อิทธิพลของดัชนีความผันผวนแฝงต่อการลงทุนในดัชนี SET50

ความผันผวนนั้นสำคัญไฉน?

หากใครยังพอจำภาพตลาดหุ้นไทยในปีพ.ศ.2557 ได้ ปีนั้นนับว่าเป็นอีกหนึ่งปีทองของการลงทุนในหุ้นขนาดใหญ่เลยทีเดียว เนื่องจากหากเราซื้อและถือครองสินทรัพย์ทางการเงินไว้เป็นเวลา 1 ปีเต็ม (ซึ่งในบริบทนี้สินทรัพย์อ้างอิงคือดัชนี SET50) เราจะได้ผลตอบแทนสูงถึง 21.5% ภายในปีเดียว ซึ่งถือว่าสูงมากหากเปรียบเทียบกับการลงทุนในทางเลือกอื่น ๆ

ในปีถัดมา หากมีเพื่อนเราชักชวนให้ลงทุนตาม โดยเพื่อนเราโน้มน้าวว่าการลงทุนดังกล่าวให้ผลตอบแทนถึง 20% ต่อปี ถ้าเราตัดสินใจลงทุนตามที่เพื่อนแนะนำโดยอาศัยข้อมูลเพียงแค่อัตราผลตอบแทนย้อนหลังเพียงอย่างเดียว เราอาจจะสูญเงินต้นแทนที่จะได้กำไรก็เป็นได้ ภาพที่ 1 ได้แสดงให้เห็นว่า ในปีถัดมา (พ.ศ.2558) ดัชนี SET50 ได้มีทิศทางขาลงอย่างชัดเจน จนสุดท้าย ณ สิ้นปี ดัชนี SET50 ให้ผลตอบแทนที่ -16.1% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ดังนั้นความผันผวนที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคตจึงเป็นสิ่งที่สำคัญไม่แพ้อัตราผลตอบแทนย้อนหลังเลย เปรียบเสมือนเข็มขัดนิรภัยให้กับความมั่งคั่งของเรายามที่รถเราวิ่งอยู่บนถนนที่สูงชันและขรุขระ

ภาพที่ 1: อัตราผลตอบแทนของดัชนี SET50 ระหว่างปีพ.ศ.2557-2558

ที่มา: Investing และจากการคำนวณของผู้เขียน

ตัวชี้วัดสุดคลาสสิค

หากต้องการที่จะคาดเดาความผันผวนที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคตนั้น โดยส่วนใหญ่นักลงทุนรวมถึงผู้จัดการกองทุนต่าง ๆ มักใช้ดัชนีความผันผวนแฝง (Implied Volatility Index) เป็นตัวชี้วัดถึงความผันผวนดังกล่าว เนื่องจากดัชนีนี้สามารถบอก "อารมณ์ของตลาด" ในอนาคตได้ โดยดัชนีดังกล่าวมักมีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับดัชนีตลาดหุ้น หมายความว่าหาก Implied Volatility Index มีค่าต่ำ จะสะท้อนถึงความเชื่อมั่นของนักลงทุน หรือความผันผวนที่เกิดขึ้นกับตลาดนั้นมีน้อย นักลงทุนจึงยังคงกล้าลงทุนในสินทรัพย์เสี่ยง ส่งผลให้ดัชนีตลาดหุ้นยังคงเพิ่มสูงขึ้นในอนาคตได้ ในทางตรงกันข้าม หากมีค่าสูง จะสะท้อนถึงความกลัวของนักลงทุน หรือความผันผวนที่เกิดขึ้นกับตลาดนั้นมีมาก นักลงทุนจะไม่กล้าลงทุนในสินทรัพย์เสี่ยง ส่งผลให้ดัชนีตลาดหุ้นลดลงอย่างมากตามลำดับดังภาพที่ 2 ซึ่งโดยส่วนใหญ่แล้วเรามักใช้ Implied Volatility Index ของสหรัฐอเมริกา (VIX Index) เป็นหลัก เนื่องจากเปรียบเสมือนเป็นมาตรวัดความผันผวนของตลาดทุนทั่วโลก แต่คำถามคือหากจะวัดความผันผวนที่กระทบมายังดัชนี SET50 นั้น VIX Index สามารถเป็นตัวบอกได้ดีที่สุดหรือไม่ ในเมื่อตลาดหุ้นประเทศอื่น ๆ ก็มีความสำคัญไม่ต่างไปจากตลาดหุ้นของสหรัฐอเมริกาเลย

ภาพที่ 2: ทิศทางความสัมพันธ์ระหว่างดัชนี VIX Index และ SET50 Index (RHS)

ที่มา: Investing และจากการคำนวณของผู้เขียน

ผลลัพธ์อันน่าฉงน และ ความจริงที่อาจต้องทบทวน(?)

จากการทดสอบเพิ่มเติมโดยการใช้ดัชนีตัวชี้วัดอื่นนอกเหนือจาก VIX Index ประกอบด้วย VHSI Index (ตลาดฮ่องกง) VXJ Index (ตลาดญี่ปุ่น) และ VDAX Index (ตลาดเยอรมัน) เพื่อทดสอบประสิทธิภาพในการบ่งบอกถึงความผันผวนที่อาจเกิดขึ้นได้กับดัชนี SET50 ในช่วงเดือน พ.ค. 2001 ถึง เม.ย. 2020 ผลลัพธ์ที่พบคือดัชนี VHSI Index ของตลาดฮ่องกงกลับอธิบายความผันผวนที่เกิดขึ้นกับดัชนี SET50 ได้มากที่สุด^[1] นอกจากนี้ ดัชนี VHSI Index ยังสามารถช่วยคาดการณ์ความผันผวนของดัชนี SET50 ได้ดีมากที่สุดอีกด้วย^[2] สามารถพยากรณ์ค่าในอนาคตได้ใกล้เคียงกับค่าที่เกิดขึ้นจริงมากที่สุด ในขณะที่ดัชนี VIX Index ที่เหล่านักลงทุนและผู้จัดการกองทุนใช้กันอย่างแพร่หลายกลับพยากรณ์ได้แย่ที่สุด

งานศึกษาของ Brzeszczyński et al (2016)^[3] อธิบายผลลัพธ์ดังกล่าวว่า การส่งผ่านความผันผวนของตลาดหุ้น ณ ประเทศต่าง ๆ จะยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นหากส่งผ่านในภูมิภาคเดียวกัน ซึ่งในที่นี้ฮ่องกงอยู่ทวีปเอเชียเหมือนกับประเทศไทย ในขณะที่สหรัฐอเมริกาอยู่ทวีปอเมริกาเหนือซึ่งอยู่ห่างจากทวีปเอเชียเป็นอย่างมาก ดังนั้นดัชนี VIX Index จึงไม่สามารถใช้อธิบายหรือคาดการณ์ความผันผวนของดัชนี SET50 ได้ดีเท่าดัชนีความผันผวนแฝงในทวีปเอเชียด้วยกันเองอย่างเช่นดัชนี VHSI Index นั่นเอง เพราะฉะนั้นเราอาจจะต้องหันมาให้ความสนใจ Implied Volatility Index จากทางทวีปเอเชียให้มากยิ่งขึ้นก่อนตัดสินใจลงทุนในประเทศไทยโดยเฉพาะในสินทรัพย์ทางการเงินอย่างเช่น "หุ้นสามัญรายตัวขนาดใหญ่" ซึ่งอยู่ในดัชนี SET50

[1] ใช้แบบจำลอง GARCH และ GARCHX โดยพิจารณาจากค่า Bayesian Schwarz Information Criterion (BIC) ที่ได้ ดัชนี VHSI Index มีค่า BIC น้อยที่สุดในบรรดาดัชนีทั้งหมด 4 ตัว

[2] พิจารณาจากค่า Root Mean Square Error (RMSE) ซึ่งดัชนี VHSI Index มีค่า RMSE ต่ำที่สุดในบรรดาดัชนีทั้งหมด 4 ตัวเช่นกัน

[3] Brzeszczyński, J., Lau, C. K. M., & Yarovaya, L. (2016). Intra- and Inter-Regional Return and Volatility Spillovers Across Emerging and Developed Markets: Evidence from Stock Indices and Stock Index Futures. International Review of Financial Analysis, 96-114.