การเติบโตของธุรกิจคอนโดมิเนียมและการสร้างดัชนีชี้วัดการลงทุน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ภาคอสังหาริมทรัพย์มีความสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจของประเทศ ซึ่งมีผลต่อหน่วยธุรกิจอื่น ๆ ได้แก่ การจ้างงาน การผลิตและการบริโภค ตลอดจนการพัฒนาชุมชน สังคม การลงทุนในประเทศ วัตถุประสงค์
การวิจัยนี้เพื่อสร้างเครื่องมือชี้วัดทางด้านการลงทุนในธุรกิจคอนโดมิเนียมให้กับนักลงทุน บริษัทพัฒนาอสังหาริมทรัพย์และภาครัฐ โดยใช้เป็นสัญญาณเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับภาครัฐและเอกชน โดยได้ทำการศึกษาและสร้างดัชนีชี้วัดความสามารถในการลงทุนคอนโดมิเนียมและดัชนีชี้วัดการเก็งกำไรของนักลงทุนในธุรกิจคอนโดมิเนียม โดยทำการศึกษาข้อมูลตั้งแต่ช่วงไตรมาสที่ 1 ของปี 2544 ถึงไตรมาสที่ 3 ของปี 2560 รวม
67 ช่วงเวลา ข้อที่ค้นพบจากงานวิจัยคือ 1) ดัชนีชี้วัดความสามารถในการลงทุน (CIC) มีค่ามาตรฐานของดัชนี
อยู่ในระดับมากกว่าปกติ (Z ≤ 1) และเมื่อทดสอบคุณภาพของดัชนีจากผลของแบบสอบถามความเชื่อมั่นผู้บริโภคพบว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ไขว้ มีความสัมพันธ์กันทางสถิติที่ระดับ 0.05 แต่มีความสัมพันธ์
ในทิศทางตรงกันข้ามกับการเติบโตของธุรกิจคอนโดมิเนียม 2) ดัชนีวัดการเก็งกำไรของนักลงทุน (CSI) มีค่ามาตรฐานของดัชนีอยู่ในระดับความเสี่ยงสูง (Z ≤ 2) และเมื่อทดสอบคุณภาพของดัชนีจากผลของแบบสอบถามความเชื่อมั่นผู้บริโภคพบว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ไขว้ ไม่มีความสัมพันธ์กันทางสถิติ แต่มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันทั้งระยะสั้นและระยะยาวกับการเติบโตของธุรกิจคอนโดมิเนียม
Article Details
References
2. Bank of Thailand. (2014). Financial stability report for Thailand 2013. Bangkok: Bank of Thailand.
3. Borio, C. and Lowe, P. (2002). Assessing the risk of banking crises. BIS Quarterly Review, 6(62), 43-54.
4. Chamornsawat, J. and Khongsawatkiat, K. (2013). Economic factors that affecting the stock index of property development groups in Stock Exchange of Thailand. Journal of Finance, Investment, Marketing and Business Management, 2(4), 303-319.
5. Chanchoo, W., Tochaiwat, K., Verapreyagura, P. and Satasook, K. (2011). A study of investors’ requirements in buying condominiums. Mater thesis, M. Arch., Thammasat University, Bangkok.
6. Chantapong, S. and Tunsri, K. (2013). Shortage of Thai workers: Problems, causes and solutions. In Thai labor market and its role in strengthening Thai economy (pp. 88-111). Bangkok: Bank of Thailand.
7. Chuenchoksan, S. (2014). Thai household debt on economic implications. Bangkok: Bank of Thailand.
8. Government Housing Bank. (2014). Real estate situation. Journal of the Government Housing Bank, 78(30), 10-12.
9. Hiratsuka, D. (1991). The causes of business cycles in Thailand. In institute of developing economies (Eds.), Business Cycles in Asia (pp. 104-112). Tokyo: Japan External Trade Organization.
10. Kantamoon, Y. (2005). An analysis of the relationship between stocks price and volume in the commercial bank sector in the Stock Exchange of Thailand by Cointegration Method. Independent Study, M.Econ, Chiang Mai University, Chiang Mai.
11. Kirdpibul, J. and Kirdpibul, U. (1992). Study on the pattern of continuous cycle between production and marketing of fruits and vegetables exported in the north of Thailand. Bangkok: National Research Council of Thailand.
12. Kittiwatcharapong, A. (2014). Bubble real estate index in Thailand. Master Thesis M.S., National Institute of Development Administration, Bangkok.
13. Leeuw, D. F. (1991). Towards a theory of leading indicators. In Lahiri, K. and Moore, G. H. (ed.), Leading economic indicators, new approaches and forecasting records. (pp. 15-50). U.K.: Cambridge University Press.
14. Pattamasiriwat, D. (2018). Land transactions as a leading economic indicator. Journal of Business Economics and Communication, 13(1), 1-13.
15. Siksamat, S. and Buranathanung, N. (lecture). (January 20-21, 2000). Early warning systems in the economy. In Thailand monetary policy in the 21st century bank of Thailand annual conference 2000 (p.10). Bangkok: Bank of Thailand.
16. Suthichaimetee, P. (2013). Indicator for the economic cycle of Thailand. Humanities and Social Sciences Journal, 30(1), 129-142.
17. Thongsom, P. (2013). Leading economic index: LEI. Bangkok: Office of Small and Medium Enterprises Promotion.
18. Ungpansattawong, S. (2012). Statistical forecasting techniques. Khon Kaen: Faculty of Science Khon Kaen University.