การพยากรณ์ความผันผวนของดัชนี SET ด้วยตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียม-GARCH

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบ ANN-GARCH และ ANN-EGARCH ซึ่งเป็นการนำตัวแบบ GARCH รวมในวิธีโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เป็นแบบจำลองไฮบริดจ์ในการพยากรณ์ความผันผวนดัชนีตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ผลจากการศึกษาแสดงให้เห็นว่า ANN-GARCH และ ANN-EGARCH มีความแม่นยำสูง โดยใช้ค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (RMSE) และเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) เป็นเกณฑ์ในการวัดความแม่นยำ ทั้งนี้การมีตัวแปรที่สำคัญในตัวแบบ ตัวแบบอธิบายผลพยากรณ์ความผันผวนได้อย่างแม่นยำ