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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
หนา
บรรณานกรม ............................................................................................................................... 182
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
4. แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ
Lehman Brothers (16 ตลาคม - 15 พฤษจกายน ค.ศ.2008) .............................................. 6
5. แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ......................................................................... 149
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
หนา
54. แสดงความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ และไมมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชย
ตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ......................................................................... 150
55. แสดงความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ แตมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชย
ตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012 ......................................................................... 151
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
70. แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q4 ป ค.ศ. 1997
(หลงเกดวกฤตการณตมย ากง) ........................................................................................ 194
71. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q4 ป ค.ศ. 1997 (หลงเกด
วกฤตการณตมย ากง) ..................................................................................................... 195
72. แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q2 ป ค.ศ. 2008
(กอนการลมละลายของเลหแมน บราเธอร) ...................................................................... 196
73. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q2 ป ค.ศ. 2008 (กอนการ
ลมละลายของเลหแมน บราเธอร) .................................................................................... 197
74. แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q3 ป ค.ศ. 2008
(เกดการลมละลายของเลหแมน บราเธอร) .................................................................... 198
75. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q3 ป ค.ศ. 2008 (เกดการ
ลมละลายของเลหแมน บราเธอร) ................................................................................. 199
76. แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q4 ป ค.ศ. 2008
(หลงการลมละลายของเลหแมน บราเธอร) ................................................................... 200
77. แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q4 ป ค.ศ. 2008 (หลงการ
ลมละลายของเลหแมน บราเธอร) ................................................................................. 201
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
3
ภาพท 1 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงกอนการปดตวลงของ Lehman Brothers (16
มถนายน - 15 สงหาคม ค.ศ. 2008)
ทมา: www.fna.fi
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
4
ภาพท 2 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงกอนการปดตวลงของ Lehman Brothers (16 สงหาคม – 15 กนยายน ค.ศ. 2008)
ทมา: www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
6
ภาพท 3 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers (16 กนยายน - 15 ตลาคม ค.ศ. 2008)
ทมา: www.fna.fi
ภาพท 4 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers (16 ตลาคม - 15 พฤศจกายน ค.ศ.2008)
ทมา: www.fna.fi
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
7
ภาพท 5 แสดงโครงสรางภายในตลาดการเงนทวโลก ในชวงหลงการปดตวลงของ Lehman Brothers (16 พฤศจกายน - 15 ธนวาคม ค.ศ.2008)
ทมา: www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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”
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
24
ภาพท 6 แสดงคา Partial Spectral Coherences เชงประจกษ (ใตแนวทแยงมม) และ Partial Phase Sprectrum เชงประจกษ (เหนอเสนทแยงมม) จากขอมลผลตอบแทนตลาดหนนานาประเทศ
ทมา: Abdelwahab et al. (2008)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
25
ตารางท 2 แสดงขอมลของการใชขอมลรวมกนผานสหสมพนธแยกสวน (Partial Mutual Information) ทไดจากผลตอบแทนตลาดหนระหวางประเทศ
ทมา: Abdelwahab et al. (2008)
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
.
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
26
ภาพท 7 แสดงสหสมพนธเชงประจกษ (เหนอแนวทแยงมม) และ สหสมพนธแยกสวนเชงประจกษ (ใตแนวทแยงมม) จากขอมลผลตอบแทนจากตลาดหนนานาประเทศ
ทมา: Abdelwahab et al. (2008)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: Abdelwahab et al. (2008)
จากภาพท 7 และภาพท 8 พบวาสหสมพนธภายในภมภาค (Intra-regional Pairwise
Correlations) นนมแนวโนมทจะสงกวาระหวางภมภาค (Inter-regional Correlations) ดงทเหนอยาง
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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; Barab´asi and Albert, 1999) นนสวนมากจะพบลกษณะทางสถตทไมเปนไป
ดงทคาดหวง (Unexpected Statistical Properties) ของเสนเชอมความสมพนธ (Links) ตางๆท
เชอมโยงองคประกอบทแตกตางกนภายในระบบเขาดวยกน โดยเฉพาะอยางยงจะพบลกษณะ
Unexpected Statistical Properties ในระบบนเวศน และระบบเครอขายสงคมออนไลน
ดงนน Erd˝os and R´enyi (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 Barab´asi (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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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 Kert´esz (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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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 Miccich`e 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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
53
ภาพท 13 แสดงระดบการรบอทธพล (Indegree) และ ระดบการสงอทธพล (Outdegree) ขององคประกอบ ใน 10 อนดบแรกของหนทรงอทธพล (Influential Stocks) เปรยบเทยบระหวางโครงขาย PCTN และ PCPG
ทมา: Kenett et al. (2010)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: Kenett et al. (2010)
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).
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
58
ภาพท 14 แสดงการวเคราะหโครงขาย PCPG จากหน 300 ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE โดยพจารณาราย
กลมเศรษฐกจยอย (Subsector)
ทมา: Kenett et al. (2010)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: Kenett et al. (2010)
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
7 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).
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
62
ภาพท 15 แสดงการวเคราะหโครงขาย PCPG ผานคาสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation) ของหน 300 ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE
ทมา: Kenett et al. (2010)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
63
ภาพท 16 แสดงการวเคราะหโครงขาย PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlations) ของหน 300 ตว ในตลาดหลกทรพย NYSE
ทมา: Kenett et al. (2010)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: Kenett et al. (2010)
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
8 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).
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
65
ภาพท 17 แสดงโครงขาย PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlation) ในรายกลมเศรษฐกจยอย
(Sub-sector) พรอมกบแสดงสหสมพนธแบบไรทศทาง
ทมา: Kenett et al. (2010)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
ทมา: Kenett et al. (2010)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
67
ภาพท 19 แสดงโครงขายพรอมกบสหสมพนธแบบบอกทศทางในรายกลมเศรษฐกจ (Sector) โดยใชวธสราง
โครงขายแบบ PMFG ผานคาสหสมพนธ (Standard Correlation)
ทมา: Kenett et al. (2010)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ดงสมการท 2.12
∑
(2.12)
โดยทความตงตวของตลาด (Market Stiffness) =1-SE
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: Kenett et al. (2011)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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))
ทมา: Kenett et al. (2011)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
76
ภาพท 22 แสดงววฒนาการของ ICF ตลอดชวงเวลาในการศกษา โดยน าชวงป ค.ศ. 2010 มาพจารณา
ทมา: Kenett et al. (2011)
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
ทมา: Kenett et al. (2011)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: Kenett et al. (2011)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
78
ภาพท 25 แสดงพฤตกรรมของคาSpectral Entropy ตอการเปลยนแปลงภายในเมทรกซสหสมพนธของหน
(Stock Correlation Matrix)
ทมา: Kenett et al. (2011)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
79
ภาพท 26 แสดง การพลอตกราฟ ววฒนาการพลวตของสภาวะตลาด ในชวงตางๆตลอดชวงทศวรรษทอางองมาจากภาพท 20.A
ทมา: Kenett et al. (2011)
2.4.2 มาตรในการวดความเสยงอยางเปนระบบ (Systematic Risk) ผานแบบจ าลอง CAPM
ในทางสาขาการเงน นนนยมใชแบบจ าลอง CAPM ในการตรวจสอบความออนไหวของ
สนทรพย ตอความเสยงทเปนระบบ (Non-diversifable หรอ Systematic Risk Parameter Beta () )
ดงสมการท 2.14
( ) ( ) ( ) (2.13)
( )
( ) ( )
(2.14)
⟨ ⟩ ⟨ ⟩ (2.15)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
ทมา: Kenett et al. (2002)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
82
ภาพท 28 แสดงการพลอตกราฟ ของฟงกชนความนาจะเปนแบบตอเนอง (Probability Density Function) จาก
คาสมประสทธสหสมพนธ (Correlation Coefficient) ในรปของเวลา
ทมา: Onnela et al. (2003)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
83
ภาพท 29 แสดงการพลอตกราฟ ของฟงกชนความนาจะเปนแบบตอเนอง (Probability Density Function)
ของเสนเชอมความสมพนธ ซงแสดงระยะหางระหวางองคประกอบ ในรปของเวลา
ทมา: Onnela et al. (2003)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
85
ภาพท 30 แสดง โครงขายทางการเงนทวโลก (Global Financial Network) ในชวงป ค.ศ. 1985
หมายเหต: ความหนาของเสน เปนตวแทนของความแขงแรงในการเชอมโยง (Link Strength) โดยเปนสดสวนเดยวกน
กบ GDP สทธ)
ทมา: Haldane (2009)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
86
ภาพท 31 แสดงโครงขายทางการเงนทวโลก (Global Financial Network) ในป ค.ศ. 2005
ทมา: Haldane (2009)
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: Haldane (2009)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
94
3.2.1.3 ขนตอนค านวณสมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Coefficient) และระดบอทธพลของตวกลางดชนหนใดๆ ภายในภมภาค
เรมจากการค านวณหาคาสมประสทธสหสมพนธแยกสวน (Partial Correlation Coefficient)
ดงสมการท 3.3
( ) ( ) ( ) ( )
√[ ( )][ ( )] (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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
108
ภาพท 34 แสดงตวอยาง Betweenness
ทมา: www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
110
ภาพท 35 แสดงตวอยาง Closeness
ทมา: www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: Microsoft Excel
ภาพท 39 แสดงตวอยาง Transition Matrix : Right Stochastic
A B C
A 0 1/3 2/3
B 1 0 0
C 0 1 0
ทมา: Microsoft Excel
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
= คาประมาณการของ β1
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
= คาประมาณการของ β0
= คาประมาณการของ β1
= คาความผดพลาด (Error) โดยท = – [ ]
พรอมกนนยงไดน าคาสถตทใชในการวเคราะหความถดถอยทส าคญของการสรางสมการเสน
ถดถอย มาพจารณาผลลพธจากการพยากรณตวแปรทตองการศกษา เพอความมนใจวาสมการเสน
ถดถอยทสรางขนมานน จะสามารถน าไปประมาณหรอพยากรณตวแปรทเราตองการศกษาไดจรง จง
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
127
อนๆภายในภมภาคดงกลาว นนมมากกวาอทธพลทไดรบเขามาภายในตลาดหนดงกลาวเอง) ในทาง
กลบกน คาลบทไดนนแสดงวาตลาดหนดงกลาว นนมอทธพลดอยกวาตลาดหนอนๆ ภายในภมภาค
(อทธพลทสงออกไปยงตลาดหนอนๆ นนมนอยกวาอทธพลทไดรบเขามาภายในตลาดหนดงกลาวเอง)
หลงจากนนจงน าคาดงกลาวมาค านวณหาคารอยละของสดสวนของอทธพลเชงเปรยบเทยบ
สะสม (Cumulative Relative Influence) ของแตละตลาดหนตลอดชวงเวลา 23 ปทผานมา (ค.ศ. 1990 –
2012)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
131
ภาพท 41 แสดงความผนผวนของอตราผลตอบแทนรายไตรมาสของตลาดหนในกลมภมภาคเอเชยตะวนออก
ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel
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
วกฤตการณ ซบไพรม
วกฤตการณดอทคอม
วกฤตการณตมย ากง
วกฤตการณหนสาธารณะ ในยโรโซน
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
133
ภาพท 42 แสดงคาสหสมพนธเฉลยของอตราผลตอบแทนรายไตรมาส ระหวางตลาดหนภายในกลมภมภาคเอเชยตะวนออก
ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel
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
วกฤตการณตมย ากง
วกฤตการณ ซบไพรม
วกฤตการณหนสาธารณะ ในยโรโซน
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
140
กระทบผานความเชอมโยงไปยงประเทศอนๆและลกลามไปยงตลาดหนอนๆทวทงภมภาคเอเชย
ตะวนออกในเวลาตอมา
ภาพท 47 แสดงพลวตของดชน Index Cohesive Force ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก
ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel
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
Index Cohesive Force 2 per. Mov. Avg. (Index Cohesive Force)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
142
ภาพท 49 แสดงพลวตของดชน Index Cohesive Force ของตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายใต กรอบชวงเวลา ค.ศ.2000-2012 (Tranquil Phase)
ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel
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
Index Cohesive Force 2 per. Mov. Avg. (Index Cohesive Force)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
145
ภาพท 50 แสดงพลวตของความตงตวหรอความเปราะบาง ภายในโครงขายตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออกทงระบบ
ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
148
ภาพท 52 แสดงความถของสภาวะตลาดหนทมความส าคญ แตไมมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
149
ภาพท 53 แสดงความถของสภาวะตลาดหนทมความส าคญ และความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
150
ภาพท 54 แสดงความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ และไมมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
151
ภาพท 55 แสดงความถของสภาวะตลาดหนทไมมความส าคญ แตมความเปราะบาง ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
0
10
20
30
40
50
60
PCOMPIndex
SET Index JCI Index TWSEIndex
FBMKLCIIndex
KOSPIIndex
NKYIndex
AS30Index
FSSTIIndex
HSI Index
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
152
ภาพท 56 แสดงความถของสภาวะตลาดหนในทกสภาวะ ภายในภมภาคเอเชยตะวนออกตลอดชวงป ค.ศ.
1990-2012
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
0
10
20
30
40
50
60
Important and Fragile Important yet Non Fragile
Unimportant yet Fragile Unimportant and Non Fragile
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
154
ภาพท 57 แสดงความถของระดบความเปนศนยกลาง และความเชอมโยงของตลาดหนตางๆ ภายในภมภาค
เอเชยตะวนออก ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
0
5
10
15
20
25
30
35
40
HSI Index FSSTIIndex
KOSPIIndex
AS30Index
FBMKLCIIndex
NKY Index SET Index PCOMPIndex
TWSEIndex
JCI Index
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
156
ภาพท 59 แสดงความถของระดบความเปนศนยกลางของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออกผานทางคา Maximum Betweenness ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
ภาพท 60 แสดงความถของระดบความเชอมโยงของตลาดหนตางๆภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ผานทาง
ระดบ Maximum Degree ตลอดชวงป ค.ศ. 1990-2012
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย Eviews
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)
*
ICF (m:East Asian Index)
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย Eviews
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
163
ตารางท 12 แสดงการท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส ภายในตลาดหลกทรพย
เอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 (ในชวงป ค.ศ. 1990-1999)
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) *
ICF (m:East Asian Index)
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
ทมา: ประมวลผลดวย Eviews
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
165
ตารางท 13 แสดงการท านายระดบความผนผวนของอตราผลตอบแทน รายไตรมาส ภายในตลาดหลกทรพย
เอเชยตะวนออก ณ เวลา t+1 (ในชวงป ค.ศ. 2000-2012)
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)
ICF (m:East Asian Index)
0.0992 (0.5953)
R2(%) 3.8337 3.7572 3.3357 0.2 หมายเหต: ** แสดงนยส าคญทระดบความเชอมน รอยละ 99, ( ) แสดงคา P-value
ทมา: ประมวลผลดวย Eviews
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
ทมา: ประมวลผลดวย SPSS และ Microsoft Excel
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย SPSS และ Microsoft Excel
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
181
สงผลท าใหแบบโครงสรางของโครงขายทางการเงนเปลยนแปลงไป ดงนนการศกษาผลกระทบของการ
เปลยนแปลงรปแบบการซอขายนจงเปนประเดนทนาสนใจในการศกษาตอไปในอนาคต
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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., Miccich`e, 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).
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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., Saram¨aki, J., Kert´esz, 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).
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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).
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
185
ภาคผนวก
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
186
ภาคผนวก 1
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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%
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
188
อทธพลดอยกวาตลาดอนๆ ภายในภมภาค (อทธพลทสงออกไปยงตลาดหนอนนน นอยกวาอทธพลทไดรบ
เขามาภายในตลาดหนดงกลาว) 13
ทมา: ประมวลผลดวย Microsoft Excel
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)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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)
หมายเหต: ขนาดของแตละNode ภายในโครงขายMSTองตามระดบ Degree ของโครงขาย
พรอมกบแสดงระดบความเชอมโยงผานทางความหนาของ Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
193
ภาพท 69 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q3 ป ค.ศ. 1997 (เกดวกฤตการณตมย ากง)
หมายเหต: ขนาดของแตละ Node ภายในโครงขายPCPG องตามระดบ Degree ของโครงขาย โดยทระดบอทธพลท
สงผานไปยงNodeใดๆ ถกแทนดวยความหนาของ Link ภายในโครงขาย ซงสของเสนแทนทศทางจาก
ตวกลางทสงผานอทธพลแฝงผาน Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
อยางไรกตามเมอพจารณาในชวงหลงการเกดวกฤตการณตมย ากงในชวง Q4 ค.ศ. 1997
ดงแสดงในภาพท 70 จะพบวาโครงขายองสหสมพนธดงกลาวนนมระดบความเชอมโยงกนมากยงขน
สงเกตไดจากขนาดของเสนเชอมความสมพนธและระยะหางระหวางNode ซงเปนตวแทนของตลาดหน
ตางๆ จงเปนตวบงชไดวาตลาดหนตางๆมการตอบสนองไปในทศทางเดยวกนอยางมาก จนท าให
ชวงเวลาดงกลาวผลตอบแทนดชนหนภายในเอเชยตะวนออกมแนวโนมลดลงอยางมาก พรอมกบระดบ
ความผนผวนทเพมขนในชวงเวลาดงกลาว
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
194
ภาพท 70 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q4 ป ค.ศ. 1997 (หลงเกดวกฤตการณตมย ากง)
หมายเหต: ขนาดของแตละNode ภายในโครงขายMSTองตามระดบ Degree ของโครงขาย
พรอมกบแสดงระดบความเชอมโยงผานทางความหนาของ Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
195
ภาพท 71 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q4 ป ค.ศ. 1997 (หลงเกดวกฤตการณตมย ากง)
หมายเหต: ขนาดของแตละ Node ภายในโครงขายPCPG องตามระดบ Degree ของโครงขาย โดยทระดบอทธพลท
สงผานไปยงNodeใดๆ ถกแทนดวยความหนาของ Link ภายในโครงขาย ซงสของเสนแทนทศทางจาก
ตวกลางทสงผานอทธพลแฝงผาน Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
196
ภาพท 72 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q2 ป ค.ศ. 2008 (กอนการลมละลายของ เลหแมน บราเธอร)
หมายเหต: ขนาดของแตละNode ภายในโครงขายMSTองตามระดบ Degree ของโครงขาย
พรอมกบแสดงระดบความเชอมโยงผานทางความหนาของ Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
197
ภาพท 73 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q2 ป ค.ศ. 2008 (กอนการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)
หมายเหต: ขนาดของแตละ Node ภายในโครงขายPCPG องตามระดบ Degree ของโครงขาย โดยทระดบอทธพลท
สงผานไปยงNodeใดๆ ถกแทนดวยความหนาของ Link ภายในโครงขาย ซงสของเสนแทนทศทางจาก
ตวกลางทสงผานอทธพลแฝงผาน Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
198
ภาพท 74 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q3 ป ค.ศ. 2008 (เกดการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)
หมายเหต: ขนาดของแตละNode ภายในโครงขายMSTองตามระดบ Degree ของโครงขาย
พรอมกบแสดงระดบความเชอมโยงผานทางความหนาของ Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
199
ภาพท 75 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q3 ป ค.ศ. 2008 (เกดการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)
หมายเหต: ขนาดของแตละ Node ภายในโครงขายPCPG องตามระดบ Degree ของโครงขาย โดยทระดบอทธพลท
สงผานไปยงNodeใดๆ ถกแทนดวยความหนาของ Link ภายในโครงขาย ซงสของเสนแทนทศทางจาก
ตวกลางทสงผานอทธพลแฝงผาน Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
200
ภาพท 76 แสดงโครงขายองสหสมพนธในรปแบบ MST ใน Q4 ป ค.ศ. 2008 (หลงการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)
หมายเหต: ขนาดของแตละNode ภายในโครงขายMSTองตามระดบ Degree ของโครงขาย
พรอมกบแสดงระดบความเชอมโยงผานทางความหนาของ Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
201
ภาพท 77 แสดงโครงขายองสหสมพนธแยกสวนแบบบอกทศทาง PCPG ใน Q4 ป ค.ศ. 2008 (หลงการลมละลายของเลหแมน บราเธอร)
หมายเหต: ขนาดของแตละ Node ภายในโครงขายPCPG องตามระดบ Degree ของโครงขาย โดยทระดบอทธพลท
สงผานไปยงNodeใดๆ ถกแทนดวยความหนาของ Link ภายในโครงขาย ซงสของเสนแทนทศทางจาก
ตวกลางทสงผานอทธพลแฝงผาน Link
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
204
ตารางท 14 แสดงตวอยางผลลพธจากดชน Return Spillovers ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายในงานวจยของ Yılmaz (2009)
ทมา: Yılmaz (2009)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
205
ตารางท 15 แสดงตวอยางผลลพธจากดชน Volatility Spillovers ภายในตลาดหลกทรพยเอเชยตะวนออก ภายในงานวจยของ Yılmaz (2009)
ทมา: Yılmaz (2009)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
206
ภาพท 78 แสดงพลวตของดชน Return Spillovers ทไดจากตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ภายใน
งานวจยของ Yılmaz (2009)
ทมา: Yılmaz (2009)
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
207
ภาพท 79 แสดงพลวตของดชน Volatility Spillovers ทไดจากตลาดหนภายในภมภาคเอเชยตะวนออก ภายในงานวจยของ Yılmaz (2009)
ทมา: 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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
209
ตารางท 16 (ตอ)
ทมา: ประมวลผลดวย Algorithm ผาน www.fna.fi
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
Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2014
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