Custom Search

MBA Holiday

วันอาทิตย์ที่ 4 เมษายน พ.ศ. 2553

สรุปแนวความคิดของบทนี้
1.สินทรัพย์ทางการเงิน(Financial assets) ผู้ลงทุนคาดว่าจะได้รับผลตอบแทนในรูปของกระแสเงินสดในความไม่แน่นอนของกระแสเงินสดนั้น
2.ความเสี่ยงของสินทรัพย์ มี 2 ประเภท
2.1 ความเสี่ยงของหลักทรัพย์ตัวเดียว(Stand-alone risk)
2.2 ความเสี่ยงของกลุ่มหลักทรัพย์(Portfolio risk)
3.ความเสี่ยงของกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน แบ่งเป็น 2 ส่วน
3.1ความเสี่ยงที่หลีกเลี่ยงได้
3.2ความเสี่ยงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้
4.สินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงสูง ผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับจะสูงด้วย

ผลตอบแทนจากการลงทุน

ผลตอบแทน = เงินที่ได้รับจากการลงทุน – เงินลงทุน

อัตราผลตอบแทนจากการลงทุน = เงินที่ได้รับจากการลงทุน – เงินลงทุน x 100
เงินลงทุน

ความเสี่ยงจากการลงทุน
- ความเสี่ยงเกี่ยวกับความน่าจะเป็นที่จะได้รับผลตอบแทนต่ำหรือขาดทุน
- ความน่าจะเป็นข้างต้นสูงการลงทุนจะมีความเสี่ยงสูงด้วย








การกระจายของความน่าจะเป็น
ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ใด โอกาสที่จะเกิดเหตุการณ์นั้น ๆ
ถ้ากำหนดความน่าจะเป็นให้เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นแล้วนำมารวมกัน เรียกว่า การกระจายความน่าจะเป็น (Probability distribution)

อัตราผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับ : k^ (k-hat)

กรณีลงทุนในสินทรัพย์ชนิดเดียว

k^ = P1 k1 + P2 k2 + …………..P nkn




Pi = โอกาสที่จะเกิดเหตุการณ์ i , ki = อัตราผลตอบแทนถ้าเกิดเหตุการณ์ i

ตัวอย่าง ตาราง 1

ความต้องการสินค้า ความน่า จะเป็น บริษัท M บริษัท U
อัตราผลตอบแทน ผลคูณ อัตราผลตอบแทน ผลคูณ
สูง
ปานกลาง
ต่ำ 0.3
0.4
0.3 100%
15
(70) 30%
6
(21) 20%
15
10 6%
6
3
1.0 K^M =15% K^U =15%


หาค่า K^M = 0.3 (20%) + 0.4 (15%) + 0.3 (-70%) = 15%
หาค่า K^M = 0.3 (20%) + 0.4 (15%) + 0.3 (10%) = 15%



การวัดความเสี่ยงเฉพาะ : ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
n
2 =  (k i- k^) 2 Pi
i=1
n
Standard deviation () = (k i- k^) 2 Pi
 i=1
k i = ผลตอบแทนของเหตุการณ์ i
k^ = อัตราผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับ
Pi = ความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์ i







ขั้นตอนการคำนวณหาค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมีขั้นตอนดังนี้
1. คำนวณอัตราผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับ (k^
n
k^ =  Pi k i
i=1
2. หาค่าเบี่ยงเบนของอัตราผลตอนแทนที่จะเกิดขึ้นกับอัตราผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับตาม ตาราง 1
ค่าเบี่ยงเบน = k i- k^
3. นำค่าเบี่ยงเบนที่คำนวณได้มายกกำลังสองแล้วคูณด้วย ความน่าจะเป็นที่จะได้รับอัตราผลตอนแทนต่าง ๆ แล้วจึงนำผลคูณที่ได้มารวมกัน เรียกว่า ค่าความแปรปรวน
n
2 = (k i- k^) 2 Pi
i=1


4. หารากที่สองของค่าความแปรปรวน จะค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
n
 = (k i- k^) 2 Pi
 i=1

ตัวอย่าง ข้อมูลจากตาราง 1
k i- k^ (k i- k^) 2 (k i- k^) 2 Pi
100-15 = 85
15-15 = 0
-70-15 = - 85
(85) 2 = 7,225
(0) 2 = 0
(-85) 2 = 7,225 7,225 (0.3) = 2,167.5
0 (0.4) = 0
7,225 (0.3) = 2,167.5
ค่าความแปรปรวน = 4,335



Standard deviation () = 4,335

= 65.84 %
หาค่าของ บริษัท U ในลักษณะเดียวกัน จะได้ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของ บริษัท U = 3.87 %
จากข้อมูลข้างต้นจะเห็นได้ว่า บริษัท M มีความเสี่ยงมากกว่า บริษัท U


การวัดความเสี่ยงเฉพาะ (Coefficient of Variation “CV” )
ค่าสัมประสิทธิ์ของความแปรปรวน คือ ความเสี่ยงของผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับ 1 หน่วย
CV = 
k^
จากข้อมูลข้างต้น หาค่า CV ของบริษัท M และ บริษัท U ได้ดังนี้
CVM = 65.84 /15 = 4.39
CVU = 3.87 /15 = 0.26
จากข้อมูลข้างต้นจะเห็นได้ว่าความเสี่ยงต่อ 1 หน่วยของบริษัท M สูงกว่าความเสี่ยงของบริษัท U

การหลีกเลี่ยงความเสี่ยงและผลตอบแทนที่ต้องการ
ผู้ลงทุนทั่วไป  ไม่ชอบความเสี่ยง

ทัศนคติของผู้ลงทุนที่มีต่อความเสี่ยง
ส่วนชดเชยความเสียง(Risk Premium) คือ ผลต่างระหว่างผลตอบแทนจากสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงสูงกับสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงต่ำกว่า ซึ่งเป็นผลตอบแทนให้แก่ผู้ลงทุนในหลักทรัพย์ที่มีความเสี่ยงมากกว่า
กรณีความเสี่ยงของกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน(Portfolio Risk)

ผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับจากกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน : k^p
n
k^p =  Wi k^i
i=1
k^p = ค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ k^i

ความเสี่ยงของกลุ่มสินทรัพย์ลงทุน : p
ตามปกติ p จะต่ำกว่าค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ i เพราะผลตอบแทนของสินทรัพย์แต่ละตัวมีความสัมพันธ์กัน(Correlation Coefficient : r)






Capital Asset Pricing Model : CAPM
เป็นรูปแบบจำลองที่อธิบายความสัมพันธ์ของความเสี่ยงและผลตอบแทน



Ki = อัตราผลตอบแทนที่ต้องการของหุ้นสามัญ i
kRF = อัตราผลตอบแทนที่ไม่มีความเสี่ยง
kM = อัตราผลตอบแทนเฉลี่ยของตลาด
bi = ค่าเบต้าของหุ้นสามัญ i

ตัวอย่าง อัตราผลตอนแทนของตั๋วเงินคลัง 6 เปอร์เซ็นต์ อัตราผลตอบแทนของตลาดโดยรวม 11 เปอร์เซ็นต์ ค่าเบต้า 0.5 อัตราผลตอบแทนของหุ้นสามัญ คำนวณได้ดังนี้
Ki = kRF + (kM - kRF) bi
kRF = 6
kM = 11
bi = 0.5 แทนค่าในสมการ

Ki = 6% + (11% - 6%) 0.5
= 8.5 %

0 Comments:

Post a Comment



บทความที่ได้รับความนิยม