Thailand SET50 Simulation with Multivariate Gaussian Mixture Hidden Markov Model - Kijkarncharoensin, Akara (Journal of Advanced Development in Engineering and Science, 2026)
การลงทุนในตลาดทุนจำเป็นต้องพิจารณาทั้งอัตราผลตอบแทนและความเสี่ยงที่เกิดกับการลงทุน การจำลองการแจกแจงราคาของสินทรัพย์ในช่วงเวลาข้างหน้าเป็นประโยชน์ต่อนักลงทุนเพราะสามารถทำนายทั้งอัตราผลตอบแทนและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น บทความนี้นำแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้นผสมแบบเกาส์ชนิดหลายตัวแปรมาจำลองดัชนี SET50 รายวันตั้งแต่ต้นเดือน ธ.ค. 2564 ถึงปลายเดือน ม.ค. 2567 โดยผลลัพธ์ที่สังเกตได้ซึ่งอยู่ในรูปแบบอนุกรมเวลาเป็นเวกเตอร์สามมิติของอัตราผลตอบแทนที่วัดจากราคาเปิดไปยังราคาปิดราคาสูงสุดและราคาต่ำสุดภายในวันเดียวกัน งานวิจัยนี้เปรียบเทียบการแจกแจงดัชนีราคาวันสุดท้าย ซึ่งจำลองตามแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้นผสมแบบเกาส์ชนิดหลายตัวแปรกับชนิดตัวแปรเดียว ผลการจำลองดัชนีราคาในหนึ่งปีข้างหน้าจำนวน 100,000 เส้นทาง ยืนยันความถูกต้องในผลการทำนายดัชนี SET50 โดยค่า MAPE ของแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้นผสมแบบเกาส์ชนิดหลายตัวแปรมีค่าเพียง 1.7409 เทียบกับ 2.7261 ของแบบจำลองชนิดตัวแปรเดียวการทดสอบ Wilcoxon Rank Sum ยืนยันการแจกแจงที่ต่างกันในดัชนีที่จำลองขึ้นทั้งสองแบบด้วย p-value< 0.001 นอกจากนี้การทดสอบ Kruskal-Wallis แสดงว่าในช่วงข้อมูลที่ทดสอบนั้นแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้นผสมแบบเกาส์ปราศจากอคติด้านบวกอย่างที่พบในแบบจำลองบราวน์เรขาคณิตทั้งหนึ่งมิติและหลายมิติ