การวัดผลตอบแทนและความผันผวนของสกุลเงินดิจิทัล: กรณีศึกษาประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
สกุลเงินดิจิทัลเป็นสินทรัพย์ทางการเงิน ที่อยู่บนระบบธุรกรรมสาธารณะ ทำงานโดยไม่ต้องมีตัวกลาง บนพื้นฐานของบล็อกเชน ที่เชื่อมโยงคอมพิวเตอร์ผ่านโครงข่ายโดยตรงระหว่างคอมพิวเตอร์ มีผลให้ระบบมีความปลอดภัยสูง และการแก้ไขข้อมูลในบล็อกเชนเป็นไปได้ยาก
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ ศึกษาวิวัฒนาการของสกุลเงินดิจิทัล และประมาณความผันผวนและผลตอบแทนจากการลงทุนในบิทคอยน์ โดยใช้แบบจำลอง ARCH(1), GARCH(1,1), TGARCH(1,1) และ EGARCH(1,1) ในการวัดความผันผวนของสกุลเงินดิจิทัล ในตลาดซื้อขายประเทศไทย และอธิบายแบบจำลองที่สามารถประมาณค่าความผันผวนได้เหมาะสมที่สุด
ผลการศึกษาพบว่า สกุลเงินดิจิทัลมีการวิวัฒนาการจากจุดแรกที่เป็นเพียงระบบธุรกรรมที่ไม่ผ่านตัวกลาง มีความปลอดภัยสูง และรวดเร็ว แต่มูลค่ามีความผันผวนที่สูง พัฒนาเป็นสกุลเงินที่สามารถใช้เพื่อการระดุมทุน, สกุลเงินที่ใช้เพื่อแก้ปัญหาธุรกรรมการเงิน และสกุลเงินดิจิทัลภายใต้การกำกับของภาครัฐที่มีมูลค่าคงที่ นอกจากนี้ ผลตอบแทนของบิทคอยน์จากวิธี log (Relative Price) มีค่าเฉลี่ย 0.02953% และ EGARCH(1,1) เป็นแบบจำลองเหมาะสมที่สุดในการวัดความผันผวนของบิทคอยน์ในตลาดซื้อขายประเทศไทย ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2561 – 2563
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารเป็นความคิดเห็นของผู้เขียน มิใช่ความคิดเห็นของกองบรรณาธิการและคณะผู้จัดทำวารสาร และบทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารบริหารธุรกิจและการบัญชี มหาวิทยาลัยขอนแก่น
เอกสารอ้างอิง
Aey, D. (2016). Comparison of the Bitcoin price forecast results using the Neural network regression and genetic programming. Chonburi: Faculty of informatics, Burapha University. (In Thai)
Arnat, L. (2018). Evolution of money from Cowries to Cryptocurrency. Bangkok: Great Idea
Cermak, V. (2017). Can Bitcoin become a viable alternative to Fiat Currencies? An empirical analysis of Bitcoin's volatility based on a GARCH model. New York: Skidmore College.
Chu, J., Chan, S., Nadarajah, S. & Osterrieder, J. (2017). GARCH modelling of cryptocurrencies. Journal of Risk Financial Management, 10(4), 1 – 15
Floyd, D. (2020). How bitcoin works. Retrieved July 8, 2020, from https://www.investopedia.com/news/how-bitcoin-works
Gyamarah, S. (2019). Modelling the volatility of Bitcoin returns using GARCH models. Quantitative Finance and Economics, 3(4), 739 – 753
Mapperson, J. (2020). Could Bitcoin Trading volume really 100X in Four Years? Retrieved July 8, 2020, from https://cointelegraph.com/news/could-bitcoin-trading-volume-really-100x-in-four-years
Maria Caporale, G. & Zekokh, T. (2019). Modelling volatility of cryptocurrencies using Markov Switching GARCH models. Research in International Business and Finance, 48, 143 – 155.
Mintra, C. (2018). Perceptions and Attitude towards the digital Bitcoin currency in Thailand. Journal of Business Administration and Social Sciences Ramkhamhaeng University, 1(3), 83 – 97. (In Thai)
Nahathai, S. (2017). Regulatory measures for cryptocurrencies and the application of Thai laws with cryptocurrencies: Bitcoin. NBTC Journal, 1(2), 1 – 24. (In Thai)
Phongsakorn, P. (2017). Analysis on the price volatility of Bitcoin. Bangkok: Faculty of Business Administration, Bangkok University. (In Thai)
Pimthanya, K. (2018). Bitcoin a virtual currency of the future. Bangkok: The Secretariat of the House of Representatives. (In Thai)
Somjai, F. & Kanokwan, K. (2019). Financial innovation and technology in Cryptocurrency in a Bangkok Metropolitan Precinct. Journal of Economics and Management Strategy, 6(2), 55-71. (In Thai)
Sophin, T. & Wanrapee, B. (2018). Factors affecting the price of cryptocurrency. Bangkok: Proceeding UTCC Academic Day 2018. (In Thai)
Thammarak, M., et al. (2018). Central Bank Digital Currency another evolution of money. Focused and Quick (FAQ), 124. (In Thai)
Thitiporn, T., et al. (2018). Mechanism of the Bitcoin’s operation. Burapha Journal of Business Management, 7(1), 100-110. (In Thai)
