การบริหารพอร์ตการลงทุนด้วยการวิเคราะห์สเปกตรัม

ดนุพล คุณานุปถัมภ์

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/61253

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	พงศ์ศักดิ์ เหลืองอร่าม	-
dc.contributor.author	ดนุพล คุณานุปถัมภ์	-
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะเศรษฐศาสตร์	-
dc.date.accessioned	2019-02-26T10:00:44Z	-
dc.date.available	2019-02-26T10:00:44Z	-
dc.date.issued	2561	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/61253	-
dc.description	วิทยานิพนธ์ (ศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2561	-
dc.description.abstract	ข้อมูลข่าวสารที่เกิดขึ้นสามารถที่จะส่งผลได้หลากหลายรูปแบบต่อตลาดการเงินในแต่ละช่วงเวลาที่เปลี่ยนแปลงและผลกระทบสามารถวัดได้ด้วยความถี่ ซึ่งก็คือรอบวัฏจักรของข้อมูล สำหรับในการวิจัยนี้ จะใช้การวิเคราะห์สเปกตรัมในการวิเคราะห์ผลตอบแทนที่เกิดขึ้นในแต่ละภาคธุรกิจในช่วงเวลาที่ต่างกัน โดยการใช้ Discrete-Time Fourier Transform ด้วยวิธีการนี้ ทำให้สามารถวิเคราะห์ค่าผลตอบแทน ค่าความเสี่ยง ค่าความแปรปรวนร่วมและผลตอบแทนคาดหวังในกรอบอ้างอิงของความถี่ได้ ซึ่งในกรอบของความถี่ เราสามารถเห็นความสัมพันธ์ระหว่างแผนการลงทุนที่ใช้กับผลตอบแทนของสินทรัพย์ในแต่ละช่วงเวลาได้ สำหรับพอร์ตการลงทุน เราสามารถที่จะสร้างพอร์ตโดยใช้ mean-variance-frequency optimal portfolios และแบ่งช่วงความถี่ของผลตอบแทนที่เราสนใจ ซึ่งในวิธีการ mean-variance optimal portfolios แบบดั้งเดิมไม่สามารถแยกช่วงความถี่ออกมาพิจารณาได้ โดยที่ประสิทธิภาพของพอร์ตการลงทุนจะขึ้นอยู่กับช่วงความถี่ที่เลือกใช้ จำนวนข้อมูลที่ใช้ในการประมาณค่าน้ำหนักการลงทุน และช่วงระยะเวลาที่ใช้ในการปรับน้ำหนักของพอร์ตการลงทุน	-
dc.description.abstractalternative	All the news and information can have diverse effects on the financial market dynamics at different time horizons. The effects can be determined in the form of the frequency which is the cycle of the data. In this thesis, I apply spectral analysis to quantify the return of each sector index across different time horizons. By using the Discrete-Time Fourier Transform, I can decompose return, variances, covariances, and expected return into the frequency domain. In the frequency domain, I can see how correlated of the different investment strategies and asset return at different time horizons. For the portfolio management, we can construct the mean-variance-frequency optimal portfolios by choosing the band spectrum of the asset return which the traditional mean-variance optimal portfolios can’t. The performance depends on how you choose the band spectrum, estimation window and period of rebalancing.	-
dc.language.iso	th	-
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	-
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2018.622	-
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	-
dc.subject	การแปลงแบบฟูเรียร์	-
dc.subject	การบริหารบัญชีเงินลงทุน	-
dc.subject	Fourier transformations	-
dc.subject	Portfolio management	-
dc.subject	Spectral energy distribution	-
dc.subject.classification	Economics	-
dc.title	การบริหารพอร์ตการลงทุนด้วยการวิเคราะห์สเปกตรัม	-
dc.title.alternative	Spectral analysis in portfolios management	-
dc.type	Thesis	-
dc.degree.name	เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต	-
dc.degree.level	ปริญญาโท	-
dc.degree.discipline	เศรษฐศาสตร์	-
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	-
dc.email.advisor	Pongsak.L@Chula.ac.th	-
dc.subject.keyword	การวิเคราะห์สเปกตรัม	-
dc.subject.keyword	Discrete Time Fourier Transform	-
dc.subject.keyword	ความถี่	-
dc.subject.keyword	ความสัมพันธ์ในเชิงบวก	-
dc.subject.keyword	Mean-Variance-Frequency Optimal Portfolios	-
dc.subject.keyword	ช่วงความถี่	-
dc.subject.keyword	Spectral Analysis	-
dc.subject.keyword	Discrete Time Fourier Transform	-
dc.subject.keyword	Frequency	-
dc.subject.keyword	Positive Correlation	-
dc.subject.keyword	Mean-Variance-Frequency Optimal Portfolios	-
dc.subject.keyword	Band Spectrum	-
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.THE.2018.622	-
Appears in Collections:	Econ - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
5985161629.pdf		5.56 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record