RSU Journals 3.0 (Rangsit University)
Not a member yet
2411 research outputs found
Sort by
การพยากรณ์ความผันผวนของตลาดหลักทรัพย์โดยใช้ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน
No full textSupport Vector Machine (SVM) is one type of machine learning that has been applied in various fields. In the financial field, although some of SVM’s applications have been studied, they remain largely unexplored, especially in Thailand. There are two main objectives in this study; the first is to evaluate the accuracy of the predicted SET Index’s volatility by using an SVM model; the second is to compare the accuracy of the SVM model’s prediction with GARCH-type models’ prediction. In this paper, the author applies the SVM method to the Stock Exchange of Thailand Index (SET index) by using adjusted close prices in the timeframe from 1st January 2010 to 31st December 2021. The comparison of RMSE between SVM models and GARCH-type models show that SVM models have more accuracy in volatility forecasting than GARCH-type models.ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนเป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องอย่างหนึ่งที่ถูกนำไปประยุกต์ใช้อย่างแพร่หลายในหลาย ๆ ด้าน แต่การประยุกต์ใช้ทางด้านการเงินยังไม่เป็นที่แพร่หลายมากนักโดยเฉพาะกับข้อมูลทางการเงินในประเทศไทย สำหรับงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อจะศึกษาความสามารถในการพยากรณ์ความผันผวนของดัชนีตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (Stock Exchange of Thailand Index: SET Index) และเปรียบเทียบผลการพยากรณ์กับแบบจำลองความผันผวนอื่น ๆ โดยใช้ราคาปิดรายวันที่ปรับปรุงแล้ว (Adjusted Close Price) ของ SET Index ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2553 ถึง 31 ธันวาคม พ.ศ. 2564 มาหาผลตอบแทนรายวัน จากนั้นทำการวิเคราะห์และพยากรณ์ความผันผวนด้วยแบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนและเปรียบเทียบผลการพยากรณ์กับแบบจำลอง GARCH ซึ่งเป็นเทคนิคที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์และพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา ผลการเปรียบเทียบค่า RMSE พบว่าแบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนมีค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยความผิดพลาดกำลังสอง (Root Mean Square Error: RMSE) น้อยกว่าแบบจำลองประเภท GARCH แสดงถึงความสามารถในการพยากรณ์ที่เหนือกว่
การศึกษาปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อทองคำและบิทคอยน์
No full textThe aim of this study was to examine the factors associated with both gold and bitcoin, as well as their latent relationship. The independent variables were divided into 5 groups as follows: Stock Index Group, Currency Exchange Group, Commodity Group, Yield Group. US government bonds and Google Trends word search group to view aggregate demand. All data were analyzed in least squares regression (OLS) format to analyze latent correlation between variables. The groups of independent variables that were studied were 1. Stock price index groups are: London Stock Index (FTSE), Hong Kong Stock Index (HIS) 2. Currency Index Group, including the Japanese Yen Index (JXY) 3. Commodities Group: Platinum Global Price (XPT), Crude Oil ( OIL) 4. Group of search terms in Google Trends to look at aggregate demand, including the word “Gold” (Goldgg) and the word “Bitcoin” (BTCgg). as a guideline for investors to use as a tool in Portfolio Adjustment in Gold and Bitcoin and Other Assets
From the results of this research, it was found that correlated variables The positives with gold are: Global platinum price, Japanese yen index The variables that have a negative relationship with gold are: London stock market index prices, Google Trends search term Gold. On the Bitcoin side, it was found that the variables were correlated. The positive variables with Bitcoin were the Google Trends keyword, Bitcoin, while the variables negatively correlated with Gold were Google Trends, the word Gold, and the other variables were not correlated. with bitcoin and when considering the variables An underlying correlation with both gold and bitcoin was found in the Google Trends search term Gold which had a negative correlation with both gold and bitcoin.การศึกษาในครั้งนี้มีจุดประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อทองคําและบิท คอยน์ รวมทั้งความสัมพันธ์แฝงระหว่างกัน โดยแบ่งตัวแปรอิสระที่นํามาศึกษาออกเป็น 5 กลุ่มดังนี้ กลุ่มดัชนีราคาหุ้น, กลุ่มอัตราแลกเปลี่ยนเงินตรา, กลุ่มสินค้าโภคภัณฑ์, กลุ่มอัตราผลตอบแทน พันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ และกลุ่มการค้นหาคําในกูเกิล เทรนด์ เพื่อดูอุปสงค์โดยรวม โดยข้อมูลทั้งหมดจะนํามาวิเคราะห์ในรูปแบบสมการถดถอยแบบกําลังสองน้อยสุด (OLS) เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์แฝงระหว่างตัวแปร โดยกลุ่มของตัวแปรอิสระที่นำมาศึกษาได้แก่ 1.กลุ่มดัชนีราคาหุ้นได้แก่ ดัชนีราคาหุ้นลอนดอน (FTSE), ดัชนีราคาหุ้นฮ่องกง (HIS) 2.กลุ่มดัชนีเงินตรา ได้แก่ ดัชนีเงินเยนญี่ปุ่น (JXY) 3.กลุ่มสินค้าโภคภัณฑ์ ได้แก่ ราคาทองคําขาวในตลาดโลก (XPT), ราคาน้ำมันดิบ (OIL) 4.กลุ่มคําค้นหาใน กูเกิลเทรนด์เพื่อดูอุปสงค์โดยรวม ได้แก่คําว่า “Gold” (Goldgg) และคําว่า “Bitcoin” (BTCgg) โดยการศึกษาครั้งนี้มีจุดประสงค์ เพื่อเป็นแนวทางให้นักลงทุนสามารถใช้เป็นเครื่องมือใน การปรับพอร์ตการลงทุนในทองคำและบิทคอยน์และสินทรัพย์อื่นๆ
จากผลการวิจัยพบว่า ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์ ในเชิงบวกกับทองคําได้แก่ ราคาทองคําขาวในตลาดโลก และดัชนีเงินเยนญี่ปุ่น ส่วนตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กับทองคําในเชิงลบได้แก่ ราคาดัชนีตลาดหุ้นลอนดอน , คําค้นหาใน กูเกิล เทรนด์ คําว่า Gold ส่วนทางด้านของบิทคอยน์พบว่าตัวแปรที่มีความสัมพันธ์ ในเชิงบวกกับบิทคอยน์ได้แก่ คําค้นหาใน กูเกิล เทรนด์ คําว่า Bitcoin ส่วนตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กับทองคําในเชิงลบคือ คําค้นหาใน กูเกิล เทรนด์ คําว่า Gold ส่วนตัวแปรอื่น ๆ ไม่มีความสัมพันธ์กับบิทคอยน์ และเมื่อพิจารณาตัวแปรที่มี ความสัมพันธ์แฝงกับทั้งทองคําและบิทคอยน์พบว่า มี คําค้นหาใน กูเกิล เทรนด์ คําว่า Gold ซึ่งมีความสัมพันธ์ในเชิงลบกับทั้งทองคำและบิทคอยน
การเปรียบเทียบแบบจำลองการวัดมูลค่าความเสี่ยง (VaR) และมูลค่าความเสี่ยงแบบมีเงื่อนไข (CVaR) : กรณีศึกษา สกุลเงินดิจิทัล (Cryptocurrency)
No full textThis study is on comparing Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) model, which include GARCH and Extreme Value Theory (EVT) and Historical Simulation to calculate the market risk of market index and Cryptocurrency. Consists of Set Index (SET), Nasdaq Composite (IXIC), Cryptocurrency Index (CRIX), Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) and Binance Coin (BNB). Investor are able to use Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) as a tool to foresee the possible loss incurred due to return movement and adjust portfolio to be under an acceptable level of risk. The framework of Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) model is calculating at 95% and 99% confidence level and also back-testing in which Violation Ratio and Three-zone Approach are applied.
The result shows that GARCH-EVT model is more suitable and pass back testing to estimate Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) of market index and Cryptocurrency both 95% and 99% confidence level. Besides, the study finds that Binance coin (BNB) and Ethereum (ETH) presents the highest estimated risk, where as it provides the highest return, therefore it is attractive to risk-loving investor.การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเปรียบเทียบแบบจำลองการวัดมูลค่าความเสี่ยง (Value at Risk) และ มูลค่าความเสี่ยงแบบมีเงื่อนไข (Conditional Value at Risk) วิธีการสร้างแบบจำลองโดยใช้ ข้อมูลในอดีต (Historical Simulation) และวิธีการปรับปรุงตามแบบจำลอง GARCH และทฤษฎีค่าเอ็กซ์ทรีมซ์ Extreme Value Theory (EVT) เพื่อวัดความเสี่ยง บนดัชนีตลาดและสกุลเงินดิจิทัล ซึ่งประกอบด้วย Set Index (SET), Nasdaq Composite (IXIC), Cryptocurrency Index (CRIX), Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Binance Coin (BNB) เพื่อเป็นแนวทางให้นักลงทุนสามารถใช้เป็นเครื่องมือใน การคาดการณ์ความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้น รวมถึงการปรับพอร์ตการลงทุนในดัชนีราคาตลาดและสกุลเงินดิจิทัล ให้อยู่ภายใต้ความ เสี่ยงที่ยอมรับได้โดยทำการศึกษา ณ ระดับความเชื่อมั่น 0.95 และ 0.99 และทดสอบคุณภาพแบบจำลอง ด้วยวิธี Violation Ratio และวิธี Three-zone Approach
การศึกษาวิจัยนี้ได้ศึกษาการวัดมูลค่าความเสี่ยง (VaR) และมูลค่าความเสี่ยงแบบมีเงื่อนไข (CVaR) ของ ดัชนีตลาด และสกุลเงินดิจิทัลทุกสกุลเงิน พบว่า การประมาณหามูลค่าความเสี่ยงด้วยแบบจำลอง GARCH-EVT เป็นวิธีที่ให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมและผ่านการทดสอบคุณภาพ (Back-testing) ณ ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 และร้อยละ 99 นอกจากนี้การศึกษายังพบว่า สกุลเงินดิจิทัล Binance coin (BNB) และสกุลเงินดิจิทัล Ethereum (ETH) มีมูลค่าความเสี่ยงมากที่สุด เมื่อเปรียบเทียบกับดัชนีราคาตลาด และสกุลเงินดิจิทัลอื่น แต่ในขณะเดียวกันก็ยังให้อัตราผลตอบแทนมากที่สุดเช่นเดียวกัน ดังน้ัน สกุลเงินดิจิทัล Binance coin (BNB) และสกุลเงินดิจิทัล Ethereum (ETH) จึงเป็นสกุลเงินดิจิทัลที่มีความน่าสนใจสำหรับนักลงทุนที่ชอบความเสี่ยง (Risk-loving investor
การสำรวจปัญหาการเรียนรู้แอปพลิเคชันของครูแต่ละเจนเนอเรชั่น ช่วงยุคโควิดในจังหวัดนนทบุรี
No full textThe objectives of this research were to (1) investigate the application learning problems of each generation of teachers in the COVID pandemic and (2) study the differences in application for learning in each generation of teachers during the COVID pandemic in Nonthaburi Province, academic year 2021. The samples in this research were 400 teachers in Nonthaburi. The research instrument was the teacher application learning problems of each generation during the COVID pandemic questionnaire. The data were analyzed using mean and standard deviation. The findings were (1) most of the learning application problems were in Generation B, aged 57 years or older, followed by Generation X, aged 43–57 years old, and Generation Z, aged 17–22, which was the generation with the least problems; (2) Generation X, Generation Y, and Generation Z preferred a teaching-style application learning model by collaborating with other teachers and demonstrating at the same time. Generation B prefered teachers preferred the learning style of the lecture-type application in the conference room the most.การวิจัยในครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ศึกษาปัญหาของรูปแบบการเรียนรู้แอปพลิเคชันของครูผู้สอนแต่ละเจนเนอเรชั่นในยุคโควิด และ (2) ศึกษาความแตกต่างของรูปแบบการเรียนรู้แอปพลิเคชันในแต่ละเจนเนอเรชั่น ของครูผู้สอนในช่วงยุคโควิดในจังหวัดนนทบุรี ปีการศึกษา 2564 เก็บรวบรวมจากกลุ่มตัวอย่างครูในเขตพื้นที่การศึกษาจังหวัดนนทบุรี จำนวน 400 คน เครื่องมือที่ใช้ คือ แบบสำรวจปัญหาการเรียนรู้แอปพลิเคชันของครูแต่ละเจนเนอเรชั่นช่วงยุคโควิด สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ผลการศึกษาพบว่า (1) ปัญหาของรูปแบบการเรียนรู้ส่วนใหญ่อยู่ในช่วงเจนเนอเรชั่น B ช่วงอายุ 57 ปีขึ้นไป รองลงมาคือ เจนเนอเรชั่น X ช่วงอายุ 43-57 ปี และเจนเนอเรชั่น Z ช่วงอายุ 17-22 ปี เป็นเจนเนอเรชั่นที่พบปัญหาน้อยที่สุด และ (2) ผลการศึกษาความแตกต่างของรูปแบบการเรียนรู้แอปพลิเคชันในแต่ละเจนเนอเรชั่นพบว่าเจนเนอเรชั่น X เจนเนอเรชั่น Y และเจนเนอเรชั่น Z จะชอบรูปแบบการเรียนรู้แอปพลิเคชั่นแบบรูปแบบการสอนโดยจับคู่กับเพื่อนครูและสาธิตไปพร้อมกัน ส่วนเจนเนอเรชั่น B จะชอบรูปแบบการเรียนรู้แอปพลิเคชั่นรูปแบบการบรรยายในห้องประชุมมากที่สุ
การประเมินผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อปริมาณน้ำท่า กรณีศึกษา ลุ่มน้ำห้วยหลวง
No full textClimate change becomes more severe and affects every region in the world, such as the seasonal changes. Longer period of summer season results in more severity of droughts or more extreme precipitation in the rainy season causing droughts and floods in several areas, respectively. Anthropogenic of greenhouse gas emission is one of the main causes of “global warming” leading to higher temperature.
Climate change also affects Huai Luang river basin as floods and droughts. The river flood caused by overbank flow and low drainage capacity create many problems in the rainy season. While during the summer season, the water demand is increased due to increased population causing droughts. In this study, we assess the runoff in Huai Luang basin using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model under CMIP6 scenarios (SSP2-4.5 and SSP5-8.5). We also investigated the SPEI (Standardised Precipitation and Evapotranspiration Index) in the basin. The data analysis covers from 2022-2100 and is separated into the near-future (2022-20390, mid-future (2040-2070), and far-future (2071-2100) periods. The final results from this study will be used for water resources planning and preparedness in Huai Luang area.ปัจจุบันการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศได้ทวีความรุนแรงเพิ่มมากขึ้นและส่งผลกระทบต่อทุกประเทศ ทั่วโลก โดยจะเห็นได้จากการที่ฤดูกาลต่าง ๆ ได้มีการเปลี่ยนแปลงไป เช่น ในช่วงฤดูร้อนจะมีระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น ส่งผลทำให้เกิดภาวะแห้งแล้งมีความรุนแรงเพิ่มขึ้น ส่วนในช่วงฤดูฝนได้เกิดสภาวะฝนตกทิ้งช่วง หรือ เกิดฝนตกชุกมากเกินกว่าปกติ ส่งผลทำให้เกิดอุทกภัยและภัยแล้งในพื้นที่ต่าง ๆ โดยสาเหตุสืบเนื่องมาจากการปลดปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากกิจกรรมต่าง ๆ ของมนุษย์ ส่งผลทำให้อุณหภูมิของโลกสูงขึ้นในระดับที่มากกว่าปกติ หรือที่เรียกว่า “ภาวะโลกร้อน”
พื้นที่ลุ่มน้ำห้วยหลวง เป็นอีกหนึ่งพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ โดยประสบปัญหาทั้งอุทกภัยและภัยแล้ง โดยอุทกภัยมักจะเกิดปัญหาจากปริมาณน้ำล้นตลิ่ง และน้ำท่วมขัง เนื่องจากมีปริมาณน้ำมากกว่าความจุลำน้ำและมีสิ่งกีดขวางทางน้ำ หรือได้รับผลกระทบจากแม่น้ำโขงที่มีระดับสูงจนไม่สามารถระบายน้ำออกจากพื้นที่ได้ทันจนเกิดปัญหาน้ำท่วมขังในพื้นที่ ในส่วนของภัยแล้ง เกิดจากการขยายตัวของพื้นที่เมืองกับการเพิ่มขึ้นของประชากร ส่งผลทำให้ความต้องการการใช้น้ำมีปริมาณเพิ่มสูงขึ้น ทำให้เกิดภาวะขาดแคลนน้ำในช่วงฤดูแล้ง ในการศึกษานี้ได้นำผลการคาดการณ์สภาพอากาศของ CMIP6 มาประยุกต์เข้ากับแบบจำลองคณิตศาสตร์ Soil and Water Assessment Tool (SWAT) เพื่อต้องการหาปริมาณน้ำท่าที่เปลี่ยนแปลงไป ในอนาคต จากผลการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ภายใต้ภาพฉายในอนาคต 2 ภาพฉาย ได้แก่ SSP2-4.5 กับ SSP5-8.5 ตั้งแต่ ปี 2022 – 2100 แบ่งเป็น 3 ระยะ ได้แก่ ระยะใกล้ (ปี 2022-2039) ระยะกลาง (ปี 2040-2070) และระยะไกล (ปี 2071-2100) รวมถึงการวิเคราะห์ดัชนีความแห้งแล้ง SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index) เพื่อวิเคราะห์และประเมินความแห้งแล้งในพื้นที่ห้วยหลวง
โดยผลการวิเคราะห์ที่ได้จะเป็นข้อมูลคาดการณ์ปริมาณน้ำท่าเฉลี่ยรายเดือน และระดับความรุนแรงของภาวะน้ำแล้งและภาวะน้ำมากที่เกิดขึ้นในพื้นที่ห้วยหลวง โดยจะนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ในการวางแผน และการกำหนดมาตรการรองรับสถานการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ทั้งระยะใกล้ กลาง และไกล เพื่อใช้เป็นแนวทางในการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำ และการจัดสรรน้ำ ตามสถานการณ์ที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคตต่อไ
End-user Satisfaction Using Online Overseas Money Transfer Applications A case study of Inbound remittance transaction of Indonesian migrant workers
No full textThis research paper aims to study the end-user satisfaction of overseas money transfer applications. The sample group of this research is 399 Indonesian migrant workers who are currently domiciled outside Indonesia in 2020. The instrument used in this research was the questionnaires which were validated, finding reliability, including ethical review by the experts. The statistical data and techniques used in this study are percentages, means, standard deviation, Pearson’s correlation analysis, Cronbach’s Alpha, one-sample Kolmogorov-Smirnov test, probability plot (P-Plot) graphic method, multicollinearity test, heteroscedasticity test, multiple linear regression analysis and coefficient of determination analysis. Hypothesis testing results on independent variables found that ease of use, tracking and notification feature, customer support, and safety reliability is statistically significant at 0.05 levels towards the end-user satisfaction of overseas online money transfer applications.This research paper aims to study the end-user satisfaction of overseas money transfer applications. The sample group of this research is 399 Indonesian migrant workers who are currently domiciled outside Indonesia in 2020. The instrument used in this research was the questionnaires which were validated, finding reliability, including ethical review by the experts. The statistical data and techniques used in this study are percentages, means, standard deviation, Pearson’s correlation analysis, Cronbach’s Alpha, one-sample Kolmogorov-Smirnov test, probability plot (P-Plot) graphic method, multicollinearity test, heteroscedasticity test, multiple linear regression analysis and coefficient of determination analysis. Hypothesis testing results on independent variables found that ease of use, tracking and notification feature, customer support, and safety reliability is statistically significant at 0.05 levels towards the end-user satisfaction of overseas online money transfer applications
A Study of Quality Control for the Diagnostic X-ray Machines at the Faculty of Radiological Technology, Rangsit University
No full textThe aim of the research proposal was to evaluate the quality of two diagnostic x-ray machines that have been in use for 7 years of teaching at the Faculty of Radiological Technology since 2016. These parameters such as collimator & beam alignment, exposure time, tube voltage, focal spot size, linearity, reproducibility, and beam quality (HVL) will be performed according to the NCRP no.99 and the quality standards of medical diagnostic x-ray machines by the Department of Medical Sciences, Ministry of Public Health, THAILAND. Descriptive statistics will be used to evaluate the data of those parameters. The information obtained is part of it that can be used to assess the condition of the x-ray machines for future use decisions
