การอนุมานเชิงสถิติแบบมีข้อจำกัดเชิงอันดับสำหรับการจัดพอร์ตลงทุน

สุพัตรา เพ็ชรน้ำขาว

DSpace Home
→
Faculty and Institute
→
Faculty of Commerce and Accountancy - Acctn
→
Acctn - Theses
→
View Item

dc.contributor.advisor	เสกสรร เกียรติสุไพบูลย์	en_US
dc.contributor.author	สุพัตรา เพ็ชรน้ำขาว	en_US
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี	en_US
dc.date.accessioned	2016-11-30T05:42:39Z
dc.date.available	2016-11-30T05:42:39Z
dc.date.issued	2558	en_US
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/50091
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2558	en_US
dc.description.abstract	งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษากระบวนการการอนุมานเชิงสถิติแบบมีข้อจำกัดเชิงอันดับสำหรับการจัดพอร์ตลงทุน และทำการทดลองจัดพอร์ตโดยใช้ข้อมูลของผลตอบแทนรายเดือน 10 อุตสาหกรรมในประเทศสหรัฐอเมริกา บนพื้นฐานของค่าเฉลี่ย-ความแปรปรวน ในการศึกษานี้จะประมาณความแปรปรวนจากตัวแบบปัจจัยเดียว และประมาณค่าคาดหวังของผลตอบแทนจากเทคนิคปริพันธ์เวียนเกิด โดยข้อจำกัดเชิงอันดับใช้อันดับของผลตอบแทนในอดีต จากนั้นกำหนดนโยบายการจัดพอร์ตลงทุนจากการแก้สมการอรรถประโยชน์สูงสุด ซึ่งนโยบายและประสิทธิภาพของการจัดพอร์ตลงทุนจะแตกต่างกันที่การประมาณค่าคาดหวังของผลตอบแทน ดังนั้นในงานวิจัยนี้ทำการเปรียบเทียบประสิทธิภาพการจัดพอร์ตลงทุน 2 กรณี นั่นคือการจัดพอร์ตลงทุนโดยประมาณค่าคาดหวังของผลตอบแทนแบบไม่มีข้อจำกัดเชิงอันดับ กับการจัดพอร์ตลงทุนโดยประมาณค่าคาดหวังของผลตอบแทนแบบมีข้อจำกัดเชิงอันดับ และวัดประสิทธิภาพของแต่ละกรณีด้วยค่าประมาณอรรถประโยชน์ จากการศึกษาพบว่าการจัดพอร์ตลงทุนโดยมีข้อจำกัดเชิงอันดับจะให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าการจัดพอร์ตลงทุนแบบไม่มีข้อจำกัดเชิงอันดับ	en_US
dc.description.abstractalternative	The objective of this paper is to study an approach for portfolio selection with rank constrained statistical inference. We perform experiments with a real data set of monthly asset returns from ten industries in the US. We employ mean-variance methodology for portfolio optimization. In this study, we estimate the variance-covariance matrix by a one-factor model and estimate the expected returns by a recursive integration technique. A portfolio selection strategy is formed by optimizing certainty equivalence utility function. We compare the performances between two cases, namely the portfolio selection model with a rank constraint and the model without a rank constraint, where the performance is defined as the out-of-sample certainty equivalence estimate. We find that, in average, the certainty equivalence estimates from the model with a rank constraint achieves a superior performance over the model without a rank constraint.	en_US
dc.language.iso	th	en_US
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.relation.uri	http://doi.org/10.14457/CU.the.2015.968
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.subject	การลงทุน
dc.subject	ทฤษฎีข้อจำกัด (การจัดการ)
dc.subject	Investments
dc.subject	Theory of constraints (Management)
dc.title	การอนุมานเชิงสถิติแบบมีข้อจำกัดเชิงอันดับสำหรับการจัดพอร์ตลงทุน	en_US
dc.title.alternative	Rank constrained statistical inference for portfolio selection	en_US
dc.type	Thesis	en_US
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต	en_US
dc.degree.level	ปริญญาโท	en_US
dc.degree.discipline	สถิติ	en_US
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.email.advisor	Seksan.K@Chula.ac.th,seksan@cbs.chula.ac.th,seksan@cbs.chula.ac.th	en_US
dc.identifier.DOI	10.14457/CU.the.2015.968