Volatility Estimation of Rate of Return of ESG Bonds in Thailand
Keywords:
ESG Bond, Volatility of Rate of ReturnAbstract
The objectives of the study were to create a model for estimating the sustainable
return rates of Environmental, Social, and Governance (ESG) Bonds from the regression
variables, and to analyze the characteristics of the variability of return rates for sustainable
debt securities in Thailand. The study utilized a daily time series dataset of return rates for
sustainable debt securities, comprising 877 observations from January 5th, 2021 to June 4th,
2023.
The study results revealed that the appropriate models for estimating the sustainable
return rates of different types of debt securities, including government bonds, state enterprise
bonds, and corporate debentures, were respectively the ARIMA(1,1,0), ARIMA(1,1,2), and
ARIMA(1,1,3) models. Additionally, through the analysis of the volatility characteristics of return
rates for sustainable debt securities, it was found that government bond securities exhibit
constant volatility, whereas state enterprise bond securities and corporate debentures showed
non-constant volatility. The volatility patterns aligned with the GARCH(2,2) and ARCH(2)
models, respectively.
References
กรวีร์ วิเวก, ณัฏฐณิชา ฉายรัศมี. (2023). ความเต็มใจที่จะยอมรับส่วนต่างของผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลเพื่อความยั่งยืน. วารสารสังคมศาสตร์ปัญญาพัฒน์, 5(1), 171-186.
กัญสุดา นิ่มอนุสสรณ์กุล, เริงชัย ตันสุชาติ. (2553). แบบจำลองอัตราผลตอบแทนและความผันผวนของตลาดหลักทรัพย์ตลาดพันธบัตรและตลาดอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับประเทศไทยและประเทศญี่ปุ่น. CHIANG MAI UNIVERSITY JOURNAL OF ECONOMICS, 14(1), 70-90.
เกสินี หมื่นไธสง. (2564). ผลกระทบความผันผวนของราคาข้าวโพดที่ส่งผลต่ออุปทานการผลิตไก่เนื้อของไทย. วารสารชุมชนวิจัยมหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา, 15(3), 116-130.
ชลธิชา ประดิษฐกุล, สุจรรย์ พินธ์สุวรรณพันธ์. (2561). การทดสอบความสามารถในการทำกำไรจาก ความผันผวนของอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยโดยใช้การวิเคราะห์ทาง เทคนิค. วารสารบัณฑิตวิจัย, 9(1), 235-248.
ภูมิฐาน รังคกูลนุวัฒน์ (2556). การวิเคราะห์อนุกรมเวลาสำหรับเศรษฐศาสตร์และธุรกิจ. (พิมพ์ครั้งที่ 1). วี.พริ้นท์(1991) จำกัด. สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ณัฐพร ศรีทอง (2564). ส่องทิศทาง ESG Bond:อนาคตการระดมทุนและการลงทุนที่ตอบโจทย์ความยั่งยืน. สืบค้น มิถุนายน 8, 2566 จากhttps://krungthai.com/Download/economyresources/EconomyResourcesDownload_654Research_Note_10_02_64.pdf
นรเศรษฐ ศรีธานี. (2560). ประสิทธิผลของการป้องกันความเสี่ยงจากความผันผวนของผลตอบแทนจากการลงทุนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยโดยอาศัยสัญญาฟิวเจอร์ส. BU Academic Review, 16(2), 101-116.
ศิริขวัญ เจริญวิริยะกุล, ยุทธนา เศรษฐปราโมทย์. (2563). ความผันผวนของราคาน้ำมันอัตราแลกเปลี่ยนและผลตอบแทนของตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย: วิธีพลวัต. วารสารบริหารธุรกิจเศรษฐศาสตร์ และการสื่อสาร, 15(1), 135-149.
สโรชา อนุกูล, เยาวเรศ เชาวนพูนผล, กรรณิกา แซ่ลิ่ว. (2565). ปัจจัยที่ส่งผลต่อความผันผวนของราคายางแผ่นรมควันชั้น3 ของประเทศไทย. วารสารเกษตร, 38(3), 345-356.
สุรชัย จันทร์จรัส, ทวีโชค ปุญญนิรันดร์. (2557). การพยากรณ์ความผันผวนของราคายางแท่งเอสทีอาร์20 ในตลาดสินค้าเกษตรล่วงหน้าแห่งประเทศไทย. วารสารมหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม, 8(3), 95-104.
สุรชัย จันทร์จรัส, ลัดดา วรรณอาจพรม. (2556). การประมาณค่าความผันผวน และการพยากรณ์มูลค่ากองทุนรวมหุ้นระยะยาว. Silpakorn University Journal, 73-92.
สุรชัย จันทร์จรัส, เมริษา เทพบรรหาร. (2557). การประมาณค่าความผันผวนของอัตราผลตอบแทนของสัญญาฟิวเจอร์สที่อ้างอิงกับดัชนีเซท50โดยใช้แบบจำลอง GARCH-X. Sripatum Review of Humanities and Social Sciences, 14(1), 61-72.
อภิวิชญ์ จามีกรกุล. (2566). การพยากรณ์ความผันผวนของราคาสกุลเงินดิจิทัล Binance Coin และ Doge Coin. Procedia of Multidisciplinary Research, 1(5), 43-43.
อรมน ทรัพย์ทวีธรรม (2562). มารู้จักความตกลง UNFCC ลดก๊าซเรือนกระจก. สืบค้น มิถุนายน 8, 2566 จาก https://www.prachachat.net/columns/news-284544
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of econometrics, 31(3), 307-327
Jaroenwiriyakul, S. (2019). TRILATERAL RELATIONSHIP AMONG FOREIGN EXCHANGE RATES, OIL PRICES, AND STOCK RETURNS IN THAILAND: A DYNAMIC APPROACH. Srinakharinwirot Business Journal, 10(1), 145-156.
Khangphukhieo, W., Thanarat, P., & Busababadhin, P. (2019). Forecasting volatility of SET with artificial neural network-GARCH models. Journal of Applied Science and Emerging Technology, 18(1), 49-61.
Kittisuwan, P., Korchitwisarn, R., & Jearviriyaboonya, J. (2022). Measuring the Return and Volatility of Cryptocurrencies: A Case Study of Thailand. KKBS Journal of Business Administration and Accountancy, 6(1), 1-15.
Kocaarslan, B. (2021). How does the reserve currency (US dollar) affect the diversification capacity of green bond investments?. Journal of Cleaner Production, 307, 127275.
Mensi, W., Shafiullah, M., Vo, X. V., & Kang, S. H. (2022). Spillovers and connectedness between green bond and stock markets in bearish and bullish market scenarios. Finance Research Letters, 49, 103120.
Nittayakamolphun, P., Bejrananda, T., & Pholkerd, P. (2022). The Dynamic Relationship of Volatilities and Hedging between Cryptocurrencies and Other Financial Assets. Applied Economics Journal, 29(1), 78-99.
Phuensane, P., Chinnoraset, N., Chancharat, S., & Chancharat, N. (2018). Volatility of Stock Returns in the Stock Exchange of Thailand: The Case of Energy and Utilities Group. KKU Research Journal (Graduate Studies) Humanities and Social Sciences, 6(3), 97-104.
Pumchan, S., & Jaroenwiriyakul, S. (2020). The Analysis for Volatility of Returns in Stock Exchange of Thailand, USA, UK and Japan. KKU Research Journal (Graduate Studies) Humanities and Social Sciences, 8(2), 88-97.
Reboredo, J. C. (2018). Green bond and financial markets: Co-movement, diversification and price spillover effects. Energy Economics, 74, 38-50.
Rehman, M. U., Raheem, I. D., Zeitun, R., Vo, X. V., & Ahmad, N. (2023). Do oil shocks affect the green bond market?. Energy Economics, 117, 106429.
Sirikhord, P., & Maglin, P. (2017). Factors Affecting Price’s Fluctuation of the SET50 Index Futures in Thailand Derivative Market during the Year 2011-2015. Journal of Accountancy and Management, 9(1), 106-120.
Suwannapak, S., Huhttarak, S., Chancharat, S., & Chancharat, N. (2019). Test of the Day-of-the-Week Effect on Stock Market Volatility: The Case of the SET50 Index. KKU Research Journal (Graduate Studies) Humanities and Social Sciences, 7(3), 134-145.
Wang, X., Li, J., & Ren, X. (2022). Asymmetric causality of economic policy uncertainty and oil volatility index on time-varying nexus of the clean energy, carbon and green bond. International Review of Financial Analysis, 83, 102306.
Xia, Y., Ren, H., Li, Y., Xia, J., He, L., & Liu, N. (2022). Forecasting green bond volatility via novel heterogeneous ensemble approaches. Expert Systems with Applications, 204, 117580.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 คณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏเทพสตรี

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.