Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/65283
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorสุวาณี สุรเสียงสังข์-
dc.contributor.authorศุภกิจ ภัทรบัณฑิตวงศ์-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี-
dc.date.accessioned2020-04-11T18:22:25Z-
dc.date.available2020-04-11T18:22:25Z-
dc.date.issued2545-
dc.identifier.issn9741714157-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/65283-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2545en_US
dc.description.abstractงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างตัวแบบการระดมทุนรูปแบบ Stochastic ของกองทุนบำนาญที่กำหนดเงินผลประโยชน์ทดแทน โดยกำหนดให้อัตราผลตอบแทนการลงทุนในรูปแบบของ Autoregrssive Moving Average (1,1) (ARMA(1,1)) นอกจากนี้ได้ทำการเปรียบเทียบความแตกต่าง ระหว่างตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญในรูปแบบ Stochastic และ Deterministic พร้อมกันนี้ได้จำลองข้อมูลจากตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญที่กำหนดอัตราผลตอบแทนการลงทุนในรูปแบบของ ARMA(1,1) เพื่อหาแนวโน้มการสู่เข้าของค่าความคาดหวังและความแปรปรวนของเงินทุนและเงินสมทบ ตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญที่กำหนดอัตราผลตอบแทนการลงทุนในรูปแบบของ ARMA (1,1) มีรูปแบบคล้ายคลึงกับตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญที่กำหนดอัตราผลตอบแทนการลงทุนในรูปแบบของ Autoregressive (1) (AR (1)) และ Moving Average (1) (MA(1)) ตัวแบบการระดมทุนรูปแบบของ Deterministic นั้นให้ค่าคาดประมาณของการระดมทุนเป็นค่าคงที่ ในขณะที่ตัวแบบการระดมทุนรูปแบบของ Stochastic ค่าคาดประมาณของการระดมทุนขึ้นอยู่กับค่าคาดหวังและค่าความแปรปรวนของตัวแบบ เนื่องจากในความเป็นจริงอัตราผลตอบแทนการลงทุนมีการเปลี่ยนแปลงตามเวลาตังนั้นผลลัพธ์ที่ได้จากตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญในรูปแบบของ Stochastic จะดีกว่าผลลัพธ์ที่ได้จากตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญในรูปแบบของ Deterministic-
dc.description.abstractalternativeThis research propose a stochastic defined benefit pension funding model which its investment rates of return are presented in the form of Autoregressive Moving Average (1,1) (ARMA(1,1)). In addition, the stochastic pension funding model and the deterministic pension funding model are compared. Moreover, data are simulated from the pension funding model of ARMA (1,1) in order to study the convergence of the expected value and variance of fund and contribution. The pension funding model of ARMA(1,1) is similar to the model of Autoregressive (l) (AR(1)) and Moving Average (1)(MA(1)). Deterministic pension funding model gives the forecasted constant funding value while the forecasted fund from the stochastic model depends on the expected value and variance of the model. In reality the interest rate is vary from time to time, then the results derived by using the stochastic model are better than those derived from the deterministic model.-
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2002.443-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectการระดมทุนen_US
dc.subjectกองทุนชราภาพen_US
dc.subjectบำเหน็จบำนาญ -- ระเบียบวิธีทางสถิติen_US
dc.subjectกระบวนการสโตแคสติคen_US
dc.subjectSaving and investmenten_US
dc.subjectPension trustsen_US
dc.subjectPensionsen_US
dc.subjectStochastic processesen_US
dc.titleการสร้างตัวแบบกองทุนบำนาญ : วิธีการ Stochasticen_US
dc.title.alternativePension fund modeling : a stochastic approachen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineการประกันภัยen_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorSuwanee.S@Chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2002.443-
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Suphakij_ph_front_p.pdfหน้าปก บทคัดย่อ และสารบัญ900.31 kBAdobe PDFView/Open
Suphakij_ph_ch1_p.pdfบทที่ 1770.83 kBAdobe PDFView/Open
Suphakij_ph_ch2_p.pdfบทที่ 21.23 MBAdobe PDFView/Open
Suphakij_ph_ch3_p.pdfบทที่ 3918.96 kBAdobe PDFView/Open
Suphakij_ph_ch4_p.pdfบทที่ 41.25 MBAdobe PDFView/Open
Suphakij_ph_ch5_p.pdfบทที่ 53.34 MBAdobe PDFView/Open
Suphakij_ph_ch6_p.pdfบทที่ 6739.6 kBAdobe PDFView/Open
Suphakij_ph_back_p.pdfรายการอ้างอิง และภาคผนวก4.02 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.