนตางเปน

สมาชกอยในภาคการเงนทงสน

4 โครงขายแบบไมมทศทางนนระยะหางระหวางองคประกอบ หรอปฏสมพนธทเกดขนใน Link ตางๆ ภายในโครงขายดงกลาวนน

มกองตามระดบสหสมพนธ ทเปนตวบงชระดบความเชอมโยงระหวางองคประกอบใดๆ ในขณะทโครงขายแบบแสดงทศทางนน ระดบอทธพล หรอ d(X,Y : Z) จะเปนตวบอกทศทางพรอมกบขนาดปฏสมพนธ หรอระดบอทธพลแฝงทสงหรอรบ ในแตละองคประกอบภายในโครงขาย


53

ภาพท 13 แสดงระดบการรบอทธพล (Indegree) และ ระดบการสงอทธพล (Outdegree) ขององคประกอบ ใน 10 อนดบแรกของหนทรงอทธพล (Influential Stocks) เปรยบเทยบระหวางโครงขาย PCTN และ PCPG


ในตารางท 3 นนแสดงรายการของ 12 กลมเศรษฐกจ (Economic Sectors) ทงหมดทแบง

ตามกจกรรมการด าเนนงาน พรอมกบขอมลทแสดงระดบอทธพลทเกดขนภายในโครงขายทงหมด เพอ

ความเขาใจของตวอทธพลรวมภายในกลมเศรษฐกจทดข น โดยล าดบของ กลมเศรษฐกจ จะถกแสดงไว

ในตารางท 3 ตามระดบการสงอทธพล (Outdegree) ในโครงขาย PCPG รวมไปถงระดบการสงอทธพล

แบบถวงน าหนก (Weighted Outdegree) ทใชในโครงขาย PCTN


54

ตารางท 3 แสดงล าดบระดบอทธพลรวม 12 กลมเศรษฐกจ (Economic Sectors) เปรยบเทยบระหวาง

โครงขาย PCTN และ PCPG

PCTN PCPG RANK

SEC5

. WEIGHT

OUT DEGREE

WEIGHT IN

DEGREE

RW SEC. OUT DEGREE

IN DEGREE

RU

1 FI 8344 4837 0.27 FI 304 4 0.97 2 SE 5248 7663 -0.18 CG 56 17 0.53 3 BM 3727 2743 0.15 CO 38 22 0.27 4 EN 3219 1836 0.27 BM 26 25 0.02 5 CG 2236 1652 0.15 SE 16 136 -0.79 6 CC 2230 2775 -0.11 TE 12 87 -0.76 7 UT 2090 1447 0.18 CC 8 52 -0.73 8 CN 2004 3108 -0.21 EN 6 9 -0.2 9 TE 1904 3797 -0.33 CN 6 53 -0.8 10 CO 1424 1142 0.11 HE 3 44 -0.87 11 HE 969 2625 -0.45 UT 1 18 -0.89 12 TR 882 671 0.14 TR 0 9 -1


โดยระดบการสงอทธพล (Outdegree) ของกลมเศรษฐกจ (Economic Sectors) ซงแทนดวย

s โดยทระดบการสงอทธพล ถกก าหนดขนตามจ านวนทงหมดของเสนเชอมความสมพนธ (Links)

ภายในโครงขาย PCPG ซงแสดงจ านวนเสนเชอมความสมพนธ ทออกจากตวแทนหน ซงเปนสมาชก

ภายในกลมเศรษฐกจ s ทชไปยงหนในกลมเศรษฐกจอนๆ ทถกแบงตามกจกรรมทางเศรษฐกจ โดยแทน

ปรมาณดงกลาวนดวย o(s) ในท านองเดยวกนกก าหนดให i(s) เปนตวแทนของระดบการรบอทธพล

(Indegree) ของ กลมเศรษฐกจ s ซงกคอ จ านวนเสนเชอม (Links) ทชออกมาจากหน ทไมไดเปน

สมาชกของ กลมเศรษฐกจ s เขาไปยงหน ทเปนสมาชกในกลมเศรษฐกจ s หรอ กคอการบงปรมาณ

5 แบงตาม Yahoo Finance (2004) : Basic Material (BM, 24 Stocks), Consumer Cyclical (CC, 22 Stocks), Consumer Non Cyclical

(CN, 25 Stocks),Capital Goods (CG, 12 Stocks), Conglomerates (CO, 8 Stocks),Energy (EN, 17 Stocks), Financial (FI, 53 Stocks), Healthcare (HE, 19 Stocks), Services (SE, 69 Stocks), Technology (TE, 34 Stocks), Transportation (TR, 5 Stocks) และ Utilities (UT, 12 Stocks).


55

การรบอทธพลมาจากกลมเศรษฐกจ อนๆเขามายง กลมเศรษฐกจ s ผานจ านวนเสนเชอมความสมพนธ

(Link)

ระดบการสงอทธพลถวงน าหนก (Weighted Outdegree) หรอ ow(s) และระดบการรบ

อทธพลถวงน าหนก (Weighted Indegree) หรอ iw(s) ของกลมเศรษฐกจ s ทถกน ามาใชใน PCTN นนก

ท าคลายๆกบกรณการวดระดบการสงอทธพล (Outdegree) และรบอทธพล(Indegree) ในสวนกอน

หนาทไดอธบายไปแลว ซงคา o(s) และ ow(s) สงๆ เปนตวบงชวากลมเศรษฐกจ s นนมอทธพลอยาง

มากภายในระบบ ในขณะท i(s) และ iw(s) มากๆ เปนตวบอกวากลมเศรษฐกจ s นนเปนกลมเศรษฐกจ

ทไดรบอทธพลทสงผานมาจากกลมเศรษฐกจอนๆ อยางมาก

ในตารางท 3 นนยงแสดงผลการวดคาอทธพลเชงเปรยบเทยบของกลมเศรษฐกจ ทองตาม

ตวชวด (Indicators) ตางๆเหลาน ภายใตกลมเศรษฐกจ s ทก าหนดนน จะมสดสวนของอทธพลเชง

เปรยบเทยบแทน ดงสมการท 2.5

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

( ) ( )

( ) ( ) (2.5)

โดยท ow(s) = ระดบการสงอทธพลถวงน าหนก (Weighted Outdegree) ของกลมเศรษฐกจ s

และ iw(s) = ระดบการรบอทธพลถวงน าหนก (Weighted Indegree) ของกลมเศรษฐกจ s

โดยท การวดคาอทธพลเชงเปรยบเทยบของกลมเศรษฐกจ ทองตามตวชวด แบบไมถวง

น าหนก (Unweighted Relative Influence) หรอ Ru ของ กลมเศรษฐกจ s นนถกน ามาใชใน PCPG ซง

วธแบบ PCPG นนเนนใหเหนถงอทธพลของหนโดยเฉลยทวทงตลาด ในขณะทการวดของคาอทธพล

เชงเปรยบเทยบของกลมเศรษฐกจ ทองตามตวชวดแบบถวงน าหนก (Weighted Relative Influence)

หรอ Rw ถกน ามาใชใน PCTN เพอทจะสะทอนใหใหเหนถงความแขงแรงของการมปฏสมพนธในแตละ

องคประกอบทเกดขน ไดชดเจนยงขน อยางไรกตามภายใตขอบเขตของอทธพลเชงเปรยบเทยบ

(Relative Influence) ในรปแบบทงสองนนควรมคาอยในขอบเขต -1,+1


56

คาอทธพลเชงเปรยบเทยบ (Relative Influence) ของกลมเศรษฐกจ ทเปนบวกนน บงบอกได

วา กลมเศรษฐกจนนมอทธพลเหนอกวากลมเศรษฐกจ อนๆ (อทธพลทสงออกไปยงกลมเศรษฐกจอน

นนมมากกวาอทธพลทไดรบเขามาภายในกลมเศรษฐกจนน) ในทางกลบกน คาลบทไดนนแสดงวากลม

เศรษฐกจ นนมอทธพลดอยกวากลมเศรษฐกจอนๆ (อทธพลทสงออกไปยงกลมเศรษฐกจอน นนนอย

กวาอทธพลทไดรบเขามาภายในกลมเศรษฐกจนน)

แมวาภาคการเงน (Financial Sector) จะมจ านวนการสงอทธพล (Outdegree) ภายใน

โครงขาย PCPG สงทสด และมระดบการสงอทธพลถวงน าหนก (Weighted Outdegree) ภายใน

โครงขาย PCTN สงทสด แตคาอทธพลเชงเปรยบเทยบ (Relative Influence) ในทง 2 กรณดงกลาวน

คอนขางจะมระดบทแตกตางกนออกไป ดงจะเหนไดจากตารางท 3 ซงแสดงใหเหนวาสวนใหญแลวกลม

เศรษฐกจ ตางๆ จะมเครองหมายระดบอทธพล (Influence) ในตวชวด Ru หรอ Rw ทเหมอนกนทง 2

โครงขาย แมจะมระดบคอนขางแตกตางกนกตาม

นอกจากนอนดบของระดบการสงอทธพล (Outdegree) ภายในกลมเศรษฐกจ กมความ

แตกตางกนในทง 2 โครงขาย ซงมเพยงภาคการเงน (FI) ในล าดบทหนง และภาคการขนสง (TR) ซงอย

ในล าดบสดทาย ทมอนดบเหมอนกนในทง 2 โครงขาย อยางไรกตามความแตกตางระหวางอนดบของ

การสงอทธพล (Outdegree) และระหวางคาอทธพลเชงเปรยบเทยบของกลมเศรษฐกจตางๆในหลายๆ

โครงขาย มความเปนไปไดมากทจะเกดขน อนเนองมาจากความแตกตางของขอมลทถกบรรจไวในทง 2

โครงขาย ซงวธแบบ PCPG นนเนนใหเหนถงอทธพลของหนโดยเฉลยทวทงตลาด ในขณะทขอจ ากดท

เหมอนกนนไมปรากฏอยในวธแบบ PCTN ซงเมอพจารณาจากผลลพธภายในตารางท 3 จะพบวาม 3

กลมเศรษฐกจ ทเครองหมายของอทธพลเชงเปรยบเทยบนนมสญลกษณตรงขามกนในทง 2 โครงขาย

ไดแก ภาคพลงงาน (EN), ภาคสนคาอปโภคบรโภค (UT) และ ภาคการขนสง (TR) ซงเปนตวบงชวา

อทธพลของหนตางๆ ในกลมเศรษฐกจเหลานนนอาจมขอจ ากดอยบาง อยางไรกตามแมวาจะมความ

แตกตางเหลาน เกดขน แตสหสมพนธ ระหวางคาอทธพลเชงเปรยบเทยบ (Relative Influence) ใน

โครงขาย PCTN และPCPG ดงกลาวนนมคาสหสมพนธระหวางตวชวด Rw และRu หรอ Corr(Rw,Ru)

เทากบ 0.59 โดยประมาณ ซงถอวาอยในระดบทสง ดงนนจงเปนตวบงชไดวาทง 2 โครงขาย นน

สามารถอธบายระดบอทธพลเชงเปรยบเทยบ (Relative Influence) ในกลมเศรษฐกจทแตกตางกนใหได

ขอสรปในลกษณะทคลายคลงกน ดงจะสงเกตไดจากภาพท 13 และตารางท 3 ซงพบวาภาคการเงนนนม


57

บทบาททส าคญตอระบบอยางเหนไดชด อยางไรกตาม Kenett et al. (2010) พยายามทจะเขาถง

ความสมพนธเหลานน ในระดบทยอยลงไปอกภายในหนกลมภาคการเงน เพอทจะไดศกษาวาในระดบ

ยอยลงไปนน สามารถทจะเหนพฤตกรรมของกลมเศรษฐกจยอย (Sub-sector) หรอแสดงออกวาม

รปแบบของพฤตกรรมทแตกตางกนของระดบอทธพลภายในกลมเศรษฐกจ (Heterogeneity of

Behavior) ในรปแบบใด เพอทจะเขาใจกลมเศรษฐกจยอยใหมากขน Kenett et al. (2010) จงไดท าการ

วเคราะหโครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) เพมเตม โดยท าการศกษาหนทก

ตวทเปนสมาชกในระดบกลมเศรษฐกจยอย ซงแบงตามการด าเนนงานของกลมเศรษฐกจยอยท

เหมอนกนเพมเตม โดยแทนแตละองคประกอบดวยภาคเศรษฐกจยอย (Single Vertex) และน ามาแสดง

ความสมพนธเชอมโยงกนภายในโครงขาย PCPG

ผลลพธทไดจากโครงขายแสดงทศทางแบบถวงน าหนก (Weighted Directed Network) ใน

แตละองคประกอบ (Vertex) ทสมพนธกบการแบงกลมเศรษฐกจยอย (Sub-sector) ตามกจกรรมการ

ด าเนนงานของบรษท และถวงน าหนก (Weight) เสนเชอมความสมพนธในรปแบบแสดงทศทาง

(Directed Link) ทชออกจาก กลมเศรษฐกจยอย i ไปยงกลมเศรษฐกจยอย j ซงถกก าหนดขนดวย

จ านวนทงหมดของเสนเชอมความสมพนธในรปแบบแสดงทศทาง (Directed Links) ทออกจากหนตางๆ

ทเปนสมาชกของกลมเศรษฐกจยอย i และวงเขาสหนตางๆของกลมเศรษฐกจยอย j ภายในโครงขาย

PCPG ในภาพท 13 นนเปนการแสดงโครงขาย PCPG ในระดบกลมเศรษฐกจยอย จากภาพดงกลาวจะ

พบวามเพยง 3 กลมเศรษฐกจยอยทอยใจกลางโครงขาย (Central Sub-sectors) ซงทงหมดอยในภาค

การเงน โดยประกอบไปดวย กลมธรกจยอยใหบรการทางดานการลงทน (Investment Services), กลม

ธรกจยอยประกนภย (Insurance Life) และกลมธรกจยอยธนาคาร (Regional Banks) ซงจะเหนวา กลม

เศรษฐกจยอย ทง 3 กลม เหลาน มระดบอทธพลและสงผานผลกระทบ ตอหลายๆกลมเศรษฐกจยอย

ภายในโครงขาย และมบทบาทส าคญตอแบบโครงสรางภายในโครงขายกลมเศรษฐกจยอย (Sub-sector

Network) ซงมกจะพบบทบาททโดดเดนดงกลาวอยในหนกลมภาคการเงน และนอกจากนในบางกลม

เศรษฐกจยอย กไมไดปรากฏโครงสรางดงกลาวออกมาใหเหนเลย ในการวเคราะหผานคาสหสมพนธ

(Standard Correlation Analysis) ของผลตอบแทนหนภายในตลาดหลกทรพย NYSE


58

ภาพท 14 แสดงการวเคราะหโครงขาย PCPG จากหน 300 ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE โดยพจารณาราย

กลมเศรษฐกจยอย (Subsector)


ความแตกตางระหวางขอมลทางเศรษฐกจ (Economic information) ซงถกบรรจไวในคา

สหสมพนธ (Standard Correlations) และอกแบบ ทถกบรรจไวในคาสหสมพนธแยกสวน (Partial

Correlations) นนสงเกตไดจากการเปรยบเทยบบทบาทภายในกลมเศรษฐกจ (Economic Sectors)

ตางๆ ภายใตโครงขายรปแบบเพลน (Planar Networks) ทเหมอนกน

วธสรางโครงขายแบบ PMFG นนใชรวมกบคาสหสมพนธ (Standard Correlations) ภายใน

โครงขายแบบไมแสดงทศทาง (Undirected Network) โดยภายในโครงขายดงกลาวในภาพท 14 จะม


59

เสนเชอมความสมพนธระหวางองคประกอบทงหมด 3(N-2) = 894 เสนเชอม (Links) 6 ซงพบวาจ านวน

เสนเชอมความสมพนธ (Links) ทไดนนจะเทากบในแบบโครงขาย PCPG แสดงทศทาง (Directed

PCPG) โดยจากผลลพธดงกลาวจะพบวา จ านวนของเสนเชอมความสมพนธ (Links) ทงหมดทเกดการ

ขามกลมของหน (Bridging Stocks) ซงเกดขนภายในสมาชกของกลมเศรษฐกจทแตกตางกน มจ านวน

ทงสน 283 เสนเชอมความสมพนธ (Links) ภายในโครงขาย PMFG ในขณะทในโครงขาย PCPG

พบวามเกอบ 476 เสนเชอมความสมพนธ (Links) ขอเทจจรงเหลานเปนตวบงบอกวาอทธพลทเกดขน

รวมกนของหนตางๆ (Mutual Influence of Stocks) ทถกก าหนดขนโดยสหสมพนธแยกสวน (Partial

Correlations) นนไมไดถกจ ากดพนทไวแคภายในระดบกลมเศรษฐกจเทานน ซงโดยปกตแลวจะพบ

ความแตกตางทมนยส าคญระหวาง คาสหสมพนธ (Standard Correlations) และคาสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlations) จากการสงเกตความสมพนธ ในแตละกลมเศรษฐกจ โดยเฉพาะอยางยง

ภายในโครงขายรปแบบเพลน (Planar Networks) ซงไดแก โครงขาย PMFG และPCPG

ในตารางท 3 แสดงระดบการรบอทธพล (Indegree) และระดบการสงอทธพล (Outdegree)

ในแตละกลมเศรษฐกจ (Economic Sector) ภายในโครงขาย PCPG ซงพบวา ระดบการสงอทธพล

(Outdegree) ของภาคการเงน (FI) เทากบ 304 ในขณะท ระดบการรบอทธพล (Indegree) เทากบ 4

ในทางตรงกนขามระดบการเชอมโยง (Degree) ของภาคการเงน (FI) ภายในโครงขาย PMFG นนมคา

เพยง 119 ในการประมวณผลผานคาสหสมพนธ (Standard Correlation) ในโครงขาย PMFG (จาก

ตารางท 3 และตารางท 4) ซงพบวาระดบอทธพลของภาคการเงน (FI) ภายในโครงขาย PCPG นนสง

กวาระดบอทธพลของโครงขาย ทองคาสหสมพนธ (Standard Correlation) ดงเชนโครงขาย PMFG

ประมาณ 3 เทา

6 จากภาพท 2.8 แสดงการวเคราะหโครงขาย PCPG โดยแบงกลมตาม Subsector จากขอมลหน 300 ตว ดงนนในทน N=300

เพราะฉะนนจะไดจ านวน Link ทงหมด 3(N-2) หรอ 3(300-2) = 894 Link


60

ตารางท 4 แสดงระดบการเชอมโยงถวงน าหนก (Weighted Degree) ของโครงขาย PMFG และ PCPG

Standard Correlation PMFG Partial Correlation PCPG RANK SECTOR7 W-DEG. SECTOR W-

OUTDEG. W-

INDEG. 1 FI 119 FI 304 4 2 SE 85 CG 56 17 3 BM 60 CO 38 22 4 CO 55 BM 26 25 5 CG 53 SE 16 136 6 TE 51 TE 12 87 7 CC 49 CC 8 52 8 CN 29 EN 6 9 9 HE 24 CN 6 53 10 EN 15 HE 3 44 11 UT 11 UT 1 18 12 TR 9 TR 0 9


ดงจะสงเกตเหนพฤตกรรมดงกลาวไดในภาคการบรการ (SE) โดยผลลพธทไดจากการแบง

ภาคเศรษฐกจตามกจกรรมการด าเนนงานของบรษท นนคอนขางใหผลตรงขามกนออกไป เมอพจารณา

จากระดบความเชอมโยง (Degree) ของภาคบรการ (SE) นนพบวาอยเปนอนดบสองรองจาก ภาค

การเงน (FI) ซงพบอยภายในทง 2 โครงขายแบบเพลน (Planar Networks) ไดแก PMFG และ PCTN

แตกลบไมพบระดบความเชอมโยงระหวางองคประกอบของภาคบรการ ภายในโครงขาย PCPGสงเปน

อนดบท 2 ดงเชน 2 โครงขายขางตน โดยระดบความเชอมโยง (Degree) มคาเทากบ 85 ภายใน

รปแบบองสหสมพนธของโครงขาย PMFG (ตารางท 4) ในขณะทโครงขาย PCPG เทากบ 152 สวน

ภายในโครงขาย PCPG (ตารางท 3) นนระดบการรบอทธพล (Indegree) เทากบ 136 ในขณะทระดบ

การสงอทธพล (Outdegree) มคาเพยง 16 ซงท าใหอยเพยงอนดบท 5 ภายในโครงขาย PCPG จาก

ผลลพธดงกลาวนแสดงใหเหนวาภาคบรการ (SE) นนไดรบอทธพลอยางมากจากกลมเศรษฐกจอนๆ




61

ในขณะทอทธพลของมนตอทงระบบ นนคอนขางนอยมาก ซงตรงกนขามกบในภาคการเงน ดงนนความ

แตกตางทส าคญระหวางภาคการเงน (FI) และภาคบรการ (SE) นนจงไมสามารถทจะสรปไดจากการด

โครงขายตางๆ ทไดรบจากการใชคาสหสมพนธ (Standard Correlation) ในการวดระดบความเหมอน

(Similarity)

นอกจากน Kenett et al. (2010) ยงไดท าการเปรยบเทยบความเหมอนระหวางโครงขาย

PCPG และ PMFG โดยแสดงโครงขายกลมเศรษฐกจยอย (Subsector Network) ซงใชรวมกนกบคา

สหสมพนธ (Standard Correlation) ภายใน PMFG และไดท าการจดล าดบตามระดบความเชอมโยง

ของกลมเศรษฐกจ (Sector Degree) ภายใน PMFG

ในภาพท 15 นนแสดงโครงขาย PCPG ของหน 300 ตว ซงรายชอทง 300 ตว นนมาพรอม

กบกลมเศรษฐกจทสอดคลอง รวมไปถงแบงกลมเศรษฐกจยอย (Sub-sector) ตามกจกรรมการ

ด าเนนงานของบรษท ในแตละองคประกอบ (Node) ภายในโครงขายนนเปนตวแทนของหนรายตว

(Single Stock) และเสนเชอมความสมพนธ (Links) ถกแสดงทศทางออกจากหนทสงผานอทธพล

(Influential Stock) ไปยงหนตวรบอทธพล (Influenced Stock) ซงแสดงระดบขนของระดบอทธพล

ภายในโครงขายเปนชนๆไป โดยพบวาจดศนยกลางระบบทส าคญนนตางเปนหน ทเปนสมาชกอยใน

ภาคการเงน


62

ภาพท 15 แสดงการวเคราะหโครงขาย PCPG ผานคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation) ของหน 300 ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE


เปรยบเทยบลกษณะความเหมอนของโครงขายในรปแบบเพลน ระหวางโครงขายอง

สหสมพนธ (Standard Correlations) ภายในโครงขาย PMFG และโครงขายองสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlations) ภายในโครงขายPCPG โดยทผลลพธจากการสรางโครงขายผานขอมล

ความสมพนธระหวางผลตอบแทนหน 300 ตว ดงแสดงในภาพท 15 และ16 พบวา จ านวนเสนเชอม

ความสมพนธ (Links) ใน PMFG และ PCPG นนตางมจ านวนเทากบ 3(N-2) = 894 เสนเชอม


63

ภาพท 16 แสดงการวเคราะหโครงขาย PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlations) ของหน 300 ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE


Kenett et al. (2010) ยงไดท าการเปรยบเทยบความเหมอนระหวางคณสมบตภายใน

โครงขาย PMFG ซงขนอยกบ คาสหสมพนธ (Standard Correlations) และคณสมบตภายในโครงขาย

PCPG ซงสรางขนจากระดบอทธพล ทองมาจากคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations) โดย

ท าการศกษาภายในกลมหน 300 ตวภายในระบบ ในแงความสมพนธระหวางกลมเศรษฐกจยอย โดยท

รายชอของกลมเศรษฐกจยอย มาพรอมกบกลมเศรษฐกจ ทสอดคลองกนตามกจกรรมทางเศรษฐกจ ใน

ตารางท 5 นนไดแสดง 5 อนดบแรกของกลมเศรษฐกจยอย ทมระดบความเชอมโยงแบบถวงน าหนก

(Weighted Degree) ภายในโครงขาย PMFG สงทสด และ5 อนดบแรกทมระดบความเชอมโยงในการ


64

สงระดบอทธพลแบบถวงน าหนก (Weighted Outdegree) ภายในโครงขาย PCPG สงทสด ซงพบวา

ระดบการสงอทธพล (Outdegree) ของกลมธรกจการบรการดานการลงทน เทากบ 174 ในโครงขาย

PCPG ซงมากกวา 2 เทาเมอเทยบกบระดบความเชอมโยง (Degree) ในโครงขาย PMFG ซงมคาเพยง

77

ตารางท 5 แสดง การจดอนดบของระดบการเชอมโยงถวงน าหนก (Weighted Degree) ภายในโครงขาย PMFG

และ PCPG

Standard Correlation PMFG Partial Correlation PCPG

RANK SUB-SECTOR SEC.8 W-DEG.

SUB-SECTOR SEC. W-OUTDEG.

W- INDEG.

1 Investment Services

FI 77 Investment Services

FI 174 3

2 Regional Bank FI 59 Insurance Life FI 87 3

3 Conglomerates CO 55 Regional Bank FI 76 12

4 Insurance Life FI 43 Misc. Capital Goods

CG 48 1

5 Misc. Capital Goods

CG 41 Conglomerates CO 38 22


ภาพท 17 นนไดแสดงใหเหนถงกระบวนการสรางโครงขายกลมเศรษฐกจยอย (Sub-sector

Network) ดวยวธสรางโครงขายแบบ PMFG จากภาพดงกลาวนสามารถน ามาเปรยบเทยบกบวธสราง

โครงขายแบบ PCPG ดงแสดงไวในภาพท 14 นอกจากนในตารางท 4 ทไดแสดงล าดบของระดบการ

เชอมโยงถวงน าหนก (Weighted Degree) ของ กลมเศรษฐกจ ทงในแบบ PMFG และ PCPG ยงสงเกต

ไดวาระดบการสงอทธพล (Outdegree) ของ ภาคการเงน (FI) ใน PCPG มากกวาระดบการเชอมโยง

(Degree) ใน PMFG เกอบ 3 เทา




65

ภาพท 17 แสดงโครงขาย PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlation) ในรายกลมเศรษฐกจยอย

(Sub-sector) พรอมกบแสดงสหสมพนธแบบไรทศทาง


Kenett et al. (2010) ไดท าการศกษาระดบ (Scales) จากล าดบขน (Hierarchy) ภายใน

โครงขาย ระดบกลมเศรษฐกจ (Networks of Economic Sectors) โดยน าทงโครงขายแบบ PCPG และ

PMFG มาเปรยบเทยบลกษณะความเหมอน ดวยการจดกลมหนตางๆ ณ ระดบกลมเศรษฐกจทแตกตาง

กน โดยแบงตามกจกรรมการด าเนนงานของบรษท (Economic Sector of Activity) โดยพบวาใน

โครงขายนนมทงหมด 12 องคประกอบ (Nodes) ทซงในแตละองคประกอบเปนตวแทนของกลม


66

เศรษฐกจหนง ภายใตโครงขายเหลานจะ ท าการค านวณ และแสดงใหเหนวาในแตละกลมเศรษฐกจ นน

สงอทธพลไปยงกลมเศรษฐกจอนๆอยางไร ดวยการแสดงโครงขายแบบบอกทศทางการสงผานอทธพล

ของกลมเศรษฐกจตางๆโดยวธสรางโครงขายแบบ PCPG (Directed Network) ดงแสดงในภาพท 18

ในขณะทโครงขายแบบไมแสดงทศทางการสงผานอทธพลของกลมเศรษฐกจตางๆ (Undirected

Network) ของกลมเศรษฐกจตางๆ ซงกคอโครงขาย แบบ PMFG นนถกแสดงไวในภาพท 19 ทงนได

แสดงการก ากบเสนเชอมความสมพนธ (Link) ในทง 2 โครงขาย ดวยคาถวงน าหนก (Weight) ประกอบ

ซงการถวงน าหนกเปนไปตามจ านวนของหนตางๆภายในกลมเศรษฐกจหนง ซงถกเชอมโยงไปยงหน

ตางๆทเปนสมาชกในกลมเศรษฐกจอน

ภาพท 18 แสดงโครงขายพรอมกบสหสมพนธแบบบอกทศทางในรายกลมเศรษฐกจ (Sector) โดยใชวธสราง

โครงขายแบบ PCPG ผานคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation)



67

ภาพท 19 แสดงโครงขายพรอมกบสหสมพนธแบบบอกทศทางในรายกลมเศรษฐกจ (Sector) โดยใชวธสราง

โครงขายแบบ PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlation)


จากคาสหสมพนธ (Standard Correlations) นนสามารถน ามาใชในการอธบายอทธพลท

เกดขน ซงรวมผลจากอทธพลรวมเชงเสนของผลตอบแทนหน (Mutual Linear Influence) ประกอบดวย

ในขณะทสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations) นนอธบายผลกระทบของอทธพล(Influence) จาก

หนตวกลางหนง ทสงผานแฝงไปยง สหสมพนธระหวางผลตอบแทนหนใดๆ ทง 2 ตว ดวยเหตผล

ดงกลาว จงท าใหสามารถทจะสงเกตไดวา อทธพลของภาคการเงน นนมความโดดเดนอยางมาก ภายใต

โครงขายแบบองสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) จงท าใหหนตางๆทเปนสมาชก


68

ภายในกลมเศรษฐกจเหลาน สามารถเปนสอกลางในการสงอทธพล ภายในดชนทางการเงน (Financial

Index) ของระบบไดเปนอยางด

2.3.4 โครงขายแสดงเสนเชอมความสมพนธ ระหวางองคประกอบแบบถวงน าหนก (Weighted Network)

แมวาวธการสรางโครงขาย ดวยการก าหนดเกณฑปฏสมพนธข นต า (Threshold Value) นน

จะเปนวธทนยมใชกนในอนดบตน แตอยางไรกตามการก าหนดเกณฑปฏสมพนธขนต าดงกลาว น

สามารถน ามาซงขอดอยในแงของการสญเสยของขอมล เมอก าหนดคา Threshold ดงกลาวไดไม

เหมาะสม ดงนนในงานวจยของ Onnela et al. (2006) จงไดท าการพฒนาการสรางระบบโดยก าหนดคา

ถวงน าหนกบนเสนเชอมความสมพนธ (Link) ตางๆ เพอทจะสะทอนใหใหเหนถงความแขงแรงของ การ

มปฏสมพนธภายในแตละองคประกอบทเกดขน งานวจยดงกลาวนเนนใหเหนถงการศกษาโครงขายทาง

การเงน (Financial Network) ในองคประกอบ (Node) ตางๆของหน ทมความสมพนธและเชอมโยงกน

ผานสหสมพนธของผลตอบแทนหน ซงเปนตวบงบอกปฏสมพนธ (Interaction) ภายในองคประกอบหน

ตางๆ ตามแนวคดของ Mantegna (1999) ซงเปนผรเรมการสรางโครงขาย (Vandewalle et al., 2001;

Marsili, 2002; Caldarelli et al., 2004; Onnela et al., 2003)

Onnela1 et al. (2006) ไดน าขอมลอนกรมเวลาของราคาหน ภายใตเซตขอมล ของหน N ตว

โดยใชขอมลรายวนของราคาปดตลาด ของหน i ณ เวลา (ใชวนจรง) ซงแทนดวย Pi ( ) จากนนจง

น ามาหาคาลอการทมของผลตอบแทนหน i

โดยก าหนดให ri () = ln Pi ( )-ln Pi (-1) โดยทกรอบเวลา (Time Window) นนมความ

กวาง T = 1000 (ใชขอมล 4 ป โดยสมมตให ใน1ปม 250 วนท าการ) ซงจะแสดงอยในรปของเวกเตอร

ผลตอบแทน (rti ) ส าหรบ หน i ภายใตเวลาเดยวกนนน คาสมประสทธสหสมพนธ ระหวางสนทรพย i

และ j ณ เวลาดงกลาว มคาดงสมการท 2.6


69

⟨

⟩ ⟨ ⟩⟨

⟩

√(⟨ ⟩ ⟨

⟩ )(⟨ ⟩ ⟨

⟩ )

(2.6)

โดยท <...> แทน คาเฉลยตลอดชวงวนเวลาทท าการซอขาย โดยทถกแสดงไวอยในรป

เวกเตอรของผลตอบแทน เพอน ามาหาเวกเตอรแสดงสหสมพนธ ระหวางสนทรพย N ตว จาก เมท

รกซสมมาตร (Symmetric) ขนาด N N ซงแทนดวย Ct โดย t i j เปน สหสมพนธ ณ กรอบเวลา

(Time Windows) ทตางกน ซง Time Window จะถกแทนดวย T โดยท Time Window ของ 1 สปดาห

มคา T = 5 วน

โดยขนตอนตอไป คอการหาความแขงแรงของปฏสมพนธ (Interaction Strengths) หรอ เสน

เชอมความสมพนธในรปแบบก ากบคาถวงน าหนก (Link Weights) จากสมประสทธสหสมพนธ

(Correlation Coefficients) โดยการหาคาสมบรณ (Absolute) ของสหสมพนธออกมา ซงเปนคาทบงบอก

ความแขงแรงของปฏสมพนธ (Interaction Strength) ซงสะทอนใหเหนถงความแขงแรงของการเชอมโยง

ผานคาสหสมพนธระหวาง คา ลอการทมของผลตอบแทนหน i และ j ในกรอบเวลา (Time Window) t

โดยก าหนดให wt i j เปน คาถวงน าหนก (Weight) ของการเชอมโยง ระหวางองคประกอบ (Node) i

และ องคประกอบ (Node) j พรอมกนนไดก าหนดให wt i j =|t ij | หรอเขยนอยในรป เมทรกซ Wt =

|Ct | เนองจากคาสมประสทธสหสมพนธอยระหวาง -1 และ 1 ซงจะท าใหคาความแขงแรงของ

ปฏสมพนธ (Interaction Strengths) wt i j มคาอยระหวางชวง [0, 1] ภายในเมทรกซสหสมพนธ Ct โดย

ทแสดงคาสหสมพนธในแตละสนทรพย ผานเมทรกซสหสมพนธดงกลาว และน ามาสรางเปนโครงขาย ท

มการเชอมโยงดวย N องคประกอบ (Nodes) พรอมกบเสนเชอมความสมพนธ ระหวางองคประกอบ

จ านวน N (N -1)/2 ซงสอดคลองกบองคประกอบ ตางๆ ในสวนของเมทรกซสามเหลยมบน (Upper

Triangular Part) หรอเมทรกซสามเหลยมลาง (Lower Triangular Part) ภายในเมทรกซถวงน าหนก

(Weight Matrix)


70

2.4 วธทใชในการทดสอบอทธพลขององคประกอบตางๆ หรอตวกลางภายในระบบทเปนตวแทนของการขบเคลอน และบงชสภาวะความเสยงของระบบ

2.4.1 วธวดความเสยงภายในระบบผานดชน Index Cohesive Force และคา Eigenvalue (Spectral) Entropy

Kenett et al. (2010) ไดสรางโครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks)

ขน ภายใตกรอบชวงเวลาทไดท าการศกษา โดยก าหนดใหโครงขายเหลานอยในลกษณะ Stationary

Networks ซงตางออกไปจากโครงขายสหสมพนธดงเดม (Correlation Based Networks) โดยผลลพธ

จากวธดงกลาวทไดน าเสนอนพบวา ระดบอทธพลของตวกลางทโดดเดนภายในหนกลมการเงนตอ

โครงสรางสหสมพนธของตลาด ซงจะสงเกตเหนไดวาหนกลมภาคการเงน นนมลกษณะเปนตวกลางทม

อทธพลตอโครงสรางสหสมพนธของหนตวอนๆภายในโครงขาย เหลาน และขนตอไป พวกเขาไดท าการ

ตรวจสอบขอเทจจรงของระดบอทธพลของหนตางๆ เพมเตมในชวงกรอบเวลาทส นลง ผานทาง

กระบวนการวเคราะหพลวตภายในโครงขาย (Dynamical Network Analysis) ภายใตการวเคราะห

ดงกลาวน จะน าประโยชนจากการวเคราะหแบบเลอนกรอบชวงเวลา (Moving Window Approach) มา

ใช โดยการเลอกใช กรอบเวลาระยะสน (Short Time Window) ในกรอบ 1 เดอน ผานขอมลรายวน

(Trading Days) และเลอกกรอบเวลาทใหญขน (Large Time Window) ในกรอบ 4 เดอน (Trading

Months) ผานขอมลรายวน (Trading Days) โดยการวเคราะหผลเชงพลวตน แสดงใหเหนวาตวแทนทม

ระดบอทธพลโดดเดน (Dominant Influence) นนมกอยในหนกลมการเงน ซงผลลพธทไดคอนขางทจะให

ผลลพธสม าเสมอ (Persistent) ตลอดชวงเวลาทใชในการศกษา ทงภายใตกรอบเวลาระยะสนและระยะ

ยาว จากขอสรปการศกษาดงกลาวไดแสดงใหเหนถงขอสงเกตทเกยวกบโครงสรางหลกทเปนเสมอน

กระดกสนหลง ของโครงขายสหสมพนธภายในตลาดหน และแสดงใหเหนถงบทบาททส าคญของหนกลม

ภาคการเงน ซงเปนกลมทมความโดดเดนและมอทธพลเหนอหนตวอนๆ อกทงยงใหผลลพธทสม าเสมอ

ตลอดชวงเวลาทศกษา รวมไปถงเสรมสรางความรความเขาใจในแงของความเสยง ตอการลมลงของ

ตลาดการเงน อนเนองมาจากปญหาสนเชอตงตว (Credit Crunch Crisis) หรอสภาพคลอง ภายในระบบ

การเงน ใหมความเขาใจมากยงขน

Kenett et al. (2011) ไดท าการทดสอบ พลวตของความเสยงทเปนระบบจากสภาวะของ

ตลาดหนสหรฐอเมรกา โดยน าดชน ICF (Index Cohesive Force) ซงคอสดสวนระหวางคาเฉลยของ


71

สหสมพนธ ตอคาเฉลยสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations) ภายใตการควบคมอทธพลของดชน

ตลาดหน มาเปนตวชวดระดบความเสยง (System-level Parameter) แทนวธวดความเสยงเปนระบบ

แบบดงเดม โดยน ามาใชวเคราะหความเสยงเชงปรมาณ ตอสภาวะพลวตของตลาด (Market Dynamical

State) รวมไปถงเสถยรภาพของตลาดหน ซงพบวาในชวงปลายป ค.ศ. 2001 นนเปนชวงรอยตอของ

การเปลยนแปลงสภาวะตลาดหน (Market Transition) ทท าใหเกดการเปลยนแปลง ภายในโครงสราง

ของตลาดหนอยางรวดเรว จากสภาวะยดหยน (Flexible State) หรอ ICF ต าไปสสภาวะตงตว

(Nonflexible State) หรอ ICFสง เมอพจารณาในชวงทเกดสภาวะตงตว (Nonflexible State) นนจะพบ

ผลกระทบอยางมากของตวกลางดชนตลาดหน ตอ สหสมพนธของหนแตละตว (Stock-Stock

Correlations) ซงเปนปจจยเสยงทสงผลท าใหความนาจะเปน ทจะตกอยในสภาวะความเสยงตอการ

พงทลายลงของตลาดหน (Systemic Collapses) อยในระดบสง และสงผลกระทบเปนวงกวาง ผลลพธท

ไดจากงานวจยดงกลาว พบการเปลยนแปลงเกดขนในชวงปลายป ค.ศ. 2001 ซงสภาวะของตลาด ณ

ขณะนน ตกอยภายใตอทธพลของดชน (Index) ซงสะทอนผานคาสหสมพนธจากคาความคลาดเคลอนท

เกดจากการประมาณ (Residual Correlations) หรอ Partial Correlation อยในระดบทต า ซงสามารถใช

เปนตวบงบอกคณลกษณะของการเปลยนแปลงของดชนตลาด ทสงผลท าใหสภาวะตลาดเปลยนแปลงไป

Kenett et al. (2011) ไดศกษาผลกระทบจากวกฤตการณทางการเงน ในชวงป ค.ศ. 2007–

2009 จากบทเรยนทส าคญในชวงเวลาดงกลาวน สงผลท าใหผก ากบดแลระบบ มความจ าเปนทจะตอง

หามาตร หรอวธการวด และประเมนพลวตของตลาดหน เพอปองกนไมใหเกดวกฤตการณซ าขนอก โดย

ในงานวจยดงกลาวนไดท าการศกษาพลวตของดชน S&P500 ในชวง 4/1999–4/2010 เพอทจะหามาตร

ในการวด และสงเกตสภาวะความเสยง Systemic Risk ของระบบ ตอการพงทลายลงของตลาด

(Systemic Collapses) ทงนในงานวจยดงกลาวไดน าเสนอการวดความเสยงผานดชน ICF (Index

Cohesive Force) ซงเปนสดสวนระหวางคาเฉลยของสหสมพนธ ตอคาเฉลยสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlations) โดยในทนใชดชนตลาดหนเปนตวกลาง และตรวจสอบความยดหยนของสภาวะ

ตลาด ตอShock ภายนอก ผานทางคา Eigenvalue Entropy จากเมทรกซสหสมพนธ ซงสามารถสรป

ขนตอนในการค านวณ และวเคราะหความเสยง ไดดงตอไปน


72

1. ค านวณหาคาสมประสทธสหสมพนธของหน (Raw Stock Correlations) ดวยวธการหา

สหสมพนธแบบ Pearson (Pearson’s Correlation Coefficient) ซง (i,j) ระหวางทกๆคของ หน i

และหน j เปนดงสมการท 2.7

( ) ⟨( ⟨ ⟩)( ⟨ ⟩)⟩

(2.7)

แทน คาเฉลย และ แทนสวนเบยงเบนมาตรฐาน หรอ Standard Deviations (STD)

ทงนก าหนดให ri เปนอตราผลตอบแทนของหน ดงแสดงในสมการท 2.8

( ) [ ( )] [ ( )] (2.8)

โดยทPi(t)เปน ราคาปดตลาดของหน i ณ วนท t

2. ค านวณหาสหสมพนธจากคาความคลาดเคลอนทเกดจากการประมาณ (Residual

Correlations) หรอ สหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations)

โดยใชวธการวดสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations) เพอทจะค านวณหาคา

สหสมพนธจากคาความคลาดเคลอนทเกดจาการประมาณ (Residual Correlations) ระหวางหนตางๆ

(หลงจากหกผลกระทบของ Index ออก) ซงคาสหสมพนธจากคาความคลาดเคลอนทเกดจากการ

ประมาณ (Residual Correlations) หรอคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations) นนเปนวธวด

สหสมพนธ ระหวาง หน i และหน j ภายใตการก าหนดใหดชนตลาดหน หรอ m เปนตวกลาง โดยหก

ผลกระทบของสหสมพนธ ระหวางหนตางๆแตละตว กบตวกลาง Index ออก ดงสมการท 2.9

( | ) ( ) ( ) ( )

√( ( )) ( ( ))

(2.9)


73

3. ค านวณหามาตรในการวดความเสยงผาน Index Cohesive Force ดงสมการท 2.10

( ) ⟨( )⟩

⟨ ( | )⟩ (2.10)

โดยท เปน กรอบเวลา (Time Window)

ยงการเปลยนแปลงของดชน Index Cohesive Force มาก ยอมสงผลท าให เกดแรงยด

เหนยวจากตวกลาง (Cohesive Force) ตามมามากขน แสดงวาตวกลาง(m) อนๆ หรอดชนตลาด

(Index) นนเปนตวขบเคลอนตลาด

4. ค านวณหาคา Eigenvalue Entropy

เปนวธในการประเมนสภาพความตงตวของตลาด (Market Stiffness) จากการค านวณคา

Eigenvalue (Spectral) Entropy จาก เมทรกซสหสมพนธ (Raw Correlation Matrices)

Spectral Entropy มคา ดงสมการท 2.11

( )∑ [ ] (2.11)

i แทนคา Eigenvalues ทผานการปรบการกระจายตวในรปปกต (Normalized

Eigenvalues) และลดความซบซอนของขอมลลง จาก i ทหาไดภายใน Diagonalized Matrix ซงมคา


∑

(2.12)

โดยทความตงตวของตลาด (Market Stiffness) =1-SE


74

คา Entropy ของทงระบบทไดท าการศกษา เปนตวบงบอกถงการเปลยนแปลงสถานะของ

ระบบ ผานความเปนระเบยบ และปรมาณของขอมลแฝงภายในระบบ

จากงานวจยในอดตนนนยมวดความเสยงและตรวจสอบสภาวะตลาดหน ผานการวดคาเฉลย

ของสหสมพนธ (Average Raw Correlation) ภายในกลมหนตางๆโดยใหความสนใจไปทกรอบเวลา

(Time Window) ระยะยาว ซงอยในชวงระยเวลา 200 ถง 500 วน เพอทจะลดปญหาความแปรปรวนทาง

สถต (Statistical Variation) ในขณะทงานวจยดงกลาวของ Kenett et al. (2011) เลอกทจะใช กรอบ

เวลา (Time Window) ในระยะสน 22 วนท าการ (1เดอน) เปนกรอบเวลา (Time Window) โดยผลลพธ

จากงานวจยดงกลาว พบวาการเลอกใชกรอบเวลาระยะสน (Short Time Windows) นน สามารถทจะ

ควบคมผลกระทบจากปญหาอนเนองมาจากความแปรปรวนไดเชนเดยวกนกบระยะยาว ดงนนพวกเขา

จงประสบความส าเรจในการเลอกใชกรอบเวลาระยะสน ในการตรวจจบความเคลอนไหว ภายใต

เหตการณตางๆ (Localized Event) ซงท าใหพวกเขาสามารถสงเกตเหนอตราการเปลยนแปลงของดชน

Index Cohesive Force ทคอนขางเรว และมขนาดการเปลยนแปลงในระดบทสงไดชดเจนยงกวากรอบ

เวลาระยะยาว

ภาพท 20 แสดงพลวตของคาสหสมพนธ (Correlation) และคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation) ของหนตางๆ ทเปนสมาชกอยภายในดชน S&P 500



75

จากภาพท 20.B พบวาอทธพลของดชนหน (Index) มอทธพลทเหนอกวาปจจยอนๆภายใน

ตลาดหนดงกลาว ท าใหตลาดดงกลาว มโอกาสทจะเผชญกบความเสยงทกอใหเกดการพงทลายลงของ

ระบบอยในระดบทเพมสงขน โดยพบวา สภาวะตลาดหนแบบตงตวนนเรมกอตวขนในชวงปลายป ค.ศ.

2001 โดยทคาสหสมพนธของหน (Stock Raw Correlations) เรมมคาสงขน ซงเกดขนพรอมๆกบจด

ต าสดของดชน (Index) ผลจากการทดสอบการเปลยนแปลงของสภาวะตลาดหน พบวาในชวงปลายป

ค.ศ. 2001 นนเปนชวงรอยตอทตลาดหนเกดการเปลยนแปลง (Transition) โดยเปลยนแปลงอยาง

รวดเรวจากสภาวะยดหยน หรอ Flexible State (ICF ต า)ไปสสภาวะตงตว หรอ Stiff (Nonflexible)

State (ICFสง) เมอพจารณาจากชวงเวลาทตลาดหนเกดสภาวะตงตว จะพบผลกระทบของดชนตลาดหน

ตอสหสมพนธของหนแตละตว (Stock-Stock Correlations) อยางชดเจน ดงเชนทเกดขน กบ

วกฤตการณแฮมเบอเกอรในอดต ทสงผลกระทบเปนวงกวางอยางมาก โดยมตนเหตมาจากการทหน

ตางๆมระดบสหสมพนธระหวางกน (Stock Correlations) อยในระดบทสงมากจนเกนไป นอกจากนภาพ

ท 21 และ22 ยงไดแสดงพลวตของ Index Cohesive Force ไวอกดวย

ภาพท 21 แสดงการเปรยบเทยบววฒนาการจากพลวตทไดภายในตลาด S&P500 (แกนตงแทนดวยดชน

Index Cohesive Force แกนนอนแทนดวยคาเฉลยสหสมพนธของหน (Stock-Index Correlation))



76

ภาพท 22 แสดงววฒนาการของ ICF ตลอดชวงเวลาในการศกษา โดยน าชวงป ค.ศ. 2010 มาพจารณา


จากการสงเกตพบวาในชวงป ค.ศ. 2010 นนตลาดหน S&P500 นนถกครอบง าโดยดชน

ตลาดอนเนองมาจากม Index Cohesive Force ทมคาสงอยางตอเนอง ในภาพท 22 นนพบวา ถาคา

สหสมพนธระหวางหนและดชนตลาด (Stock-Index Correlations) ยงมคามากขน จะสงผลท าให ICF ม

คามากขนเชนเดยวกน ซงเปนสญญาณบงบอกวาตลาดยงคงตกอยในสภาวะผดปกต (Abnormal Stiff

State) และมแนวโนมตอเนองไปจนเกดการพงทลายลงของระบบ (Systemic Collapse) ขนในทสด

นอกจากนในภาพท 23 ยงไดท าการเปรยบเทยบผลจากการวดความเสยงเปนระบบระหวาง ICF กบ

<i > ในรปฟงกชนของเวลา

ภาพท 23 แสดงการเปรยบเทยบความเหมอนของคา ICF กบ คาเฉลยของ ทไดจากทฤษฏCAPM



77

ภาพท 24 นนไดแสดงววฒนาการของ คา Spectral Entropy ระหวางชวงทศวรรษ 2000 ท

ผานมา ซงพบวาคา Spectral Entropy ลดลงอยางมากในชวงทสภาวะตลาดเปลยนแปลงไปในป ค.ศ.

2001 นอกจากนในภาพท 25 นนยงไดแสดงผลจากการศกษาพฤตกรรมของ Spectral Entropy ตอการ

เปลยนแปลงภายในเมทรกซสหสมพนธของหน (Stock Correlation Matrix)

ภาพท 24 แสดงววฒนาการ ของ Spectral Entropy ทหาไดจากคา Eigenvalue



78

ภาพท 25 แสดงพฤตกรรมของคาSpectral Entropy ตอการเปลยนแปลงภายในเมทรกซสหสมพนธของหน

(Stock Correlation Matrix)


ทงนในภาพท 26 นน ไดน าชวงรอยตอของการเปลยนแปลงในชวงตอนปลายของป ค.ศ.

2001 เปนตนมา มาท าการศกษา ซงผลทไดพบวาพลวตของสภาพตลาดนนไมสามารถทจะดไดจาก

แนวโนมของดชนตลาด (Index Trend) ทมแนวโนมขนหรอลงเพยงอยางเดยวเทานน ดงจะสงเกตไดเมอ

เกดสภาวะตงตวของตลาดขนแลวนน กลบมแนวโนมของดชนตลาด (Index Trend) ทเปลยนแปลงไปใน

หลายทศทางมาก เพราะฉะนนแลว Kenett et al. (2011) จงไดเสนอใหใช ICF เปนพารามเตอรวดระดบ

ความเสยงระบบ (System-level Parameter) แทน เนองจากเปนเครองมอทคอนขางมประสทธภาพ และ

สามารถใชวเคราะหเชงปรมาณ ตอ พลวตของสภาพตลาด รวมไปถงเสถยรภาพ (Stability) ของตลาด

หน ซงสามารถทจะน ามาใชประโยชนในการตดตามและตรวจสอบสภาวะตลาดได


79

ภาพท 26 แสดง การพลอตกราฟ ววฒนาการพลวตของสภาวะตลาด ในชวงตางๆตลอดชวงทศวรรษทอางองมาจากภาพท 20.A


2.4.2 มาตรในการวดความเสยงอยางเปนระบบ (Systematic Risk) ผานแบบจ าลอง CAPM

ในทางสาขาการเงน นนนยมใชแบบจ าลอง CAPM ในการตรวจสอบความออนไหวของ

สนทรพย ตอความเสยงทเปนระบบ (Non-diversifable หรอ Systematic Risk Parameter Beta () )


( ) ( ) ( ) (2.13)

( )

( ) ( )

(2.14)

⟨ ⟩ ⟨ ⟩ (2.15)


80

โดยท ri , rm แทน อตราผลตอบแทนของหลกทรพยi และตลาด m ตามล าดบ สวน i แทน

Parameter ของอตราผลตอบแทนคงตว ในขณะท เปน Systematic Risk Parameter

Kenett et al. (2011) ไดแสดงการเปรยบเทยบแนวโนมของความสมพนธระหวางคาเฉลย

และคาเฉลยของสหสมพนธระหวางหนและดชนหน (Stock Index Correlation) ดงแสดงการ

เปรยบเทยบในภาพท 27 ซงพบวาผลลพธทไดจากการทดสอบนนจะสงเกตเหนการกระโดดขนของ

คาเฉลยของระดบความเสยงทเปนระบบ (Systematic Risk) หรอ <i > ตงแตป ค.ศ. 2002 เปนตนมา

อยางไรกตามตลาดหนทมพฤตกรรมสอดคลองตามทฤษฏ CAPM นนคาเฉลย <i > ภายในตลาดหน

ควรเทากบ 1 เมอตลาดหนอยในสภาวะปกต ซงถาเปนไปตามทฤษฏดงกลาวแลว ICF ควรจะเบยงเบน

(Diverge) ออก แตผลทไดในงานวจยนนนกลบพบวา ICF ไมเปนเชนนน อาจเปนไปไดทพลวตดงกลาว

จะไมเปนไปตามทฤษฎ CAPM

ภาพท 27 แสดงการเปรยบเทยบ คาเฉลยของ (เสนสแดง) กบคาเฉลยของสหสมพนธระหวางหนและดชน

ตลาด หรอ Stock-Index Correlation (เสนสน าเงน)


2.4.3 คาเฉลยของสมประสทธสหสมพนธ (Mean Correlation Coefficient และ คาเฉลยของความยาวในแตละกง ภายในโครงขาย (Mean Occupation Layer)

Onnelaa et al. (2003) ไดแสดงใหเหนถงระดบความเสยงภายในตลาดหลกทรพย ซงพบวา

ในชวงวกฤตการณ Black Monday วนท 19 ตลาคม ค.ศ.1987 นนโครงขายภายในตลาดแสดงออกถง


81

พฤตกรรมทเดนชดของคาเฉลยของสมประสทธสหสมพนธ (Mean Correlation Coefficient) ซงมคาสง

กวา คาเฉลยภายในขอบเขต (Interval) ระหวางชวงป ค.ศ. 1986 ถง1990 โดยงานวจยดงกลาวได

ท าการศกษาพลวตของกราฟสนทรพยตนไม โดยใชขอมลองจากป ค.ศ. 1987 ซงเปนปทเกดการลม

สลายของตลาดหน รวมไปถงวกฤตการณ Black Monday ซงแสดงใหเหนวา ความยาวของเสนเชอม

ความสมพนธ ภายในโครงขายสนทรพยตนไม (Asset Tree) ทผานกระบวนการปรบการกระจายตวให

อยในรปปกต (Normalized Tree Length) จะลดลงระหวางทเกดการพงทลายลงของระบบ โดยน ากรอบ

แนวคด Single-step Survival Ratio มาใช ซงสดสวนดงกลาวเปนมาตรทใชในการตรวจสอบหาความ

แขงแรงของแบบโครงสรางของกราฟสนทรพยตนไม ซงจะพบวา แบบโครงสรางของโครงขายตนไม นน

มการเปลยนแปลงของโครงสรางอยางรนแรงในระหวางทเกดการพงทลายลงของระบบ ทงน Onnelaa et

al. (2003) จงไดน าคา Mean Occupation Layer มาใชเพอทจะแสดงลกษณะของรปแบบการปรบเปลยน

โครงสราง และพบวาคาเฉลยของความยาวในแตละกงภายในโครงขาย (Mean Occupation Layer) จะ

ลดลง ณ ชวงเกดวกฤตการณภายในตลาด ดงนน ลกษณะของกราฟสนทรพยตนไม (Asset Trees)

ในชวง Black Monday นน จงมลกษณะหดตวลงทงในแง ความยาวของโครงขายตนไม (Tree Length)

และแบบโครงสราง

ผลลพธจากภาพท 28 และ29 พบวาคาเฉลยของสมประสทธสหสมพนธ (Mean Correlation

Coefficient) และความยาวของเสนเชอมความสมพนธ ภายในโครงขายสนทรพยตนไม (Asset Tree) ท

ผานกระบวนการปรบการกระจายตวใหอยในรปปกต (Normalized Tree Length) นนคอนขางทจะมคา

สหสมพนธในทศทางตรงกนขามกนอยางสนเชง ซงเปนไปตามท Onnelaa et al. (2003) คาดการณไว

โดยผลจากการวดคาสหสมพนธเชงเสนแบบ Pearson ระหวางคาเฉลยของสมประสทธสหสมพนธ กบ

ความยาวของเสนเชอมความสมพนธ ภายในโครงขายสนทรพยตนไม (Asset Tree) ทผานกระบวนการ

ปรบการกระจายตวใหอยในรปปกต (Normalized Tree Length) L(t) นนมคา -0.98 และการวดแบบ

Spearman Rank-order พบวา Correlation Coefficient ใหคาเทากบ -0.92 ซงคาทงสองเปนตวบง

ชใหเหนถงรปแบบความสมพนธในลกษณะตรงกนขาม (Anticorrelation)


82

ภาพท 28 แสดงการพลอตกราฟ ของฟงกชนความนาจะเปนแบบตอเนอง (Probability Density Function) จาก

คาสมประสทธสหสมพนธ (Correlation Coefficient) ในรปของเวลา

ทมา: Onnela et al. (2003)


83

ภาพท 29 แสดงการพลอตกราฟ ของฟงกชนความนาจะเปนแบบตอเนอง (Probability Density Function)

ของเสนเชอมความสมพนธ ซงแสดงระยะหางระหวางองคประกอบ ในรปของเวลา

ทมา: Onnela et al. (2003)


84

2.5 ทฤษฏการเกดโครงขายซบซอน (Complex Network)

ในงานวจยของ Haldane (2009) ไดท าการเปรยบเทยบรปรางโครงขาย ระหวางโครงขาย

ตางๆ (Interconnections) ทงในระบบการเงนและนอกระบบการเงน โดยพบวาโครงขายตางๆทเกดขน

นนมการโยงใยเหมอนเชอกทเชอมโยงกนไปมา จงเรยกโครงขายแบบนวาโครงขายซบซอน (Complex

Network) อกทงยงพบวาพฤตกรรมของโครงขายเหลานถกขบเคลอน ผานปฏกรยาระหวางการสราง

ปฏสมพนธทเหมาะสม (Optimize) โดยตวกลาง (Optimizing, but Confused, Agents) จงท าใหเรยก

โครงขายในลกษณะดงกลาวนวา โครงขายปรบเปลยนรปแบบได (Adaptive Network) ซงลกษณะ

โครงขายทงสองรปแบบนน เปนลกษณะทปรากฏใหเหนอยบอยครง

ดงนนการศกษาพฤตกรรม รวมไปถงผลกระทบของการเกดโครงขายซบซอน (Complex

Network) และ โครงขายทปรบเปลยนรปแบบได (Adaptive Network) จงเปนสงทนาสนใจอยางมากใน

งานวจยเชงประจกษ นอกจากลกษณะดงกลาวทพบภายในระบบการเงนแลว ยงพบลกษณะรปแบบ

โครงขายทไดกลาวมาแลว ซงไดแก ปญหาการหยดชะงกของระบบวงจรกระแสไฟ (Electricity Grid),

ความเสอมโทรมของระบบสงแวดลอม และการแพรระบาดของโรคตดตอ ซงเปนแขนงทแตกตางตางกน

ออกไป

ทงน Haldane (2009) ไดท าการศกษาหาวาปจจย และสาเหตทท าใหโครงขายทางการเงน

เรมเขาสสภาวะผดปกตนนเกดขนจากปจจยใด ซงจากผลการศกษาพบวาเกดจากการเพมขนของความ

ซบซอนภายในโครงขาย (Complexity) และการลดลงของความหลากหลายทางผลตภณฑทางการเงน

(Diversity) โดยทงสองปจจยนสามารถใชเปนตวบงชได วาเกดสภาวะทเปราะ (Fragility) ภายในระบบ

การเงนขนแลวหรอยง และในงานวจยสาขาอนๆ ยงใชเปนสญญาณเตอนภยใหกบนกสงแวดลอม วศวกร

และนกธรณวทยา ไดอกดวย โดยในงานวจยดงกลาวนไดแสดงโครงขายทางการเงนทวโลก (Global

Financial Network) ในชวงป ค.ศ. 1985 ดงแสดงในภาพท 30 เปรยบเทยบกบในชวงป ค.ศ. 2005 ดง

แสดงในภาพท 31 ซงจะเหนววฒนาการกอตวเปนระบบทมความซบซอน (Complex System) มาก

ยงขน


85

ภาพท 30 แสดง โครงขายทางการเงนทวโลก (Global Financial Network) ในชวงป ค.ศ. 1985

หมายเหต: ความหนาของเสน เปนตวแทนของความแขงแรงในการเชอมโยง (Link Strength) โดยเปนสดสวนเดยวกน

กบ GDP สทธ)

ทมา: Haldane (2009)


86

ภาพท 31 แสดงโครงขายทางการเงนทวโลก (Global Financial Network) ในป ค.ศ. 2005


Haldane (2009) กลาวไววา การทมระบบโครงขายหลายตวเชอมโยงตอกนนน อาจท าให

โครงสรางภายในระบบมความแขงแรงมากขน (Connectivity) แตอยางไรกตามอาจกอใหเกดความ

เปราะบางแฝงอย (Robust yet Fragile) ภายในโครงขายดงกลาวไดดวยเชนกน การเกดสภาวะเชอมโยง

ระหวางองคประกอบตางๆภายในระบบ อาจเปนไดทงตวดด Shock (Shock Absorbers) หรอเปนตว

ขยาย Shock (Shock Amplifiers) ซงอาจท าใหเกดจดพลกผนหรอจดประกายใหเกดสภาวะลกลามของ

วกฤตการณทางการเงนขน (Tipping Point) โดยท าหนาทเปนตวแบงแยกทง 2 Regime ภายในระบบ

ซงพบวาการทระดบการกระจายตวของการเชอมโยง (จ านวน Link ตอ Node) นนมรปแบบการกระจาย

ตวของระดบการเชอมโยงเปนแบบหางอวน (Fat-tailed Degree Distribution) นนเปนตวบงบอกถงความ

แขงแรงตอ Shock แบบสมทจะเขามาภายในระบบ (Robustness to Random Shocks) อยางไรกตาม

ยงเปนตวบงบอกความออนแอ ตอ Shock ทเกดจากองคประกอบ (Node) ทมการเชอมโยงกบ

องคประกอบอนๆอยางมาก (Vulnerability to Shocks)


87

การศกษาหาปจจยหลกทเปนตวก าหนดเสถยรภาพทางการเงน (Financial Stability) นน

สามารถหาขอสรปไดจากการศกษาภายในโครงขายชนดอนๆเพมเตม และศกษาหาลกษณะของ

โครงขายทางการเงนทมอทธพลสงสดตอเสถยรภาพ (Stability) ภายในตลาดการเงน จากตารางท 6 ซง

ในงานวจยของ Haldane (2009) ชใหเหนถงวธการทดสอบวดคาความโดงทางสถต (Kurtosis) ซง

ผลลพธทไดพบวามรปแบบการกระจายตวแบบหางอวนเกดขน (Fat Tail) โดยหางทไดจากการกระจาย

ตวทปรากฏใหเหนภายในระบบการเงนผานผลตอบแทนหน และเครดตสนเชอ (Bank Credit) นนมระดบ

การกระจายตวแบบหางอวน (Fat Tail) ในระดบทมากกวาในภาคเศรษฐกจมหภาค (Macro-Economic

Series) หรอ GDP แตอยางไรกตาม ผลของการทดสอบระดบการกระจายตวแบบหางอวน (Fat Tail) ใน

ทงสองกลมพบวามนยส าคญทงค ตามเกณฑทใชในการวดการกระจายตวแบบปกต (Normality) ซง

เทากบ 3

ตารางท 6 แสดงคาทางสถตในการวดความโดงในการกระจายตว (Kurtosis Statistics) ส าหรบ

กลมตวอยางทใชนนเปนตวแทนของระบบ

Flares Quakes Rainfall Words Citations Cities Real GDP

Rice Credit Equity prices

Kurtosis 585.2 8325.8 3.3 4797 606.0 6143.9 9.3 6.8 12.2 12.2


2.6 ทฤษฏทเกยวของกบการวดความผนผวน แบบจ าลอง Autorregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) และ

Generalized Autorregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)

Engle (1982) ไดน าเสนอแบบจ าลองทใชในการวดความผนผวนทมความสมพนธกบคาคาด

เคลอน (Error Term) ของชวงเวลาในอดต (Serial Correlation in Volatility) โดยเรยกแบบจ าลอง

ดงกลาววา ARCH ซงอธบายไดวา ARCH ของ Engle (1982) นนถกสรางขนเพอแกไขปญหา คา

แปรปรวนของคาคลาดเคลอนไมคงท (Heteroskedasticity) ซงแปรผนตามเวลาทเกดขนภายใน

แบบจ าลองการวเคราะหสมการถดถอย (Regression) ทวไป โดยความแปรปรวนของคาความคาด


88

เคลอน (Error Term) ในปจจบนนนจะขนกบความแปรปรวน ของคาความคาดเคลอน (Error term) ใน

อดต ในรปของหลกการยกก าลงสองในการวดความแปรปรวน

( | ) [( ) ]

(2.16)

(2.17)

ซงคาความแปรปรวนมคาไมเทากบคาคงทคาหนง โดยมคาประมาณของความแปรปรวน

ของคาความคาดเคลอน (Error Term) เปนดงน

(2.18)

โดยท Vt เปนตวรบกวน (White Noise) และคาคาดการณความแปรปรวน ของคาความคาด

เคลอน (Error Term) t+1 ในอนาคต ณ เวลา t

(2.19)

หรอเขยนในรป

( ) (2.20)


89

โดยท (L) นนเปนฟงกชนลาหลง (Polynomial Lag Operator) และ t|t-1 N(0, 12 )

Innovation ภายในผลตอบแทนสนทรพย (Asset Return)

ตอมา Bera and Higgins (1993) ไดอธบายถงลกษณะการกระจายตวของการแกวงตวของ

ความคลาดเคลอน (Stochastic Error) t ซงมเงอนไข เกดขนบนเซตของตวแปรตางๆ t-1= {yt-1, xt-

1, yt-2, xt-2, ...} ยงม Polynomial ทมล าดบ (Order) สงๆจะยงเกดปญหาในการค านวณมากยงขน ซง

ตอมา Bollerslev (1986) ไดเสนอแบบจ าลอง Generalized Autorregressive Conditional

Heteroskedasticity (GARCH) ไวดงน

√ (2.21)

โดยใหความแปรปรวน Vt = 2=1 และตวรบกวน (White Noise) ในชวงเวลา (Period)

ปจจบนเปนอสระตอความคลาดเคลอน (Error Term) ในชวงเวลา (Period) t-1

√ (2.22)

∑ ∑

(2.23)

∑

∑

(2.24)

หรอเขยนในรป


90

( )

( ) (2.25)

Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity นนเปนแบบจ าลอง ทใชกบ

ขอมลอนกรมเวลา โดยแบบจ าลอง GARCH ไดน าแนวคดแบบจ าลอง ARCH ของ Engle (1982) มา

ประยกตใชกบขอมลทางดานการเงนอาท เชน ราคาหน ราคาทองค า อตราแลกเปลยน และ ดชนชวด

ตางๆ ซงขอมลเหลานมแนวโนมอยางมากทความผนผวน (Volatility) ของขอมลจะขนอยกบความผน

ผวนของขอมลในอดต จงท าใหเปนทนยมในทางสาขาการเงนทจะน าแบบจ าลอง GARCH มาใชในการ

ท านาย หรอ วดคาความผนผวน โดยการเลอกรปแบบการประมวณผลภายในแบบจ าลอง GARCH นน

ควรเลอก GARCH (p, q) ใหเหมาะสมโดยท Polynomial (L) แทนดวย ล าดบ “p” ซงก าหนดใหเปน

ชวงเวลาทลาหลง (Autorregressive Term) ของคาความแปรปรวนของขอมล และ Polynomial (L)

แทนดวย ล าดบ “q” ในรปแบบเสนคาเฉลยเคลอนท (Moving Average Term) ของชวงการลาหลง (Lag)

ของคาความแปรปรวนของความคลาดเคลอน (Error Term) ดงสมการท 2.24 และ 2.25


91

บทท 3 วธการศกษา 3.1 ขอบเขตการศกษา

การศกษานใชขอมลทตยภม (Secondary Data) รายวนตงแต 1 มกราคม พ.ศ.2533 จนถง 1

มกราคม พ.ศ. 2556 รวมทงสน 23 ป จากตลาดหลกทรพย 10 ประเทศ ภายในกลมเอเชยตะวนออก9

ไดแก ฮองกง, อนโดนเซย, ญปน, เกาหลใต, มาเลเซย, ฟลปปนส, สงคโปร, ไตหวน, ไทย และ

ออสเตรเลย ซงอาศยแหลงขอมลทตยภมจาก Bloomberg โดยศกษาและวเคราะหขอมลผานขอมล

ผลตอบแทน (Returns) และความผนผวน (Volatilities)

3.2 การวเคราะหขอมลและวธการศกษา การศกษานจะแบงการวเคราะหออกเปน 2 ลกษณะใหญๆ คอ

3.2.1 การวเคราะหคาสหสมพนธ (Correlation Analysis)

เปนการใชขอมลทตยภมในการวเคราะหขอมลเชงสถตเบองตน เพอวเคราะหผลตอบแทน

และสหสมพนธของดชนตลาดหลกทรพย ภายใน 10 ประเทศหลกของภมภาคเอเชยตะวนออก (East

Asian) โดยวดผลตอบแทนออกมาใหอยในรปรายวนและรายไตรมาส รวมไปถงวดความแปรปรวนท

เกดขนภายในแตละตลาดหลกทรพยภายในกลมทไดท าการศกษา

3.2.1.1 ขนตอนค านวณหาผลตอบแทนรายวนในแตละตลาด จากราคาปดตลาดของดชน ภายในกลมตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ดงสมการท 3.1

( ) ( ( )

( )) ( ( )) ( ( )) (3.1)

ก าหนดให Yi (t) เปนราคาปดตลาดของดชนหน i ณ วนท t โดยชวงเวลาตวอยาง (Sample

Period) ทใชในการวเคราะหอยในชวง 1 มกราคม พ.ศ. 2533 จนถง 1 มกราคม พ.ศ. 2556 รวมทงสน

23 ป โดยน าขอมลราคาในแตละประเทศนนๆ มาท าการค านวณหาผลตอบแทน ระหวาง วนท t-1 และ

วนท t ในรปแบบผลตางของคาลอการทมของผลตอบแทน (Log Return)

9จ าแนกตาม Yılmaz (2009)


92

จากงานวจยในอดตนนนยมวดคาเฉลยของสหสมพนธ (Average Raw Correlation) ภายใน

กลมหนตางๆโดยใหความสนใจไปท กรอบเวลา (Time Window) ทมขนาดใหญ ในชวง 200 ถง 500

วน เพอทจะลดความแปรปรวนทางสถต (Statistical Variation) ทอาจเกดขน โดยภายในงานวจยของเรา

น เลอกทจะน า กรอบเวลา (Time Window) ระยะสน 63 วนท าการ (3เดอน) มาเปน กรอบเวลา (Time

Window) เนองจากกรอบเวลาระยะสนนน สามารถควบคมผลกระทบจากปญหาอนเนองมาจากความ

แปรปรวนของอตราการเปลยนแปลงของดชนวดความเสยงในรปแบบตางๆนนคอนขางทจะมการ

เคลอนทอยางรวดเรว และมขนาดการเปลยนแปลงในระดบทสงไดเปนทนาพอใจ

อกทงยงสามารถอธบายพลวตของเหตการณ หรอวกฤตการณทเกดขนไดดกวาการน า

คาสถตรายปมาวเคราะห เนองจากการใชกรอบเวลา (Time Window) ระยะยาว นน ไมสามารถวเคราะห

ผล รวมไปถงตความออกมาไดดและชดเจนเทากรอบเวลา (Time Windows) ระยะสน โดยในสวนการ

วเคราะหดงกลาวนจะน าการวเคราะหคาเฉลยสหสมพนธ (Average Correlation) ของอตราผลตอบแทน

รายไตรมาส ในระดบภมภาคเอเชยตะวนออก (East Asian Returns) มาเปนตวแทนการวเคราะหความ

เสยง Aggregate Risk ทเกดขนภายในภมภาคตอไป

3.2.1.2 ขนตอนค านวณหาอตราผลตอบแทนในดชนตลาดหลกทรพยภายในกลมเอเชยตะวนออก และวเคราะหความเสยง Aggregate Risk ภายในภมภาค

ในการสรางโครงขายเชอมโยงตลาดหลกทรพยแตละประเทศ ผานดชนตลาดของกลม

ตวอยางทไดสงเกตทงหมดจากผลตอบแทนดชนตลาดหลกทรพยนานาประเทศ เมอน ามาวเคราะหอาจม

ปญหาความไมนงของขอมลอนกรมเวลา (Nonstationarity) ภายในดชนตลาดหลกทรพยหลกๆ ซง ใน

งานวจยของ Timmer et al. (2000) ไดกลาวไววา ส าหรบการวเคราะห Cross-Spectral และ กราฟ

สหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Graph) นนไมจ าเปนทจะตองมขอมลอนกรมเวลาตองทม

ความนง (Stationary) มากนกกได เพยงแคใหมความสมพนธ ระหวางกระบวนการตางๆนนเปนอสระกบ

เวลา (Time Independent) กเพยงพอแลว อยางไรกตามสามารถท าใหบรรเทาปญหาดงกลาวขางตนลง

ไดดวยการปรบแกขอมล (Transformed Data) จากการวดอตราผลตอบแทนรายวน แปลงใหอยในรป

ลอการทมของผลตอบแทนรายไตรมาส โดยอางองจากดชนปดตลาดหนในรายวน 63วน (3 เดอน) โดย

แสดงออกมาในรปรอยละผลตอบแทนรายไตรมาส จากตลาดหนทงภมภาคเอเชยตะวนออกซงแทนดวย


93

i ในรายไตรมาส (63 วนท าการ) เพอแกปญหาเวลาในการซอขายทไมตรงกนในแตละประเทศ ดง

สมการท 3.2 โดยในงานวจยนจะแสดงคาทางสถตเชงพรรณนาออกมาในรปของรายไตรมาสแทน

( ) (3.2)

lnP it แทน ผลตางของราคาปดของตลาดหลพทรพยเอเชยตะวนออก (i) รายวน ณ วนท t

ในรปลอการทม

ในสวนของการสรางโครงขาย จะเรมจากการใชขอมลอนกรมเวลา ในรปดชนตลาด

หลกทรพยรายวน ณ เวลาปดตลาด โดยค านวณใหอยในรปแบบเดยวกนคอวดออกมาใหอยในรปแบบ

คาเงนทองถน (Local Currency Units) ผาน10 ตลาดหลกทรพยหลกๆ ใน10 ประเทศ ไดแก ดชน

KOSPI ของเกาหลใต, ดชนนกเกอ (Nikkei 225 Index) ของญปน, ดชนไตหวนเวทเตด (Taiwan

Weighted) ของไตหวน, ดชนหงเสง (HangSeng Index) ของฮองกง, ดชน PSE Composite ของ

ฟลปปนส, ดชนKLSE Composite ของมาเลเซย, ดชน Jakarta Composite ของอนโดนเซย, ดชนออ

ลออดนารส (All Ordinaries Accumulation Index (AOAI)) ของออสเตรเลย, ดชนสเตรทไทมส (Straits

Times Index) ของสงคโปร และดชนSET ของไทย เพอทจะน ามาหาเมทรกซสหสมพนธจากอตรา

ผลตอบแทนรายไตรมาสตอไป

โดยในสวนการวเคราะหดงกลาวนจะน าการวเคราะหคาเฉลยสหสมพนธ (Average

Correlation) ของอตราผลตอบแทนรายเไตรมาส ในระดบภมภาคเอเชยตะวนออก (East Asian

Returns) มาเปนตวแทนการวเคราะหความเสยง Aggregate Risk ทเกดขนภายในภมภาค ซงเมอใดก

ตามท คาเฉลยสหสมพนธ (Average Correlation) ของอตราผลตอบแทนรายไตรมาส ของภมภาค อยใน

ระดบทสง กจะท าใหภมภาคดงกลาวเผชญกบความเสยง Aggregate Risk มากขนเทานน

ดงนนในงานวจยนจะน าการศกษาพลวตของความเสยง Aggregate Risk ของทงภมภาค

ตลอดชวงป ค.ศ. 1990 – 2012 มาเปรยบเทยบกบการวเคราะหในสวนของความเสยง Systemic Risk

ดวย เพอเปนประโยชนในแงของการวเคราะหความเสยงภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ใน

รปแบบทแตกตางกน

http://th.wikipedia.org/w/index.php?title=%E0%B8%AA%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%97%E0%B9%84%E0%B8%97%E0%B8%A1%E0%B8%AA%E0%B9%8C&action=edit&redlink=1


94

3.2.1.3 ขนตอนค านวณสมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Coefficient) และระดบอทธพลของตวกลางดชนหนใดๆ ภายในภมภาค

เรมจากการค านวณหาคาสมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Coefficient)


( ) ( ) ( ) ( )

√[ ( )][ ( )] (3.3)

พรอมกบน าการเลอนกรอบเวลา (Moving Window Approach) มาใชรวมในการวเคราะห

โดยเลอกใช กรอบเวลา (Time Window) ระยะยาว 250 วน อยางไรกตามจะเลอกใชกรอบระยะสน 63

วนท าการ (1 ไตรมาส) เปน กรอบเวลา (Time Window) กตอเมอกรอบเวลาระยะยาว ไมสามารถเขาถง

อตราการเปลยนแปลงของดชน Index Cohesive Force ทคอนขางเรว และมขนาดการเปลยนแปลงใน

ระดบทสงได โดยการวเคราะหผลลพธผานพลวตนน จะชใหเหนถงขอเทจจรงทวา อทธพลทโดดเดน

(Dominant Influence) ของตวกลาง DJIA นนท าหนาทเหมอนกระดกสนหลงหลกของโครงขาย โดย

แสดงออกมาผานระดบสหสมพนธภายในตลาด ซงเปนประโยชนตอการวเคราะหความเสยงในรปแบบ

Systemic Risk และเผยใหเหนถงบทบาททส าคญของตวกลาง DJIA ทมความโดดเดน และมอทธพล

ครอบง ากลมตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ทงในแงของการสงผานผลกระทบผานอตรา

ผลตอบแทน และความผนผวน ดงนนในงานวจยของเรา จงเลอกทจะใชดชน DJIA เปนตวกลางทใชใน

การค านวณคาสมประสทธสหสมพนธแยกสวน

วธในการสรางโครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) นนจะสราง

ผานขอมลสมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Coefficient) ซงเปนตวบงปรมาณ

สหสมพนธ ระหวาง 2 ตวแปรใดๆ ในทนคอผลตอบแทนของดชนหน โดยมเงอนไขเกดขน ในตวแปรใด

ตวแปรหนง หรอ หลายตวแปร โดยก าหนดให X1,....,Xn เปนล าดบของตวแปรสม (Random Variables)

ในขณะท X*1:3,.....,n และ X

*2:3,.....,n เปนการประมาณความสมพนธแบบเชงเสน ระหวางตวแปร X1 และ

X2 ทองจากตวกลางหรอควบคมตวแปร X3,.....,Xn. (จ านวนของตวแปรเงอนไข) หลงจากนนจงน ามาหา

สมประสทธสหสมพนธแยกสวน (X1,X2 : X3,:::,Xn) ซงเปนสมประสทธสหสมพนธ ระหวางตวแปร

สม (Random Variables) Y1และY2 โดยท Y1 = X1- X*1:3,...,n และY2 = X2-X*

2:3,...,n หรอกคอ


95

สมประสทธสหสมพนธ (Correlation Coefficient) ระหวางคาความคลาดเคลอนเศษเหลอ (Residuals)

ของ ตวแปร X1 และ X2 หรอทเรยกวา สมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation)

ในสมการท 3.3 นนไดก าหนดลกษณะของตวแปรควบคม ภายในสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlation Coefficient) หรอ (X,Y:Z) ใหเปนสหสมพนธแยกสวนล าดบทหนง (first-order

Partial Correlation Coefficient) ซงกคอตวแปรเงอนไข ทควบคมนนมเพยงตวเดยว โดยในทน

ก าหนดใหเปนตวแปร Z ซงในทนมดชนหนอย 10 ดชน จงตองมการเปลยนตวกลางไปเรอยๆ จนครบทง

10 ดชน

เพอทจะแบงแยกความแตกตางระหวาง คาสหสมพนธทงสองแบบ จงใหความสนใจไปทระดบ

อทธพลของตวกลางใดๆ ซงแทนดวย d(X,Y:Z) ดงสมการท 3.4

( ) ( ) ( ) (3.4)

โดยท

( ) [

]

(3.5)

ในขณะท ( ) [

]

(3.6)

เพราะฉะนนจะตองจดรปขนาดของเมทรกซ ใหมขนาดเทากนเสยกอน โดยท าการตดแถวท i

และหลกทi ในต าแหนงทเปนตวกลางออก ภายในเมทรกซสหสมพนธ จงจะท าใหเมทรกซสหสมพนธ

( ) ลดขนาดลงจาก nn เหลอ n-1n-1 ดงสมการท 3.7


96

( ) [

]

(3.7)

หลงจากนนจงน าเมทรกซสหสมพนธ และเมทรกซสหสมพนธแยกสวนมาหกลางกน เพอทจะ

หาระดบอทธพลของตวกลางใดๆ ดงสมการท 3.8 โดยทท าการเปลยนตวกลางZ จากทง 10 ดชน ไป

เรอยๆ ซงไดแก ดชน KOSPI ของเกาหลใต, ดชนนกเกอ (Nikkei 225 Index) ของญปน, ดชนไตหวน

เวทเตด (Taiwan Weighted) ของไตหวน, ดชนหงเสง (HangSeng Index) ของฮองกง, ดชน PSE

Composite ของฟลปปนส, ดชนKLSE Composite ของมาเลเซย, ดชน Jakarta Composite ของ

อนโดนเซย, ดชนออลออดนารส (All Ordinaries Accumulation Index (AOAI)) ของออสเตรเลย, ดชนส

เตรทไทมส (Straits Times Index) ของสงคโปร และดชนSET ของไทย เมอไดผลดงกลาวแลวจงน า

ระดบอทธพลทตวกลาง z สงอทธพลไปยงแตละแถวใน เมทรกซ d(X,Y:Z) มาหาผลรวมระดบอทธพลใน

แตละแถว แลวจงน ามาหาผลลพธคาเฉลยระดบอทธพลของตวกลาง z ใดๆ โดยในทนม ตวกลางอย 10

ดชน ซงในหนงดชนตวกลางจะไดผลลพธของ ระดบอทธพลโดยเฉลย ทสงผานไปยงตลาดอนๆภายใน

ภมภาค ออกมา ดงตารางท 7

( ) [

]

[

]

(

)

(3.8)

ในทนไดแสดงตวอยางระดบอทธพลทสงจากตวกลาง SET Index ไปยงตลาดอนๆภายใน

ภมภาค ซงจากจ านวนดชน ทไดน ามาศกษาทมจ านวน 10 ดชน จงท าใหตองมตารางในลกษณะดงกลาว

อย 10 ตารางดวยกน ซงสอดคลองกบตารางท 7




97

ตารางท 7 แสดงตวอยางระดบอทธพลทสงจากตวกลาง SET Index ไปยงตลาดอนๆภายในภมภาค

From

To

Control

Variables

d:SET Index

NKY Index 0.003649

KOSPI Index 0.008798

PCOMP Index 0.008144

AS30 Index 0.001377

HSI Index 0.000787

JCI Index 0.007494

FBMKLCI Index -0.00042

FSSTI Index 0.005747

TWSE Index 7.45E-05

ทมา: ประมวลผลผาน SPSS และ Microsoft Excel

เมอไดผลลพธในรปแบบดงกลาวแลว จงน าผลทไดมาจดรปเมทรกซ เพอแสดงทศทางของ

การรบ-สงอทธพล ในทนจะจดรปแบบทศทางการสงผานอทธพล ใหออกมาจาก แถวท 1,2,3……,n ไป

ยงหลกท 1,2,3……,n ดงสมการท 3.9 ออกมา

( ) [

]

(3.9)

โดยท d (X,Y:Z) Network อยในรปเมทรกซแสดงระดบอทธพลของ Node หนง ในการสงผาน

อทธพลไปยง Node อนๆ

ซงปรมาณดงกลาวนใชเปนตวบงชอทธพลของตวกลางผานสหสมพนธ (Correlation

Influence) หรออทธพลของตวกลาง Z บนคความสมพนธขององคประกอบ X และ Y โดยปรมาณ

ดงกลาวนจะใหคามาก กตอเมอ สดสวนของปรมาณสหสมพนธ (X,Y) นนสามารถทจะอธบายไดดวย

Z ไดอยางมนยส าคญ ดงนนจงเลอกทจะใหความส าคญในการวเคราะหบนคา d(X,Y : Z) ทมากๆ ซง

เปนตวบงชถงระดบอทธพลทมเหนอองคประกอบอนๆ ภายในโครงขาย


98

3.2.2 การวเคราะหแบบโครงสรางของโครงขาย (Network Topologies Analysis)

น าคาทางสถต ทไดจากแบบโครงสรางหรอทฤษฏกราฟ มาใชในการวเคราะหความเสยง

Systemic Risk ภายโครงขาย เพอศกษาสภาวะความเสยงของความเชอมโยงระหวางตลาด

(Interdependent) ทเกดขน ผาน 3 มมมอง ไดแก ความแขงแรงของโครงสรางโครงขาย (Robustness in

Networks), สภาวะลกลามภายโนโครงขาย (Contagion in Networks) และความยดหยนในการปรบตว

ของโครงขาย (Resilience in Networks) โดยมขนตอนตางๆในการวเคราะห

3.2.2.1 แบบแผนและวธการสรางความเชอมโยงภายในโครงขายตลาดหลกทรพยร ะห ว า งประ เทศ ภายในภมภาค เอ เ ช ยตะวนออก (Interdependent and Interconnectivity of East Asian Stock Market)

น าขอมล ผลตอบแทนของดชนตลาดหน จากตลาดหลกทรพย 10 ประเทศ ภายในกลมเอเชย

ตะวนออก (East Asian Stock Market) ไดแก ฮองกง, อนโดนเซย, ญปน, เกาหลใต, มาเลเซย,

ฟลปปนส, สงคโปร, ไตหวน, ไทย และออสเตรเลย มาใชในการสรางโครงขายแบบสหสมพนธแยกสวน

(Partial Correlation Network) เพอท าการศกษาพลวตของดชนตลาดหลกทรพย ภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออกเพมเตม โดยการศกษาอยภายใตขอจ ากดดงตอไปน

(1) ตลาดหนภายใตกลมประเทศในกรอบการศกษา นนมชวงเวลาในการเปดและปดตลาด ไม

พรอมกน (Opening and Closing Hours)

(2) ธรกรรมการซอขาย (Transactions) ทเกดในตลาดทแตกตางกนนน ตางถกด าเนนการใน

การซอขายในสกลเงนทแตกตางกน ซงอาจท าใหเกดความผนผวนขนได

จงเปนเรองทส าคญทจะระบเกณฑทใชในแตละตลาดหลกทรพยใหมระดบความเหมอน

(Degree of Similarity) หรอ ความคลายคลงกนมากทสด ระหวางพลวตทเกดขนของดชนตลาดหนตางๆ

ในตลาดหลกทรพย ทซอขายในชวงเวลาทตางกน (Nonsynchronous) และซอขายกนในสกลเงนท

แตกตางกนออกไป ดงนนเพอความเปนเอกพนธของขอมล จะท าการตรวจสอบเซตของขอมลตางๆ ดวย

การใชราคา และดชนปดตลาดจาก Bloomberg Database ซงใหบรการขอมลดชนเปด-ปดรายวนของ

ตลาดหลกทรพยในแตละประเทศ ซงขอมลเหลานจะถกค านวณใหอยในรป คาเงนในประเทศนนๆ

(Local Currencies) หรอ US Dollars


99

โดย ดชนหน ทใชในงานวจยนนนจะเลอกน าเฉพาะสมาชกภายในภมภาคเอเชยตะวนออก

มาพจารณา ทงนจงไดน าขอมลทไดจากใน เซตฐานขอมล ของ Bloomberg ในรปแบบขอมลดชนรายวน

มาใชโดยค านวณใหอยในรปแบบคาเงนในประเทศนนๆ (Local Currencies) หรอ US Dollars เพยงแต

ขอใหอยในรปแบบเดยวกนเทานน ภายใต ชวงเวลา (Time period) จาก 1 มกราคม พ.ศ. 2533 จนถง 1

มกราคม พ.ศ. 2556

ซงในงานวจยนเลอกทจะสรางโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ใหออกมาอยใน

รปแบบ MST ซงไมมทศทางก ากบ และรปแบบ PCPG ซงเปนโครงขายในรปแบบเพลน ทแสดงทศทาง

ของการสงผานอทธพลภายในโครงขายก ากบ เพอเปนประโยชนตอการพจารณาความเชอมโยงระหวาง

ตลาดตอไป พรอมกบการน าคาเฉลยทางสถตรายวนมาพจารณา พลอตกราฟวเคราะหความเสยงใน

รปแบบรายไตรมาส ภายใตการตรวจสอบโครงขายในกรอบชวงเวลา (Time Period) 23 ป โดยท าการ

Rolling Sample Window ไปทละ 63 วนท าการ หรอ 1 ไตรมาสโดยประมาณ จะไดเมทรกซ d(X:Z)

Network ขนาด n n จากระดบอทธพลทองมาจากคาสมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial

Correlation Coefficient) ภายในโครงขาย PCPG และเมทรกซขนาด n n จาก ระดบสมประสทธ

สหสมพนธ (Correlation Coefficient) ภายในโครงขาย MST

3.2.2.1.1 สราง Partial Correlation Networks ในแตละตลาดหลกทรพยดวยวธ

Partial Correlation Planar maximally filtered Graph (PCPG)

มเหตผลหลก 2 ขอ ทเลอกใชโครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks)

ในการอธบายอทธพลของตวกลางตางๆ ในแตละความเชอมโยงภายในระบบ

1. โครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) สามารถน ามาใชแสดง

โครงสรางทแทจรงภายในระบบออกมาใหเหนได ดวยกระบวนการแยก และกลนกรองขอมล (Filtering

Procedures) ซงเลอกเอาเฉพาะขอมลทมความเทยงตรงและมนยส าคญออกมา โดยการหาอทธพลของ

หนตวกลางทมล กษณะเฉพาะตวทโดดเดน บนโครงสรางของสหสมพนธ ภายในระบบ เปนวธท

คลายคลงกนกบ วธทใชในการศกษาของ Mantegna (1999) ทใหความสนใจไปทโครงขายองสหสมพนธ

(Correlation Based Networks)


100

2. เหตผลส าหรบการสรางโครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) ก

คอ งายตอการอธบายปฏสมพนธทเกดขนภายในระบบ ภายใตการวเคราะหโครงขายสหสมพนธแยก

สวน จะพบวาจ านวนปฏสมพนธเรมตน นนมจ านวนทงหมด N(N-1)(N-2)/2 อนทจรงแลวระบบ

โครงขายสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Networks) นนในบางครงอาจท าใหจ านวนเสนเชอม

(Link) ของการเกดปฏสมพนธภายในโครงขายเกดนอยกวาคาทไดจากเมทรกซแสดงปฏสมพนธระหวาง

องคประกอบ (Matrix Interaction) เมอน าขอมลทงหมดทมอยมาพจารณา จะพบวาลดลงจากจ านวน

ปฏสมพนธเรมตน โดยกลนกรองเหลอจ านวนเสนเชอมความสมพนธ (Links) เพยง 3(N-2) ทไดจากใน

โครงขายแบบ PCPG

รปแบบในการสรางโครงขายสหสมพนธแยกสวนนนมอย 2 รปแบบหลกๆ ไดแก Partial

Correlation Threshold Network (PCTN) และ Partial Correlation Planar maximally filtered Graph

(PCPG) ซงในงานวจยนไดใหเหตผลทไดเลอก วธสรางโครงขายแบบ PCPG มาใช แทนทจะเปนวธ

สรางโครงขายแบบ PCTN กเพราะ คณสมบตของแบบโครงสราง และเมทรกซ ของ PCTN นนขนอยกบ

คาของคาคงตว (Parameter) k อยางมาก รวมไปถงตองค านวณหาคาผลรวมของคาถวงน าหนกในเสน

เชอม (Edges) ตางๆ ซงท าใหการเลอกคา k ทเหมาะสมนนจงเปนเรองยาก เชน ถาเลอก k ต าไปกจะ

ไดจ านวนเสนเชอมความสมพนธ (Link) ทผานเกณฑน ามาใชในการสรางโครงขายจ านวนมากจนเกนไป

ซงไมเปนประโยชนตอ การหาตวกลางทมความโดดเดนในระบบเนองจากปฏสมพนธทได ภายใน

โครงขายมความซบซอนมากจนเกนไป จงท าใหงานวจยของเราเลอกทจะใชวธสรางโครงขายแบบ

PCPG แทน

PCPG เปนวธทพฒนา และประยกตมาจาก Planar Maximally Filtered Graph (PMFG) ทม

ขอดอยในเรองการเกดปฏสมพนธแบบไมสมมาตร (Asymmetric Interactions) ภายในกลมองคประกอบ

ตางๆ ของระบบ ซงโครงขาย PMFG แบบดงเดมนนเปนวธสรางโครงขายทองสหสมพนธ (Correlation

Based Network) แต โครงขายรปแบบ PCPG นนไดดดแปลงโดยเปลยนจากการหาเมทรกซสหสมพนธ

ไปเปนหาเมทรกซสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Matrix) แลวจงน าไปสรางโครงขาย

สหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Network) ผาน Algorithm ตางๆในล าดบตอไป ซง Algorithm

เหลานน แสดงไวอยบน www.fna.fi ซงงานวจยนจะน าวธสรางโครงขาย PMFG แบบดงเดมมา

ประยกตใช โดยน าคาสหสมพนธแยกสวนมาใชแทนคาสหสมพนธ เพอน าไปใชในการสรางโครงขายจาก


101

ปฏสมพนธ (Interactions) ทเกดขน ภายในความเชอมโยงระหวางองคประกอบตางๆ (Element Pairs)

ทมลกษณะปฏสมพนธไมสมมาตรแฝงอย โดยผลลพธทไดจะแสดงผลออกมาอย ในรปแบบโครงขาย

แสดงทศทางของความเชอมโยงระหวางองคประกอบ (Directed Graph) ภายใตรปแบบใหมดงกลาวทวา

มานน มชอเรยกวา PCPG พรอมกนประมวลผลหาคาสถตทส าคญของแบบโครงสรางของโครงขาย

ออกมาดวย อาทเชน CheiRank, PageRank เปนตน

โดยกระบวนการสรางโครงขายนน เรมจากการหาอทธพลแฝงของตวกลาง z ภายในความ

เชอมโยงระหวางองคประกอบตางๆ (Correlation Influence) หรอ d(X,Y : Z) โดยก าหนดให d(X :

Z) เปน อทธพลแฝงของตวกลาง z โดยเฉลย ภายในความเชอมโยง ระหวางองคประกอบ X และ

องคประกอบตางๆทเหลอภายในระบบ ซงมคาเปนไปตามสมการท 3.10

( ) ⟨ ( )⟩ (3.10)

หมายเหต: สงทนาสนใจกคอโดยทวไปแลว d(X : Z) d(Z : X)

โดยการสรางโครงขาย PCPG ขนนน จะเรยงล าดบจากคาเฉลยอทธพลสหสมพนธของ

ตวกลางองคประกอบ z หรอ d(X : Z) ตามล าดบทลดลง เปนไปตามระเบยบแบบแผนในการสราง

โครงขาย ซงเรมจากการพจารณาโครงขายทวางเปลา ทมาพรอม N องคประกอบ (Vertices) โดยเรม

จากการใสล าดบรายการ d(I : J) คอใสเสนเชอมความสมพนธแบบบอกทศทาง (Directed Link) จาก

JI ภายใตขอจ ากดของโครงขายทอยในรปแบบเพลน (Planar) ซงกคอสามารถสรางเสนเชอม

ความสมพนธ ระหวางองคประกอบ (Node) ตางๆไดโดยทไมเกด Link Crossing ขนภายในโครงขาย

ถาคา d(X : Z) d(Z : X) ผลทตามมาคอเสนเชอมความสมพนธ (Link) ZX จะถกน ามา

พจารณาครอบคลมในโครงขาย PCPG เพยงเสนเดยว โดยจะไมแสดงเสนเชอมความสมพนธ (Link)

จากXZ อก เพอทจะหลกเลยงการเกดเสนเชอมจ านวนหลากหลายเสน (Multiple Links) จนเกนไป

ซงกระบวนการกกเกบขอมล (Information) นนจะถกแสดงออกมาอยในรปทศทาง (Direction) ของการ


102

สงผานอทธพลผานทางตวแปรอสระ พรอมกบบอกขนาดของระดบอทธพล ( Influence) ในการสงผาน

ประกอบ

ภายในโครงขาย PCPG จะมจ านวนเสนเชอมความสมพนธ (Links) ทแนนอน คอ 3(N-2)

ส าหรบระบบทม N องคประกอบ แตอยางไรกตาม PCPG กลบกลายเปนกระบวนการกลนกรองขอมลท

คอนขางรนแรงจากจ านวนปฏสมพนธเรมตนในเมทรกซสหสมพนธแยกสวน(Original Partial

Correlation Coefficients) ขนาด N(N-1)(N-2)/2 และเหลอเพยง 3(N-2) ภายหลงเมอสรางโครงขาย

เสรจสมบรณ ซงขอมลดงกลาวท าหนาทเปนตวบรรยายถงโครงสรางหลกของระบบ และสะทอนใหเหน

ถงคณสมบตของสหสมพนธ (Correlation Properties) ทเปนตวควบคมโครงสรางของระบบ แมวาจะม

การลดลงของขอมล (Information) อยางรนแรงกตามท อนทจรงแลว PCPG เปนวธในการสราง

โครงขายผานกระบวนการกลนกรองขอมล (Filtering) ทรนแรงภายใตเงอนไขการเกดปฏสมพนธ

(Interactions) ระหวางองคประกอบทแตกตางออกไปจากวธด งเดม โดยทกระบวนการดงกลาวนจะเกบ

ขอมล (Information) ไวในตวแทน 3(N-2) จากคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlations)

3.2.2.1.2 สรางโครงขายตนไม (Tree) ขนภายตลาดหลกทรพยภมภาคเอเชย

ตะวนออกดวยวธ Minimum Spanning Tree (MST)

ในงานศกษานเลอกทจะใช วธการวเคราะหโดยใชกรอบเวลา (Rolling Window Analysis)

Period ละ 1 ป หรอ 250 วนท าการ ในการวเคราะห โดยทเรมจากการหาเมทรกซสหสมพนธภายใน

ภมภาคดงกลาว ซงเปนไปตาม สมการท 3.11

( ) [

]

(3.11)

หลงจากนนจงน ามาประมวลผลผานชดค าสง (Algorithm) ทใชในการสรางโครงขาย แบบ

โครงขายองสหสมพนธ โดยแสดงผลออกมาในรปแบบ Minimum Spanning Tree (MST) ซงถกเขยนขน

เพมเตมโดยโปรแกรม MATHEMATICA ซงถกเผยแพรอยในสวนของขอมลเพมเตม (Supporting

Information) บน www.fna.fi พรอมกนนยงประมวลผลหาคา Centrality Metrics อาทเชน Average

Shortest Path และ Betweenness Centrality ซงเปนตวบงชถงระดบความเปนศนยกลาง ภายในแบบ

โครงสรางของโครงขายออกมาดวย เพอทจะไดน ามาตรวจสอบขอเทจจรงของระดบอทธพลของหน

ตางๆ และพลอตกราฟแสดงการวดความเสยงในชวงกรอบเวลาระยะสน 63 วนท าการ หรอ 1 ไตรมาส


103

โดยประมาณ ผานทางกระบวนการวเคราะหพลวตของคาสถตภายในโครงขาย (Dynamical Network

Analysis) ภายใตการวเคราะหดงกลาวน จะน าการวเคราะหโครงขายในกรอบเวลาระยะสน (Short Time

Window) ในกรอบ 3 เดอน ผานขอมลรายวน (Trading Days) มาท าการวเคราะหแนวโนมของความ

เสยงจากผลลพธทไดจากพลวตดงกลาว ซงผลลพธทไดคอนขางทจะใหผลลพธสม าเสมอ (Persistent)

ตลอดชวงเวลาทใชในการศกษา

ถงแมวาจากงานวจยในอดตมกจะนยมหาขอเทจจรงผานการวดคาเฉลยของสหสมพนธ

(Average Raw Correlation) ภายในกลมหนตางๆโดยใหความสนใจไปทกรอบเวลา (Time Window)

ระยะยาว ซงอยในชวงระยเวลา 200 ถง 500 วน เพอทจะลดปญหาความแปรปรวนทางสถต (Statistical

Variation) อยางไรกตามในงานวจยของเรานเลอกทจะใช กรอบเวลา (Time Window) ในระยะสน 63 วน

ท าการ (1ไตรมาส) เปนกรอบเวลา (Time Window) โดยจากผลการศกษาของ Kenett et al. (2002)

พบวาการใชกรอบเวลาระยะสน (Short Time Windows) 63 วนท าการ (1ไตรมาส) นนสามารถควบคม

ผลกระทบจากปญหาอนเนองมาจากความแปรปรวนไดเปนอยางด พรอมกบเปนประโยชนตอการอธบาย

พลวตของเหตการณในภมภาคดงกลาว (Localized Event) ไดดกวาการน าคาสถตรายปมาวเคราะห

เนองจากการใชกรอบเวลา (Time Window) ระยะยาว นน ไมสามารถวเคราะหผลและตความออกมาไดด

และชดเจนเทากบกรอบเวลา (Time Windows) ระยะสน นอกจากนอตราการเปลยนแปลงของดชนวด

ความเสยงในรปแบบตางๆนนคอนขางทจะมการเคลอนทอยางรวดเรว และมขนาดการเปลยนแปลงใน

ระดบทสง ดงนนการใชกรอบระยะเวลา 63 (1 ไตรมาส) จงเปนทางเลอกทดทางหนง ทจะท าใหเขาถง

มมมองความเสยงในชวงขณะเวลาใดๆไดดกวาการใชกรอบเวลาระยะยาว

3.2.2.2 วดความเสยง Systemic Risk ของตลาดหลกทรพยภายในภมภาคเอเชยตะวนออกผาน 3 มมมอง ซงไดแก ความแขงแรงของโครงสรางโครงขาย (Robustness), สภาวะลกลามภายโนโครงขาย (Contagion) และความยดหยนในการปรบตวของโครงขาย (Resilience)

3.2.2.2.1 วเคราะหความแขงแรงของโครงสรางโครงขาย (Robustness)

เรมแรกจะอธบายกอนวา Robustness นน คอ ความสามารถของโครงขายทจะด าเนน

ฟงกชนการท างานตอไปไดอยางตอเนอง ถงแมวาเมอใดกตาม จะม Nodes หรอ Edges ใดๆ ถกก าจด

ออกจากระบบไปกตาม


104

ประเดนทไดรบความสนใจอยางมากในเรอง Robustness กคอการน าความรความเขาใจ

ทางดานสาขา Network Science มาประยกตใช โดยท าการศกษาผานรปแบบการกระจายตวของระดบ

ความเชอมโยงในแตละNode (Degree Distribution) ซงในงานวรรณกรรมปรทศนตางๆ พบวารปแบบ

การกระจายตวของ Degree ทมรปแบบเปน Right-skewed Heavy Tail หรอ Fat Tail นนจะท าให

โครงขายดงกลาวมลกษณะเปนไปตามโครงสรางแบบ Scale-free หรอ Power-law Distribution นนเอง

โดยทภายในโครงขายเหลานน Node สวนใหญจะมระดบ Degree ทต า ในขณะท Node สวนนอยนนจะ

มระดบ Degree ทสง ในขณะทชวงการกระจายตวของ Degree ทมชวงการกระจายตวทหลากหลายกวา

มกจะพบอยภายในโครงขายทมรปแบบการกระจายตวแบบปกตเทานน ไดแก Social System และ

Natural System เปนตน อยางไรกตามโครงขายทพบวามการกระจายตวในรปแบบ Scale-free

Networks นนมกพบอยในโครงขายทางการเงน (Financial Networks) ดงนนในงานวจยนจงไดน า

โครงขายของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก มาท าการศกษารปแบบการกระจายตวของระดบความ

เชอมโยงในแตละNode (Degree Distribution) เพอพจารณาโครงสรางและคณสมบตทางดานความ

แขงแรง ซงภายใตกรอบการศกษาในงานวจยนจะตรวจสอบวา การกระจายตวในรปแบบ ความถของ

จ านวนDegree และขนาดDegree เปนไปตาม ลกษณะการกระจายตวแบบ Scale-free Structure หรอ

Power-law Distribution ดงแสดงในภาพท 32 หรอสอดคลองตามสมการท 3.12 ซงแสดงรปแบบการ

กระจายตวแบบ Power-law Distribution หรอไม

( ) ส าหรบ x xmin (3.12)

ก าหนดให C เปนคาคงทใดๆ และ เปนระดบDegree ของ Power Law ซงในรปแบบ

Real Graph นนจะมคา อยในชวง 23 ในขณะท x แทนดวยระดบ Degree ของการเชอมตอ

(จ านวน Link ทเชอมตอกบ Nodeใดๆ) และ p(x) แทนความนาจะเปนของระดบกระจายตวของ

Degree ภายในโครงขาย

อยางไรกตามเมอท าการแปลงสมการใหอยในรป log-log Plot แลวจะไดสมการดงตอไปน

( ) (3.13)


105

โดยสมการทไดนนมลกษณะคลายกบสมการเชงเสน ในรป y = ax + b ภายหลงการปรบ

สมการท 3.12

นอกจากนยงสามารถท าการทดสอบผานรปแบบการกระจายตวของ Degree ณ ระดบ

Alpha ทแตกตางกน (ในหนวย Log Scale) ดงแสดงในสมการท 3.13 ซงถาโครงขายทท าการศกษา

ใหผลการพลอตอยในลกษณะเปนเสนตรง ดงแสดงในภาพท 33 นนกจะท าใหโครงขายดงกลาวม

ลกษณะเปนโครงขายแบบ Small World Network

ภาพท 32 แสดงตวอยางการกระจายตวในรปแบบ Power-law Distribution (แกน Y แทนดวยจ านวน Degree และแกน X แทนดวย Degree)

ทมา:http://www.networkscience.org/powerlaw_scalefree_node_degree_distribution.html


106

ภาพท 33 แสดงการกระจายตวของDegree สะสม ในโครงขายทแตกตางกน ระหวาง degree k กบ ความถ

สะสมของความนาจะเปน (The Cumulative Probability Distribution)

ทมา: http://economics.mit.edu/files/4624

โดยภายในโครงขายแบบ Scale-free Networks นน จะแสดงใหเหนถงโครงสรางทคอนขาง

แขงแรงตอ Random Disruptions หรอ Random Shock ออกมา เพราะวา Node สวนใหญนน จะมระดบ

Degree ทต า ในขณะท Node สวนนอยนนจะมระดบ Degree ทสง และเมอใดกตามทเราท าการแยก

Nodeใดๆ ออกไปจากโครงขายในรปแบบสม กจะมแนวโนมอยางมากทจะสมมาเจอ Node ทม Degree

ต าๆ แทนทจะเปนNode ทมระดบ Degree สงๆ แตอยางไรกตามโครงขาย Scale-free Networks

อาจจะตกสสภาวะทเผชญกบความออนแอ ตอการเกด Shock แบบเฉพาะเจาะจง หรออาจท าใหฟงกชน

ในระบบเกดการหยดชะงก จนสงผลกระทบโดยตรง ตอ Node ทมระดบ Degree อยในระดบสง ซงNode

ทม Degree สงๆ นนเปรยบเสมอนเปนศนยกลางของโครงขายนนเอง

รปแบบการกระจายตวแบบ Power Law Distribution ทไดจากศกษา ดงแสดงใหเหนภายใน

ภาพท 32 เปนตวสะทอนใหเหนวาโครงสรางภายในโครงขายมความแขงแรง แตอยางไรกตามกยงม

ความเปราะบางแฝงอย (Robust yet Fragile) ภายในโครงขาย จงท าใหพจารณาไดวาระดบความ

เชอมโยงภายในภมภาคดงกลาว อาจเปนไดทงตวดด Shock (Shock Absorbers) อนเนองมาจากม

ความแขงแรงของโครงสราง และอาจเปนตวขยาย Shock (Shock Amplifiers) ทเกดขนจากความ


107

เปราะบางทแฝงอยภายใน Node ทม Degree สงๆ หรอมจดพลกผน (Tipping Point) ซงท าหนาทเปน

ตวแบงแยกทง 2 Regime ดงกลาวออกจากกน เรยกคณสมบตของโครงขายดงกลาววา Small-world

Network

ในขณะทโครงขายทพบวามการกระจายตวในรปแบบ Scale-free Networks นนมกพบอยใน

โครงขายทางการเงน (Financial Networks) อนทจรงแลว กระบวนการควบคมความแขงแรง

(Robustness) ของโครงสรางภายในโครงขายนน ไดรบอทธพลอยางมากมาจากกระบวนการควบคม

ระดบ Betweenness Centrality และ Closeness Centrality ในขณะทระดบความส าคญ และความเปน

ศนยกลางของระบบสามารถพจารณาไดจากระดบ Betweenness Centrality, Closeness Centrality

และ Eigenvector Centrality ซงมนยามดงตอไปน

Betweenness Centrality

ในชวงไมกปทผานมานนจะเหนวาศาสตรทางดาน Network เรมทจะไดรบความสนใจจาก

นกเศรษศาสตรเปนอยางมาก ซงในงานวจยของเรากไดเลงเหนความส าคญและน าศาสตรดงกลาวมา

ประยกตกบโครงขายของตลาดทน โดยเฉพาะการวดระดบความเปนศนยกลางของระบบ (Centrality)

ซงหนงในวธดงกลาวกคอการวดระดบ Betweenness Centrality ทมกน ามาใชประโยชนในการแกปญหา

ภายในมมมองโครงขายทซบซอน (Complex Networks) ไมวาจะเปนโครงขายทางชวภาพ, Social

Networks, การขนสง และโครงขายทางการเงน เปนตน

Betweenness Centrality เปนมาตรทใชในการวดระดบความเปนศนยกลางขององคประกอบ

(Centrality) ภายในโครงขาย ซงนยามของ Betweenness Centrality คอ จ านวนครงของ Directed

Shortest Paths ซงเปนเสนทางในการเชอมโยงความสมพนธในทกๆ ค ของ Node ทเคลอนทผาน

Node ดงกลาวไปยง Node อนๆทเหลอภายในโครงขาย หรอถกพจารณาใหอยในฐานะทเปน สะพานใน

การเชอมโยงระหวางสอง Nodeใดๆ ในรปแบบ Shortest Path ดงแสดงในภาพท 34 โดยท Nodeใด ยง

มคา Betweenness Centrality มาก จะท าให Node ดงกลาวนนมความส าคญตอระบบมากขนดวย

เชนกน ดงนนในงานวจยนจะน าการวดระดบBetweenness Centrality มาพจารณาระดบความความเปน

ศนยกลางของตลาดหนภายในภมภาคใดๆ รวมกบการพจารณา คา Closeness Centrality และ

Degree ในการเชอมโยง

http://en.wikipedia.org/wiki/Betweenness_centrality

http://en.wikipedia.org/wiki/Closeness_centrality






108

ภาพท 34 แสดงตวอยาง Betweenness


ในแงของการใชประโยชนนน Betweenness Centrality และCloseness Centrality สามารถ

น ามาใชประโยชนไดหลากหลายกวาการวดเพยงแคคา Connectivity โดยทมประโยชนทงในแงการวด

ระดบขอมลทสงผานใน Node ตางๆ และความส าคญของตว Node ดงกลาวเอง ซงในสวนของ

Betweenness Centrality และCloseness Centrality นนสามารถทจะน ามาวดผลกระทบโดยรวม

(Global Effect) ทเกดขนกบโครงขายได แทนทจะสามารถวดผลกระทบไดแคเพยงระดบอนภมภาค

ภายในโครงขาย (Local Effect) เหมอนดงเชนคา Connectivity

โครงขายทม Betweenness Centrality อยในระดบสงนน โดยสวนมากแลวจะพบอยเพยงใน

ไมก Node ภายในโครงขาย ซงยงคาดงกลาวมคาสง ยงบงบอกวา Node นนมบทบาทอยางมากภายใน

โครงขาย โดยท าหนาทเปนตวกลางในการสงสาร หรอขอมลกบNode ตางๆ หรอบงบอกถง

ความสามารถในการยกระดบขน เปนศนยกลางภายในภมภาคนนเอง ในทางตรงกนขาม ถาพบวาคา

Betweenness Centrality อยในระดบต า มอยเพยงในไมกNode กเปนตวบงชไดวา ในทกๆNodeนนม

ระดบความส าคญภายในโครงขายเทาๆกน หรอ มเสนทาง Shortest Paths ทหลากหลายออกไป ภายใน

สวนตางๆของโครงขาย ดงนนคา Betweenness Centrality ภายในโครงขาย จงเปนตวแทน (Proxy) ท

ส าคญในการบงชวา ภายในโครงขายดงกลาวมความแขงแรงเพยงใด ตอ Shock แบบสม (Random

Vertex or Edge Removals) ในขณะทภายในโครงขายแบบ Small World Network นนการก าจด Node

หรอเสนเชอมความสมพนธ (Edge) ทมระดบ Betweenness Centrality สงออกไปนน หมายความวา

การสงสารในแตละคของNode ภายในโครงขาย ถกตดขาดออกจากกน ซงสงผลกระทบอยางมากตอ

โครงขาย เนองจากในแตละ Node ตองปรบเปลยนไปใชชองทางในการสงสาร (Information) ทางอน ทม

ระยะทางในการสงสารทยาวขนกวาเดม ในขณะทภายในโครงขายทมฐานนยมของระดบ Betweenness




109

Centralities ของ Node ตางๆ อยในระดบต านน กลบมความออนไหวอยางมาก ตอการเกด Shock แบบ

สม (Random Vertex or Edge Removals)

Betweenness Centrality ของNode หรอเสนเชอมความสมพนธ (Edge)ใด ภายในโครงขาย

ทไมสามารถทจะเปนตวกลางสงขอมล (Information) ตางๆ หรอไมสามารถยกระดบขนเปนศนยกลาง

ภายในโครงขายได จะท าใหNode หรอเสนเชอมความสมพนธ (Edge) ดงกลาวนนเกดการสงผานความ

ผนผวนระหวางกนขน อยางไรกตามภายในโครงโครงขายใดๆ ทมระดบ Betweenness Centrality

ใกลเคยงกนในแตละNode เปนสวนมาก และจ านวนNode ทมระดบ Betweenness Centrality สง เปน

เพยงสวนนอยนน พบวา ระดบความผนผวนของเสนทาง ระหวางNode หรอเสนเชอมความสมพนธ

(Edge) ตางๆภายในโครงขายดงกลาว ยงอยในระดบสงขน หรอมความเปราะบางมากกวา Low

Degree Node นนเอง จงเปนตวเผยใหเหนถงความออนแอตอการโจมตแบบเฉพาะเจาะจง (Targeted

Attacks) เนองจาก เมอใดกตามท Node ทท าหนาทเปนศนยกลางภายในโครงขาย นนถกก าจดออกไป

จะสงผลเสยหายตอกระบวนการท างานของฟงกชนภายในระบบ สรปกคอยงจ านวน Betweenness

Centrality ทมคาสงมจ านวนนอย ยงมความแขงแรง (Robust) ตอ Shock แบบสมมาก แตจะมความ

เปราะบางตอ การโจมตแบบเฉพาะเจาะจง (Targeted Attacks) โดยตามธรรมชาตของคา Betweenness

Centrality นนมกมความสมพนธกบคา Average Shortest Path Length

Closeness Centrality

Closeness Centrality ใชในการบงบอกความส าคญ ในฐานะทเปนศนยกลางภายในโครงขาย

ดงกลาวนน ซง Nodeใด ยงมระยะทางสนทสด ในการเชอมโยงไปยงทกๆ Node ทเหลอภายในโครงขาย

ยงบงบอกไดถงความส าคญของ Nodeนน ผานระดบความใกลชดกนภายในโครงขาย (Closeness) โดย

ทสามารถพจารณาไดจากคา Average Shortest Path ดงแสดงในสมการท 3.14 ซงเปน คาเฉลย

เสนทางทส นทสดของ Node ใดๆ ในการเคลอนทไปทวทงโครงขาย หรอกลาวคอเปน คาเฉลยของความ

ยาวของเสนทางทส นทสดจาก Node ใดๆ ไปยง Nodeอนๆ ทเหลอภายในโครงขาย ดงแสดงในภาพท

35



110

ภาพท 35 แสดงตวอยาง Closeness


โดยท สมการ Average Shortest Path มรปแบบดงตอไปน

( ) ∑ ∑ (3.14)

โดย dij เปน Shortest path ภายในโครงขายส าหรบNode i ใดๆไปยงNodeทเหลอ j และ n

แทนจ านวนของNodeภายในโครงขาย

โดยท Nodeใด มคา Average Shortest Path ต า จะยงท าให Node นนมความส าคญ หรอ

เขาใกลระดบความเปนศนยกลางของระบบมากยงขน นอกจากนคา Closeness ยงสามารถน ามาใชเปน

มาตรในการวดอตราเรวท Nodeใดๆ จะสามารถแพรกระจายขอมล จาก Node หนงไปส Nodeอนๆท

เหลอภายในโครงขาย

อนทจรงแลว Average Shortest Path เปนมาตรวดระยะทางในการเคลอนทไปยง

Distributed Network ภายใตขอก าหนดทโครงขายมความเชอมโยงกนในแตละNodeนน คา Average

Shortest Path จะมคาเพมสงขน กตอเมอโครงขายใดๆ ก าลงเผชญกบการหยดชะงกขน (Disruptions)

ภายในโครงขาย อนเนองมาจาก Links หรอ Nodes ใดๆถกลบออก หรอหายไปจากโครงขาย โดยทใน

สภาวะปกตนน Nodeใดๆ หรอความเชอมโยงตางๆ เหลานนจะถกสรางตวขนในรปแบบ Shortest Path

ภายในโครงขายได กอนทจะเกดการหยดชะงก (Disruptions) ขนจนท าให Shortest Path มระยะทยาว

ขนกวาเดม อนเนองมาจากการท Nodes หรอ Links ตางๆ เหลานถกก าจดออกไปจากโครงขาย

อยางไรกตามถาฟงกชนการท างานของโครงขายดงกลาวหยดชะงกอยางรนแรงหรอเกดการแตกแยก

(Fragmented) แลว จะท าให Shortest Paths ระหวางNodeใดๆทถกแยกออกไปจากโครงขาย

(Fragmented Nodes) และNodeทเหลออนๆ มคาเขาส Infinity จนท าใหคา Average Shortest Path ม

คาเขาส Infinity ดวยเชนเดยวกน จงท าใหการจ าลองโครงขายทางการเงน ภายในภมภาคเอเชย


111

ตะวนออก นนสามารถน าคา Average Shortest Path มาพจารณาวาโครงขายดงกลาวเกดการแตกหก

(Fragment) หรอฟงกชนการท างานของตลาดหน นนหยดชะงกแลวหรอไม

นอกจากนยงสามารถน าคา Centrality Metric ในรปแบบการวด Closeness Centrality มา

วเคราะหความเสยง Systemic Risk ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกไดเชนเดยวกน โดยน ามาพจารณา

ในแงของความแขงแรงของโครงขายทางการเงน ผานทางคาเฉลยของ Average Shortest Path ซง

เมอใดกตามทคาเฉลย Average Shortest Path ทะยานขนอยางรนแรง นนจะเปนชวงท High Degree

Nodes ก าลงเผชญกบ Targeted Shock ทเกดขน จนท าให Node ดงกลาวเกดความออนแอ และเปนบอ

เกดของการขยายผลกระทบจาก Shock (Amplifier Shock) ขนในทสด นอกจากนยงสงผลท าให Node

ตางๆ ตองเคลอนทในระยะทางทยาวขน เพอทจะเคลอนทผานไปยง Nodeในอนๆ ภายในโครงขาย

พรอมกนนยงไดท าการพจารณาความออนแอทเกดขนภายใน Small World Network ตอการถกโจมต

โดย Shock แบบเฉพาะเจาะจง (Targeted Attack)

คณสมบตของ Small-world Networks

Small-world Networks เปนโครงขายทประกอบไปดวยกลมยอยภายในโครงขาย (Cliques)

และสวนทเหลอทอยรอบกลมยอยภายในโครงขาย โดยสวนใหญแลว ภายในโครงขายเหลานกลมยอย

ภายในโครงขาย (Cliques) มกจะใหคา Clustering Coefficient อยในระดบทสงมาก ซงบงบอกถงระดบ

การจบกลมกนตงแต 3 องคประกอบขนไป นอกจากนในแตละคความสมพนธเชอมโยงระหวาง Node

จะตองมอยางนอยหนงเสนทางในการเชอมโยง ทใหระยะทางในการเชอมโยงทส น (Short Path) ทสด

ดงนนในโครงขายในรปแบบดงกลาว จงมคณสมบตทท าใหคา Mean-Shortest Path Length อยในระดบ

ทต า และองคประกอบภายในโครงขายทมระดบความเชอมโยงอยในระดบสง (High Degree Nodes)

หรอ Hubs เหลานจะท าหนาทเปนตวกลางในการเชอมโยงเสนทางในการเคลอนทในรปแบบ Short Path

Lengths ซงเปรยบ High Degree Nodes เสมอนศนยกลางในการลงทนภายในภมภาค ซงในงานวจยน

จะน าคณสมบตของ Mean-Shortest Path Length ภายใน Small-world Networks มาพจารณาระดบ

ความแขงแรง และออนแอตอ Shock แบบเฉพาะเจาะจง (Targeted Attack) ภายในโครงขายตลาด

หลกทรพยเอเชยตะวนออก โดยพจารณาวาระดบ Mean-shortest Path Length เกดการเปลยนเฟสจาก

ระดบMean-shortest Path Length ต า ไปสระดบMean-shortest Path Length สง ในชวงเวลาใด ซงจะ

http://en.wikipedia.org/wiki/Degree_%28graph_theory%29

http://en.wikipedia.org/wiki/Degree_%28graph_theory%29

http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Mean-shortest_path&action=edit&redlink=1




112

เปนตวบงชวาโครงสรางภายในระบบไดเปลยนจากแขงแรงแตเปราะบาง (Robust yet Fragile) ไปส

สภาวะเปราะบาง และถกโจมตดวย Shock แบบเฉพาะเจาะจง (Targeted Attack) ภายในตลาดหนใดๆ

ทมระดบความเปนศนยกลางภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก หรอระดบความเชอมโยง

(Degree) อยในระดบสง

การวเคราะหความแขงแรง (Robustness) ภายในโครงขาย Small World Network

เมอพจารณา Shock แบบสม ภายในโครงขาย Small World Network ซงมรปแบบการ

กระจายตวของ Degree แบบ Power law นนพบวาโอกาสทจะก าจด Random Node ออกไปในรปแบบ

สม จนเปนสาเหตท าให Mean-shortest Path Length นนเพมขนอยางรวดเรว นนเปนไปไดยาก

เนองจากวา ภายใตรปแบบการกระจายแบบ Power law นนจะพบวาจ านวนของ High-degree นนนอย

กวา Low-degree ซงในทนก าหนดให High-degree เปนเสมอนศนยกลาง (Hub) โดยท Low-degree

นนวางตวอยรอบนอกโครงขาย (Peripheral Nodes) ซงเมอพจารณาความนาจะเปนตอการเกด Shock

แบบสมแลว จะพบวาความนาจะเปน ท Node ดงกลาว ซงม High-degree จะถกก าจดออกไปนน

คอนขางทจะนอยกวา Node ทม Low-degree

เพอทจะใหเหนภาพมากยงขน จะยกตวอยางของสนามบน เปนตวอยาง เมอพจารณาถง

ระดบของสนามบน จะแบงสนามบนไดออกเปนสองประเภท ซงไดแกสนามบนทอยในเมองใหญ (Hub)

และสนามบนทอยในเมองเลก (Peripheral Nodes) เมอใดกตามทสนามบนแหงใดแหงหนงถกปด จะ

พบวาผลกระทบทเกดขนนนจะไมเทากน โดยเมอก าหนดใหผโดยสารมความตองการเดนทางไปยงรฐ

ตางๆทมสนามบนตงอย ถาสนามบนเลกถกปดจ านวนเทยวบนโดยเฉลย (Average Number of Flights)

ทผโดยสารจะตองเดนทางไปเทยวยงภมภาคตางๆนน จะไมเพมขนแตอยางใดในขณะทเมอท าการสมให

สนามบนใหญถกปดไปโดยบงเอญ (Random deletion) นนจะมโอกาสเกดขนนอยกวา แตอยางไรกตาม

ถาสนามบนใหญถกโจมตโดย Shock แบบเฉพาะเจาะจง จะท าใหสงผลกระทบเปนวงกวางมากกวาใน

สนามบนเลก เนองจากจะท าใหระดบ Average Path Length นนเพมสงขนอยางรวดเรว โดยจะสงเกตได

วาเมอสนามบนใหญถกปดลงดวยเหตโดยบงเอณ เชน เกดพายหมะ หรอภยพบตอนๆ เปนตน จะสงผล

กระทบท าใหผโดยสารจ านวนมากตองเพมจ านวนเทยวบนในการเดนทาง เพอไปยงทหมาย (Additional

Flights) หลายเทยวยงขน



113

ในทางตรงกนขาม ถาเปนโครงขายแบบ Random Network จะพบวาทกๆNode นนมจ านวน

ในการเกดเชอมโยง (Connection) เทาๆกนโดยประมาณ ซงเมอท าการก าจด Random Node ออกไป

แลวดเหมอนวาคา Mean-shortest Path Length นนจะมคาเพมขนไมมากนก แตคอนขางทจะม

นยส าคญตอทกๆ Node ทถกก าจด จงท าใหโครงขายแบบ Random Network นนมความออนแอตอการ

รบกวนโดย Shock แบบสม ในขณะทในโครงขาย Small World Network นนคอนขางทจะมความ

แขงแรง (Robustness) ภายในโครงสรางของโครงขาย แตอยางไรกตาม Small World Network กลบม

ความออนแอ ตอการถกโจมตโดย Shock แบบเฉพาะเจาะจง (Targeted Attack) ทเขามาส Node ทม

ความส าคญ (Hub) ในทางตรงกนขามภายใน Random Network ทถกโจมตโดย Shock แบบ

เฉพาะเจาะจง (Targeted Attack) นนกลบไมสรางความเสยหายอยางรนแรงใหกลบระบบไดแตอยางใด

จงอาจสรปไดวาโครงขายแบบ Small World Network นนมความแขงแกรงแตเปราะบางซอนอยภายใน

โครงขาย (Robust yet Fragile) (Watts and Strogatz, 1998; Barabás, 2002)

ในแงของการวเคราะหความเสยง Systemic Risk ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกผาน

คาเฉลยของ Mean Shortest Path กเชนเดยวกนจะท าการสงเกตวา ชวงเวลาใดทคาเฉลย Mean

Shortest Path ทะยานขนสระดบสงอยางรนแรง ซงจะสามารถอธบายไดวาเปนชวงทตลาดหนทมความ

เชอมโยงอยในระดบทสง (High Degree Nodes) ตองเผชญกบ Shock ทเกดขนภายในตลาดหนดงกลาว

เอง เชนการประกาศใชมาตรการหยดซอขายชวคราว (Circuit Breaker) อนเนองมาจากเกดความหวาด

วตก (Panic) ของนกลงทนในตลาด ซงท าใหดชนหนภายในตลาดหนดงกลาวรวงลงหนกเกนเกณฑท

ก าหนด หรออาจเปนชวงทฟงกชนการท างานภายในตลาดดงกลาวหยดชะงก จนท าใหเกดปญหาขนกบ

ความเชอมโยงภายในโครงขายการเงน และสงผลท าใหตลาดหน (Node) อนๆ ภายในโครงขายตอง

เคลอนทในระยะทางทยาวขน เพอทจะท าการเคลอนทผานไปยงทกๆ (Node) ภายในโครงขาย ภายใต

รปแบบการ Walk แบบ Shortest Path ในทฤษฏกราฟ หรอกลาวคอเมอใดกตามทระดบ Mean

Shortest Path ปรบตวสงขนนน อาจเปนไปไดวาตลาดหนทมระดบความเชอมโยงอยในระดบทสงนน

ถกโจมตดวย Shock แบบเฉพาะเจาะจง (Targeted Attack) จงท าใหคาดงกลาวปรบตวขนอยางรนแรง

จากระดบปกต หรอตลาดหนทมระดบความเชอมโยงอยในระดบทสงนน (High Degree Nodes) ได

เปลยนสถานะไปเปนตวขยาย Shock (Shock Amplifiers) ทเกดขนจากความเปราะบางซงแฝงอย

ภายในระบบอยางเตมตวแลว


http://en.wikipedia.org/wiki/Watts_and_Strogatz_Model


114

Eigenvector Centrality

Eigenvector Centrality ของNodeใดๆ คอ ปรมาณเวลาทถกคาดวาจะสญเสยไปในระหวาง

ชวงเวลา ทเคลอนทผานNode ดงกลาวนน ใน Infinite Random Walk ตลอดทวทงโครงขาย อยางไรก

ตาม Eigenvector Centrality จะถกค านวณขนได กตอเมอโครงขายนนๆมระดบการเชอมโยงกนแบบ

Strongly Connected Component ซงคาดงกลาวนยมน ามาใชในการวดระดบอทธพลของNode ภายใน

โครงขาย โดยท Nodeใด ทใหคา Eigenvector Centrality มากแสดงวา Nodeนนมความส าคญตอระบบ

อยางมาก ดงแสดงในภาพท 36 อยางไรกตาม Eigenvector Centrality มขอดอยกวาคา CheiRank อย

ตรงทคา CheiRank นนสามารถน ามาค านวณหาคาได โดยทไมตองมเงอนไขเลยวาแตละ Node ใน

โครงขายตองมลกษณะแบบ Strongly Connected Components ดงเชน Eigenvector Centrality อกทง

คา CheiRankยงสามารถน ามาพจารณาวา Node ใด ภายในภมภาคทมความส าคญตอโครงขาย ได

เชนเดยวกนกบ Eigenvector Centrality ดงจะกลาวถงในหวขอถดไป

ภาพท 36 แสดงตวอยาง Eigenvector Centrality


3.2.2.2.2 วเคราะหความเสยงตอการเกดสภาวะลกลามของวกฤต (Contagion)

การน าคาสหสมพนธระหวางตลาด มาวเคราะหโครงสรางภายในโครงขายทางการเงน ท าให

เราสามารถ ทจะเขาถงตนก าเนดขององคประกอบทตดเชอไดงายขน ผานทางองคประกอบหลกท

ขบเคลอนระบบ ภายใต สภาวะ Contagion ทเกดขนในโครงขาย ซงกลไกดงกลาวมาสามารถน ามา

พจารณาใชเปนกระบวนการวดสภาวะลกลามของวกฤต (Contagion) รวมกบศาสตรทางดาน Network

Topologies โดยภายในงานวจยนเลอกทจะน า Correlation มาประยกตใชในการศกษารวมกบการสราง

โครงขายในตลาดหลกทรพยภายในภมภาค เพอใชวเคราะหการขาดความสมดลทเกดขนภายใน


115

โครงขาย และปจจยเสยงตอการเกดสภาวะลกลาม (Contagion) โดยทสามารถวเคราะหสภาวะลกลาม

(Contagion) ผานมาตรวด ดงตอไปน

1. Index Cohesive Force 2. Chei Rank และPage Rank

1. Index Cohesive Force

มหลายครงท พลวตของสภาวะตลาด (Dynamical State) นน ไมสามารถพจารณาไดจาก

แนวโนมดชน (Index Trend) ทมแนวโนมขนหรอลงเพยงอยางเดยว ดงจะสงเกตได ในงานวจยของ

Kenett et al. (2002) ซงไดท าการศกษาผานพลวตของตลาดโดยพบวามหลายชวงเวลาทตลาดเกด

สภาวะตงตว (Stiff State) ขนภายในตลาดแลว แตแนวโนมของดชน (Index trend) กลบผนผวนไปมาใน

หลากหลายทศทาง จนไมสามารถบงบอกสภาวะตลาดทสอดคลองกบความเปนจรงได เพราะฉะนนใน

งานวจยน จงเลอกทจะใช ICF เปนตววดระดบความเสยง (System-level Parameter) แทน เนองจาก

เปนเครองมอทคอนขางมประสทธภาพ และสามารถน ามาใชในการวเคราะหปรมาณความเสยง ตอพลวต

ของสภาวะตลาด (Dynamical State) ทเกดขน รวมไปถงเสถยรภาพ (Stability) ของตลาดหนภายใน

ภมภาค ซงสามารถทจะน ามาใชประโยชนในการตดตาม และตรวจสอบสภาวะตลาดไดเปนอยางด

งานวจยนจะท าการศกษาวกฤตการณทางการเงน ในชวงป ค.ศ. 1990–2012 ผานทางการวด

และประเมนผลลพธ จากพลวตของตลาดหน ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกจากสมาชก 10 ประเทศ

ผานวธการวด และสงเกตสภาวะความเสยงตอการลมสลายของระบบ (Systemic Collapses) ดวยดชน

ICF ภายใตตวกลางทก าหนด ในทน เลอกทจะใชดชน DJIA (Dow Jones Industrial Average) เปน

ตวกลาง โดยท ICF นนเปนสดสวนของ คาเฉลยสหสมพนธของหน ตอ คาเฉลยสหสมพนธแยกสวน

นอกจากนย งสามาถน าการวเคราะหความยดหยนของโครงขายตลาดหลกทรพย ผานทางคา

Eigenvalue Entropy ทไดจากเมทรกซสหสมพนธ (Stock Correlation Matrices) มาเปนเครองมอ

ประกอบการพจารณาความเสยงไดอกดวย

บทบาทฟงกชนของตวกลางดชนหน DJIA เปนเสมอนตวกลางขบเคลอนระบบภายใน

ภมภาค หรอมแรงตงยดตดระหวางดชนหนตางๆ (Cohesive Force between Stocks) เหลานน

กลาวคอ การทสหสมพนธระหวางตลาดตางๆ มคามากอาจเปนผลอนเนองมาจาก ดชนหนแตละตวนนม

สหสมพนธทแขงแรง (Strong Correlation) กบ ตวกลางทเปนตวขบเคลอนตลาดนน ซงเปรยบตวกลาง


116

นนดงกาวทเปนเสมอนตวกลางทท าใหหนาทยดตดกบองคประกอบอนๆ ภายในระบบ หรออทธพลของ

ตวกลาง DJIA ทโดดเดนนนสงผลตอสหสมพนธภายในกลมดชนหน ภายในโครงขายตลาดหลกทรพย

เอเชยตะวนออก (Adhesive Effect) มากกวาอทธพลจากความสมพนธระหวางดชนหนภายในภมภาค

ดงกลาวโดยตรง โดยสวนใหญจะพบวาเมอใชตวแปรดชน DJIA เปนตวกลางแลว จะท าใหโครงขายนนม

Cohesive Effect มากกวา ตวกลางดชนอนๆ ซงในงานวจยนเลอกทจะท าการวเคราะหผลลพธจาก

อนกรมเวลาของดชน Index Cohesive Force ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก โดยทแทนตวกลาง m

ดวยดชน DJIA ในขณะเดยวกนกจะท าการเปรยบเทยบความสามารถในการท านายความเสยงSystemic

Risk ระหวางตวกลางดชน DJIA และดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออกทงภมภาค ดงสมการท 3.17

วาตวกลางใดมอทธพลโดดเดนกวากนในแตละชวงเวลา โดยทเรมจากการหาคาสหสมพนธ และคา

สหสมพนธแยกสวน ดงสมการท 3.15-3.16

()

⟨ ⟩ ⟨ ⟩⟨ ⟩

√(⟨ ⟩ ⟨ ⟩

)(⟨ ⟩ ⟨ ⟩

) (3.15)

( ) ( ) ( )( )

√[ ( )][ ( )] (3.16)

เพอทจะน าคาสหสมพนธเฉลย และคาสหสมพนธแยกสวนเฉลย มาวเคราะหความเสยง

Systemic Risk ผานดชน ICF (Index Cohesive Force) ดงสมการท 3.17

( ) ⟨( )⟩

⟨ ( | )⟩ (3.17)

โดยท แทน กรอบเวลา (Time Window), < > แทนคาเฉลย

ยงสดสวนของสหสมพนธของหน (Stock Correlations) ปรบตวสงขนกวาสหสมพนธแยก

สวน (Partial Correlation) มาก ยงท าใหเกดการเปลยนแปลงภายในดชน Index Cohesive Force มาก

จงท าใหเกด Cohesive Force ตามมามากขน แสดงวาตวกลาง (m) อนๆ หรอดชนตลาด (Index) นนม

อทธพลตอการขบเคลอนตลาดหนภายในภมภาคดงกลาว


117

โดยในงานวจยนจะท าการศกษาวกฤตการณทางการเงนโลกควบคไปกบการวเคราะหความ

เสยง Systemic Risk ผานดชน ICF (Index Cohesive Force) และศกษาผลกระทบตอสภาวะตลาด

ตางๆทเกดขน ผานพลวตของตลาด โดยสงเกตการเปลยนแปลงในชวงรอยตอของการเกดวกฤตการณ

ตางๆวามการเปลยนแปลงของสภาวะตลาดไปในทศทางใด รวมไปถงพจารณาการเปลยนแปลงภายใน

โครงสรางของระบบ วาเปลยนไปเปนโครงสรางทซบซอนขน (Complex System) หรอไม โดยมกพบวา

เมอใดกตามท คาเฉลยปฏสมพนธภายในระบบ หรอระหวางตลาดเพมขนอยางมนยส าคญ จะท าให

สภาวะตลาด ณ ขณะนนเปลยนแปลงเฟสไปสสภาวะไรความยดหยน หรอมความออนไหวตอการ

เปลยนแปลงของปจจยภายนอกไดงายขน

2. CheiRank และPageRank

CheiRank ของ Node ใดๆ สามารถถกค านวณขนได ผานกระบวนการ First Transposing

ภายในโครงขาย หรอกคอ การกลบทศทาง ของ Directed Links ทงหมด นนเอง โดยท CheiRank จะ

พจารณาเฉพาะ Link ทชออกไปยงNodeอนๆเทานน ซงแทน CheiRank ดวย G*i,j ดงสมการท 3.18

( ) (3.18)

โดยก าหนดให PageRank นนเปน Right Transition Matrix ในขณะท CheiRank

Eigenvector นนพจารณาเฉพาะในสวนกลบทศจากคา Inverted Matrix ในPageRank Matrix ซงแทน

ดวย T*i,j

โดยท เปนคาคงทของ Damping Factor ซง 01 เนองจากถา =0 คา PageRank

จะใหคา Centrality ในแตละNodeเทากบ 1/N ในขณะท =1 จะใหคา PageRank เทากบ Eigenvector

Centrality โดยปกตแลว นยมใช =0.85 เปน Damping Factor ซง ยงคา CheiRank มาก ยงท าให

Node นน มความส าคญตอโครงขายมาก โดยปกตแลว CheiRank มกถกน ามาพจารณาในโครงขาย

แบบมทศทาง (Directed Network) ในแตละNode ภายใน Transposed Network ซง คา CheiRank ถก

น ามาพจารณาว าเปนระดบการสงอทธพลจากNodeหน ง ไปสNodeอนๆภายในโครงขาย (Out-

Direction) ดงนนคา CheiRank จงเปนตวบงชระดบความส าคญของNodeใดๆ ภายในโครงขาย โดยทใน

แงของความเสยงตอการเกดสภาวะลกลามนน จะพจารณาเฉพาะNode ทมความเสยงตอการเกด

ลกษณะแบบ Super Spreader ขนเทานน ซงลกษณะดงกลาวจะเกดขน ภายใน Node ทใหคา


118

CheiRank อยในระดบสง ณ ขณะเวลาใดๆ อยางไรกตาม Super Spreader Node ดงกลาวทมท ง

ความส าคญและความเปราะบางซอนอยภายในโครงขาย นนจะเปนตวพาหะทกอใหเกดปจจยเสยง ตอ

การเกดสภาวะลกลามของวกฤตตามมาในภายหลงได โดยในสวนของการค านวณความเปราะบางของ

แตละNode ผานทางคา PageRank นนจะแสดงรายละเอยดของ PageRank ภายในหวขอถดไป

3.2.2.2.3 วเคราะหความยดหยนของตลาดหน (Resilience)

1.วเคราะหความเปราะบางของแตละดชนหนภายในภมภาคผานคา PageRank

PageRank ของNodeใดๆ คอ ปรมาณเวลาทถกคาดวาจะ สญเสยไปในระหวางชวงเวลา ท

เคลอนทผานNodeนน ไปใน Infinite Random Walk โดยตลอดทวทงโครงขาย โดยท Parameter Alpha

เปนตวก าหนดความนาจะเปน (Probability) ของการเคลอนท ระหวางค ของ Node ตางๆ อยางไรกตาม

คา PageRank นนมขอดกวาการค านวณ Eigenvector Centrality อยตรงท สามารถทจะค านวณผลได

ถงแมวาโครงขายดงกลาวจะไมไดมรปแบบการเชอมโยงแบบ Strong Connected Node กตาม

เพราะฉะนนกระบวนการสรางคา PageRank ดงกลาว จงเปนเสมอนวธการในการแกไขปญหาทเกดขน

กบการค านวณหาคา Eigenvector Centrality ซงจ าเปนอยางยงทNodeใดๆ ตองเปน Strong

Connected Node เทานน ถงจะถกน ามาใชในการค านวณได โดยท PageRank เปนกระบวนการทน า

Transition Matrix (S) มาดดแปลง ดงแสดงในสมการท 3.19

( )

(3.19)

ก าหนดให Ti,j = Transition Matrix ในการเคลอนทแบบ Random Jump ในแตละNodeซง

เคลอนทไปยง Nodeอนๆทเหลอ โดย แทนดวยความนาจะเปนทจะเกด Random Suffer ซงเปนไป

ตาม Transition Matrix ในขณะท 1- เปนความนาจะเปนทNodeใดๆ จะเคลอนทในทศทางออกไปยง

Nodeอนๆ ทเหลอ โดยให Gi,j แทน Artifitial Transition Matrix ทมความนาจะเปนในการเคลอนท

ออกไปยง Nodeอนต า หรอพจารณาเพยงเฉพาะทศทางของ Link ทชเขามายงNodeใดๆเทานน เรยกคา

ดงกลาววา PageRank (Brin and Page, 1998)

http://en.wikipedia.org/wiki/PageRank





119

ภาพท 37 แสดงตวอยางโครงขาย ทประกอบไปดวย 3 Node

ทมา: Microsoft Excel

ภาพท 38 แสดงตวอยาง Adjacency Matrix

A B C

A 0 1 2

B 1 0 0

C 0 1 0


ภาพท 39 แสดงตวอยาง Transition Matrix : Right Stochastic

A B C

A 0 1/3 2/3

B 1 0 0

C 0 1 0



120

โดยท เปนคาคงท ซง 01 เนองจากถา =0 คา PageRank จะใหคา Centrality

ในแตละNodeเทากบ 1/N ในขณะท =1 จะใหคา PageRank เทากบ Eigenvector Centrality โดย

ปกตแลว นยมใช =0.85

กระบวนการท างานของ PageRank นนท างานภายใต Eigenvector-based Algorithm โดย

ท Score ส าหรบ Node ใดๆทก าหนดขนนน อาจ พจารณามาจากสดสวนของ ปรมาณเวลาทถกคาดวา

จะ สญเสยไปในระหวางชวงเวลา ทเคลอนทผานNode ดงกลาว ตอ เวลาทงหมดภายใน Random Walk

ซงพจารณามาจาก Vertices ทงหมด ทม Outgoing Edges จากNodeอนๆ มายงNodeนนภายใน

โครงขาย10 โดยทคา PageRank ยงมคามาก ยงท าให Node นนมความส าคญตอโครงขายมากขนดวย

อยางไรกตามในโครงขาย แบบแสดงทศทางนนยงคา PageRank มากยงมความเปราะบางในNode

ดงกลาวสง จงสามารถน าคา PageRank ดงกลาวมาใชพจารณาความสามารถในการปรบ ตวตอการ

เปลยนแปลงของสภาวะตลาดตางๆทเกดขนในแตละตลาดหนภายในภมภาคได

2. วเคราะหสภาวะยดหยนของทงระบบผานทางคา Eigenvalue Entropy

เปนวธการศกษาหาแกนแทของขอมล (Information Content) ดวยวธทางทฤษฎ Random

Matrix Theory (RMT) ผานทางคา Eigenvalue ทไดจากเมทรกซสหสมพนธ ซงเปนวธการศกษาทน า

ขอมลทางเศรษฐกจ และการเงน มาใชในการค านวณหาคาสหสมพนธของดชนหน (Stock Index

Correlations) ซงถกประกอบขนโดยมขอมลแฝง (Latent Information) ระหวางความสมพนธของดชน

หนซอนอยภายใน (Hidden Stock Index Relations) นอกจากนยงเปนวธการวด และประเมนสภาพ

ความตงตวของตลาดหน (Market Stiffness) ผานทางการค านวณคา Eigenvalue (Spectral) Entropy

จากเมทรกซสหสมพนธ (Raw Correlation Matrices)

โดยท Spectral Entropy มคา ดงสมการท 3.20

( )∑ [ ] (3.20)

10 หมายเหต: เมอใดกตามท alpha เทากบ 0 จะพบวา คา PageRank นนมคาเทากบคา standard eigenvector centrality


121

ก าหนดให N เปนจ านวนของหน และ แทนคา Eigenvalues ภายในเมทรกซ โดยใช

1/log(N) เปนตวชวยในกระบวนการ Normalization เพอยนยนวาคา SE = 1 นนเปนขดจ ากดบน (Limit)

สงสดของคา Eigenvalue Entropy ทเปนไปได ภายใตการกระจายตวของคา Eigenvalue

โดยก าหนดให i ในสมการท 3.21 แทนคา Eigenvalues ทผานการปรบการกระจายตวใน

รปปกต และลดความซบซอนของขอมลลง (Normalized Eigenvalues) จาก i ทไดภายใน

Diagonalized Matrix

∑

(3.21)

โดยทสภาวะตงตวของตลาด (Market Stiffness) =1-SE

การค านวณหาคา Eigenvalue Entropy (SE) นนสามารถน ามาหาขอมลแฝง (Latent

Information) หรอ LI ตอได ซง Latent Information เทากบ 1-SE โดยก าหนดใหขอบเขตของ Entropy

ส าหรบภายใน เมทรกซสม (Random Matrix) ใดๆนน มคาไดสงสดเทากบ 1 เมอใดกตามท Spectral

Entropy มคามาก แสดงวาสามารถดงแกนแทของขอมลออกมาจากเมทรกซสหสมพนธไดมาก ในทาง

ตรงกนขามถา Spectral Entropy มคานอย แสดงวาสามารถดงแกนแทของขอมลออกมาจากเมทรกซ

สหสมพนธไดนอย หรอมขอมลแฝงอยภายในระบบมาก โดยทเราไมสามารถดงออกมาไดจากเมทรกซ

สหสมพนธ

ในงานวจยนจะท าการศกษาพลวตของ Eigenvalue Entropy โดยแสดงววฒนาการของคา

Spectral Entropy ตลอด 2 ชวงทศวรรษทผาน โดยน ามาเปรยบเทยบกบคา ICF เพอใชเปนเครอง

ยนยนพลวตของสภาวะตลาดทเปลยนแปลงไปตามชวงเวลา

3.2.2.3 พจารณาความเสยง Systemic Risk ผานทางการเปลยนแปลงของอตรา

ผลตอบแทน และระดบความผนผวนของผลตอบแทน

ในสวนนจะท าการเปรยบเทยบวาตวแปรตน ซงแทนดวยมาตรวดความเสยง และตว

แปรตามทแทนดวยอตราการเปลยนแปลงของผลตอบแทน หรอระดบความผนผวนนน มความสมพนธ


122

กนทางสถตหรอไม ทงนยงพจารณาอกวามาตรวดความเสยงใดสามารถอธบายความผนแปรทงหมดของ

ตวแปรตาม ซงแทนดวยอตราการเปลยนแปลงของผลตอบแทน และระดบความผนผวนไดดกวากน โดย

ทในงานวจยนจะองวธการศกษาตามงานวจยของ Pollet and Wilson (2010)

3.2.2.3.1 เปรยบเทยบความสามารถของมาตรวดความเสยงตางๆ ใน

การวดความเสยงผานอตราการเปลยนแปลงของผลตอบแทน

ภายในตลาดหนภมภาคเอเชยตะวนออก

ในทนจะท าการวเคราะหความถดถอย เพอทจะศกษาความสมพนธระหวางตวแปรตาม ซงใน

ทนแทนดวยอตราการเปลยนแปลงของผลตอบแทน กบตวแปรอสระ 1 ตวแปร โดยมวตถประสงคเพอ

ประมาณการคาของตวแปรตามเมอไดทราบคาของตวแปรอสระแลว โดยท าการวเคราะหความถดถอย

อยางงาย (Simple Regression Analysis)

ดวยการศกษาความสมพนธระหวางตวแปรตาม (R) 1 ตวแปร ซงแทนดวยอตราผลตอบแทน

กบ ตวแปรอสระ (X) 1 ตวแปร ซงในทนแทนดวยมาตรวดความเสยง โดยทพจารณาความสมพนธ

ระหวาง R กบ X ในรปเชงเสน ดวยสมการเชงเสนถดถอย ดงแสดงในสมการท3.22

(3.22)

ก าหนดให β0 แทนคาคงท หรอ จดตดแกนตง, β1 แทนคาความชน, แทนดวยมาตรวด

ความเสยงตางๆ อาทเชน ความผนผวนของผลตอบแทน, คาเฉลยสหสมพนธภายในภมภาค, คา Mean

Shortest Path, คาICF และคาความตงตวของสภาวะตลาดหนของทงภมภาค (Market Stiffness)

ในขณะท ε แทนสวนคาดเคลอน โดยท าการสมตวอยางมาใชในการสรางสมการถดถอย ซงเปนสมการ

ถดถอยทไดจากการประมาณ ซงอยในรป

(3.23)

โดยก าหนดให

= คาประมาณการของ

= คาประมาณการของ β0



123

= คาความผดพลาด (Error) โดยท = –

โดยในงานวจยดงกลาวนจะใชการประมาณสมการถดถอย ทเกดคาความผดพลาดนอยทสด

ดวยวธก าลงสองนอยทสด OLS (Ordinary Least Square) ซงเปนวธทนยมใชกน

นอกจากนยงไดน าการท านายอตราผลตอบแทน ทไดจากการลงทนภายในตลาดหลกทรพย

เอเชยตะวนออก ดวยแบบจ าลองถดถอย (Predictive Regressions) มาใชประกอบการพจารณาความ

เสยงอกดวย ดงแสดงในสมการท 3.24 (Pollet and Wilson, 2010)

[ ] (3.24)

โดยท ตวแปรตาม แทนดวย การคาดการณอตราผลตอบแทนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก

(East Asian Return) ณ เวลา t+k ในขณะท ตว แปรอสระ แทนดวยมาตรวดความเสยงตางๆ ซงไดแก

ระดบความผนผวนของผลตอบแทน ( ), คาเฉลยหสมพนธระหวางอตราผลตอบแทน (Average

Correlation), คาเฉลย Shortest Path ภายในโครงขาย (Mean Shortest Path) , คา ICF และอตราการ

เปลยนแปลงของระดบสภาวะตงตวของตลาดหนภายในภมภาค (Market Stiffness)

3.2.2.3.2 เปรยบเทยบความสามารถของมาตรวดความเสยงตางๆ ในการวด

ความเสยงผานความผนผวนของอตราผลตอบแทน ภายในตลาดหน

ภมภาคเอเชยตะวนออก

ในขณะเดยวกนในสวนนกจะท าการวเคราะหความถดถอย เพอทจะศกษาความสมพนธ

ระหวางตวแปรตาม ซงในทนแทนดวยระดบความผนผวนของผลตอบแทน กบตวแปรอสระ 1 ตวแปร

ซงแทนดวยมาตรวดความเสยง โดยท าการประมาณคาของตวแปรตาม เมอทราบคาของตวแปรอสระ

แลว โดยท าการวเคราะหความถดถอยอยางงาย (Simple Regression Analysis)

เรมจากการวเคราะห และตรวจสอบองคประกอบทใชในการอธบายความผนผวนทเกดขน

ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก (East Asian Stock Market Variance Decomposition) ผาน

ทางสมการท 3.25 และ3.26 (Pollet and Wilson, 2010)

(3.25)

(3.26)


124

ก าหนดให β0 แทนคาคงท หรอ จดตดแกนตง, β1 แทนคาความชน, แทนดวยมาตร

วดความเสยงตางๆ ณ เวลา t อาทเชน คาเฉลยสหสมพนธภายในภมภาค, คา Mean Shortest Path,

คาICF และ คาความตงตวของสภาวะตลาดหนของทงภมภาค (Market Stiffness) ในขณะท

เปนตวแทนของ Cross-term ระหวางมาตรวดความเสยงใดๆ ณ เวลา t

นอกจากนยงวเคราะหและท านายตวแปรตาม ( ) ซงแทนดวยความผนผวนของอตรา

ผลตอบแทน ณ เวลา t+k ดวย ตวแปรอสระ (X) 1 ตวแปร ณ เวลา t ซงในทนแทนดวยมาตรวดความ

เสยง โดยพจารณาผลลพธจากสมการท านายเชงเสนถดถอยดงตอไปน

(3.27)

ก าหนดให β0 แทนคาคงท หรอ จดตดแกนตง, β1 แทนคาความชน, แทนดวยมาตร

วดความเสยงตางๆ ณ เวลา t อาทเชน คาเฉลยสหสมพนธภายในภมภาค, คา Mean Shortest Path,

คา ICF และ คาความตงตวของสภาวะตลาดหนของทงภมภาค (Market Stiffness) รวมไปถง

Cross-term ระหวางมาตรวดความเสยงใดๆ ภายในภมภาค ณ เวลา t ในขณะท ε แทนสวนคาดเคลอน

โดยใชการประมาณสมการถดถอย ทเกดคาความผดพลาดนอยทสด ดวยวธก าลงสองนอยทสด OLS

(Ordinary Least Square) ดงสมการท 3.28

[ ] (3.28)

โดยก าหนดให

[ ] = คาประมาณการของ ณ เวลา t ภายใตกรอบชวงเวลาในการ

ท านาย k



= คาความผดพลาด (Error) โดยท = – [ ]

พรอมกนนยงไดน าคาสถตทใชในการวเคราะหความถดถอยทส าคญของการสรางสมการเสน

ถดถอย มาพจารณาผลลพธจากการพยากรณตวแปรทตองการศกษา เพอความมนใจวาสมการเสน

ถดถอยทสรางขนมานน จะสามารถน าไปประมาณหรอพยากรณตวแปรทเราตองการศกษาไดจรง จง


125

ตองมการทดสอบสมประสทธการตดสนใจ (Coeficient of Determination : R2) ซงเปนคาทอธบายวา

ความผนแปรทงหมดของตวแปรตามมสาเหตมาจากตวแปรอสระมากนอยเพยงใด

3.2.2.4 วดระดบความเปนศนยกลางการลงทน (Centrality) ของตลาดหลกทรพยภายในภมภาคเอเชยตะวนออก

บทบาททส าคญของ High-degree Nodes ภายใน Scale-free Network ใชในการระบบงชวา

องคประกอบใด ภายในโครงขาย ทมระดบความเชอมโยงอยในระดบทสง นอกจากน ยงสามารถ

พจารณาระดบความเปนศนยกลางไดจากคา Betweenness Centrality ซงสามารถน ามาใชประโยชนได

หลากหลายกวาการวดเพยงแคคา Connectivity โดยทมประโยชนทงในแงการวดระดบขอมลทสงผานใน

Nodeตางๆ และความส าคญของตวNode ดงกลาวเอง ซงในสวนของ Betweenness Centrality นนยง

สามารถน ามาวดผลกระทบโดยรวม (Global Effect) ทเกดขนกบโครงขายไดอกดวย แทนทจะสามารถ

วดผลกระทบไดแคเพยงระดบ (Local Effect) เหมอนดงเชนคา Connectivity ดงนน ในชวงไมกปทผาน

มา ศาสตรทางดาน Network จงไดรบความสนใจเปนอยางมาก โดยเฉพาะการวดระดบความเปน

ศนยกลางของระบบ (Centrality) หนงในวธดงกลาว กคอการวดระดบ Betweenness Centrality ซงมก

น ามาใชเปนกลยทธในการแกปญหาภายในโครงขายทซบซอน (Complex Networks) ไมวาจะเปน

โครงขายทางชวภาพ, Social Networks, การขนสง และโครงขายทางการเงน เปนตน โครงขายทม

Betweenness Centrality อยในระดบสงนน โดยสวนมากแลวจะพบอยเพยงในไมก Node ภายใน

โครงขาย ซงยงคาดงกลาวสง ยงบงบอกวา Node นนมบทบาทอยางมากภายในโครงขาย โดยท าหนาท

เปนตวกลางในการสงสารกบ Node ตางๆ หรอยกระดบขนเปนศนยกลางภายในภมภาคนนเอง

พรอมกนนยงสามารถทจะวเคราะหความเปนศนยกลางภายในโครงขายนน จากระดบความ

ใกลชดกนภายในโครงขาย (Closeness) โดยทสามารถพจารณาไดจากคา Average Shortest Path ซง

เปน คาเฉลยของสนทางทส นทสดของแตละNode หรอกลาวคอเปน คาเฉลยของระยะหางของเสนทางท

ส นทสด จากNode ดงกลาวเคลอนทไปยงNodeอนๆทเหลอ โดยทNode ใด มคา Average Shortest

Path ต า จะยงท าให Node ดงกลาวนนมความส าคญ หรอเขาใกลระดบความเปนศนยกลางของระบบ

มากขน นอกจากนคา Closeness ยงสามารถน ามาใชเปนมาตรในการวดอตราเรวท Nodeใดๆ จะ

สามารถแพรกระจายขอมล จาก Node หนงไปยง Nodeอนๆ ทเหลอภายในโครงขายไดอกดวย


126

3.2.2.5 วดระดบอทธพลเชงเปรยบเทยบในการสงผานผลกระทบแฝงทเกดขนระหวางตลาดหนภายในภมภาค

โดยเรมจากการวดระดบการสงอทธพล (Outdegree) ของตลาดหนของประเทศตางๆ s ซง

ถกก าหนดขนตามจ านวนทงหมดของเสนเชอมความสมพนธ (Links) ภายในโครงขาย PCPG ซงแสดง

จ านวนเสนเชอมความสมพนธ ทออกจากตลาดหนหนง ทเปนสมาชกภายในกลมเอเชยตะวนออก และช

ไปยงตลาดหนอนๆ ภายในกลม โดยแทนปรมาณดงกลาวนดวย o(s) และท านองเดยวกนกก าหนดให

i(s) เปนตวแทนของระดบการรบอทธพล (Indegree) ของตลาดหน s ซงกคอ จ านวนเสนเชอม (Links)

ทชออกมาจากตลาดหนอนๆภายในภมภาค เขาไปยงตลาดหน s หรอ กคอการบงปรมาณการรบอทธพล

มาจากตลาดหนอนๆ ภายในภมภาคเขามายง ตลาดหน s ใดๆ ผานทางจ านวนเสนเชอมความสมพนธ

(Link) ทชเขาส ตลาดหน s

ซงคา fo(s) สงๆ เปนตวบงชวาตลาดหน s นน มอทธพลอยางมากตอตลาดทนภายใน

ภมภาค ในขณะท i(s) มากๆ เปนตวบอกวาตลาดหน s นนเปนตลาดหน ทไดรบอทธพลซงถกสงผานมา

จากตลาดหนอนๆ ภายในภมภาคอยางมาก

ดงสมการท 3.29 ซงจะน าเสนอผลการวดของคาอทธพลเชงเปรยบเทยบของตลาดหนใดๆ ท

องตามตวชวด (Indicators) ดงกลาวน

( ) ( ) ( )

( ) ( ) (3.29)

โดยก าหนดให o(s) = ระดบหรอจ านวนการสงอทธพล ของตลาดหน s ใดๆ ไปยงตลาดหน

อนๆ และ i(s) = ระดบหรอจ านวนการรบอทธพล ของตลาดหน s ทถกสงมาจากตลาดหนอนๆภายใน

ภมภาค

โดยท การวดคาอทธพลเชงเปรยบเทยบของตลาดหนใดๆ ทองตามจ านวน Link ทใชชวด

ภายในโครงขาย PCPG อยางไรกตามภายใตขอบเขตของอทธพลเชงเปรยบเทยบ (Relative Influence)

ดงกลาวนนจะใหคา RU (s) อยในขอบเขต -1,+1

คาอทธพลเชงเปรยบเทยบ (Relative Influence) ของตลาดหน s ทเปนบวกนน บงบอกไดวา

ตลาดหนดงกลาวนนมอทธพลเหนอกวาตลาดหนอนๆภายในภมภาค (อทธพลทสงออกไปยงตลาดหน


127

อนๆภายในภมภาคดงกลาว นนมมากกวาอทธพลทไดรบเขามาภายในตลาดหนดงกลาวเอง) ในทาง

กลบกน คาลบทไดนนแสดงวาตลาดหนดงกลาว นนมอทธพลดอยกวาตลาดหนอนๆ ภายในภมภาค

(อทธพลทสงออกไปยงตลาดหนอนๆ นนมนอยกวาอทธพลทไดรบเขามาภายในตลาดหนดงกลาวเอง)

หลงจากนนจงน าคาดงกลาวมาค านวณหาคารอยละของสดสวนของอทธพลเชงเปรยบเทยบ

สะสม (Cumulative Relative Influence) ของแตละตลาดหนตลอดชวงเวลา 23 ปทผานมา (ค.ศ. 1990 –

2012)


128

บทท 4 ผลการศกษา

ในบทดงกลาวนจะน าวกฤตการณทางการเงนทเกดขนตลอด 23 ปทผานมา มาท าการศกษา

และวเคราะหอตราผลตอบแทน และความผนผวนของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก พรอมกน

น ยงไดท าการวเคราะหความเสยงภายในตลาดหนภมภาคเอเชยตะวนออก ออกมาผาน 2 รปแบบ

ไดแก Aggregate Risk และ Systemic Risk

4.1 วเคราะหอตราผลตอบแทน และความผนผวนของตลาดหนภายในภมภาค

ในสวนนจะท าการวเคราะหผลลพธทไดจากงานวจยรายไตรมาส (63 วน) จาก อตรา

ผลตอบแทน และความผนผวนของดชนหนจากตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก เมอพจารณา

จากอตราผลตอบแทนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ตลอด 23 ปทผานมา ดงแสดงในภาพท 4.1 จะ

พบวาในชวงแรกนนภมภาคดงกลาวมแนวโนมทจะใหอตราผลตอบแทนทเพมขน ตงแตชวงป ค.ศ. 1991

-1993 โดยทชวงเวลาดงกลาวนน นกลงทนตางชาต และภาคเอกชน ใหความสนใจทจะลงทนภายใน

ภมภาคดงกลาวมากขน ประกอบกบไดรบการสนบสนนจากกองทนการเงนระหวางประเทศ (IMF) และ

ธนาคารโลก (World Bank) ทจะน าเงนมาลงทนภายในตลาดเกดใหม ซงในชวงเวลาดงกลาวนน เงนจาก

ภาคเอกชนเรมไหลออกจากประเทศในแถบลาตนอเมรกา มาสภมภาคเอเชยตะวนออกมากขน

โดยเฉพาะอยางยงประเทศก าลงพฒนาอยาง ไทย อนโดนเซย และมาเลเซย

อยางไรกตามความเฟองฟของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยกเรมทจะถดถอยในชวงเวลา

ตอมา ตงแต กลางป ค.ศ. 1995-1998 ซงเปนชวงเวลาทนกลงทนตางชาตเรมสญเสยความเชอมน และ

วตกกงวลทจะปลอยกใหกบภมภาคเอเชยตะวนออก จงท าใหชวงเวลาดงกลาวเงนกทปลอยออกมาเรม

ชะลอตวลง ซงผลกระทบดงกลาวไดยอนกลบมาท าลายตลาดหนภายในภมภาคดงกลาว และน าไปส

วกฤตการณตมย ากงในทสด ในขณะทชวงเวลาหลงจาก กรกฏาคม ป ค.ศ. 1997 ตลาดหนภมภาค

เอเชยตะวนออกตางเผชญกบสภาวะตดเชอจนท าใหอตราผลตอบแทนตดลบ และลกลามไปตามๆกน


129

ภาพท 40 แสดงดชนราคาของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก (รายไตรมาส)

หมายเหต: เสนประเปนตวแทนของเหตการณทส าคญ ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 และหนวย: จด ทงน ดชน ณ

จดเรมตนใน ป ค.ศ. 1990 อยทระดบ 100 จด

ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel

แตหลงจากนนในป ค.ศ. 1999 ตลาดหนในภมภาคเอเชยตะวนออกไดฟนตวจาก

วกฤตการณตมย ากง โดยใหอตราผลตอบแทนกลบมายงจดสงทสดของดชนอกครง แตอยางไรกตาม

ตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกกฟนตวไดอยเพยงปเดยว กเจอวกฤตการณ Dot Com เลนงาน

อกครงในป ค.ศ. 2000 จงท าใหตลาดหนภายในภมภาคดงกลาวเรมเขาสสภาวะซบเซา และคอนขางทจะ

มแนวโนมของอตราผลตอบแทนขนๆลงๆสลบกนไปในกรอบแคบๆ หรอเคลอนตวไปดานขาง และม

ทศทางทไมแนนอน จงท าใหป ค.ศ. 2004-2007 ตลาดหนภายในภมภาคดงกลาวมแนวโนมทจะใหอตรา

ผลตอบแทนเคลอนทเปนลกษณะแนวราบ อยางไรกตามตลาดหนภายในภมภาคดงกลาวกทรดตวลงอก

ครงภายหลงทวกฤตการณซบไพรม ไดเรมขนในสหรฐฯ ในชวงค.ศ. 2007 และการปดตวลงของ

Lehman Brothers ในชวงกนยายน ป ค.ศ. 2008 ซงตลาดหนในสหรฐฯ ไดสงผานผลกระทบไปยง

ภมภาคตางๆทวโลก ซงตลาดหนในภมภาคเอเชยตะวนออกกเปนหนงในนน โดยทใหอตราผลตอบแทน

ตดลบสงสดในชวงตลาคม ค.ศ. 2008 อยางไรกดภายหลงวกฤตการณดงกลาว ธนาคารกลางของสหรฐฯ

ไดออกนโยบายในการกระตนเศรษฐกจ ใหเศรษฐกจฟนตวขนอกครง โดยการอดฉดสภาพคลองเขาไปใน

0

50

100

150

200

250

ม.ค.-

90

เม.ย.

-91

ก.ค.-92

ต.ค.-93

ม.ค.-

95

เม.ย.

-96

ก.ค.-97

ต.ค.-98

ม.ค.-

00

เม.ย.

-01

ก.ค.-02

ต.ค.-03

ม.ค.-

05

เม.ย.

-06

ก.ค.-07

ต.ค.-08

ม.ค.-

10

เม.ย.

-11

ก.ค.-12

สงครามอาวเปอรเซย ฟองสบในญป น

วกฤตการณเตกลา

วกฤตการณตมย ากง

วกฤตการณรสเซย

วกฤตการณลาตนอเมรกาใต

วกฤตการณดอทคอม

เลหแมน บราเธอรลมละลาย

วกฤตการณ ซบไพรม

วกฤตการณหนสาธารณะในยโรโซน


130

ระบบ เรยกมาตรการกระตนเศรษฐกจดงกลาววา QE (Quantitative Easing) ซงมาตรการ QE1 เกดขน

ในป ค.ศ. 2009 โดยประเทศในภมภาคเอเชยตะวนออก ทไดรบผลกระทบตอนโยบายดงกลาวอยางมาก

ไดแกประเทศ ไทย อนโดนเซย และฟลปปนส จงท าใหเงนทนดงกลาวไหลกลบเขาสภมภาคเอเชยเอเชย

อกครง โดยเฉพาะอยางยงตงแตตนปจนถงปลายป ค.ศ. 2009 จะเหนไดวาตลาดหนภายในภมภาค

ดงกลาว กลบมาใหอตราผลตอบแทนสงสดอกครงในเดอนเมษายน ทงนในป ค.ศ. 2011 นนไดเกด

วกฤตหนสาธารณะ ขนในประเทศกรซ และลกลามไปสประเทศในกลมยโรโซน จนท าใหตลาดหนภายใน

ภมภาคเอเชย ไดรบผลกระทบตามไปดวย โดยอตราผลตอบแทนมแนวโนมทจะลดลงในระยะสน

อยางไรกตามในป ค.ศ. 2012 นนภมภาคเอเชยตะวนออกไดเรมมเงนทนไหลเขาอกครงจนท าใหเกด

แนวโนมระยะสนใหเหนวาอตราผลตอบแทนอยในเกณฑทสงขน แตทงนยงคงตองจบตามองวกฤตการณ

และความผนผวนทอาจจะเขามาอยตลอดเวลา

ในสวนของการวเคราะหความผนผวนนน พบวาผลลพธทไดจากงานวจยคอนขางทจะใหผล

สอดคลองกบการวเคราะหอตราผลตอบแทน ดงแสดงในภาพท 41 โดยทในชวงปค.ศ. 1997 นน ตลาด

หนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตางเผชญกบความผนผวนของอตราผลตอบแทน อยในระดบทสง

และมแนวโนมเพมสงขนจนถงป ค.ศ. 1998 ซงเปนผลมาจากวกฤตการณตมย ากง ทสรางความแตกตน

และความเสยหายใหกบพอรตโฟลโอการลงทนของนกลงทนทวทงภมภาค อยางไรกตามชวงป ค.ศ.

2001-2005 นนภมภาคดงกลาว คอนขางทจะมระดบความผนผวนลดลงเปนอยางมาก จนกระทงม

แนวโนมเพมสงขนอกครงในชวงป ค.ศ. 2007 เปนตนไป และระดบความผนผวนอยในระดบสงสดในชวง

ตลาคม ค.ศ. 2008 ภายหลงการลมละลายของเลหแมน บราเธอร ซงสอดคลองกบอตราผลตอบแทน

ภายในภมภาคทตดลบมากสดในชวงตลาคม ค.ศ. 2008 แตอยางไรกตามความผนผวนดงกลาวไดม

แนวโนมลดลงตงแตปลายป ค.ศ. 2008 จวบจนถงชวงกรกฎาคม ป ค.ศ. 2011 ทระดบความผนผวนเพม

สงขนอกครง อนเนองมาจากวกฤตหนสาธารณะภายในกลมยโรโซน ทงนแนวโนมของระดบความผน

ผวนเรมทจะมแนวโนมลดระดบลงไปสจดต าสด ในชวงปลายป ค.ศ. 2012


131

ภาพท 41 แสดงความผนผวนของอตราผลตอบแทนรายไตรมาสของตลาดหนในกลมภมภาคเอเชยตะวนออก


4.2 วเคราะหความเสยงภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

ในแงของการวเคราะหความเสยงของตลาดหนภายในภมภาคดงกลาวนน สามารถแบงการ

พจารณาไดออกเปนสองหมวดใหญๆ ไดแก ความเสยงในรปแบบ Aggregate Risk ซงเปนผลรวมความ

เสยงตอทงโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก อนเนองมาจากระดบความเชอมโยงในการ

ตอบสนองตอขาวด และขาวรายระหวางตลาดการเงนตางๆภายในภมภาคดงกลาวนน อยในระดบทสง

มากจนเกนไป ในขณะทความเสยงในรปแบบ Systemic Risk นนเปนความเสยงทเกดจากตลาดหนทม

ระดบความเชอมโยงกบตลาดหนอนๆภายในภมภาคอยในระดบสง หรอมระดบความเปนศนยกลางอยใน

ระดบทสง ซงแฝงไปดวยความเปราะบางอยภายในตลาดหนดงกลาว และสงผลกระทบยอนกลบไปยง

ตลาดหนอนๆ ภายในภมภาคทเชอมโยงกบตลาดหนดงกลาวเอง จนน ามาซงความเสยงตอการเกด

สภาวะลกลามของวกฤตในระดบภมภาคในทสด

0

0.002

0.004

0.006

0.008

0.01

0.012

0.014

0.016

ม.ค.-

90

ม.ค.-

91

พ.ค.-

92

ก.ค.-93

ก.ย.-94

พ.ย.-95

ม.ค.-

97

ม.ค.-

98

พ.ค.-

99

ก.ค.-00

ก.ย.-01

พ.ย.-02

ม.ค.-

04

ม.ค.-

05

พ.ค.-

06

ก.ค.-07

ก.ย.-08

พ.ย.-09

ม.ค.-

11

ม.ค.-

12


วกฤตการณดอทคอม


วกฤตการณหนสาธารณะ ในยโรโซน


132

4.2.1 วเคราะหความเสยงในรปแบบ Aggregate Risk ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

การวดระดบสหสมพนธระหวางตลาดหนตางๆภายในภมภาคนน สามารถน ามาใชเปนมาตร

วดบงชระดบความเชอมโยงระหวางตลาดหนตางๆภายในภมภาคได โดยทคาดงกลาวเปนตวชวดวา

ตลาดหนตางๆ นนมความเชอมโยงผกตดกนมากแคไหน ในงานวรรณกรรมปรทศนไดชใหเหนวามาตร

วดคาเฉลยสหสมพนธระหวางตลาด (Average Correlation) ดงกลาวสามารถน ามาใชเปนตวบงชวาใน

ระบบทมความซบซอนนน เมอระบบดงกลาวไดรบผลกระทบจาก Shock ทเกดขนกบระบบแลว จะสงผล

กระทบยอนกลบออกมาผานทางระดบความเชอมโยงไดเชนกน ซงเมอใดกตามทระดบความเชอมโยง

ภายในภมภาคดงกลาวอยในระดบทสง หรอมคาสหสมพนธโดยเฉลยอยในระดบสงกจะท าใหภมภาค

ดงกลาวเผชญกบความเสยงในรปแบบ Aggregate Risk อยในระดบทสง เมอพจารณาจากระดบ

Average Correlation ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ดงภาพท 42 แลวจะพบวา ในชวงตนทศวรรษ

1990 นนแนวโนมของ Average Correlation ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกมแนวโนมทจะเพมสงขน

จนถงชวง ตลาคม ค.ศ. 1991 ซงเปนตวบงชวาในชวงเวลาดงกลาว ภมภาคเอเชยตะวนออกก าลงเผชญ

กบความเสยงในรปแบบ Aggregate Risk อยางสง แตกเปนเพยงระยะเวลาสนๆเทานน ซงสอดคลองกบ

สภาวะเศรษฐกจในชวงเวลาดงกลาวของภมภาคเอเชย ทอยในสภาวะถดถอยในชวงตนทศวรรษ 1990

นอกจากนยงพบแนวโนมทส าคญของระดบความเสยงภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ในชวงป

ค.ศ. 1993 เปนตนไป จนถงปจจบน ซงมแนวโนมของคา Average Correlation อยในระดบทเพมสงขน

อยางตอเนอง และมระดบสงทสดในชวงกรกฎาคม ค.ศ. 2007 และตลามคม ค.ศ. 2008 ตามล าดบ โดย

เปนการสะทอนใหเหนวาภายในภมภาคเอเชยตะวนออก นนมความเสยงสะสม Aggregate Risk อยใน

ระดบทเพมสงขน จงเปนสงทผก ากบดแลระบบควรใหความส าคญและใสใจ ตอการลดระดบความเสยง

Aggregate Risk ไมใหอยในระดบทสงจนเกนไป อยางไรกตามมสงทนาสนใจอยหนงจดคอ ในชวง

ปลายป ค.ศ. 2012 เปนตนมานน กลบไมพบความเชอมโยงอยในระดบทสงเลย โดยในชวงเวลาดงกลาว

นนคา Average Correlation ของตลาดตางๆ ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก มคาลดลงอยางมาก ซง

เปนตวสะทอนใหเหนถงระดบความเสยง Aggregate Risk ทลดลง


133

ภาพท 42 แสดงคาสหสมพนธเฉลยของอตราผลตอบแทนรายไตรมาส ระหวางตลาดหนภายในกลมภมภาคเอเชยตะวนออก


4.2.2 วเคราะหความเสยง Systemic Risk ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

ในสวนของผลการศกษาจากการทดสอบความเสยงในรปแบบ Systemic Risk ทเกดขน

ภายในระบบการเงน นนจะท าการศกษาออกมาในรปแบบมมมองโครงขาย เพอทจะท าใหเขาถง

โครงสรางและความเสยงภายในระบบไดมากยงขน วกฤตการณทางการเงนทเกดขนเมอไมนานมาน นน

สะทอนใหเหนถงการลดลงของระดบเสถยรภาพภายในระบบการเงนอยางรวดเรว และผลกระทบทขยาย

วงกวางออกไป พรอมกบพบจดบกพรองของสญญาณเตอนภยวกฤตลวงหนา โดยวกฤตการณครงนน

เปนสาเหตท าใหเราเกดความพยายาม ทจะเขาใจโครงสรางภายในระบบการเงนใหมากยงขน รวมไปถง

ท าการศกษาวาปจจยใดเปนบอเกดของความออนแอ และน าไปสการเกดสภาวะไรเสถยรภาพขนภายใน

ระบบ ดงนนโครงสรางภายในโครงขาย จงคอนขางทจะมบทบาทส าคญตอการศกษาวกฤตการณทาง

การเงนทเกดขน ซงในงานวจยนเลอกทจะน าโครงขายในตลาดหน ภายในกลมตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออกมาใชในการวเคราะหผลลพธใน 3 ประเดนดงตอไปน

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

ม.ค.-

90

เม.ย.

-91

ก.ค.-92

ต.ค.-93

ม.ค.-

95

เม.ย.

-96

ก.ค.-97

ต.ค.-98

ม.ค.-

00

เม.ย.

-01

ก.ค.-02

ต.ค.-03

ม.ค.-

05

เม.ย.

-06

ก.ค.-07

ต.ค.-08

ม.ค.-

10

เม.ย.

-11

ก.ค.-12

Average Correlation 4 per. Mov. Avg. (Average Correlation)

สงครามอาวเปอรเซย ฟองสบในญป น



วกฤตการณหนสาธารณะ ในยโรโซน


134

1. ความแขงแรงของโครงสรางภายในโครงขาย (Robustness in Networks)

2. การเกดสภาวะลกลามภายในโครงขาย (Contagion in Networks)

3. ความยดหยน หรอ ความสามารถในการปรบตวของโครงขาย (Resilience in Networks)

โดยในแตละสวนมรายละเอยดดงตอไปน

4.2.2.1 วเคราะหความแขงแรงของโครงสรางภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก (Robustness in East Asian Stock Markets Networks)

ผลจากการศกษาผานรปแบบการกระจายตวของระดบความเชอมโยง (Degree Distribution)

ภายในโครงขายตลาดหน พบวาผลลพธทไดจากพลวตทไดท าการศกษา โดยสวนใหญ แลว Node สวน

ใหญจะมระดบ Degree ทต า และ Node สวนนอยจะมระดบ Degree ทสง หรอเรยกโครงขายดงกลาววา

มการกระจายตว Power-law Distribution ดงแสดงในภาพท 43-44 จงท าใหการกระจายตวในลกษณะ

ดงกลาวแตกตางจากรปแบบการกระจายตวของDegree ทอยในรปแบบปกต ซงจะมชวงการกระจายตว

ทหลากหลายกวาแบบ โครงขายแบบ Small World Network ทพบวามการกระจายตวแบบ Power-law

Distribution หรอ Scale-free ซงโครงขายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออกนนมลกษณะแบบ Small

World Network หรออาจกลาวไดวาตลาดหนตางๆภายในภมภาคดงกลาว ตางมความสมพนธเชอมโยง

กบตลาดหนทมระดบความเปนศนยกลางสงภายในภมภาค ซงเมอพจารณาจากรปแบบพลวตการ

กระจายตวของ Degree นนจะเหนวาในแตละชวงเวลานนโครงขายมการปรบเปลยนระดบการกระจาย

ตวอยตลอดเวลา โดยมรปแบบการกระจายเปน Right-skewed Heavy Tail, Fat Tail หรอโครงสราง

แบบ Scale-free หรอ Power-law Distribution บางสลบกนไป ซงลกษณะการกระจายตวทกรปแบบท

พบนนตางเปนคณสมบตทพบอยภายในโครงขายแบบ Small World Network

โดยภายในโครงขายแบบ Scale-free Networks หรอ Small World Network จะแสดงใหเหน

ถงโครงสรางทคอนขางแขงแรงตอ Random Disruptions หรอ Random Shock เพราะวาตลาดหน

ภายในภมภาค ซงแทนดวย Node ภายในโครงขาย สวนใหญนน จะมระดบความเชอมโยง (Degree) อย

ในระดบต า ในขณะท มเพยงตลาดหนสวนนอย ทจะมระดบความเชอมโยง (Degree) อยในเกณฑทสง

และเมอใดกตามทเกดม Random Shock เขามา จนท าใหตลาดหนใดๆ ถกตดขาดออกไปจากโครงขาย

ในรปแบบสม ซงเมอพจารณษจากความนาจะเปนแลว กจะพบวามแนวโนมอยางมากทจะสมมาเจอ


135

ตลาดหน (Node) ทระดบความเชอมโยง (Degree) อยในระดบต าๆ แทนทจะเปนตลาด (Node) ทม

ระดบความเชอมโยง (Degree) อยในระดบสง แตอยางไรกตามโครงขาย Scale-free Networks อาจจะ

ตกสสภาวะทเผชญกบความออนแอ ตอการเกด Shock แบบเฉพาะเจาะจง หรอท าใหฟงกชนในระบบ

เกดการหยดชะงก จนสงผลกระทบโดยตรง ตอตลาดหน (Node) ทมระดบความเชอมโยง (Degree) อย

ในระดบทสง ซงNode ทม Degree สงๆ นนเปรยบเสมอนเปนศนยกลางการลงทนของโครงขายภายใน

ภมภาคดงกลาวนนเอง

รปแบบการกระจายตวแบบ Power Law Distribution ทไดจากการศกษา ดงแสดงใหเหน

ภายใน ภาพท 43-44 เปนตวสะทอนใหเหนวาโครงสรางภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออกมความแขงแรง แตอยางไรกตามกยงมความเปราะบางแฝงอย (Robust yet Fragile) ภายใน

โครงขาย จงท าใหพจารณาไดวาระดบความเชอมโยงภายในโครงขายภมภาคดงกลาว อาจเปนไดทงตว

ดด Shock (Shock Absorbers) อนเนองมาจากมความแขงแรงของโครงสราง และอาจเปนตวขยาย

Shock (Shock Amplifiers) ทเกดขนจากความเปราะบางทแฝงอยภายใน ตลาดหน (Node) ทมระดบ

ความเชอมโยง (Degree) อยในระดบทสง หรอกลาวคอโครงสรางในลกษณะดงกลาวสามารถมจดพลก

ผน (Tipping Point) ซงท าหนาทเปนตวแบงแยกทง 2 Regime ดงกลาวออกจากกนได เรยกคณสมบต

ของโครงขายดงกลาววา Small-world Network


136

ภาพท 43 แสดงการกระจายตวของ Degree สะสม ในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ระหวาง Degree k กบ ความถสะสมของความนาจะเปน (The Cumulative Probability Distribution) ในชวงป ค.ศ. 1990-2012

ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi

ภาพท 44 แสดงการกระจายตว (Log Scale) ของDegree สะสม ในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ระหวาง Degree k กบ ความถสะสมของความนาจะเปน (The Cumulative Probability Distribution) ในชวงป ค.ศ. 1990-2012


0

20

40

60

80

100

1 2

3 4

N

Degree

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.871073126 0.982298761 1.814032105 3.122364924

p(k)


137

ในสวนนจะน าคาทางสถตทไดจากการวเคราะหโครงสรางภายในโครงขายตลาดหนทไดจาก

การศกษา มาพจารณาระดบความแขงแรงของโครงสรางภายในโครงขาย (Robustness) ผานทางคา

Mean Shortest Path โดยเรมจากการหาความสมพนธระหวางความเปราะบางของระบบ

(Market Stiffness) กบ คา Mean Shortest Path ซงจะพบวามความสมพนธไปในทศทางเดยวกน ดงจะ

เหนไดจากภาพท 45

ภาพท 45 แสดงความสมพนธระหวางคา Mean Shortest Path และความตงตว (Market Stiffness) ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก


โดยสามารถตความไดวาความเปราะบางของโครงขายนนมความสมพนธกบคา Mean

Shortest Path ซงสอดคลองกบลกษณะการเกด Targeted Shock ขนภายในSmall World Network

ดงนนจากความสมพนธดงกลาว จงไดน าคา Mean Shortest Path มาพจารณาพลวตของ ความ

เปราะบางหรอ ความออนแอทเกดขน ภายในโครงขาย ดงแสดงในภาพท 46 ซงจะเหนไดวาเมอ

พจารณาจากจดต าสดของคา Mean Shortest Path ทเปนตวบงชถงความแขงแรงของโครงขาย ในกรอบ

ชวงเวลา ป ค.ศ. 2005 ไปยงจดสงสดของป ค.ศ.2007 จะพบแนวโนมทเพมสงขนอยางตอเนองคดเปน

180 เปอรเซนทโดยประมาณ จงท าใหเผยใหเหนถงแนวโนมของความเปราะบาง และความออนแอของ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Scatter Plot Mean Shortest Path and Market Stiffness

Linear (Scatter Plot Mean Shortest Path and Market Stiffness)


138

โครงสรางตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกเกดขน เนองดวยตลาดหนภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออกมการเตบโตอยอยางตอเนองตลอดชวง 2 ทศวรรษทผานมา พรอมกบความเชอมโยงภายใน

ภมภาคอยในระดบทสงขนเรอยๆ จงกอใหเกดความเปราะบางทซอนอยภายในตลาดตางๆ โดยเฉพาะ

ตลาดหนทมระดบความเชอมโยงอยในระดบทสง เพราะวาในตลาดหนดงกลาวเมอเกดความเปราะบาง

ขนแลว กจะสงผลท าใหเกดสถานะความเสยงในรปแบบ Systemic Risk ตอการตดเชอและลกลาม

(Contagion Effect) ขนได

ภาพท 46 แสดงพลวตรายไตรมาส ของระดบ Mean Shortest Path ของโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก


ดงจะเหนไดจากภาพท 46 ซงพบวาตลอดชวงพลวตทไดท าการศกษานน ภมภาคเอเชย

ตะวนออกมระดบ Mean Shortest Path ทคอยๆเพมสงขนในลกษณะวฏจกร (Cyclical Wave) โดยแต

ละลกคลนของ Mean Shortest Path จะมจด Peak ในแตละชวงเวลา ยกตวอยางเชนชวงป ค.ศ. 1997

ซงพบวามคา Peak สงสดในชวงเวลาดงกลาว ซงสอดคลองกบชวงเวลาดงกลาวเปนชวงเวลาทเกด

วกฤตการณทางการเงนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกขน ดงนนจงท าใหชวงเวลาดงกลาว ตลาดหน

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

ม.ค.-

90

ม.ค.-

91

พ.ค.-

92

ก.ค.-93

ก.ย.-94

พ.ย.-95

ม.ค.-

97

ม.ค.-

98

พ.ค.-

99

ก.ค.-00

ก.ย.-01

พ.ย.-02

ม.ค.-

04

ม.ค.-

05

พ.ค.-

06

ก.ค.-07

ก.ย.-08

พ.ย.-09

ม.ค.-

11

ม.ค.-

12

Mean Shortest Path 4 per. Mov. Avg. (Mean Shortest Path)


139

ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก จงมความเปราะบางภายในระบบการเงนเปนอยางมาก ในขณะทในชวง

ค.ศ. 2008 ภายหลงการลมละลายของเลหแมน บราเธอร ไปแลวนน พบวาในชวงเวลาดงกลาวนนระดบ

Mean Shortest Path มคาเพมสงขนอกครง ภายหลงการยอตวจากระดบสงสดในชวงป ค.ศ. 1997 จง

ท าใหในชวงเวลาดงกลาวนน การพจารณาแนวโนมของความเปราะบางภายในระบบ และการเสรมสราง

ความยดหยนใหกบตลาดหนภายในภมภาคดงกลาว จงเปนสงเรงดวนทผก ากบดแลสภาวะตลาดหนควร

จะท า นอกจากนในป ค.ศ. 2011 นนยงพบอกวามาตรวดความเสยง Mean Shortest Path สงสญญาณ

แสดงใหเหนถงแนวโนมความเสยงดงกลาวทเรมเกดขนตงแตป ค.ศ. 2009 ซงวกฤตหนสาธารณะเรม

เกดขนในประเทศกรซและลกลามไปสประเทศในกลมยโรโซน รวมไปถงตลาดภมภาคเอเชยตะวนออก ก

ไดรบผลกระทบดวยเชนกน โดยพบวาอตราผลตอบแทนมแนวโนมทจะลดลงในชวงเวลาดงกลาว

อยางไรกดในหวขอตอไปจะกลาวถงปจจยเสยงตอการเกดสภาวะตดเชอและลกลามของวกฤตการณ ซง

เปนปจจยเสยงอกรปแบบหนงทเปนสาเหตท าใหเกดความเสยง Systemic Risk ขน

4.2.2.2 ว เคราะหความเ สยงตอการเกดสภาวะลกลามภายในโครงขาย (Contagion in in East Asian Stock Markets Networks)

ในสวนของการวเคราะหความเสยงตอการเกดสภาวะลกลามนน ในงานวจยนเลอกทจะน า

ดชนวดความเสยง (Systemic Parameter) มาวดผานทางคา Index Cohesive Force หรอ ICF โดย

ก าหนดให DJIA เปนตวแทน (Proxy) ทมอทธพลอยางสง ตอตลาดหนทวโลก ในฐานะทเปนตวกลาง

(Mediation) ทส าคญในการเชอมโยง และตอบสนองตอสภาวะตลาดหนทวโลก ซงผลลพธทไดจากการ

วเคราะหความเสยง Systemic Risk ตอการเกดสภาวะลกลามภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ดงแสดง

ในภาพท 47 พบวาตลอด 23 ปทไดท าการศกษานน ตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกนนสง

สญญาณในการเกดปจจยเสยงตอการเกดสภาวะลกลามของวกฤภายในภมภาคอย 2 ชวงเวลา โดย

ในชวงทพบสญญาณในการเตอนครงแรกนน พบในชวง กรกฎาคม ค.ศ. 1992 ซงใหคาดชน ICF สงถง

6.67 ซงสงทสดตลอดชวงเวลา 23 ปทไดท าการศกษา ทงนชวงเวลาดงกลาวเปนชวงทตลาดทนใน

ประเทศเกดใหมในเอเชย อาทเชน ไทย อนโดนเซย และมาเลเซย เรมเกดปญหาฟองสบในตลาด

อสงหารมทรพย และตลาดหน อยางไรกตามชวงเวลาหลงจากนนกพบสญญาณทสอง ในป มกราคม

ค.ศ. 1997 ซงในชวงเวลาดงกลาวเปนชวงทเรมเกดวกฤตการณตมย ากงขนในประเทศไทย โดยทสงผล


140

กระทบผานความเชอมโยงไปยงประเทศอนๆและลกลามไปยงตลาดหนอนๆทวทงภมภาคเอเชย

ตะวนออกในเวลาตอมา

ภาพท 47 แสดงพลวตของดชน Index Cohesive Force ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก


อยางไรกตามภายในกราฟแสดงผลลพธจากการวเคราหความเสยงตอการเกดสภาวะลกลาม

ของวกฤต ดงแสดงในภาพท 47 นน จะสงเกตไดถงความแตกตางระหวาง 2 กรอบชวงเวลาใหญๆ ซง

ไดแก ชวงป ค.ศ. 1990-1999 และ ชวงป ค.ศ. 2000-2012 โดยจะเหนไดถงความแตกตางระหวาง 2

เฟสดงกลาว ภายใตกรอบชวงเวลา ค.ศ. 1990-1999 นนจะเหนไดวาตลาดทนภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออกนน คอนขางทจะเผชญกบความแปรปรวนของสภาวะตลาด (Turbulence Phase) ในขณะท

ชวงป ค.ศ. 2000-2012 นนตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก คอนขางทจะอยในสภาวะสงบ

(Tranquil Phase) ซงคอนขางทจะสอดคลองกบสมมตฐาน และผลการศกษาของ Elekdag et

al. (2012) ซงไดท าการเปรยบเทยบ Financial Betas ของกลมเศรษฐกจภายในภมภาคเอเชย โดยใน

งานวจยดงกลาว พบวา ในชวงป ค.ศ. 1997-2001 ภมภาคเอเชยตะวนออก มระดบความเสยงอยใน

ระดบสง พรอมกบความแปรปรวนของสภาวะเศรษฐกจ แตเมอพจารณา 2002-2007 นนกลบพบวาเปน

ชวงเวลาทสภาวะเศรษฐกจภายในกลมเอเชยตะวนออก ซงครอบคลมถงกลม ASEAN คอนขางทจะอย

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

ม.ค.-

90

ม.ค.-

91

พ.ค.-

92

ก.ค.-93

ก.ย.-94

พ.ย.-95

ม.ค.-

97

ม.ค.-

98

พ.ค.-

99

ก.ค.-00

ก.ย.-01

พ.ย.-02

ม.ค.-

04

ม.ค.-

05

พ.ค.-

06

ก.ค.-07

ก.ย.-08

พ.ย.-09

ม.ค.-

11

ม.ค.-

12

Index Cohesive Force 2 per. Mov. Avg. (Index Cohesive Force)


141

ในสภาวะสงบ (Tranquil Phase) โดยทหลงจากนนในชวงป ค.ศ. 2008-2011 คาเฉลยของระดบ

Financial Betas ภายในภมภาคดงกลาวเรมกลบมาอยในระดบทสงขนอกครง

ดงนนในงานวจยของเราจงแบงเฟสการศกษาเปน 2 ชวง โดยเมอพจารณาจากชวงแรกใน

กรอบชวงเวลา ค.ศ. 1990-1999 นนจะสงเกตไดวาดชน Index Cohesive Force อยในระดบทสงมาก

ซงเปนเครองยนยนความเสยงตอการเกดสภาวะลกลาม อนเนองมาจากตนตอของความเสยงดงกลาวนน

มาจากตลาดหนทเปนสมาชกภายในภมภาคเอเชยตะวนออกไดเปนอยางด ดงแสดงในภาพท 48

ภาพท 48 แสดงพลวตของดชน Index Cohesive Force ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายใต กรอบชวงเวลา ค.ศ. 1990-1999 (Turbulence Phase)


ในขณะทเมอพจารณาจากกรอบชวงเวลาทสอง ภายใตชวงเวลา ค.ศ. 2000-2012 จะพบวา

คาทไดโดยเฉลยนน จะมแนวโนมนอยกวาในชวงเฟสแรก จงท าใหเฟสทสองนความเสยงในการเกด

สภาวะตดเชอ อนเนองมาจากตวกลางสมาชกภายในภมภาคดงกลาว คอนขางทจะมโอกาสเกดขนได

นอยเมอเทยบกบชวงเฟสแรก จงท าใหชวงเวลาดงกลาวตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก

คอนขางทจะอยในสภาวะสงบ (Tranquil Phase) ดงแสดงในภาพท 49

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

ม.ค.-

90

ก.ค.-90

ม.ค.-

91

ก.ค.-91

ม.ค.-

92

ก.ค.-92

ม.ค.-

93

ก.ค.-93

ม.ค.-

94

ก.ค.-94

ม.ค.-

95

ก.ค.-95

ม.ค.-

96

ก.ค.-96

ม.ค.-

97

ก.ค.-97

ม.ค.-

98

ก.ค.-98

ม.ค.-

99

ก.ค.-99



142

ภาพท 49 แสดงพลวตของดชน Index Cohesive Force ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายใต กรอบชวงเวลา ค.ศ.2000-2012 (Tranquil Phase)


เมอพจารณาสญญาณการเตอนความเสยงตอการเกดสภาวลกลามในกรอบชวงเวลาทสองนน

พบวาเกดการเปลยนแปลงระดบดชน Index Cohesive Force อยางมากในชวงพฤษภาคม ปค.ศ. 2005

จากระดบ 0.87 ไปสจดสงสดทระดบ 1.55 ในชวงมกราคม ค.ศ. 2007 ซงเพมขนถง รอยละ78.1 โดย

เปรยบเทยบ ถงแมวาระดบ Index Cohesive Force ในชวงมกราคม ค.ศ. 2007 จะไมไดมากเทยบเทา

กบ ในชวง กรกฎาคม ค.ศ. 1992 และมกราคม ค.ศ. 1997 กตามท ซงนาจะมาจากเหตผลทวาในชวง

กรกฎาคม ค.ศ. 1992 และมกราคม ค.ศ. 1997 ความเสยง Systemic Risk ดงกลาวมตนตอมาจาก

ประเทศภายในกลมเอเชยตะวนออกเอง ในขณะทในชวงมกราคม ค.ศ. 2007 นนความเสยงดงกลาว

สะทอนมาจากการเกด Global Financial Shocks อนเนองมาจากประเทศมหาอ านาจทางการเงนอยาง

สหรฐฯ ซงผลกระทบจากปจจยภายนอกดงกลาวน ไดสงผลกระทบผานทางความผนผวน และอตรา

ผลตอบแทนไปยงประเทศตางๆ ทวโลก จงท าใหคาทไดจากดชน Index Cohesive Force ดงกลาวไม

สามารถทจะสงสญญาณในแงของความเสยง Systemic Risk ไดมากเทยบเทากบในชวงกรอบเวลาแรกท

ไดท าการศกษานก แตอยางไรกตามในชวงเวลาดงกลาวกท าใหเราสามารถทจะมองเหนถงการ

เปลยนแปลงของระดบแรงยดเหนยวระหวางดชนหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก และดชนหน DJIA

ภายในตลาดหนของสหรฐฯ โดยเปรยบเทยบไดดระดบหนงเชนเดยวกน เมอพจารณาถงเหตการณ

0

0.5

1

1.5

2

ม.ค.-

00

ก.ย.-00

พ.ค.-

01

ม.ค.-

02

ก.ย.-02

พ.ค.-

03

ม.ค.-

04

ก.ย.-04

พ.ค.-

05

ม.ค.-

06

ก.ย.-06

พ.ค.-

07

ม.ค.-

08

ก.ย.-08

พ.ค.-

09

ม.ค.-

10

ก.ย.-10

พ.ค.-

11

ม.ค.-

12

ก.ย.-12



143

หลงจากการสงสญญาณดงกลาวในชวงป ค.ศ.2007 นนจะพบวา ไดเกดวกฤตการณการเงนครงท

รายแรงทสด ซงเกดจากประเทศมหาอ านาจทางการเงนอยาง สหรฐฯ ขน ซงผลพวงจากวกฤตการณ

แฮมเบอรเกอรดงกลาว ไดสงผลกระทบเปนวงกวางไปทวโลก สาเหตหลกเกดจากการตกอยในสภาวะตด

เชอของสถาบนการเงนตางๆ โดยเฉพาะอยางยงภายหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers นนท าให

นกลงทนในตลาดตราสารทน ตราสารหน และตราสารอนพนธ เกดความวตกกงวลตอการถอสนทรพย

เสยง จงท าใหตลาดหนตางๆเผชญกบความเสยงทราคาหนอยางรวดเรว (Fire Sale) ซงภมภาคเอเชย

ตะวนออกกไดรบผลกระทบอยางมาก เชนเดยวกน ดงจะเหนไดจากอตราผลตอบแทนของหนทตกลง

อยางหนก พรอมกบความผนผวนของอตราผลตอบแทนทเพมขนในชวงตลาคม ค.ศ. 2008 เมอพจารณา

จากภาพท 40 และภาพท 41 ประกอบ

แตถามองยอนกลบมาทภาพท 41-42 และภาพท 46 จะพบวามาตรวดระดบความผนผวน

ของผลตอบแทน และคาเฉลยสหสมพนธภายภมภาคเอเชยตะวนออก รวมไปถงคา Mean Shortest

Path ทไดจากทฤษฎโครงขายนน สงสญญาณในการเตอนระดบความเสยงตอการเกดสภาวะลกลามขน

ภายในภมภาคดงกลาว พรอมกบครอบคลม Global Financial Shocks ทเกดขนจากปจจยเสยงนอก

ภมภาค ไดดกวาการใชสญญาณ Index Cohesive Force (ICF) จงท าใหการใชสญญาณ Index

Cohesive Force (ICF) ในการเตอนนน มขอจ ากดในแงของการเตอนความเสยงอนเนองมาจากการเกด

Global Shocks อยางไรกดสญญาณ Index Cohesive Force กยงถอเปนทางเลอกหนงทผก ากบดแล

ตลาดไมควรมองขาม เนองจากการใชดชน ICF ในการวเคราะหนนครอบคลมความเสยง Systemic Risk

ในสวนของปจจยเสยงตอการเกด Contagion Effect ภายในภมภาค ทผก ากบดแลตลาดหลายๆคนมก

มองขามสงส าคญในจดนไป ซงมาตรวดดงกลาวนยงสามารถน ามาใชเปนประโยชนประกอบการ

พจารณา และยนยนผลทไดจากมาตรวดอนไดเชนเดยวกน ในหวขอตอไปเราจะมาพจารณากนวาตลาด

หนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกนน จะมความสามารถในการปรบตวตอ External Shock ทเขามามาก

นอยเพยงใด


144

4.2.2.3 วเคราะหความยดหยน หรอ ความสามารถในการปรบตวภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก (Resilience in East Asian Stock Markets Networks)

ในการวดความเสยง Systemic Risk ในสวนสดทาย จะเปนสวนส าคญทขาดไมได เนองจาก

การวเคราะหความตงตว หรอความเปราะบางของระบบนน เปนตวสะทอนใหเหนถงความยดหยนของ

ระบบ ซงบงชถงความสามารถของโครงขายในการปรบตว ตอการเปลยนแปลงของสภาวะตลาดทเกดขน

ณ ขณะเวลาใดๆ ทกระบวนการท างานของฟงกชนสวนตางๆภายในระบบ นนไมสามารถปรบตวเขากบ

สภาวะทเกดขนได หรออกนยหนง กคอความสามารถในการเชอมโยงระบบใหม เพอใชในการซอมแซม

ฟนฟความสามารถในการท างานของฟงกชนภายในระบบ ใหกลบมาดเหมอนเดมอกครง ภายใตรปแบบ

ดงกลาวของการปรบตวรจกกนดในชอ “Self-healing” ซงเปนรปแบบในการปรบตวแบบพนฐานของ

ระบบ ในทนจะวเคราะหความตงตวหรอความเปราะบางภายในตลาดหนในภมภาคเอเชยตะวนออกผาน

ทางมาตรวดความเสยง ทไดจากการน าคา Eigenvalue มาประยกตใช โดยแสดงผลลพธออกมาในรป

ของความตงตวของตลาดหนทวทงภมภาค

เมอพจารณาจากภาพท 50 จะพบวาแนมโนมของความตงตวของตลาดหนภายในภมภาค

เอเชยตะวนออกทงภมภาค นนแสดงออกใหเหนถงการเปลยนเฟสจากแนวโนมของความตงตวของตลาด

(Market Stiffness) ต าในชวงป ค.ศ. 1993 ไปสแนวโนมของความตงตวของตลาดภายในภมภาคทเพม

สงขนเรอยๆ จนถงปจจบน โดยทมเพยงแคชวงปลายป ค.ศ. 2012 ทตลาดหนภายในภมภาคมแนวโนม

ของความตงตวลดลง หรอมความยดหยนสงขนคดเปนรอยละ 40 เมอวดจากคาความตงตวสงสดทได

ท าการศกษาตลอดชวง 23 ปทไดท าการศกษา พบวาความตงตวสงทสดอยทระดบ 92.5 เปอรเซนต

โดยประมาณในชวง กรกฏาคม ค.ศ. 2007 โดยชวงเวลาดงกลาวเปนจดเรมตนของวกฤตการณซบไพรม

ในสหรฐฯ ในขณะทความตงตวสงเปนอนดบทสองภายในพลวตดงกลาวนนอยในชวง ตลาคม ค.ศ. 2008

โดยอยทระดบสงถง 92.1 เปอรเซนต ซงในชวงเวลาดงกลาวตลาดหนทวโลกตางตนตระหนก กบการปด

ตวลงของเลหแมน บราเธอร ซงเปนสถาบนการเงนใหญอนดบตนๆ ของสหรฐฯ นอกจากนในป ค.ศ.

2011 ตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกนนตางตกอยในสภาวะตงตวอยางสงอกครง อนเปนผลสบ

เนองมาจากการเกดวกฤตการณหนสาธารณะในประเทศกลมยโรโซน อยางไรกตามในชวงปลายป ค.ศ.

2012 คาความตงตวดงกลาวกลบลดลงอยางรวดเรว


145

ภาพท 50 แสดงพลวตของความตงตวหรอความเปราะบาง ภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออกทงระบบ


การทแนวโนมของความตงตวในปจจบนของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกอยใน

ระดบทสงขนนนเปนสงทนาเปนหวง เนองจากเปนตวบงชใหเหนถงความเปราะบางทซอนอยภายใน

ตลาดการเงนดงกลาว ซงผลลพธทไดพบวาพลวตของสภาวะตลาดหนภายในภมภาคดงกลาวนน ไม

สามารถทจะพจารณาไดจากแนวโนมของดชนราคาของตลาดหน หรอความผนผวนของอตรา

ผลตอบแทนภายในภมภาค ทมแนวโนมขนหรอลงเพยงอยางเดยวเทานน ดงจะสงเกตไดเมอเกดสภาวะ

ตงตวของตลาดหนภายในภมภาคดงกลาว ขนอยางตอเนองแลวนน แตกลบพบวาแนวโนมของดชน

ตลาด (Index Trend) ผนผวนในหลายทศทางมาก เพราะฉะนนจงท าใหสามารถประเมนความเสยงไดไม

ครบทกรปแบบ ดงนนในงานวจยนจงไดเสนอใหใชมาตรวดระดบความเสยงระบบอนๆ (System-level

Parameter) ควบคไปกบการพจารณาความตงตวของตลาด และปจจยเสยงตอการเกดสภาวะลกลาม

เนองจากทงสามเครองมอดงกลาวเปนเครองมอทคอนขางมประสทธภาพ และสามารถใชวเคราะหเชง

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

ม.ค.-

90

เม.ย.

-91

ก.ค.-92

ต.ค.-93

ม.ค.-

95

เม.ย.

-96

ก.ค.-97

ต.ค.-98

ม.ค.-

00

เม.ย.

-01

ก.ค.-02

ต.ค.-03

ม.ค.-

05

เม.ย.

-06

ก.ค.-07

ต.ค.-08

ม.ค.-

10

เม.ย.

-11

ก.ค.-12

Market Stiffness 4 per. Mov. Avg. (Market Stiffness)


146

ปรมาณ ตอ พลวตของสภาพตลาด รวมไปถงเสถยรภาพ (Stability) ของตลาดหน ซงสามารถทจะ

น ามาใชประโยชนในการตดตามและตรวจสอบสภาวะตลาดได

4.3 วเคราะหคาทางสถตในแตละตลาดหนภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก 4.3.1 วเคราะหความเปราะบาง และความส าคญของตลาดหนภายในภมภาค ในแตละ

ชวงเวลา

ในการวเคราะหความเปราะบางทเกดขนนน สามารถน ากราฟ Scatter Diagram ระหวางคา

CheiRank และ PageRank ภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก11 มาพจารณารวมดวย

ในฐานะทเปนตลาดทมคณสมบตแบบ Super-spreader หรอตลาดทมความเปราะบาง ดงแสดงไวอย

ภาพท 51 โดยทเกณฑในการแบงแยกระดบความเปราะบาง และความส าคญของตลาดหนตางๆภายใน

ภมภาคนน จะใชคาเฉลยระดบ CheiRank และ PageRank ของทงโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออก มาเปนเกณฑในการพจารณา ซงจะน าคาดงกลาวมาพลอตเปนเสนแบงแนวนอนแทนเกณฑ

คาเฉลยของ CheiRank และเสนแบงแนวตงแทนเกณฑคาเฉลย PageRank ดงแสดงในภาพท 51 เพอ

ใชความสมพนธระหวางคา CheiRank และ PageRank เปนเกณฑในการแบงแยกคณสมบตทางดาน

Centrality Metrics ภายในโครงขาย

11 หมายเหต: ก าหนดใหตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกประกอบไปดวย KOSPI = ดชน KOSPI ของเกาหลใต, NKY =ดชน

Nikkei 225 Index ของญป น , TWSE = ดชน Taiwan Weighted ของไตหวน, HSI = ดชน HangSeng Index ของฮองกง, PCOMP = ดชน PSE

Composite ของฟลปปนส , FBMKL = ดชนKLSE Composite ของมาเลเซย, JCI = ดชน Jakarta Composite ของอนโดนเซย, AS30 = ดชนAll

Ordinaries Accumulation Index (AOAI) ของออสเตรเลย และ SET = ดชนSET Index ของไทย (ในชวงตงแต ป ค.ศ. 2000 – 2012 จงจะมขอมล

จาก FSSTI = ดชน Straits Times Index ของ สงคโปร มาประกอบการพจารณาดวย)


147

ภาพท 51 แผนผงแสดงความสมพนธระหวางคา CheiRank และ PageRank

หมายเหต: ใชคาเฉลยของ CheiRank และ PageRank ในการแบงความสมพนธ ทมา: www.fna.fi

เมอพจารณาคณสมบตของตลาดหนภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก จาก

ภาพท 52 จะพบวาตลาดหน HSI หรอ ดชน HangSeng Index ของฮองกงนนมความส าคญ และมระดบ

การสงผานอทธพลไปยงตลาดหนอนๆ ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก มากทสดภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออก ตามมาดวยตลาดหน AS30 หรอ ดชนAll Ordinaries Accumulation Index (AOAI) ของ

ออสเตรเลย, ตลาดหน KOSPI หรอ ดชน KOSPI ของเกาหลใต ซงมความถเทากนเปนอนดบทสอง และ

ตลาดหน FSSTI หรอ ดชน Straits Times Index ของสงคโปร ตามมาเปนอนดบท 3 ภายในภมภาค

การทตลาดหนดงกลาวมความส าคญอยางมากตอตลาดหนอนๆภายในภมภาคนน จะเรยกคณสมบต

ดงกลาววา Super Spreader อยางไรกตามการทตลาดหนใดตลาดหนหนงมอทธพลครอบง าตลาดหน

อนๆภายในภมภาค อยในระดบสงนน ในชวงแรกตลาดดงกลาวอาจจะยงไมกอใหเกดผลรายใดๆกบ

ตลาดอน แตเมอใดกตามทตลาดหนดงกลาวมความเปราะบางแฝง อยในระดบสง พรอมกบ มอทธพล

ครอบง าตลาดหนอนๆภายในภมภาค เมอนนกจะท าใหเกดความเสยงตอการตดเชอ และลกลามของ

วกฤตภายในภมภาคดงกลาวไดงาย พรอมกบแผผลกระทบเปนวงกวางไดดวยเชนเดยวกน ทนททตลาด

ดงกลาวอยในสภาวะตดเชอ

Important

Important

and

Fragile

Unimportant Fragile

CheiR

ank

PageRank


148

ภาพท 52 แสดงความถของสภาวะตลาดหนทมความส าคญ แตไมมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012


ในขณะทตลาดหนทมความถในแงของความส าคญและความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออกสงสด ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ดงแสดงในภาพท 53 นนปรากฏอยภายในตลาดหน

FBMKLCI หรอดชน KLSE Composite ของมาเลเซย รองลงมาคอตลาดหน NKY หรอ ดชน Nikkei

225 Index ของญปน ตามมาดวยอนดบสาม ซงไดแกตลาดหน JCI หรอ ดชน Jakarta Composite ของ

อนโดนเซย และตลาดหน KOSPI หรอ ดชน KOSPI ของเกาหลใต โดยการทมความเปราะบางแฝงอย

ภายในตลาดหนดงกลาว พรอมกบศกยภาพในการสงผานอทธพลจากตลาดใดตลาดหนงไปยงตลาดอนๆ

ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกอยในระดบทสงนน เปนตวบงชถงสถานะความเสยงทอาจกอใหเกดความ

เสยงในรปแบบSystemic Risk ขนได

0

10

20

30

40

50

60

HSI Index AS30Index

KOSPIIndex

FSSTIIndex

FBMKLCIIndex

SET Index NKYIndex

TWSEIndex

JCI Index PCOMPIndex


149

ภาพท 53 แสดงความถของสภาวะตลาดหนทมความส าคญ และความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012


เมอพจารณาความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ และไมมความเปราะบาง ภายใน

ภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ดงแสดงในภาพท 54 พบวาตลาดหน NKY หรอ

ดชน Nikkei 225 Index ของญปน ตลาดหน AS30 หรอ ดชนAll Ordinaries Accumulation Index

(AOAI) ของออสเตรเลย และตลาดหน TWSE หรอดชน Taiwan Weighted ของไตหวนใหคาความถ

สงสดตามล าดบ

0

1

2

3

4

5

6

7

8

FBMKLCIIndex

NKY Index JCI Index KOSPIIndex

AS30Index

HSI Index PCOMPIndex

SET Index TWSEIndex

FSSTIIndex


150

ภาพท 54 แสดงความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ และไมมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012


นอกจากนเมอพจาณาความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ แตมความเปราะบาง

ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ดงแสดงในภาพท 55 นนจะพบวาความถ

สงทสดสามอนดบแรกอยภายในตลาดหนเกดใหม 3 ประเทศภายในภมภาคเอเชยตะวนออกเฉยงใต ทม

ชอเรยกวา “TIP” ซงประกอบไปดวย ไทย อนโดนเซย และฟลปปนส โดยตลาดหน PCOMP หรอ ดชน

PSE Composite ของฟลปปนส เปนตลาดหนทไมไดมความส าคญกบภมภาคเอเชยตะวนออกมากนก

แตเปนตลาดหนทมความเปราะบางอยในระดบทสง รองลงมาคอตลาดหน SET หรอ ดชนSET Index

ของไทย และตลาดหน JCI หรอ ดชน Jakarta Composite ของอนโดนเซย ตามล าดบ อยางไรกตาม

สามารถทจะเปรยบเทยบคณสมบตตางๆของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกไดจากภาพท 56

เพอทจะไดเหนภาพทชดเจนขน

0

10

20

30

40

50

60

NKY Index AS30Index

TWSEIndex

JCI Index KOSPIIndex

HSI Index FBMKLCIIndex

PCOMPIndex

SET Index FSSTIIndex


151

ภาพท 55 แสดงความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ แตมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012


0

10

20

30

40

50

60

PCOMPIndex

SET Index JCI Index TWSEIndex

FBMKLCIIndex

KOSPIIndex

NKYIndex

AS30Index

FSSTIIndex

HSI Index


152

ภาพท 56 แสดงความถของสภาวะตลาดหนในทกสภาวะ ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ.

1990-2012


0

10

20

30

40

50

60

Important and Fragile Important yet Non Fragile

Unimportant yet Fragile Unimportant and Non Fragile


153

4.3.2 วเคราะหความเปนศนยกลางของการเชอมโยง (Centrality Metrics) ภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ผานทางคา Average Shortest Path , Betweenness และDegree

ในทนจะพจารณาระดบความเปนศนยกลางจากคา Betweenness Centrality และAverage

Shortest Path ประกอบกบ ระดบ Degree ดงแสดงในภาพท 57 เนองจากคาทงสองขางตนนนสามารถ

น ามาใชประโยชนไดหลากหลายกวาการวดเพยงแคระดบ Degree โดยทมประโยชนทงในแงการวด

ระดบขอมลทสงผานในตลาดหนตางๆ และความส าคญของตวตลาดหนนนเอง ซงในสวนของการวด

Betweenness Centrality และCloseness Centrality นนสามารถวดผลกระทบโดยรวม (Global Effect)

ทเกดขนภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก แทนทเปนเพยงการวดผลกระทบแคเพยง

ระดบ (Local Effect) เหมอนดงเชนคา Degree จงท าให มประโยชนการวดระดบความเปนศนยกลาง

ของระบบ (Centrality) ซง หนงในวธดงกลาวกคอการวดระดบ Betweenness Centrality และ

Closeness Centrality ซงมกน ามาใชในการวเคราะหโครงขายทางการเงนทมความซบซอน (Complex

Networks)


154

ภาพท 57 แสดงความถของระดบความเปนศนยกลาง และความเชอมโยงของตลาดหนตางๆ ภายในภมภาค

เอเชยตะวนออก ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012


เมอพจารณาจากภาพท 57 ซงแสดงคาความถทางสถตของโครงขายภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออก จะพบวา ตลอด 23 ปทผานมานน เมอพจารณาระดบความเปนศนยกลาง (Centrality) ของ

ตลาดหนภายในภมภาคดงกลาว จากระดบ Average Shortest Path ระดบ Betweenness Centrality

และDegree ประกอบกน จะเหนวาภายในภมภาคเอเชยตะวนออกนน ตลาดหนทเปนศนยกลางการ

ลงทนภายในภมภาคไดเปลยนแปลงไปอยตลอดเวลา จงท าใหโครงขายของตลาดหนภายในภมภาค

เอเชยตะวนออกนน มลกษณะโครงขายแบบ Adaptive Network เมอพจารณาจากความถของการเปน

ศนยกลางภายในภมภาคดงกลาว ดงแสดงในภาพท 58-59 นน จะพบวาตลาดหน HSI หรอ ดชน

HangSeng Index ของฮองกงนนมระดบความเปนศนยกลางมากทสดตลอด 23 ปทผานมา เมอพจารณา

ความสอดคลองจากคา Minimum Average Shortest Path และMaximum Betweenness ประกอบแลว

05

10152025303540

Frequency of Minimum Average Shortest Path Frequency of Maximum Betweenness Frequency of Maximum Degree


155

ปรากฏวาใหผลทคอนขางสอดคลองกน นอกจากนเมอพจารณาผลลพธจากภาพท 60 ยงพบอกวาตลาด

หนHangSeng Index ของฮองกง นนมระดบความเชอมโยงสงมากทสดภายในภมภาค ซงเปนการบงช

ไดวาตลาดหนดงกลาวนนเปนทนาดงดดใจของนกลงทนทงใน และนอกภมภาค จนท าใหตลาดหนของ

ฮองกงยกระดบขนมาเปนศนยกลางการลงทนของเอเชย ไดบอยครงกวาตลาดอนๆ ภายในภมภาค

ประกอบกบตลาดหนHangSeng Index ของฮองกงนนมสหสมพนธอยในระดบทสงกบตลาดหนญปน

รวมไปถงมความสมพนธเชอมโยงกบภมภาคยโรปผานทางตลาดหนเยอรมน นอกจากนตลาดหนฮองกง

ยงมความเชอมโยงโดยตรงกบภมภาคยโรป ผานทางตวกลางตลาดหนสวสเซอแลนดเมอพจารณาจาก

ระดบสหสมพนธ ทไดจากงานวจยของ Abdelwahab et al. (2008) ซงในหวขอถดไปจะน าตวกลางดชน

HSI ของฮองกงมาใชประกอบการพจารณาความเสยงผานมาตรวดความเสยง Index Cohesive Force

วาตงกลางดงกลาวเปนตวกลางในการสะทอนความเสยงผานอตราผลตอบแทน และความผนผวนไดด

มากนอยเพยงใด

ภาพท 58 แสดงความถของระดบความเปนศนยกลางของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออกผานทางคา Minimum Average Shortest Path ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012


0

5

10

15

20

25

30

35

40

HSI Index FSSTIIndex

KOSPIIndex

AS30Index

FBMKLCIIndex

NKY Index SET Index PCOMPIndex

TWSEIndex

JCI Index


156

ภาพท 59 แสดงความถของระดบความเปนศนยกลางของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออกผานทางคา Maximum Betweenness ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012


ภาพท 60 แสดงความถของระดบความเชอมโยงของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ผานทาง

ระดบ Maximum Degree ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012


0

5

10

15

20

25

30

35

40

HSI Index FSSTIIndex

KOSPIIndex

AS30Index

FBMKLCIIndex

NKYIndex

SET Index PCOMPIndex

JCI Index TWSEIndex

0

5

10

15

20

25

30

35

40

HSI Index KOSPIIndex

FBMKLCIIndex

FSSTIIndex

AS30Index

SET Index NKYIndex

JCI Index PCOMPIndex

TWSEIndex


157

4.4 แสดงผลลพธทไดจากการท านายอตราผลตอบแทนในอนาคต ทไดจากการลงทนภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ดวยแบบจ าลองถดถอย (Predictive Regressions)

ในหวขอนจะน ามาตรวดความเสยงตางๆ ณ เวลา t มาใชในการท านายอตราผลตอบแทนทจะ

เกดขน ณ เวลา t+1 เพอทจะตรวจสอบประสทธภาพของมาตรวดความเสยงตางๆ ในการท านายอตรา

ผลตอบแทนภายในภมภาค (กรอบชวงเวลาในการท านายรายไตรมาส) ดงแสดงในตารางท 8

ตารางท 8 แสดงการท านายอตราผลตอบแทน (รายไตรมาส) ในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1

อตราผลตอบแทนภาย ในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 คาคงตว -

0.004054 (0.7090)

-0.0069 (0.6641)

-0.0061 (0.638)

-0.0046 (0.7015)

0.00069 (0.9455)

0.00219 (0.781)

Average Correlatio

n

0.023702 (0.4312)

Mean Shortest

Path

0.0077 (0.4936)

Market Stiffness

0.0174 (0.4267)

ICF (m:East Asian Index)

0.00202 (0.4591)

ICF (m:DJIA)

0.002051 (0.7535)

ICF (m:HSI)

0.000561 (0.833)

R2(%) 5.65 3.95 5.79 4.85 0 0

หมายเหต: ** แสดงนยส าคญทระดบความเชอมน รอยละ 99, ( ) แสดงคา P-value

ทมา: ประมวลผลดวย Eviews


158

เมอพจารณาผลลพธทไดภายในตารางท 11 จากการท านายในชวง t+1 พบวาไมมตวแปรอสระ

ใดๆ ทจะสามารถท านายอตราผลตอบแทนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกไดอยางมนยส าคญเลย ทงน

เมอพจารณาผลลพธจากมาตรวดความเสยง Average Correlation ในการท านายอตราผลตอบแทนหน

ภายในตลาดหนใดๆ ภายในงานวจยของ Pollet and Wilson (2010) แลว พบวาใหผลลพธทไม

สอดคลองกบการท านายอตราผลตอบแทนภายในกลมตลาดหนในระดบภมภาคเลย โดยในงานวจยของ

เรา แสดงใหเหนวามาตรวดความเสยง Average Correlation นนไมมความสามารถในการท านายอตรา

ผลตอบแทนหนภายในภมภาคเลย

4.5 การท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทนภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ในชวง t+1

ในหวขอดงกลาวน จะแสดงการวเคราะหศกยภาพของมาตรวดความเสยงตางๆ จากขอมล

รายไตรมาส ทคาดการณขอมลจากชวงเวลา t ในการท านาย ผลลพธจากการคาดการณระดบความผน

ผวนของอตราผลตอบแทนภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ในชวงเวลา t+1

ตวแปรตาม: ความผนผวนของอตราผลตอบแทนภายในภมภาค (Regional Variance) ณ

เวลา t+1

ตว แปรอสระ: คาเฉลยหสมพนธระหวางอตราผลตอบแทน (Average Correlation),

คาเฉลย Shortest Path ภายในโครงขาย (Mean Shortest Path), ICF (Index Cohesive Force) และ

อตราการเปลยนแปลงของระดบสภาวะตงตวของตลาดหนภายในภมภาค (Market Stiffness) ณ เวลา t

วธการทดสอบ: Ordinary Least Squares (OLS)


159

ตารางท 9 แสดงการท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส ภายในตลาดหลกทรพย

เอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 (ในชวงป ค.ศ. 1990-2012)

หมายเหต: * และ** แสดงนยส าคญทระดบความเชอมน รอยละ 95 และ รอยละ99 ตามล าดบ, ( ) แสดงคา P-value


ตวแปรตาม: ความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส ในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1

คาคงตว 0.00281 (0.0000)

0.00246 (0.0001)

0.00264 (0.0000)

0.00317 (0.0000)

0.00316 (0.0000)

0.00286 (0.0000)

0.00396 (0.0000)

0.00219 (0.7810)

Average Correlation

0.00297 (0.0069)

**

Mean Shortest

Path

0.00095 (0.0212)

*

Market Stiffness

0.00199 (0.0129)

*

(Mean Shortest

Path *Avg. Cor.)

0.00114 (0.0167)

*

(Mkt. Stiff. *Avg. Cor.)

0.00272 (0.0131)

*


0.00022 (0.0267)

*

ICF (m:DJIA)

-0.00016 ( 0.5033)

ICF (m:HSI) 0.00056 (0.8330)

R2(%) 7.2603 5.1428 6.0767 5.5929 6.0379 4.7 0 0.02


160

เมอพจารณาผลลพธทไดจากตารางท 9 ซง แสดงการวเคราะหความสามารถของมาตรวด

ความเสยงตางๆ จากขอมลรายไตรมาส จากขอมลในชวงเวลา t เพอทจะท านาย ผลลพธจากการ

ท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทนภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ในชวงเวลา

t+1 ตลอดชวงเวลา ป ค.ศ. 1990-2012 พบวามาตรวดความเสยง Average Correlation, Mean

Shortest Path, Market Stiffness รวมไปถง Mean Shortest Path *Avg. Cor. และ Mkt. Stiff. *Avg.

Cor. ทอยในตารางท 9 นนตางมนยส าคญในการท านายความผนผวนของผลตอบแทนภายในภมภาค ณ

ระดบความเชอมนรอยละ 99 โดยพบวามาตรวดความเสยง Average Correlation ซงเปนตวแทนของ

ความเชอมโยงของผลตอบแทนจากดชนหนภายในภมภาค นนมศกยภาพในการท านายความผนแปร

ของตวแปรตามทเกดขนในชวงเวลา t+1 มากทสด รองลงมากจะเปนองคประกอบทเกดจากผลคณ

ระหวางมาตรวดความเสยงอนๆ กบมาตรวดความเสยง Average Correlation และ ICF (m:East Asian

Index) อยางไรกตาม เมอพจารณาคา R2ของมาตรวดความเสยง Average Correlation, Mean Shortest

Path, ICF ทมตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก และ Market Stiffness จะพบวาคา

สมประสทธการพยากรณ หรอ R2 ของมาตรวดทงสามนน มคาคอนขางใกลเคยงกน โดย R2 อยในชวง

5-7% อยางไรกดเมอท าการทดสอบความเหมาะสมของแบบจ าลอง ทเพมตวแปร Mean Shortest

Path และMarket Stiffness เขามายงแบบจ าลองทใชเพยงมาตรวดความเสยง Average Correlation

เดยวในการท านายความผนผวน เพอทจะทดสอบวามาตรวดความเสยง 2 ตวดงกลาวนน สามารถน ามา

ซงขอมล และศกยภาพทเพมขนในการท านายความผนผวน ณ เวลา t+1 หรอไม ซงผลลพธทไดจาก

ตารางท 10 กลบพบวาตวแปรทใสเพมเขามานน ไมไดเพมนยส าคญในการท านายความผนผวนเลย

เนองจากใหผลลพธในทางตรงกนขาม คอ ท าใหตวแปร Average Correlation นนไมมนยส าคญในการ

ท านายความผนผวนตามไปดวย ถงแมวาคา F-statistic ทไดจาก สมการพยากรณทประกอบดวยตวแปร

ทงสองชดรวมกนสามารถรวมกนพยากรณความผนผวนทเกดขน ไดอยางมนยส าคญทางสถตทระดบ

0.05 กตามท


161

ตารางท 10 แสดงการทดสอบความเหมาะสมของแบบจ าลอง ในการท านายระดบความผนผวนของอตรา

ผลตอบแทน รายไตรมาส ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 (ในชวงป ค.ศ.

1990-2012)

ความผนผวนของอตราผลตอบแทนภาย ในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1

คาคงตว 0.00281 (0.0000)

0.003124 (0.0000)

0.003185 (0.0000)

Average Correlation

0.00297 (0.0069) **

0.004336 (0.1350)

0.006909 (0.1947)

Mean Shortest Path

-0.00055 (0.6110)

Market Stiffness -0.002921 (0.4494)

Prob (F-statistic) 0.009800 0.0318 0.0272

R2(%) 7.26 7.53 7.87 หมายเหต: ** แสดงนยส าคญทระดบความเชอมน รอยละ 99, ( ) แสดงคา P-value


เมอพจารณาคา Correlation Coefficient จากตารางท 11 ซงแสดงเมทรกซสหสมพนธ จะ

พบวา มาตรวดความเสยง Average Correlation มสหสมพนธกบคา Mean Shortest Path และ Market

Stiffness คอนขางสงไปในทศทางเดยวกน ทงนจะเหนไดวามาตรวดความเสยง Average Correlation

จดไดวาเปนมาตรวดความเสยงทใหผลครอบคลม และมความสมพนธอยในกลมเดยวกนกบ มาตรวด

ความเสยง Mean Shortest Path และ Market Stiffness ถงแมวามาตรวด Average Correlation ของ

ผลตอบแทนภายในภมภาค จะไมมศกยภาพในการท านายอตราผลตอบแทนในอนาคต ไดเลย ดงทได

กลาวมาแลวในตารางท 8


162

อยางไรกดมาตรวดความเสยง Average Correlation ภายในภมภาค กยงมศกยภาพในการ

ท านายความผนผวนของผลตอบแทนภายในภมภาคไดเปนอยางด โดยทงนยงครอบคลมผลลพธทได

จากการวดความแขงแรงของโครงขาย และความตงตวทเกดขนภายในภมภาคอกดวย

ตารางท 11 แสดงเมทรกซสหสมพนธระหวางมาตรวดความเสยงตางๆ

Correlation Matrix

Average Correlation

Mean Shortest Path

Market Stiffness

Average Correlation

1.000000 0.926282 0.978874

Mean Shortest Path

0.926282 1.000000 0.919990

Market Stiffness 0.978874 0.919990 1.000000 ทมา: ประมวลผลดวย Eviews

4.5.1 การท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทน ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ในชวง t+1 ภายใตกลมตวอยางยอย ทแตกตางกนออกไป (Subsample Analysis)

ในหวขอนจะแสดงการท าานาย คาตวแปรตาม ความผนผวนของผลตอบแทนภายในภมภาค

ในชวงเวลา t+1 ดวยมาตรวดความเสยงตางๆ ในกรอบชวงเวลา (Subsamples) ทแตกตางกนออกไป

จากสมการถดถอย (Predictive Regressions) โดยน าไปเปรยบเทยบกบการท านายภายใตกลมตวอยาง

ทงหมด (Full Sample) ทไดท าการศกษา ซงครอบคลมชวงเวลา ไดรมาสท1/1990 จนถง ไตรมาสท

4/2012 โดยในการวเคราะหในสวนนนนจะแบงกลมชวงเวลายอย ออกเปนสอง กรอบชวงเวลา ซงไดแก

กรอบชวงเวลา ค.ศ. 1990-1999 และกรอบชวงเวลา ค.ศ. 2000-2012 ดงแสดงในตารางท 12 และตาราง

ท 13 ตามล าดบ


163



ตวแปรตาม: ความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส ในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1

กรอบชวงเวลา ค.ศ. 1990-1999

คาคงตว 0.002240 0.001396 (0.1737)

0.002226 (0.0006)

0.001939 (0.0025)

Average Correlation

0.007256 (0.0028) **

Mean Shortest Path

0.002194 (0.0328) *

Market Stiffness 0.003642 (0.0176) *


0.000644 (0.0071) **

R2(%) 16.6521 6.6841 9.2677 18.23

หมายเหต: * และ** แสดงนยส าคญทระดบความเชอมน รอยละ 95 และ รอยละ99 ตามล าดบ, ( ) แสดงคา P-value


ผลลพธทไดจากการวเคราะห และท านายความผนผวนของอตราผลตอบแทนรายไตรมาส

ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 ภายใตกรอบชวงเวลาแรก (ค.ศ. 1990-1999) ใน

ตารางท 13 พบวา ในหลายๆมาตรวดความเสยง ทเปนตวเลอกในการท านาย นนมความสามารถในการ

ท านาย คอนขางเพมขนในระดบ Subsample ภายใตกรอบชวงเวลาแรก (ค.ศ. 1990-1999) ซงส าหรบ

ศกยภาพในการท านายภายใตกลมตวอยางยอยดงกลาว (In-sample Forecasting Power) นน มาตรวด

ความเสยง ICF (m:East Asian Index) ซงเปนตวแทนของ Index Cohesive Force ภายใตตวกลางของ

ดชนของตลาดหนรายภมภาค นนยงคงมศกยภาพในการท านายความผนแปรของตวแปรตามทเกดขน

ในชวงเวลา t+1 มากทสด สอดคลองกบผลลพธจากการวเคราะหแบบ Full Sample รองลงมากจะเปน


164

มาตรวด Average Correlation, Market Stiffness และMean Shortest Path ตามล าดบ อยางไรกดมาตร

วดความเสยงทกตว ยงคงมนยส าคญในการท านาย และสอดคลองกบการพจารณาในรปแบบ Full

Sample อยเชนเคย

อยางไรกตามเมอพจารณาผลลพธทไดจากการวเคราะหและท านายความผนผวนของอตรา

ผลตอบแทนรายไตรมาสภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 ภายใตกรอบชวงเวลาท

สอง (ค.ศ. 2000-2012) ในตารางท 13 นน พบวาไมมมาตรวดความเสยงใดเลยทมนยส าคญ ในการ

ท านายความผนผวนของอตราผลตอบแทนรายไตรมาสภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา

t+1 ทงนสาเหตหนงทท าใหมาตรวดความเสยง Average Correlation, Mean Shortest Path, ICF ทม

ตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก และ Market Stiffness นนไมมนยส าคญในการ

ท านายเลย อาจเปนไปไดวาความเสยงของตลาดหนตางๆเหลานน คอนขางทจะขนอยกบปจจย

Financial Global Shock ทเกดขนในตลาดการเงนสหรฐฯ ในชวงทศวรรษดงกลาวคอนขางมาก ไมวาจะ

เปน วกฤตการณดอทคอม และวกฤตการณซบไพรม ซงสงผลกระทบไปยงตลาดหนตางๆทวโลก จน

สงผลท าใหคาสมประสทธการพยากรณ หรอ R2 ของมาตรวดตางๆ มความสามารถทลดลงในการ

อธบายความผนแปรของระดบความผนผวน


165



ตวแปรตาม: คาดการณความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส ในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1

กรอบชวงเวลา ค.ศ. 2000-2012

คาคงตว 0.0027 (0.002)

0.0022 (0.068)

0.0024 (0.0552)

0.00345 (0.0012)

Average Correlation 0.0026 (0.176)

Mean Shortest Path 0.0009 (0.180)

Market Stiffness 0.00214 (0.2079)


0.0992 (0.5953)

R2(%) 3.8337 3.7572 3.3357 0.2 หมายเหต: ** แสดงนยส าคญทระดบความเชอมน รอยละ 99, ( ) แสดงคา P-value


ดงนนในการท านายความผนผวนของอตราผลตอบแทนรายไตรมาสภายในระดบภมภาค ณ

เวลา t+1 ควรทจะเลอกน ามาตรวดความเสยง Average Correlation ซงเปนตวแทนของความเชอมโยง

ของอตราผลตอบแทนภายในภมภาค รวมไปถง มาตรวดความเสยง ICF (m:East Asian Index) ซงเปน

ตวแทนของ Index Cohesive Force ภายใตตวกลางของดชนของตลาดหนรายภมภาคมาใชในการ

ท านาย เนองจากใหผลลพธทสม าเสมอ และมนยส าคญ ตลอดชวงการวเคราะหผลลพธจากการท านาย

แบบ Full sample และ Subsample ในชวงป ค.ศ. 1990-1999

โดยทพลวตของมาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออก ดงแสดงใหเหนภายในภาพท 61 ซงจะเหนวามาตรวดดงกลาว คอนขางทจะมความสามารถ


166

ในการเตอนความผนผวนทเกดขนลวงหนา (Early Warning) ไดเปนอยางด โดยเฉพาะอยางยงในชวงป

ค.ศ. 1990-199

ภาพท 61 แสดงพลวตของ ความผนผวนของอตราผลตอบแทน ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

(แกนขวา) และมาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

(แกนซาย)

ทมา: ประมวลผลดวย SPSS และ Microsoft Excel

อยางไรตามเมอพจารณาพลวตของ มาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชน DJIA และ

มาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ดงแสดงในภาพท 62

แลว จะพบวาคาทไดจากมาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชน DJIA คอนขางทจะมขนาดนอย

กวา มาตรวดความเสยง ICF ทไดจากตวกลางดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก คอนขางมาก โดย

จะเหนแนวโนมของ ICF จากตวกลางดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก เพมสงขนอยางตอเนอง

ตงแตป ค.ศ.1993 เปนตนไปจนถงปจจบน ในขณะทคา ICF ทไดจากตวกลางดชน DJIA กลบมแนวโนม

ลดลงอยางตอเนองตงแตป ค.ศ. 2000 เปนตนมา ซงเปนการบงชวาตงแตชวงเวลาดงกลาวเปนตนมานน

อทธพลของตวกลางดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออกนนมแนวโนมเพมสงขน อกทงความสมพนธ

เชอมโยงกนภายในตลาดหนภมภาคเอเชยตะวนออกดงกลาวนน กลบถกผลกดนดวยอทธพลแฝงจาก

ตวกลางดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ซงเปนการแสดงใหเหนถงความเสยง Systemic Risk ใน

แงของการเกดสภาวะลกลาม ทเกดขนจากภายในภมภาคเอเชยตะวนออกทเพมสงขนเรอยๆ แทนทจะ

00.0020.0040.0060.0080.010.0120.0140.016

0

2

4

6

8

10

ม.ค.-

90

เม.ย.

-91

ก.ค.-92

ต.ค.-93

ม.ค.-

95

เม.ย.

-96

ก.ค.-97

ต.ค.-98

ม.ค.-

00

เม.ย.

-01

ก.ค.-02

ต.ค.-03

ม.ค.-

05

เม.ย.

-06

ก.ค.-07

ต.ค.-08

ม.ค.-

10

เม.ย.

-11

ก.ค.-12

ICF:m= East Asian Standard Deviation


167

เกดจากการสงผานอทธพลแฝงมาจากตลาดหน DJIA ของสหรฐฯ ในฐานะทเปนตวกลาง (Mediation) ท

ส าคญในการเชอมโยง และตอบสนองตอสภาวะตลาดหนทวโลก ซงกสอดคลองกบความเปนจรงตลอด

ชวงเวลาไมกปทผานมา ทการตอบสนองและความเคลอนไหวของดชนราคาของตลาดหนในแตละ

ประเทศ ภายในภมภาคดงกลาว มกเคลอนทไปในทศทางเดยวกน จงท าใหดชนตลาดหลกทรพยของทง

ภมภาคนนท าท าหนาทเปนเสมอนตวผลกดนระดบอทธพลแฝงไปยงตลาดหนอนๆภายในภมภาค

ภาพท 62 แสดงพลวตของ มาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชน DJIA (แกนขวา) และมาตรวดความ

เสยง ICF ทมตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก (แกนซาย)


อยางไรกด ความเสยงทแฝงอยภายในตวกลางดชนตลาดหลกทรพยของทงภมภาค อาจเปน

บอเกดทท าใหเกดความเสยงตอการประเดนความเสยงทางดาน Systemic Risk อนเนองมาจากความ

เปราะบาง ภายในภมภาคดงกลาวเองกด หรอตวกลางใด ตวกลางหนงทมความส าคญภายในระบบ

ดงกลาว ซงอยในสภาวะเปราะบาง และออนแออยางมาก โดยทเมอใดกตามทม Shock เขามา แลว

ตวกลางดงกลาวอาจท าหนาทเปนตวขยาย Shock ไมวาจะเปนความกลว หรอสภาวะตนตระหนก

(Panic) ทก าลงจะเกดขน ผานความเชอมโยงระหวางตลาดทนตางๆ ทงในแงของขาวสาร และการ

รวมกลมการเงน จนน าไปสสภาวะลมเหลว ภายในตลาดหนใดๆทเหลอภายในโครงขายภมภาค และเปน

บอเกดของการเกดสภาวะลกลาม (Contagion) ขน จนน าไปสวกฤตในทสด ดงนนจงเปนสงทผก ากบ

-1012345678

0

2

4

6

8

10

ม.ค.-

90

เม.ย.

-91

ก.ค.-92

ต.ค.-93

ม.ค.-

95

เม.ย.

-96

ก.ค.-97

ต.ค.-98

ม.ค.-

00

เม.ย.

-01

ก.ค.-02

ต.ค.-03

ม.ค.-

05

เม.ย.

-06

ก.ค.-07

ต.ค.-08

ม.ค.-

10

เม.ย.

-11

ก.ค.-12

ICF:m = East Asian ICF:m = DJIA


168

ดแลตลาดหน ควรใหความส าคญในการตรวจสอบ และประเมนความเสยงในรปแบบดงกลาว ไมวาจะ

เปนการตรวจสอบความเสยงทเกดจากตลาดหนใหญๆ ทมความเชอมโยงอยในระดบทสง หรอแมกระทง

การใชคา Index Cohesive Force เปนทางเลอกในการตรวจสอบ

ภาพท 63 แสดงพลวตของ มาตรวดความเสยง ICF ทมตวกลางเปนดชน HSI และมาตรวดความเสยง ICF ทม

ตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก


เมอพจารณาระดบอทธพลของตวกลางทเปนตวผลกดนความเชอมโยงภายในภมภาคให

สงขนนนจากภาพท 63 พบวา ดชน HSI ทเปนดชนทมความเปนศนยกลางมากทสดภายในภมภาค

เอเชยตะวนออกนน คอนขางทจะสงระดบอทธพลแฝงในการผลกดนความเชอมโยงภายในภมภาคให

เพมสงขนในชวงตนทศวรรษ 1990 แตอยางไรกตามแนวโนมหลงจากป ค.ศ. 1997 เปนตนมานน กลบ

พบวาดชนราคาตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออกทงภมภาคท าหนาทเปนตวผลกดนความเชอมโยง

ภายในภมภาคใหเพมสงขน จงเปรยบเสมอน Cohesive Force ทเปนตวสงปจจยเสยงแฝง(Exposure) ท

เกดขนภายในภมภาคใหเพมสงขนได ในแงของความผนผวนทเกดขน

0

5

10

15

20

25

ม.ค.-

90

ม.ย.-91

พ.ย.-92

เม.ย.

-94

ก.ย.-95

ก.พ.-97

ก.ค.-98

ธ.ค.-99

พ.ค.-

01

ต.ค.-02

ม.ค.-

04

ส.ค.-

05

ม.ค.-

07

ม.ย.-08

พ.ย.-09

เม.ย.

-11

ก.ย.-12

ICF:m = East Asian ICF:m = HSI


169

บทท 5 สรปผลการวจยและขอเสนอแนะ 5.1 สรปผลการวจย

เมอพจารณาในแงของเสถยรภาพ (Stability) จากการตรวจสอบปฏสมพนธของโครงสราง

ภายในโครงขายทางการเงน จะพบวาปจจยหนงทส าคญและสงผลตอเสถยรภาพภายในตลาดหน นนคอ

ความแขงแรงของโครงสรางภายในโครงขาย (Robustness in Network) ซงแสดงออกใหเหนวาโครงขาย

ในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก นน มทงความแขงแรง (Robust) และเปราะบาง (Fragile) อย

รวมกนภายในโครงขายตลาดหลกทรพย ซงภายในบางชวงเวลา ความเชอมโยงระหวางตลาดทนตางๆ

นน ท าหนาทเปนตวดดซบ Shock ทเกดขนภายในภมภาคดงกลาว (Shock-absorber) หรอกลาวอกนย

หนง คอ ความเชอมโยงดงกลาวนน แฝงไปดวยความแขงแรง (Robust) และ ท าหนาทเปนตว

แบงปนความเสยง (Risk-sharing) ทเกดขนภายในโครงขายตลาดทน อยางไรกตามในบางชวงเวลานน

ความเชอมโยงระหวางตลาดทนตางๆนน กลบท าหนาทเปนตวกระจาย Shock ไดเชนเดยวกน (Shock-

amplifier) หรอกลาวอกนยหนง คอ ความเชอมโยงดงกลาวนน อาจแฝงไปดวยความเปราะบาง และ

ความเสยงทจะเกดการแพรกระจายความเสยงทเกดขนภายในตลาดทนภมภาค (Fragility and Risk-

spreading prevails)

จากผลลพธในงานวจยนสามารถสรปไดวา ไมมมาตรวดความเสยงใดเลยท ถอเปนมาตรวด

ความเสยงทมศกยภาพในการท านายการเปลยนแปลงของอตราผลตอบแทนภายในภมภาคไดดทสด

ถงแมวาความเสยง Aggregate Risk ทสะทอนผานระดบสหสมพนธโดยเฉลยภายในภมภาค จะเปนตว

ผลกดน และท านายอตราผลตอบแทนของหนภายในตลาดหนใด ตลาดหนหนง ไดดทสด กตามท ดง

แสดงในงานวจยของ Pollet and Wilson (2010) แตอยางไรกดในการศกษาความเสยงจากอตรา

ผลตอบแทนในระดบภมภาค ภายในงานวจยของเรา กลบพบวาไมมมาตรวดความเสยงใดทจะสามารถ

ท านายผลอตราผลตอบแทนไดดทสดในระดบภมภาคนน แตอยางไรกตาม ในการท านายความผนผวน

ของผลตอบแทน ทไดจากตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก กลบพบวามาตรวดความเสยง Average

Correlation นนสามารถทจะท านายความผนแปรของความผนผวนจากอตราผลตอบแทนของดชนหน

ภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ในชวง t+1 ไดดทสด เมอเปรยบเทยบกบ ตวแปรอสระอนๆในการ


170

ท านาย โดยทคาเฉลยหสมพนธระหวางอตราผลตอบแทน นนถอเปนมาตรในการวดความเสยงรปแบบ

Agregate Risk ทใหผลลพธครอบคลมในการวดความแขงแรงของโครงขายภายในภมภาค ทสะทอนผาน

คา Mean Shortest Path ภายในโครงขาย รวมไปถงอตราการเปลยนแปลงของระดบสภาวะตงตวของ

ตลาดหนภายในภมภาค อกทงยงพบวามสหสมพนธอยางมากไปในทศทางเดยวกนกบ 2 มาตรวด

ดงกลาว

นอกจากนในการพจารณาความเสยงอนเนองมาจากความผนผวนของผลตอบแทน หรอ

เสถยรภาพของตลาดหนภายภมภาคเอเชยตะวนออกนน แสดงใหเหนวา ระดบ Mean Shortest Path

ภายในโครงขาย และคาเฉลยสหสมพนธระหวางอตราผลตอบแทน (Average Correlation) รวมไปถง

มาตรวดความตงตวของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก (Market Stiffness) ตางเปน

องคประกอบทส าคญในการอธบายความผนแปรของระดบความผนผวนของผลตอบแทนในระดบ

ภมภาค ซงผลลพธทไดจากงานวจยน บงชวามาตรวดความเสยงทงสาม ตางเปนองคประกอบทมความ

โดดเดน (Dominant Component) ในการตรวจสอบเสถยรภาพ ภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออกในชวงเวลาเดยวกน ดงนนการวดความเสยงในอกแงมมผานความผนผวนของผลตอบแทนนน

สามารถทจะน ามาตรวดความเสยงทไดจากโครงขายตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก (Mean

Shortest Path) และคาเฉลยสหสมพนธระหวางอตราผลตอบแทน (Average Correlation) รวมไปถง

มาตรวดความตงตวของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก (Market Stiffness) อยางใดอยางหนง

มาใชประกอบ การท านายความผนผวนของผลตอบแทนภายในภมภาค ไดเชนเดยวกน

เมอพจารณาความสามารถในวเคราะห และท านายความเสยงผานระดบความผนผวนของ

ผลตอบแทนภายในภมภาคนน จะพบวา ในชวงการท านาย 1 ไตรมาส นนยงมอกหนง มาตรวดความ

เสยงทมนยส าคญ ซงไดแก Index Cohesive Force ทใชตวกลาง East Asian Index ในการท านายระดบ

ความผนผวนของอตราผลตอบแทนภายในภมภาคทงหมด โดยเมอพจารณาความสามารถในการอธบาย

ความผนแปรของระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทนภายในภมภาค ในทกชวงเวลาแลว จะพบวาม

ศกยภาพในการท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทนภายในภมภาคไดเปนอยางด

โดยเฉพาะอยางยงในชวง ป ค.ศ. 1990-1999


171

ทงนในการพจารณาวาตวกลางใดทท าหนาทเปนตวผลกดน ความเชอมโยงภายในภมภาคให

สงขน นน ดวยการเปรยบเทยบขนาดของ Exposure ทกอก าเนดจากตวกลาง HSI ซงเปนดชนทมความ

เปนศนยกลางมากทสดภายในภมภาคเอเชยตะวนออก, ดชน DJIA ทเปนเสมอนตวกลางภายนอกทม

อทธพลตอภมภาคเอเชยตะวนออกมากทสด และ East Asian Index ทเปนเสมอนตว สะทอนแนวโนม

ของผลตอบแทนทงภมภาค ผลลพธทไดพบวดชน DJIA และ HSI คอนขางทจะมขนาดของการสงระดบ

อทธพลแฝง ตอการผลกดนความเชอมโยงภายในภมภาคใหเพมสงขนในชวงตนทศวรรษ 1990 แต

อยางไรกตามแนวโนมหลงจากป ค.ศ. 1997 เปนตนมานน กลบพบวาดชนราคาตลาดหลกทรพยเอเชย

ตะวนออกทงภมภาค (East Asian Index) ท าหนาทเปนตวผลกดนความเชอมโยงภายในภมภาคใหเพม

สงขน จงเปรยบเสมอน Cohesive Force ทเปนตวสงปจจยเสยงแฝง (Exposure) ทเกดขนภายใน

ภมภาคใหเพมสงขนได ในแงของความผนผวนทเกดขน

อยางไรกดเมอพจารณาผลลพธทไดจากการวเคราะห และท านายความผนผวนของอตรา

ผลตอบแทนภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ในชวงการท านาย 1 ไตรมาส ภายใตกรอบ

ชวงเวลา ค.ศ. 1990-1999 พบวา มาตรวดความเสยง Index Cohesive Force ทใชตวกลาง

East Asian Index มศกยภาพในการท านายมากทสด ในขณะทในชวงเวลา ค.ศ. 2000-2012 กลบ

พบวา ไมมมาตรวดใดเลยท มนยส าคญและศกยภาพในการท านายความผนผวนทเกดขน

อยางไรกดจงสามารถท าใหเราสรปไดวา ในการวเคราะหความเสยงภายในตลาดการเงนนน

ควรใหความส าคญทงในแงของ Aggregate Risk และ Systemic Risk ประกอบกน เนองจากผลลพธทได

จากการวดความเสยงของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกนน พบวา ถงแมอตราการ

เปลยนแปลงของคาเฉลยสหสมพนธ ระหวางอตราผลตอบแทนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก จะไม

สามารถท านายอตราผลตอบแทนไดดเลยกตาม แตในอกแงมมหนงคาเฉลยสหสมพนธระหวางอตรา

ผลตอบแทนของดชนหน สามารถท าหนาทเปนมาตรวดความเสยง Aggregate Risk ทเกดขนกบภมภาค

ดงกลาวได เพยงแตเปนการวดความเสยงรวมของทงภมภาคเทานน ในแงของการท านายความผนผวน

ทเกดขน ในขณะทในแงของการพจารณาวาตวกลางใดเปนตวผลกดนความผนผวนทเกดขนในอนาคต

นน สามารถทจะน าพบวา มาตรวดความเสยง Index Cohesive Force ทใชตวกลางดชนราคาของทง

ภมภาคดงกลาว มาใชในการประเมนความเสยงตอการเกดสภาวะลกลาม และความผนผวนทเกดขน

ภายในภมภาค ดงนนในการวดความเสยงของทงภมภาคนน ควรใหความส าคญกบความเสยงในรปแบบ


172

Systemic Risk ดวย ดงจะเหนไดจากหลายครงในอดต ทความเสยงของตลาดหนภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออกดงกลาว นนสะทอนใหเหนผานทางแหลงก าเนดของความเสยงในรปแบบ Systemic Risk ซง

ไดแก ความแขงแรง การเกดสภาวะลกลาม และความยดหยนของโครงขายทางการเงน โดยพจารณาได

จากคา Mean Shortest Path, ICF และมาตรวดความตงตวของตลาดหนในระดบภมภาค (Market

Stiffness) ตามล าดบ

ในขณะทการใชมาตรวดความเสยงตอการเกดสภาวะลกลามทไดจากดชน Index Cohesive

Force (ICF) ทใชตวกลาง DJIA ในการเตอนนน กลบมขอจ ากดในแงของการเตอนความเสยง อน

เนองมาจากการเกด Global Shocks จงท าใหมาตรวดความเสยงอนๆ สงสญญาณในการเตอนระดบ

ความเสยงตอการเกดสภาวะลกลามขนภายในภมภาคดงกลาว ไดดกวา เนองจากมการสงสญญาณ

ครอบคลม Global Financial Shocks ทเกดขนจากปจจยเสยงนอกภมภาค ไดดกวาการใชสญญาณจาก

Index Cohesive Force (ICF) ทใชตวกลาง DJIA ในการวเคราะห อยางไรกดสญญาณทไดจาก Index

Cohesive Force กยงถอเปนทางเลอกหนงทผก ากบดแลตลาดไมควรมองขาม เนองจากการใชดชน ICF

ทใชตวกลางเปนดชนตลาดหลกทรพยของทงภมภาค ในการวเคราะหนนครอบคลมความเสยง Systemic

Risk ในสวนของปจจยเสยงตอการเกด Contagion Effect ภายในภมภาค ทผก ากบดแลตลาดหน

มองขามสงส าคญในจดนไป ทงน Index Cohesive Force (ICF) ทใชตวกลางดชนตลาดหลกทรพยของ

ทงภมภาคในการวเคราะหนน ถอวาเปนมาตรวดความเสงหนงทมความโดดเดนในการท านายความผน

ผวนทเกดขน นอกจากนมาตรวดความเสยงดงกลาวน ยงสามารถน ามาใชเปนประโยชนประกอบการ

พจารณา รวมกบมาตรวดความเสยงอนๆไดเชนเดยวกน ยงไปกวานนยงสามารถน ามาใชพจารณาระดบ

อทธพลแฝง ทไดเกดจากตวกลางทใชในการวเคราะหผลลพธจากดชน Index Cohesive Force ไดอก

ดวย

ถงแมวามาตรวดความเสยง Mean Shortest Path ทไดจากทฤษฎโครงขาย และมาตรวด

สภาวะตงตวของตลาดหนภายในภมภาคนน จะไมใชมาตรวดความเสยง Systemic Risk ทท านายอตรา

ผลตอบแทนไดอยางมนยส าคญกตาม อยางไรกดในแงของการวดความเสยง Systemic Risk จากความ

ผนผวนของผลตอบแทนนน กลบพบวามาตรวดความเสยง Mean Shortest Path นนมความสามารถใน

การอธบายความผนแปรของความผนผวนของผลตอบแทนภายในตลาดหนภมภาคเอเชยตะวนออกได


173

เปนอยางดในระดบหนง รวมไปถงมนยส าคญในการท านายตลอดชวงเวลาการท านาย 1 ไตรมาส (3

เดอน)

อยางไรกดในการวดความเสยง Systemic Risk ของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก

นนสามารถสะทอนผานทาง ความผนผวนของอตราผลผลตอบแทนภายในภมภาค โดยเปนเสมอน การ

วดการตอบสนอง และปฏสมพนธของนกลงทนวามพฤตกรรมอยางไร ซงผลจากการศกษาพบวา Mean

Shortest Path ภายในโครงขาย และคาเฉลยสหสมพนธระหวางอตราผลตอบแทน (Average

Correlation) รวมไปถง มาตรวดความตงตวของตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก (Market

Stiffness) ตางเปนองคประกอบในการวเคราะหทมความโดดเดน ในการอธบายความผนผวนทเกดขน

ภายในภมภาค ทอาจเกดขนจากการเปลยนแปลงของสภาวะเศรษฐกจมหภาค และวฏจกรเศรษฐกจ

รวมไปถงนโยบายเศรษฐกจ เปนตน ทงนในมมมองโครงขายนน มาตรวดความเสยง Mean Shortest

Path ยงสามารถน ามาใชประโยชนเปนตวชวดเสถยรภาพของโครงขายไดอกดวย ซงผลจากการ

พจารณาพบวาโครงสรางของการเชอมโยงระหวางตลาดหนภายในภมภาคดงกลาวนน อาจเปนไดทงตว

ดด Shock (Shock Absorbers) อนเนองมาจากมความแขงแรงของโครงสราง และอาจเปนตวขยาย

Shock (Shock Amplifiers) ทเกดขนจากความเปราะบางทแฝงอย ภายในตลาดหนทมความเชอมโยงกบ

ตลาดอนๆอยในระดบทสง จงท าใหมาตรวดดงกลาวสามารถวดความเสยงไดครอบคลม เทยบเทากบ

คาเฉลยสหสมพนธ และสภาวะตงตวของตลาดหนภายในภมภาค

นอกจากน เมอพจารณาจากความยดหยนภายในภมภาคแลว จะเหนไดวาตลาดหนภายใน

ภมภาคเอเชยตะวนออก นน มความเปราะบางและความตงตวอยในระดบทสงมาก ตลอดชวงทได

ท าการศกษา ดงนนการเสรมสรางความยดหยน และความสามารถในการปรบตวตอ Shock ทเขามานน

จงเปนอกหนงปจจย ทไมควรจะมองขาม เพอทวาความยดหยนดงกลาวจะท าหนาทเปนตวชวยบรรเทา

หรอ ดดซบ Shock ทเขามาไมใหแพรกระจายตอไป

แนวทางในการปองกนการเกดสภาวะลกลามนน ผก ากบดแลระบบควรทจะเสรมสรางความ

ยดหยนตอการเกดสภาวะลกลาม (Resilience to Contagion) ทอาจเกดขน ซงเปนแนวทางในการ

ปองกนการเกดสภาวะลกลาม (Contagion) ไดดแนวทางหนง นอกจากนควรทจะตรวจตราสดสวนของ

ความเชอมโยง ซงตกอยในสภาวะตดเชอ (Contagious Links) ทเชอมโยงระหวางตลาดหลกทรพยอนๆ


174

ภายในภมภาค โดยหาแนวทางในการลดสดสวนดงกลาวใหไดมากทสด เนองจาก ความเชอมโยง ทอย

ในสภาวะตดเชอ (Contagious Links) นนอาจเปนบอเกดทท าใหเกดสภาวะลกลามของวกฤตขน

นอกจากน ในการก ากบดแลระบบ นนยงสามารถทจะหาแนวทางในการลดระดบความเปนศนยกลางของ

ตลาดใด ตลาดหนง ภายในโครงขายตลาดหน ทมระดบความสมพนธเชอมโยง ไปยงตลาดอนๆอยใน

เกณฑทสง เนองจากตลาดหนดงกลาว อาจเปนบอเกดของความเสยงในรปแบบ Systemic Risk ทกอตว

ขนกเปนได

สถานะความเสยงของการเกดสภาวะลกลามของวกฤต และตนตอในการสงผานวกฤตนน ถอ

เปนสงหนงทควรควบคม เนองจากขนาดของผลกระทบจาก Systemic Risk และโอกาสในการเกด

สภาวะลกลามนน กเปนอกสงทไมควรมองขาม เนองจากเมอพจารณายอนกลบไปในชวงวกฤตการณ

ตมย ากงในเอเชยนน ผลลพธทไดแสดงใหเหนถงสญญาณของโอกาสในการเกดสภาวะลกลามเพมสงขน

ในชวงเวลาดงกลาว ดงนนการศกษาชองทาง และกระบวนการสงผานวกฤตน น จงเปนตวอธบายวา

สภาวะตดเชอนนอยภายในตลาดหนใด ซงในงานวจยดงกลาวนไดน าเสนอมมมองการศกษาความส าคญ

และความเปราะบางภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ดวยการน าทฤษฎทางดานโครงขายมา

ประยกต ผานทางมาตรวด CheiRank และPageRank ซงมมมองโครงขายดงกลาวแสดงใหเหนถง

สภาวะตลาดหนตางๆ ซงเปนสมาชกอยภายในภมภาคดงกลาวไดชดเจนยงขน โดยเมอพจารณาจาก

ตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกแลว พบวาตลาดหนของฮองกงมความถของสภาวะตลาดหนทม

ความส าคญ แตไมมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกมากทสดตลอดชวงป ค.ศ. 1990-

2012 ในขณะทตลาดหนเกดใหมอยางเชน ไทย อนโดนเซย ฟลปปนส และมาเลเซย นนตางตกอยใน

สภาวะเปราะบาง ซงบอยครงทวกฤตการณตางๆ เกดกบตลาดหนเกดใหม ดงจะเหนไดจากวกฤตการณ

ตมย ากง ทสงผลกระทบ ตอเสถยรภาพทางการเงนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ดงนนการวเคราะห

เสถยรภาพในแตละตลาดหนจงเปนสงทไมควรมองขาม

นอกจากนในแงของการวเคราะหความยดหยนรวมภายในโครงขายของตลาดหนภมภาค

ดงกลาว ยงพบอกวา เกดการเปลยนแปลงเฟสจากสภาวะทมความยดหยนสง ตอ Shock จากปจจย

ภายนอก (External Shock) ทเขามาภายในภมภาค หรอมความตงตวของตลาดหนภายในภมภาคต า

(Market Stiffness ต า) ไปสสภาวะตงตว หรอไรความยดหยน ตอ Shock จากปจจยภายนอก ทเขามา

ภายในภมภาค (Market Stiffness สง) รวมไปถงการมขอมลแฝง (Latent Information) เกดขนอย


175

บอยครงภายในตลาดการเงนระดบภมภาค ดงนนการเสรมสรางความยดหยนใหภมภาคเอเชยตะวนออก

จงเปนเสมอนการฉดวคซนใหแกตลาดหนภายในภมภาคไดเปนอยางด

ผลจากการพจารณาบทบาทของตลาดหนภายในภมภาคดงกลาว ในแงความเปนศนยกลาง

(Centrality) ของตลาดหนภายในภมภาคนน ผานทางคา Betweenness Centrality และAverage

Shortest Path ประกอบกบการพจารณาความเชอมโยงระหวางตลาดหนผานทางการวดระดบ ความ

เชอมโยงในแตละตลาดหน (Degree) พบวาภายในภมภาคเอเชยตะวนออกนน ตลาดทนทเปนศนยกลาง

การลงทนไดเปลยนแปลงอยตลอดเวลา ซงสอดคลองกบลกษณะโครงขายแบบปรบเปลยนรปแบบได

(Adaptive Network) ทมกพบในตลาดการเงนทมความซบซอน (Haldane, 2009) ซงโครงขายในรปแบบ

ดงกลาวมกเกดขนพรอมกบโครงสรางทมการโยงใย เหมอนเชอกทเชอมโยงกนไปมา และมความ

ซบซอนเกดขน จงเรยกโครงขายแบบนวาโครงขายซบซอน (Complex Network) ซงในตลาดหนตางๆ

มกพบวาพฤตกรรมของโครงขายเหลานถกขบเคลอน ผานทางปฏสมพนธทเหมาะสม (Optimize) โดย

ตวกลางภายในโครงขาย จงท าใหเรยกโครงขายในลกษณะดงกลาวนวา โครงขายปรบเปลยนรปแบบได

(Adaptive Network) ซงลกษณะโครงขายทงสองรปแบบนน เปนลกษณะทปรากฏใหเหนรวมกนอย

บอยครง อยางไรกดเมอพจารณาถงความถของการยกระดบขนมาเปนศนยกลางการลงทนภายใน

โครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออกแลว จะพบวาดชนหน HangSeng Index ของฮองกงนนม

ระดบความเปนศนยกลาง และระดบความเชอมโยงสงทสดตลอด 23 ปทผานมา ซงเปนการบงชไดวา

ตลาดหนดงกลาวนนเปนทนาดงดดใจของนกลงทนทงใน และนอกภมภาค จนท าใหตลาดหนของฮองกง

ยกระดบขนมาเปนศนยกลางการลงทนของเอเชย ไดบอยครงกวาตลาดอนๆ ภายในภมภาค ประกอบกบ

ดชนหน HangSeng Index ของฮองกงนนมสหสมพนธอยในระดบทสงกบตลาดหนสหรฐฯ รวมไปถงม

ความสมพนธเชอมโยงกบภมภาคยโรป จงอาจกลาวไดวาตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกนนม

ลกษณะโครงขายทางการเงนแบบรวมศนย โดยมตลาดหนของฮองกงเปนศนยกลางการลงทนภายใน

ภมภาค

5.2 ขอเสนอแนะเชงนโยบาย

ในชวงไมกปทผานมานน ความเสยง Systemic Risks ภายในตลาดการเงน ภายภมภาค

เอเชยตะวนออกนนยงอยระดบทสง ซงความเสยงในรปแบบดงกลาวสามารถยอนกลบมาสรางความ

เสยหายตอระบบการเงน และภาคเศรษฐกจจรงได ถงแมวาเศรษฐกจมหภาคของประเทศดงกลาวจะยง


176

แขงแกรงอยกตาม ส าหรบในแงของการวเคราะหความเสยง Systemic Risk นน กไมควรทจะใหความ

สนใจเพยงมมใดมมหนงเทานน ควรทจะใหความส าคญกบคณสมบตและปจจยเสยง ทงทางดานความ

แขงแรงของโครงสรางภายในตลาดหนภมภาค ความยดหยนตอ Shock ภายนอกทเขามา และความ

เสยงตอการเกดสภาวะลกลาม รวมไปถงระดบความเชอมโยงโดยเฉลยของผลตอบแทนภายในภมภาค

ซงเปนมาตรวดความเสยงทส าคญ และมศกยภาพมากทสด ในแงของการวดความเสยง และการท านาย

ความผนผวนทจะเกดขนภายในภมภาค เมอพจารณาในแงเสถยรภาพของตลาดหนภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออก ดงนนการปรบปรงฟงกชนการท างานของตลาดหนอยตลอดเวลา จงเปนสงท ผก ากบดแล

ระบบควรถอปฏบตใหสอดคลองกบระดบความเสยง Systemic Risks ทก าลงเผชญ ไมวาจะเปนการ

เสรมสรางความแขงแรงใหตลาดการเงนในระดบภมภาค ซงสามารถน าแนวคดในการจดตงสถาบน

ปองกนความเสยงในระดบภมภาคมาเปนยทธศาสตรหนงในการปองกนความเสยงในระดบภมภาค

เพอทจะท าหนาทคอยตรวจสอบ และบรหารความเสยงตางๆ ทอาจเกดขนกบภมภาคดงกลาว ในขณะท

ในแงของเสถยรภาพนน อาจเสรมสรางความยดหยนใหกบตลาดการเงนตางๆ เพอทวาในยามทเกด

Shock เขามาภายในตลาดการเงนดงกลาวแลว ตลาดการเงนดงกลาวจะไดมเสถยรภาพมากเพยงพอตอ

การรบมอ ดวยการเสรมสรางภมคมกนใหกบสถาบนการเงนหรอตลาดการเงนตางๆ พรอมกบการจดตง

กองทนทคอยชวยเหลอทางดานสภาพคลองแกสถาบนการเงนตางๆในยามทเกดวกฤตขน เพอเปนการ

ปองกนและดดซบ Shock ทเขามา ไมใหขยายวงกวางตอไป

ในแงของการประเมนความเสยงตอการตดเชอในตลาดการเงนตางๆกเชนเดยวกนนน

สามารถประเมนระดบความออนแอออกมาไดเชนกน ผานทางมาตรวดความเสยง Systemic Risk ซง

เมอใดกตามทพบสญญาณบงชความออนแอตอการตดเชอของวกฤตขน ผก ากบดแลระบบ ควรม

นโยบายในการตอบโตความเสยงทเขามาท าลายเสถยรภาพ ภายในโครงขายตลาดการเงนอยาง

ทนทวงท ไมวาจะเปนการหมนตรวจตรางบดล (Balance Sheet) ของสถาบนการเงนตางๆ ใหมเงนทน

อยางเพยงพอ เพอทวาจะไดไมเกดปญหาเมอเกดวกฤตขนในภายภาคหนา นอกจากนการควบคม

เงนทนทไหลเขามาจากนอกภมภาคตางๆ ไมใหมอตราเรวในระดบทสงเกนไปนนถอเปนอกทางเลอก

หนง เนองจากเงนทนเหลานน ทไหลเขามาอาจเปนเงนทนระยะสน ทพรอมทจะออกไปทกเมอ ซงเมอใด

กตามทเกดปญหาขนในตลาดหนงจะสงผลกระทบกบตลาดอนๆโดยตรง ผานทางความเชอมโยงระหวาง


177

ตลาดการเงน ไมวาจะเปนการเกดสภาวะตนตระหนก (Panic) ของนกลงทน จนท าใหเกด Fire Sale12

ขนในตลาดการเงนตางๆ ดงทเหนไดจากวกฤตการณทางการเงนทเกดขนในสหรฐฯ

นอกจากนเมอพจารณาจากผลลพธจากภาคผนวก ภายในงานวจยดงกลาวน จะเหนวาตลาด

หนของไทย นนเปนเสมอนแกนกลางของโครงสรางแบบรวมศนยในระดบอนภมภาค หรอเปน Hub ท

เชอมโยงตลาดหนระหวางอนภมภาคเขาดวยกน เนองจากสมาชกภายในกลมตวอยางทไดท าการศกษา

นนครอบคลมตลาดหนภายในกลม ASEAN โดยเฉพาะอยางยงนนตลาดหนของไทย นนคอนขางทจะม

ความสมพนธเชอมโยงกบตลาดหนของอนโดนเซย ฟลปปนส และมาเลเซยอยางมาก ประกอบกบม

ความสมพนธเชอมโยงกบตลาดหนหลกๆ ทเหลอภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ไมวาจะเปนตลาดหน

ของฮองกง และญปน เปนตน ซงในงานวจยนไดเลงเหนความส าคญของการรวมกลมทางการเงนผาน

ทางตลาดทนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก จงไดเสนอแนะแนวทางในการสราง Intra East Asian

Stock Markets Network ทเชอมโยงระหวาง Inter-Connected Exchange Hub ในระดบอนภมภาคเขา

ดวยกน เพอเปนประโยชนตอการระดมทน และสรางเสถยรภาพในระดบภมภาครวมกน อาทเชนการ

รวมกลมเปดเสรการลงทนผานตลาดทนระหวางประเทศในกลมASEAN และประเทศอนๆทเหลอภายใน

ภมภาคเอเชยตะวนออก ดงจะเหนไดจากในหลายประเทศภายในภมภาคเอเชยตะวนออก นนมศกยภาพ

ทางดานการลงทนอยในระดบสง เพยงแตยงขาดความมนใจตอเสถยรภาพ อกทงยงขาดโอกาสในการ

เขาถงการลงทนภายในตลาดทนภายในภมภาค เพราะวายงขาดตวกลาง (Hub) ทใชในการเชอมโยง

โครงขายในระดบอนภมภาคเขาดวยกน จงท าใหหลายครงทเมดเงนลงทนไหลออกไปสภมภาคอนๆ

แทน จงเปนเรองทนาสนใจเชงนโยบาย ตอการรวมกลมทางการการเงนและเปดเสรการลงทน รวมไปถง

จดตงกองทนการเงนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกขน เพอเสรมสรางสภาพคลอง และจดการความ

เสยงภายในระบบการเงนของภมภาคเอเชยตะวนออกในยามทเกดวกฤตขน

12 การเทขายสนทรพยออกไป ดวยความตนตระหนก (Panic) ของนกลงทน โดย ไมเพยงสงผลกระทบตอลกหนและเจาหน ยงสงผล

เสยหายไปถงยงผถอสนทรพยในรปแบบดงกลาวภายในตลาดการเงนอกดวย


178

แนวทาง และขอเสนอแนะในการแกไขปญหา Systemic Risk ทอาจเกดขนภายในตลาดหนภมภาค

1. ผก ากบดแลระบบควรคอยตดตาม และควบคมระดบความเสยงเอาไว โดยการออกแบบ

โครงสรางภายในโครงขาย ใหเปนระบบรวมศนย ซงระบบดงกลาวสามารถเพมศกยภาพในการควบคม

ไดดกวา

2. ลดระดบความเชอมโยงภายในตลาดทมคณสมบตแบบ Super-spreader เมอพบสญญาณ

ของการตดเชอจากตลาดการเงนดงกลาว

3. เตรยมแผนการควบคมผลกระทบ จากความลมเหลวในตลาดหนภายในภมภาค ดวยการ

เพมหลกประกนในการซอขาย เพอปองกนขนาดความเสยหาย และความเรวในการไหลเขา-ออกของ

เงนทนทอยในระดบทสงมากจนเกนไป โดยเฉพาะอยางยงในตลาดหนทพบวามปจจยเสยงตอการเกด

Systemic Risk

4. จดตงสถาบนในการควบคมความเสยงภายในภมภาค เพอเปนตวกลางในการตรวจตรา

และก ากบดแลความเสยงทางดาน Systemic Risk ผานทางการวเคราะหความแขงแรง (Robustness)

ความยดหยน (Resilience) ตอShockทเขามา และความเสยงในการตดเชอภายในโครงขาย

(Contagion)

5. จดตงกองทนทดแลตลาดทนภายในภมภาค เพอเสรมสรางสภาพคลอง ในยามทเกดวกฤต

ขน โดยใหแตละตลาดหลกทรพยสะสมเงนเขากองทนเอาไว เพอทจะน าออกมาใชในยามทเกดสภาวะ

เศรษฐกจถดถอย หรอน าเงนภายในกองทนดงกลาวออกมา รองรบความผนผวนทอาจจะเกดขนกบ

ตลาดทน ณ ขณะเวลาใดๆ โดยกองทนดงกลาวอาจจะออกกฏเกณฑในการควบคมสดสวนเงนกองทน

ตอสถานะความเสยงของตลาดทนใดๆ ณ ขณะนน กเปนไปได

6. เสรมสรางระบบการควบคมความเสยงจากการลงทนใหมประสทธภาพ รวมถงสะสมเงน

ส ารองเอาไว เพอเสรมสรางสภาพคลองในยามฉกเฉนเมอเกดวกฤตขน รวมไปถงการสรางจดหยดระบบ

การลงทน (System Stop) เอาไว เพอทจะจดการกบ ปญหาระดบความผนผวนทเกดขน


179

5.3 ขอจ ากด และขอเสนอแนะ ส าหรบงานวจยศกษาในอนาคต 5.3.1 ขอจ ากดในการศกษา

ในงานวจยดงกลาวนมขอจ ากดทางดานขอมลภายในดชน Straits Times Index ของ สงคโปร

ซงเรมมขอมลตงแตป ค.ศ. 2000 จนถงปจจบนเทานน

5.3.2 ขอเสนอแนะ ส าหรบงานวจยศกษาในอนาคต

งานวจยทเปนประเดนทนาสนใจในการศกษาตอนน อาจน าโครงขายทางการเงนทงระบบ

เชน ตลาดหน ตลาดตราสารอนพนธ ระบบธนาคาร และระบบช าระแลกเปลยนเงนตรา มาพจารณา

ศกษาเสถยรภาพของทงระบบการเงน และวเคราะหคณสมบตของโครงขายทางการเงนทงระบบ ทมตอ

เสถยรภาพ (Stability) ผานทางคา (Centrality Metrics) และSystemic Parameter ตางๆ

อกประเดนหนง ทประเดนส าคญภายใตรปแบบการเชอมโยงระหวางตลาดตางๆใน

หลากหลายภมภาค อาทเชน อาเซยน (ASEAN) และประเทศในกลมยโรโซน (Eurozone) ทเกดขนนน

ท าใหปจจบนผด าเนนนโยบายและควบคมระบบในประเทศตางๆ นนเรมใหความความส าคญกบการ

เชอมโยงตางๆ ผานทางกจกรรมทางเศรษฐกจ และการเงนระหวางประเทศ เนองจากการรวมกลม

ประเทศดงกลาวกอใหเกดความเชอมโยงทางเศรษฐกจทงดานการคา และการเงนระหวางประเทศ ซงท า

ใหประเทศสมาชกตางๆทสรางกลไกเชอมโยงตอกน นนไดประโยชนจากการเตบโตของเศรษฐกจและ

การเงนระหวางประเทศ แตอยางไรกตามการทความเชอมโยงทางเศรษฐกจ และการเงนดงกลาว ยงม

การขยายตวมากเทาไหร ยงท าใหเกดการลกลามของวกฤตไดงายขน ทนททเกดสภาวะวกฤตในระบบ

ตางๆทางเศรษฐกจขนกบประเทศหนง และสงผลท าใหประเทศอนๆทอยในเครอขายทเชอมโยงกนนน

ไดรบผลกระทบจากสภาวะวกฤตลกลามตามมาดวย ดงนนจงท าใหผวจยสนใจ ทจะศกษาโครงสรางท

เกดการเชอมโยงกนระหวางตลาดตางๆในระดบทมากขน อนเนองมาจากการรวมกลม หนงในนนคอ

โครงการ ASEAN Linkage ดงภาพท 64 ซงเปนโครงการความรวมมอระหวางตลาดหลกทรพยอาเซยน

7 แหงใน 6 ประเทศ ไดแก ไทย มาเลเซย ฟลปปนส สงคโปร อนโดนเซย และเวยดนาม เพอพฒนา

ระบบอเลกทรอนกส ซงเชอมโยงการซอขายระหวางตลาดหลกทรพยทเขารวมโครงการ ซงโครงการ

ดงกลาวจะอ านวยความสะดวกใหผลงทนในการซอขายหลกทรพยขามประเทศ เพมความนาสนใจของ

ภมภาค และดงดดเมดเงนลงทนใหเขามาลงทนในตลาดหลกทรพยภมภาคอาเซยนมากขน โดยเฟสแรก

ของ ASEAN Linkage เกดขนใน 3 ตลาดหลกทรพย ไดแก ตลาดหลกทรพยไทย -มาเลเซย-สงคโปร ซง


180

จะท าใหนกลงทนไทยเขาถงหลกทรพยในการลงทนมากขนจากเดม 545 หลกทรพย เปน 2,278

หลกทรพย และคาดวาจะสามารถเชอมโยง 7 ตลาดหลกทรพย ใน 6 ประเทศ ใหเปนหนงเดยวไดในอก

2 ป ขางหนา โดยทท าการเปลยนรปแบบการวเคราะหจากรปแบบอนกรมเวลา (Time Series) มาเปน

แบบภาคตดขวาง (Cross Sectional Analysis) แทน

ภาพท 64 แสดงรปแบบการซอขายหลกทรพยในปจจบนเปรยบเทยบกบรปแบบการซอขาย หลกทรพยผาน

ASEAN Links

ทมา: http://www.set.or.th/th/asean_exchanges/asean_Link.html

ภายใตการพฒนาโครงการนขนมานน สงผลท าใหเกดการเพมขนของชองทางในการลงทนใน

หลกทรพยกลมตางๆในอาเซยนไดมากขน ซงมขอดอยหลายประการ อาทเชน การเพมประสทธภาพใน

การเขาถงตลาดอาเซยนไดมากขน, มชองทางในการกระจายความเสยงเพมขน, ลดตนทนในการซอขาย,

เพมสภาพคลอง, เพมการเตบโต และความสามารถในการแขงขนกบภมภาคอนไดมากขน นอกจากน

ก าไรทไดจากการขายหลกทรพยของบคคลธรรมดาจะไดรบการยกเวนภาษ อยางไรกตามกอาจมขอเสย

คอ ปจจยลบตางๆอาจกอใหเกดกระบวนการสงผานผลกระทบจากตลาดการเงนหนงไปยงตลาดการเงน

ของประเทศสมาชกอนๆ ภายใน ASEAN Linkage ขนได และอาจสงผลกระทบไปยงภาคเศรษฐกจท

แทจรง (Real Sector) ในภายหลงได นอกจากนการรวมกลมตลาดหลกทรพย ASEAN Linkage อาจ


181

สงผลท าใหแบบโครงสรางของโครงขายทางการเงนเปลยนแปลงไป ดงนนการศกษาผลกระทบของการ

เปลยนแปลงรปแบบการซอขายนจงเปนประเดนทนาสนใจในการศกษาตอไปในอนาคต


182

บรรณานกรม ภาษาองกฤษ

Abdelwahab, A., Amor, O., and Abdelwahed, T. The Analysis of the Interdependence Structure

in International Financial Markets by Graphical Models International. Research Journal

of Finance and Economics 15 (2008).

Albert, R., and Barabási, A.-L. Statistical Mechanics of Complex Networks. Reviews of Modern

Physics 74 (2002): 47–97.

Barmpoutis, D., and Murray, R.M. Extremal Properties of Complex Networks. CoRR (2011).

Becher, C., Millard, S., and Soramäki, K. The Network Topology of CHAPS Sterling. Bank of

England Working Paper No. 355 (November 2008).

Bonanno, G., Caldarelli, G., Lillo, F., Miccichè, S., Vandewalle, N., and Mantegna, R. N.

Networks of Equities in Financial Markets. Eur Phys J B 38 (2004): 363-371.

Elekdag, S., Rungcharoenkitkul, P., and Wu, Y. The Evolution of Asian Financial Linkages: Key

Determinants and the Role of Policy. IMF Working Paper (November 2012).

Forbes, J. The “Big C”:Identifying and Mitigating Contagion. Jackson Hole Symposium hosted

by the Federal Reserve Bank of Kansas City (08/31/12 to 09/01/12).

Haldane, A. Rethinking the Financial Network. Speech delivered at the Financial Student

Association, Amsterdam (April 2009).

Haldane, A. Tails of the Unexpected. Speech delivered at the University of Edinburgh Business

School :Bank of England (8 June 2012).

Hammond, R. Systemic Risk and Insights from Network Science. [online]. 2009. Available from:

http://www.pewtrusts.org/uploadedFiles/wwwpewtrustsorg/Reports/Financial_Reform/Pe

w-Hammond-Systemic-Risk-and-Insights-from-Network-Science.pdf [2010, April 6]

Kenett, DY., Tumminello, M., Madi, A., Gur-Gershgoren, G., and Mantegna, R.N. Dominating

Clasp of the Financial Sector Revealed by Partial Correlation Analysis of the Stock

Market. PLoS ONE 5(12): e15032. doi:10.1371/journal.pone.0015032 (2010).

http://www.nd.edu/~networks/Publication%20Categories/03%20Journal%20Articles/Physics/StatisticalMechanics_Rev%20of%20Modern%20Physics%2074,%2047%20%282002%29.pdf

http://en.wikipedia.org/wiki/Reviews_of_Modern_Physics

http://en.wikipedia.org/wiki/Reviews_of_Modern_Physics


183

Kenett, D.Y., Shapira, Y., Madi, A., Bransburg-Zabary, S., Gur-Gershgoren, G., and Ben-Jacob,

E. Dynamics of Stock Market Correlations. AUCO Czech Economic Review 4 (2010) :

330–340.

Kenett, D.Y., Shapira Y., Madi A., Bransburg-Zabary S., and Gur-Gershgoren G. Index

Cohesive Force Analysis Reveals That the US Market Became Prone to Systemic

Collapses Since 2002. PLoS ONE 6 (2011).

Onnela, J.-P., Chakraborti, A., Kaski, K., and Kerte´sz, J. Dynamic Asset Trees and Portfolio

Analysis. Eur. Phys. J. B 30 (2002): 285–288.

Onnela, J.-P., Chakraborti, A., Kaski, K., Kerte´sz, J., and Kanto, A. Dynamics of Market

Correlations: Taxonomy and Portfolio Analysis. Physical Review. E 68, 056110 (2003).

Onnela, J.-P., Chakraborti, A., Kaski, K., Kerte´sz, J., and Kanto, A. Asset Trees and Asset

Graphs in Financial Markets. Physica Scripta Vol. T106, (2003): 48–54.

Onnela, J.-P., Chakraborti, A., Kaski, K., and Kerte´sz, J. Dynamic Asset Trees and Black

Monday. Physica A 324 (2003): 247 – 252.

Onnela, J.-P., Kaski, K., and Kerte´sz, J., Clustering and Information in Correlation Based

Financial Networks. Eur. Phys. J. B 38 (2004): 353–362.

Onnela, J.-P., Saramäki, J., Kertész, J., and Kaski, K. Financial Market - a Network

Perspective. [online]. 2006. Available from:

http://www.hks.harvard.edu/netgov/files/felLows/onnela_j/papers/C3.pdf

[2012, April 5]

Pollet, J.M., and Wilson, M. Average Correlation and Stock Market Returns. Journal of Financial

Economics 96 (2010): 364–380.

Schwarcz, S.L. Systemic Risk. The Georgetown Law Journal 97 (2008): 193-249.

Shapira, Y., Kenett, D.Y., and Ben-Jacob, E. The Index Cohesive Effect on Stock Market

Correlations. Eur. Phys. J. B 72 (2009): 657–669.

Soramäki, K., and Cook, S. Algorithm for Identifying Systemically Important Banks in Payment

Systems. Economics-ejournal Discussion Paper 43 (2012).

Tumminello, M., Aste, T., Di Matteo, T., and Mantegna, R. N. A Tool for Filtering Information in

Complex Systems. PNAS 102 (July 26, 2005).


184

Watts, D.J., and Strogatz, S.H. Collective Dynamics of Small-world Networks. Nature 393

(June 1998): 440–442.

Yılmaz, K. Return and Volatility Spillovers among the East Asian Equity Markets. Journal of

Asian Economics Working Paper 0907 (2009).


185

ภาคผนวก


186

ภาคผนวก 1


187

1.1 วเคราะหระดบอทธพลเชงเปรยบเทยบภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

โดยในทนจะน าโครงขายแบบ PCPG มาพจารณาระดบอทธพลเชงเปรยบเทยบภายใน

โครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก และทศทางการสงผานอทธพลแฝง ซงวธดงกลาวเปน

ประโยชนตอการศกษาทศทางการสงผานความผนผวน หรออทธพลแฝงทเกดขนภายในภมภาค โดยใน

งานวจยนไดน ากรอบแนวคดดงกลาว มาท าการศกษาผานทางระดบอทธพลเชงเปรยบเทยบ (Relative

Influence) ของตลาดหนทเปนสมาชกภายในกลมตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ดงแสดงในภาพท 65

ภาพท 65 แสดงระดบอทธพลเชงเปรยบเทยบสะสมภายในกลมตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012

หมายเหต: เปอรเซนตทเปนบวกนน เปนตวบงชวา ตลาดหนดงกลาวมอทธพลเหนอกวาตลาดหน อนๆ ภายในกลม

คดเปนรอยละเทาใด (อทธพลทสงออกจากตลาดดงกลาวไปยงตลาดอนนน มมากกวาอทธพลทไดรบเขามา

ภายในตลาดดงกลาว) ในทางกลบกน เปอรเซนตในรปแบบตดลบทไดนนแสดงวาตลาดหนดงกลาวนนม

AS30 Index 6%

FBMKLCI Index -7%

HSI Index 27%

JCI Index -10%

KOSPI Index 4%

NKY Index 0%

PCOMP Index -19%

SET Index -8%

TWSE Index -9% FSSTI Index

10%


188

อทธพลดอยกวาตลาดอนๆ ภายในภมภาค (อทธพลทสงออกไปยงตลาดหนอนนน นอยกวาอทธพลทไดรบ

เขามาภายในตลาดหนดงกลาว) 13


ผลลพธทไดจากการพจารณาในภาพท 65 แสดงใหเหนวา จากคาสหสมพนธ (Standard

Correlations) นนสามารถน ามาใชในการอธบายอทธพลทเกดขน ซงรวมผลจากอทธพลรวมเชงเสนของ

ผลตอบแทนของตลาดหน (Mutual Linear Influence) เขาไปดวย ในขณะทสหสมพนธแยกสวน (Partial

Correlations) นนอธบายผลกระทบของอทธพล (Influence) จาก ตลาดหนตวกลางหนง ทสงผานแฝง

เขาไปยง สหสมพนธระหวางผลตอบแทนตลาดหนใดๆ ดวยเหตผลดงกลาว จงท าใหสามารถทจะน า

ผลตางดงกลาวมาประยกตหา ระดบอทธพลในแตละตวกลางตลาดหนภายในภมภาค โดยผลลพธทได

สามารถอธบายไดวา อทธพลของตลาดหน HSI หรอดชน HangSeng Index ของฮองกงนนมความโดด

เดน และมอทธพลครอบง าตลาดหนอนๆอยางมาก ภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

โดยคดเปนรอยละ27 โดยตามมาดวยตลาดหน FSSTI หรอดชน Straits Times Index ของ สงคโปร และ

ตลาดหน AS30 หรอดชนAll Ordinaries Accumulation Index (AOAI) ของออสเตรเลย คดเปนรอยละ

10 และรอยละ6 ตามล าดบ นอกจากนยงมตลาดหน NKY หรอดชน Nikkei 225 Index ของญปน ทม

ระดบในการรบและสงอทธพลในขนาดเทยบเทากน จงท าใหตลาดหนของญปนเปนเพยงตลาดหนเดยว

ทมขนาดของระดบอทธลเชงเปรยบเทยบสะสมคดเปนรอยละ 0

ในขณะทตลาดหนทใหผลลพธเปอรเซนต ในรปแบบตดลบ 3 อนดบแรกนน ประกอบไปดวย

ตลาดหนPCOMP หรอดชน PSE Composite ของฟลปปนส, ตลาดหน JCI หรอ ดชน Jakarta

Composite ของอนโดนเซย และตลาดหน TWSE หรอดชน Taiwan Weighted ของไตหวน คดเปนรอย

ละ19, 10และ9 ตามล าดบ ซงจากผลลพธดงกลาวแสดงใหเหนวาตลาดหนPCOMP หรอดชน PSE

Composite ของฟลปปนส มระดบอทธพลดอยกวาตลาดอนๆ ภายในภมภาค หรออทธพลทสงออกไปยง

ตลาดหนอนนนมนอยกวาอทธพลทไดรบเขามาภายในตลาดหนดงกลาว โดยสวนใหญแลวตลาดหน

13 หมายเหต: ก าหนดใหตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกประกอบไปดวย KOSPI = ดชน KOSPI ของเกาหลใต, NKY =ดชน

Nikkei 225 Index ของญป น , TWSE = ดชน Taiwan Weighted ของไตหวน, HSI = ดชน HangSeng Index ของฮองกง, PCOMP ดชน PSE Composite ของฟลปปนส , FBMKL = ดชนKLSE Composite ของมาเลเซย, JCI = ดชน Jakarta Composite ของอนโดนเซย, AS30 = ดชนAll Ordinaries Accumulation Index (AOAI) ของออสเตรเลย และ SET = ดชนSET Index ของไทย (ในชวงตงแต ป ค.ศ. 2000 – 2012 จงจะมขอมลจาก FSSTI = ดชน Straits Times Index ของ สงคโปร มาประกอบการพจารณาดวย)


189

PCOMP ของฟลปปนสจะไดรบอทธพลทสงผานมาจากตลาดหนอนๆซะเปนสวนใหญ ซงเปนการบง

บอกวาตลาดหนดงกลาวนน มความออนไหว ตอการเปลยนแปลงทเกดขนภายในตลาดหนอนๆ ภายใน

ภมภาค อยในระดบทสงมาก ซงอาจกอใหเกดสถานะความเสยง (Exposure) ขนภายในตลาดหน

ดงกลาวกเปนได

ดงนนการศกษาปฏสมพนธทเกดขนจงเปนประโยชนในแงของการบรหารความเสยง โดยใน

งานวจยดงกลาวนจะแสดงความเชอมโยงของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออกออกมาใน 2

รปแบบ ซงไดแกโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST และโครงขายแบบบอกทศทาง PCPG ในบาง

ชวงเวลาประกอบการพจารณาทศทางการสงผานอทธพลระหวางตลาดหนตางๆภายในภมภาค ดงแสดง

ในภาพท 66–77 อกทงเมอน ามาพจารณาในแงของการบรหารความเสยงในการลงทน Risk

Management ตามทฤษฏ Markowitz Portfolio Theory แลว สามารถทจะน า Correlation Based

Network มาใชในการวเคราะห Portfolio Optimization โดยพจารณาเลอกลงทนในตลาดหนทอย ในกง

นอกๆ ทมระดบความเชอมโยงหางไกลกบตลาดหนทมความเปนศนยกลางทมระดบความเชอมโยงใน

ระดบสง (High Degree Node) ภายในโครงขาย MST เพอหลกเลยงความเสยง หรอเลอกทจะปองกน

ความเสยง โดยหลกเลยงการลงทนในตลาดหน ทเผชญกบปจจยเสยงตอการเกดคณสมบต Super-

spreader ในขณะทการพจารณาความเสยงจากโครงขาย PCPG นน สามารถทจะน ามาใชพจารณา

ทศทางของการสงผานผลกระทบจาก Single Stock Market Shock ภายในโครงขาย อยางไรกตามใน

โครงขาย PCPG กลบมขอจ ากดในแงของการพจารณา กรณทเกด Multiple Stock Market Shock ขน

ภายในโครงขาย

เมอพจารณาจากปฏสมพนธของโครงสรางภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก

พบวามมมองโครงขายทไดนน มการปรบเปลยนรปแบบโครงสรางอยตลอดเวลา ดงแสดงใหเหนในภาพ

ท 66–ก.77 พรอมกนนโครงขายยงไดมการปรบเปลยนความเปนศนยกลางในการเชอมโยงตลาดทน

ภายในภมภาคอยตลอดเวลาอกดวย ซงอาจเกดจากการทโครงสรางของตลาดหนภายในภมภาคดงกลาว

มการ Optimize อยตลอดพลวตทไดท าการศกษา โดยทเมอพจารณาความเปนศนยกลาง (Centrality)

ของตลาดหนภายในภมภาค จากคาระดบ Average Shortest Path, Betweenness Centrality และ

Degree ประกอบ จะเหนวาภายในภมภาคเอเชยตะวนออก นนตลาดทนทเปนศนยกลางการลงทนได

เปลยนแปลงอยตลอดเวลา ซงสอดคลองกบลกษณะโครงขายแบบ Adaptive Network


190

ในขณะทในแงของการตรวจสอบ และก ากบดแลจากมมมองโครงขาย ดงแสดงในภาพท 66

ซงแสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ในชวง Q2 ค.ศ. 1997 (กอนเกดวกฤตการณตมย ากง

โดยในชวงเวลาดงกลาวโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST นนมระดบความเชอมโยง และDegree

อยในระดบทไมสงมากนก ซงพบวาตลาดหนAS30 มระดบDegree สงทสด และท าหนาทเปนเสมอน

ตวกลางในการเชอมโยงตลาดหนอนๆภายในภมภาคเขาไวดวยกน

ภาพท 66 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q2 ป ค.ศ. 1997 (กอนเกดวกฤตการณตมย ากง)

หมายเหต: ขนาดของแตละNode ภายในโครงขายMSTองตามระดบ Degree ของโครงขาย

พรอมกบแสดงระดบความเชอมโยงผานทางความหนาของ Link


ในขณะทในแงของการตรวจสอบ และก ากบดแลจากมมมองโครงขาย ดงแสดงในภาพท 6714

ซงแสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ในชวง Q2 ค.ศ. 1997 โดยเปน

ชวงเวลากอนทจะเกดวกฤตการณตมย ากงขน พบวาความเปราะบางในแงของการรบอทธพลแฝงทเกด

14หมายเหต: ก าหนดให KOSPI = ดชน KOSPI ของเกาหลใต, NKY =ดชน Nikkei 225 Index ของญป น , TWSE = ดชน Taiwan

Weighted ของไตหวน, HSI = ดชน HangSeng Index ของฮองกง, PCOMP = ดชน PSE Composite ของฟลปปนส , FBMKL = ดชนKLSE Composite ของมาเลเซย, JCI = ดชน Jakarta Composite ของอนโดนเซย, AS30 = ดชนAll Ordinaries Accumulation Index (AOAI) ของออสเตรเลย, FSSTI = ดชน Straits Times Index ของ สงคโปร และ SET = ดชนSET Index ของไทย


191

จากตลาดหนอนๆภายในภมภาค ของตลาดหนSET ตลาดหน FBMKLCI และตลาดหนKOSPI ยงม

ขนาด และจ านวนในการเขามาในตลาดหนดงกลาวไมมากนก เมอเทยบกบในชวง Q3 ค.ศ. 1997 ซง

เปนชวงทเกดวกฤตการณตมย ากงขน ดงแสดงในภาพท 69 โดยในชวงเวลาดงกลาวนนตลาดหนJCI สง

อทธพลแฝงออกมามากทสด สงเกตจากจ านวนและขนาดความหนาของLink ในการสงอทธพลแฝงไปยง

ตลาดอนๆ ในขณะทตลาดหนSET ตลาดหน FBMKLCI และตลาดหนKOSPI ไดรบอทธพลแฝงจาก

ตลาดหนอนๆ ไปมากทสด จงท าใหตลาดหนดงกลาวมความเปราะบางเปนอยางมากในชวงเวลาดงกลาว

ภาพท 67 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q2 ป ค.ศ. 1997 (กอนเกดวกฤตการณตมย ากง)

หมายเหต: ขนาดของแตละ Node ภายในโครงขายPCPG องตามระดบ Degree ของโครงขาย โดยทระดบอทธพลท

สงผานไปยงNodeใดๆ ถกแทนดวยความหนาของ Link ภายในโครงขาย ซงสของเสนแทนทศทางจาก

ตวกลางทสงผานอทธพลแฝงผาน Link



192

ในขณะทในชวง Q3 ค.ศ. 1997 ป ดงแสดงในภาพท 68 ซงเปนชวงเวลาทเกดวกฤตการณ

ตมย ากงขนในประเทศไทย และสงผลกระทบไปยงประเทศอนๆภายในภมภาคเอเชย พบวาในชวงเวลา

ดงกลาวโครงสรางของโครงขาย มระดบDegree ในการเชอมโยงกบตลาดหนอนๆ เพมสงขน โดยเฉพาะ

อยางยงในตลาดหน JCI ซงเชอมโยงผกกบตลาดหนSET ตลาดหนPCOMP และFBMKLCI อยางมาก

อกทงยงเชอมโยงกบตลาดหนHSI ซงเปนตลาดหนขนาดใหญในเอเชยอกดวย

ภาพท 68 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q3 ป ค.ศ. 1997 (เกดวกฤตการณตมย ากง)





193

ภาพท 69 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q3 ป ค.ศ. 1997 (เกดวกฤตการณตมย ากง)





อยางไรกตามเมอพจารณาในชวงหลงการเกดวกฤตการณตมย ากงในชวง Q4 ค.ศ. 1997

ดงแสดงในภาพท 70 จะพบวาโครงขายองสหสมพนธดงกลาวนนมระดบความเชอมโยงกนมากยงขน

สงเกตไดจากขนาดของเสนเชอมความสมพนธและระยะหางระหวางNode ซงเปนตวแทนของตลาดหน

ตางๆ จงเปนตวบงชไดวาตลาดหนตางๆมการตอบสนองไปในทศทางเดยวกนอยางมาก จนท าให

ชวงเวลาดงกลาวผลตอบแทนดชนหนภายในเอเชยตะวนออกมแนวโนมลดลงอยางมาก พรอมกบระดบ

ความผนผวนทเพมขนในชวงเวลาดงกลาว


194

ภาพท 70 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q4 ป ค.ศ. 1997 (หลงเกดวกฤตการณตมย ากง)




เมอพจารณาจากมมมองโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออกในชวงหลงการเกด

วกฤตการณตมย ากง ดงแสดงในภาพท 71 ในชวง Q4 ค.ศ. 1997 จะพบวาโครงขายทางการเงน

ดงกลาวมโครงสรางทเปลยนแปลงไปจากปอนๆคอนขางมาก พรอมกนนระดบความเชอมโยง และ

จ านวนของNode ทรบอทธพลแฝง ซงสงมาจากตลาดหน AS30 ไปยงตลาดหนอนๆภายในภมภาค

ดงกลาวนน มจ านวนมากถง 8 ตลาดหน ซงอยในระดบทเพมสงขนมากจนผดปกต ซงอาจเปนไปไดวา

ชวงเวลาดงกลาวนนShock ทเกดขนอนเนองมากจากอทธพลแฝงจากตวกลางตลาดหนตางๆ ภายใน

ภมภาคดงกลาวนน สงผลกระทบโดยตรงผานความเชอมโยงอนเนองมาจากตลาดหนอนๆ ทวโลก โดย

ผานทางตลาดหน AS30 ซงตลาดหนดงกลาวคอนขางทจะมระดบความเชอมโยงในระดบทสงกบตลาด

หนยโรป จนท าใหตลาดหนของภมภาคเอเชยตะวนอออกในชวงเวลาดงกลาวมความเปราะบางเปนอยาง

มาก จนสามารถน าไปสการปรบเปลยนโครงสรางภายในระบบใหซบซอนขน หรอเกดการสงผาน

ผลกระทบจากปจจยเสยงตางๆ ไปยงประเทศอนๆภายในภมภาคในระดบทสงขน ซงจะท าใหทงระบบ

ตองเผชญกบความเสยงทสงขนตามมาในทสด


195

ภาพท 71 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q4 ป ค.ศ. 1997 (หลงเกดวกฤตการณตมย ากง)





ในขณะทเมอพจารณาโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ในชวงกอน

การปดตวลงของเลหแมน บราเธอร ในชวง Q2 ป ค.ศ. 2008 พบวาตลาดหน KOSPI เปนตลาดหนทม

ระดบอทธพลครอบง าตลาดหนอนๆ ภายในเอเชยตะวนออกมากทสด อยางไรกตามเมอถงชวงการปดตว

ลงของเลหแมน บราเธอร ในชวง Q3 ป ค.ศ. 2008 นนกลบพบวา โครงสรางของโครงขายตลาดหลก

ทรยพเอเชยตะวนออกนน คอนขางทจะมการปรบเปลยนรปรางไปจากเดม ดงจะสงเกตไดจากภาพท 75

ซงจะพบวา ตลาดหนตางๆโดยสวนใหญภายในภมภาค นนตางมความสมพนธ หรอรบอทธพลมาจาก

ตลาดหน FSSTI ของสงคโปร และตลาดหนAS30 เปนสวนใหญ โดยทตลาดหนSET ตลาดหนJCI และ

ตลาดหนPCOMP เปนตลาดหนเกดใหมทไดรบอทธพลแฝงอยในระดบทสงมาก


196

ภาพท 72 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q2 ป ค.ศ. 2008 (กอนการลมละลายของ เลหแมน บราเธอร)





197

ภาพท 73 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q2 ป ค.ศ. 2008 (กอนการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)






198

ภาพท 74 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q3 ป ค.ศ. 2008 (เกดการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)





199

ภาพท 75 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q3 ป ค.ศ. 2008 (เกดการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)





อยางไรกดในชวงหลงการปดตวลงของเลหแมน บราเธอรนน ในชวง Q4 ป ค.ศ. 2008 พบวา

ตลาดหนSET ตลาดหนJCI ตลาดหนFBMKLCI และตลาดหนPCOMP ไดรบอทธพลแฝงจากตลาดหน

อนๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออกมากทสด โดยตลาดหนทมถง 3 ตลาดหน ทมอทธพลครอบง าตลาด

หนอนๆ ไดแกตลาดหน FSSTI ของสงคโปร ตลาดหนAS30 และตลาดหนKOSPI


200

ภาพท 76 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q4 ป ค.ศ. 2008 (หลงการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)





201

ภาพท 77 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q4 ป ค.ศ. 2008 (หลงการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)





เมอพจารณาถงสภาวะตลาดในชวง วกฤตการณตมย ากง ในปค.ศ. 1997 และวกฤตการณ

แฮมเบอเกอร ในสหรฐฯ ชวงป ค.ศ. 2008 ทผานมา พบวาตลาดหลกทรพยภายในภมภาคเอเชย

ตะวนออกนน มความออนไหวอยางมาก ตอการเปลยนแปลงของผลกระทบภายนอกทเขามา ดงจะเหน

ไดจากภาพท 66–77 ซงพบวามปฏกรยาในการตอบสนองตอการเกดปจจยเสยงไปในทศทางเดยวกน

ทงในแงของความออนแอตอ Specific Shock ทจะเขามา หรอความเสยงSystemic Risk ภายใน

โครงขายตลาดหลกทรพย และความตงตวตอ หรอสภาวะไรความยดหยน ตอ External Shock ทจะเขา

มา อกทงยงพบสญญาณของการเกดสภาวะลกลามเปนเครองยนยนประกอบอกดวย


202

อยางไรกดเมอเปรยบเทยบกบผลการศกษาของ Yilmaz (2009) ซงไดน ารปแบบวธ

การศกษาการสงผานผลกระทบจากความผนผวนและผลตอบแทนมาทดสอบดวยวธ Spillover Index ท

ไดจาก งานวจยของ Diebold and Yilmaz (2009) มาท าการศกษาตลาดหนภายใน 10 ประเทศหลกๆ

ของภมภาคเอเชยตะวนออก (กลมประเทศดงกลาวสอดคลองกบงานวจยของเรา) เพอศกษาพฤตกรรม

ของ Return Spillovers และ Volatility Spillovers ภายในตลาดหนภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวง ป

ค.ศ. 1992-2009 โดยใชการท า Rolling 100-Week Sub-sample Windows จากขอมลรายสปดาห ซงม

ขนาดกลมตวอยางทงหมด 904 ตวอยาง เพอน ามาแสดงผลในรปแบบรายป ดงแสดงในภาคผนวก ก ใน

ตารางท 14 และตารางท 15 ซงเมอพจารณาจากผลลพธทไดจากงานวจยของเรานภายในภาพท 52-56

และภาพท 65–77 กจะมลกษณะคลายกบตารางท 14 และตารางท 15 แตมขอดกวาตรงทเหนทศ

ทางการรบสงอทธพลเชงเปรยบเทยบไดชดเจนกวา อกทงการน าทฤษฏโครงขายมาน าเสนอทศทางการ

สงผานอทธพลแฝง ทเกดจากตวกลางตลาดหนใดๆ ภายในภมภาคนน จะท าใหเราเหนมมมองการ

สงผานระดบอทธพลแฝงไดชดเจนกวา ตรงทโครงขายดงกลาวจะแสดงทศทางการสงตออทธพลจาก

ตลาดหนหนงไปยง ตลาดหนถดไปทเกดการสงผานอทธพลไปแลววาจะมทศทางไปยงตลาดหนใดตอไป

ซงจะเปนประโยชนตอการก ากบดแลระบบการเงน ซงคอนขางทจะมความซบซอน

นอกจากนเมอพจารณาผลลพธของ Volatility Spillovers และ Return Spillovers ดงแสดงใน

งานวจยของ Yılmaz (2009) ประกอบในภาพท 78 และภาพท 79 จะพบวาผลทไดจากทงสองกราฟ

ดงกลาวจะมพฤตกรรมทแตกตางกนไปตลอดชวงเวลาระหวางทเกด Crisis และชวงสภาวะปกต จาก

กราฟของ Volatility Spillovers คอนขางชดเจนวาในชวงทมวกฤตการณใหญๆเกดขนนนจะเหนการ

ระเบด และสงผลกระทบในวงกวางของกระบวนการสงผานผลกระทบจากความผนผวน (Volatility

Spillovers) ไดชดเจนกวา และผลกระทบจากกราฟทแสดงออกมาจะท าใหเหนแนวโนมทชดเจน และ

รนแรงมากกวากระบวนการสงผานผลกระทบจากผลตอบแทน (Return Spillovers) ผลลพธจากการ

เพมขนของระดบการรวมกลมภายในตลาดการเงน (Market Integration) ตลอดชวงทศวรรษ 1990

ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก (East Asian Stock Markets) นนพบวาระดบความเชอมโยง

ระหวางตลาดตางๆ กเรมเพมสงขน ซงพจารณาผลจากการเพมขนของการสงผานผลกระทบจาก

ผลตอบแทน (Return Spillovers) ทเพมขนในชวงตอนกลางของชวงทศวรรษ1990 แตผลจากสญญาณ

การเตอนวกฤตผานผลตอบแทนดงกลาวกลบพบจดบกพรอง โดยทในชวงป ค.ศ. 1997 นนอตราการ


203

สงผานผลกระทบผานผลตอบแทน(Return Spillovers) อยในระดบทต ามาก จงท าใหสญญาณดงกลาว

ใหผลตรงกนขามกบสภาวะตลาดจรงๆทเกดขน ณ ขณะนน อยางไรกตามถงแมวาหลงจากทเกด

วกฤตการณขนในเอเชยตะวนออก ในปค.ศ. 1997 ในตลาดหนตางๆภายในภมภาคดงกลาวไปแลว แต

สญญาณดงกลาวจาก Return Spillovers นนกลบไมไดมแนวโนมลดลงตามเลยเรมตงแตทศวรรษ 1990

โดยทเมอเกดวกฤตการณการเงนโลก ในป 2008 ขนนน ระดบ Return Spillovers ภายในภมภาคเอเชย

ตวออก ยงคงทะยานขนตอเนองจนแตะจดสงสด การทเกดการระเบดของ Return Spillover Index หรอ

อตราผลตอบแทนภายในตลาดหนของภมภาคดงกลาวนนลดลงไปอยในระดบต าสด เปนตวสะทอนให

เหนถงลกษณะทแสดงออกมาของระบบในการเกดวกฤตการณการเงนโลกขน อยางไรกตามเมอเทยบผล

จากกราฟ Return Spillover Index และกราฟแสดงพลวตของ Mean Shortest Path ทไดจากทฤษฎ

โครงขาย ซงเปนตวแทนของดชนวดความเสยง Systemic Risk ตอการเกดสภาะวะลกลามและความ

ออนแอตอ Specific Shock จากวกฤตทเขามาภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ดงแสดงในภาพ

ท 46 หรอแมกระทงการวดความผนผวนของอตราผลตอบแทน ดงแสดงในภาพท 41 ยงคอนขางทจะ

ใหผลการเตอนทคอนขางแมนย าและชดเจนกวา อกทงการน าคาทางสถตภายในโครงขายทางการเงน

มาพจารณา นนจะท าใหเราเขาถงสภาวะตลาดการเงนตางๆภายในภมภาคไดดกวาการวดเพยงคระดบ

Spillovers เนองจากการน าคา PageRank มาประยกตใชในการวดความเปราะบางนน คอนขางทจะ

ใหผลสอดคลองกบสภาวะตลาดในชวงเวลาดงกลาว ยกตวอยางเชนในชวงการเกดวกฤตตมย ากงนน

ผลลพธจากคา PageRank ภายในภาพท 69 ซงแสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง

PCPG ใน Q3 ป ค.ศ. 1997 ในชวงการเกดวกฤตการณตมย ากง นนใหผลทคอนขางสอดคลองกบความ

เปนจรงในในชวงเวลาดงกลาว ซงตลาดหน SET ของไทยนนมความเปราะบางเกนเกณฑคาเฉลยท

ก าหนดภายในภมภาคดงกลาว ซงสอดคลองกบในชวงดงกลาวตลาดหนของไทยมความเปราะบางตอ

การเกดวกฤตอยางมาก จนท าใหเกดวกฤตการณตมย ากงตามมาในป ค.ศ. 1997 จงท าใหการน าคาทาง

สถตทางดานโครงขายมาพจารณา มประโยชนในแงของการก ากบดแลความเสยงมากกวาการวดเพยง

แคดชนการสงผานผลกระทบภายนอก (Spillover Index) เทานน


204

ตารางท 14 แสดงตวอยางผลลพธจากดชน Return Spillovers ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายในงานวจยของ Yılmaz (2009)

ทมา: Yılmaz (2009)


205

ตารางท 15 แสดงตวอยางผลลพธจากดชน Volatility Spillovers ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายในงานวจยของ Yılmaz (2009)



206

ภาพท 78 แสดงพลวตของดชน Return Spillovers ทไดจากตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ภายใน

งานวจยของ Yılmaz (2009)



207

ภาพท 79 แสดงพลวตของดชน Volatility Spillovers ทไดจากตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ภายในงานวจยของ Yılmaz (2009)


1.2 วเคราะหความเปนแกนกลาง (Core) ของตลาดหน ในระดบอนภมภาค ผานทางคาMaximum Cliques

ผลลพธทไดจากการทดสอบระดบ Maximum Cliques ในตารางท 16 ซงเปนตวบงชถงระดบ

ความเปนแกนกลาง (Core) ของโครงขาย ในฐานะทเปน Hub ทเชอมโยงตลาดหนระหวาง อนภมภาค

ตางๆ เขาดวยกน พบวา ตลอดชวง 23 ปทผานมานน ดชน SET ของไทย มความถของฐานนยมสงทสด

ยกเวนเพยงป ค.ศ. 2007 ทดชน NKY ของญปน และTWSEของไตหวน ใหคา Maximum Cliques รวม

ไปถงป ค.ศ. 2012 ทแกนกลางนนเปลยนมาเปน KOSPI ของเกาหลใตและ HSI ของฮองกงแทน จาก

ผลลพธดงกลาวในตารางท 16 จะเหนวาดชน SET ของไทยนนเปนเสมอนแกนกลางของโครงสรางแบบ

รวมศนย หรอเปน Hub ทเชอมโยงตลาดหนระหวางอนภมภาค (Cliques) เขาดวยกน


208

ตารางท 16 แสดงจ านวนความถทสงทสดของตลาดหนทมความสมพนธเชอมโยงในระดบอนภมภาคผานทาง

คา Maximum Cliques ของภมภาคดงกลาวในแตละชวงเวลา

ป Maximum Cliques

1990 SET

1991 SET

1992 SET

1993 SET

1994 SET

1995 SET

1996 SET

1997 SET

1998 SET

1999 SET

2000 SET

2001 SET

2002 SET


209

ตารางท 16 (ตอ)


ในงานวจยนไดเลงเหนความส าคญของการรวมกลมทางการเงนผานทางตลาดทนภายใน

ภมภาคเอเชยตะวนออก จงไดเสนอแนะแนวทางในการสราง Intra East Asian Stock Markets Network

ทเชอมโยงระหวาง Inter-Connected Exchange Hub ในระดบอนภมภาคเขาดวยกน เพอเปนประโยชน

ตอการระดมทน และสรางเสถยรภาพในระดบภมภาครวมกน ดงจะเหนไดจากในหลายประเทศภายใน

ภมภาคเอเชยตะวนออก นนมศกยภาพทางดานการลงทนอยในระดบสง เพยงแตยงขาดความมนใจตอ

เสถยรภาพ อกทงยงขาดโอกาสในการเขาถงการลงทนภายในตลาดทนภายในภมภาค เพราะวายงขาด

ตวกลาง (Hub) ทใชในการเชอมโยงโครงขายในระดบอนภมภาคเขาดวยกน จงท าใหหลายครงทเมดเงน

ลงทนไหลออกไปสภมภาคอนๆ แทน จงเปนเรองทนาสนใจเชงนโยบาย ตอการรวมกลมทางการการเงน

ป Maximum Cliques

2003 SET

2004 SET

2005 SET

2006 SET

2007 NKY และTWSE

2008 SET

2009 SET

2010 SET

2011 SET

2012 KOSPI และ HSI


210

และเปดเสรการลงทน รวมไปถงจดตงกองทนการเงนภายในภมภาคเอเชยตะวนออกขน เพอเสรมสราง

สภาพคลอง และจดการความเสยงภายในระบบในยามทเกดวกฤต ในอนาคตอนใกลนอาจจะเหนการ

รวมกลมจดตงศนยกลาง (HUB) ทเชอมตอตลาดทนระหวางประเทศอาเซยน (ASEAN Linkage) เขากบ

ประเทศทเหลอภายในภมภาคเอเชยตะวนออก เขาดวยกน โดยมตลาดหลกทรพยแหงประเทศไทยท า

หนาทเปนตวกลาง (HUB) ในการเชอมตอ กเปนไปได ซงการเชอมโยงระบบซอขายหลกทรพยระหวาง

ตลาดหลกทรพยในภมภาคเอเชยตะวนออก นนจะเปนประโยชน ตอนกลงทน ทงในแงของความสะดวก

ในการซอขายหลกทรพยขามประเทศจะสะดวกยงขน ซงจากยทธศาสตรดงกลาวทไดน าเสนอมานนจะ

ชวยยกระดบประสทธภาพของกระบวนการซอขายหลกทรพย การช าระราคา และสงมอบหลกทรพย

รวมไปถงในแงของการกระจายขอมลหลกทรพยใหเพมสงขนได

CMRI Working Paper 03/2014

Documents