(Noise Trading Behavior in SET)

Σχετικά έγγραφα
The Impact of Stopping IPO in Shenzhen A Stock Market on Guiding Pattern of Information in China s Stock Markets

IMES DISCUSSION PAPER SERIES

ΠΩΣ ΕΠΗΡΕΑΖΕΙ Η ΜΕΡΑ ΤΗΣ ΕΒΔΟΜΑΔΑΣ ΤΙΣ ΑΠΟΔΟΣΕΙΣ ΤΩΝ ΜΕΤΟΧΩΝ ΠΡΙΝ ΚΑΙ ΜΕΤΑ ΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΡΙΣΗ

Working Paper Series 06/2007. Regulating financial conglomerates. Freixas, X., Loranth, G. and Morrison, A.D.

The Construction of Investor Sentiment Index for China's Stock Market Based on the Panel Data of Shanghai A Share Companies

Research on Economics and Management

RUHR. The New Keynesian Phillips Curve with Myopic Agents ECONOMIC PAPERS #281. Andreas Orland Michael W.M. Roos

Arbitrage Analysis of Futures Market with Frictions

Μεταπτυχιακή διατριβή Η ΜΑΚΡΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΑΠΟ ΔΙΑΤΑΡΑΧΕΣ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΟΥ ΠΕΤΡΕΛΑΙΟΥ ΣΕ ΧΩΡΕΣ ΠΟΥ ΕΙΣΑΓΟΥΝ ΚΑΙ ΕΞΑΓΟΥΝ ΠΕΤΡΕΛΑΙΟ

ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΤΙΚΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ & ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ

OLS. University of New South Wales, Australia

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: Mετακύλιση τιμών βασικών προϊόντων και τροφίμων στην περίπτωση του Νομού Αιτωλοακαρνανίας

DNB W o r k i n g P a p e r. Forecasting Financial Stress. No. 292 / April Jan Willem Slingenberg and Jakob de Haan

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ


1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]

Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET

ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ SPATIAL ECONOMETRIC MODELS FOR VALUATION OF THE PROPERTY PRICES

Δθαξκνζκέλα καζεκαηηθά δίθηπα: ε πεξίπησζε ηνπ ζπζηεκηθνύ θηλδύλνπ ζε κηθξνεπίπεδν.

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Παναγιώτη Φ. Διαμάντη

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

Buried Markov Model Pairwise

Web-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data

Global energy use: Decoupling or convergence?

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. 3.2 Σε Κέντρα Μελετών Ερευνών Πανεπιστημιακών Ιδρυμάτων

Test Data Management in Practice

No General Serial No JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY Arts & Social Sciences CTD F CTD

ΔΙΑΜΟΡΦΩΣΗ ΣΧΟΛΙΚΩΝ ΧΩΡΩΝ: ΒΑΖΟΥΜΕ ΤΟ ΠΡΑΣΙΝΟ ΣΤΗ ΖΩΗ ΜΑΣ!

A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics

Managing Economic Fluctuations. Managing Macroeconomic Fluctuations 1

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Μάρτιος Αναστάσιος Δράκος. Αεροπορία

Supplementary Appendix

Mean-Variance Analysis

Η Επίδραση των Events στην Απόδοση των Μετοχών

TRITON ASSET MANAGEMENT ΑΕ ΑΚ ΒΑΛΑΩΡΙΤΟΥ 15, , ΑΘΗΝΑ Τηλ : FAX :

Performance of Charcoal Cookstoves for Haiti, Part 1: Results from the Water Boiling Test

Νεοκλασική Χρηματοοικονομική. Συμπεριφορική Χρηματοοικονομική

ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΘΕΜΕΛΙΩΔΗΣ ΚΛΑΔΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΕΙΣΗΓΜΕΝΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ΑΓΟΡΑΣ

ΙΩΑΝΝΗ ΑΘ. ΠΑΠΑΪΩΑΝΝΟΥ

Οικονοµετρική ιερεύνηση των Ελλειµµάτων της Ελληνικής Οικονοµίας

Αληφαντής, Γ. Σ. (2002), «Η Λογιστική της Αναβαλλόμενης Φορολογίας επί των Αποσβέσεων βάσει του ΔΛΠ 12», Η Ναυτεμπορική, σελίδα 12, Αθήνα

周建波 孙菊生 经营者股权激励的治理效应研究 内容提要 关键词

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΠΟΥΔΕΣ

ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΙ ΕΠΗΡΕΑΣΜΟΥ ΤΗΣ ΑΝΑΓΝΩΣΗΣ- ΑΠΟΚΩΔΙΚΟΠΟΙΗΣΗΣ ΤΗΣ BRAILLE ΑΠΟ ΑΤΟΜΑ ΜΕ ΤΥΦΛΩΣΗ

þÿÿ ÁÌ» Â Ä Å ¹µÅ Å½Ä ÃÄ


Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review

Τ.Ε.Ι. ΗΠΕΙΡΟΥ ΣΧΟΛΗ: ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ: ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΛΕΓΚΤΙΚΗΣ

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΠΟΥΔΕΣ

Η ΕΠΙ ΡΑΣΗ ΤΟΥ ΟΓΚΟΥ ΤΩΝ ΣΥΝΑΛΛΑΓΩΝ ΣΤΗ ΙΑΜΟΡΦΩΣΗ ΤΟΥ ΕΙΚΤΗ ΤΙΜΩΝ ΤΟΥ Χ.Α.Α

Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1

Conjoint. The Problems of Price Attribute by Conjoint Analysis. Akihiko SHIMAZAKI * Nobuyuki OTAKE

BUSINESS PLAN (Επιχειρηματικό σχέδιο)

ΣΔΥΝΟΛΟΓΗΚΟ ΔΚΠΑΗΓΔΤΣΗΚΟ ΗΓΡΤΜΑ ΗΟΝΗΧΝ ΝΖΧΝ «ΗΣΟΔΛΗΓΔ ΠΟΛΗΣΗΚΖ ΔΠΗΚΟΗΝΧΝΗΑ:ΜΔΛΔΣΖ ΚΑΣΑΚΔΤΖ ΔΡΓΑΛΔΗΟΤ ΑΞΗΟΛΟΓΖΖ» ΠΣΤΥΗΑΚΖ ΔΡΓΑΗΑ ΔΤΑΓΓΔΛΗΑ ΣΔΓΟΤ

ΕΤΑΙΡΙΚΗ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΕΥΘΥΝΗ ΣΤΗΝ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΗ ΒΙΟΜΗΧΑΜΙΑ

The challenges of non-stable predicates

2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems


«Συμπεριφορά μαθητών δευτεροβάθμιας εκπαίδευσης ως προς την κατανάλωση τροφίμων στο σχολείο»

Χρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και

Statistical Inference I Locally most powerful tests

Assalamu `alaikum wr. wb.

Β Ι Ο Γ Ρ Α Φ Ι Κ Ο Σ Η Μ Ε Ι Ω Μ Α ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ ΚΑΖΑΝΑΣ

: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM


UMI Number: All rights reserved

Τo ελληνικό τραπεζικό σύστημα σε περιόδους οικονομικής κρίσης και τα προσφερόμενα προϊόντα του στην κοινωνία.

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΓΕΩΡΓΙΟΥ Α. ΚΑΡΑΘΑΝΑΣΗ

ΓΗΑΣΜΖΜΑΣΗΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΔΣΑΠΣΤΥΗΑΚΩΝ ΠΟΤΓΩΝ ΣΖ ΓΗΟΗΚΖΖ ΔΠΗΥΔΗΡΖΔΩΝ. Γηπισκαηηθή Δξγαζία ΑΠΟΣΙΜΗΗ ΑΞΙΑ ΣΗ ΔΣΑΙΡΙΑ JUMBO ΒΑΔΙ ΣΑΜΔΙΑΚΧΝ ΡΟΧΝ.

Thesis presentation. Turo Brunou

ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ

, Ilmanen 2003 ADCC VAR. NO.2, 2011 Serial NO.315 CONTEMPORARY FINANCE & ECONOMICS JA [1] Cappiello et al.

Βιογραφικό Σημείωμα Α.Α. Δράκου Σεπτέμβριος 2014 ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Σεπτέμβριος Αναστάσιος Δράκος. Αεροπορία

ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ. Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο. την απόκτηση του διπλώματος

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Ξένη Ορολογία. Ενότητα 5 : Financial Ratios

Πανεπιστήµιο Μακεδονίας Οικονοµικών και Κοινωνικών Επιστηµών Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής

Η ΔΙΑΣΤΡΕΥΛΩΣΗ ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ΓΛΩΣΣΑΣ ΜΕΣΩ ΤΩΝ SOCIAL MEDIA ΤΗΝ ΤΕΛΕΥΤΑΙΑ ΠΕΝΤΑΕΤΙΑ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΤΗΣ ΑΝΑΣΤΑΣΙΑΣ-ΜΑΡΙΝΑΣ ΔΑΦΝΗ

ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ

ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

Διπλωματική Εργασία. Μελέτη των μηχανικών ιδιοτήτων των stents που χρησιμοποιούνται στην Ιατρική. Αντωνίου Φάνης

Study of urban housing development projects: The general planning of Alexandria City

RUHR. The Long Shadow of Port Infrastructure in Germany ECONOMIC PAPERS. Cause or Consequence of Regional Prosperity? #420

ιανοητικό Κεφάλαιο σε Πόλεις και Περιφέρειες

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.

STR. Consumption Price Index CPI CPI CPI CPI CPI. No General Serial No JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY Arts & Social Sciences CPI

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΗΡΑΚΛΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ

ΑΓΓΛΙΚΑ Ι. Ενότητα 7α: Impact of the Internet on Economic Education. Ζωή Κανταρίδου Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

ICT use and literature courses in secondary Education: possibilities and limitations

ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΤΙΚΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007

Design and Fabrication of Water Heater with Electromagnetic Induction Heating

Ανδριανός Ε. Τσεκρέκος

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 10η: Basics of Game Theory part 2 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΝΑΥΤΙΛΙΑ

Homework 8 Model Solution Section

상대론적고에너지중이온충돌에서 제트입자와관련된제동복사 박가영 인하대학교 윤진희교수님, 권민정교수님

ΑΛΕΧΑΝΔΡΕΙΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΑΡΚΕΤΙΓΚ ΑΛΕΧΑΝΔΡΕΙΟ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Congruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2

Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ

Transcript:

Capital Market Research Institute CMRI Working Paper 03/2011 ก Noise trader ก (Noise Trading Behavior in SET).. ก ก ก ก ก ก ก 2554 Abstract This research explores noise trading behavior in the Stock Exchange of Thailand (SET). The first part uses Trivariate Structural Vector Autoregressive (SVAR) model to find the relationship among returns, volatility, and trading volumes of all investor types in SET. The results show that noise trading occurs by trading volumes of local investors, foreign investors and institutional investors. The second part observes investor group behavior in SET whether each group is informed traders or uninformed traders. Our results show that all investor groups in SET play a role as informed traders do. However, the results of investing performance of each investor groups during 2005-2010 evidence that foreign investors have the highest performance in SET, while local investors have the lowest one. Thus, local investors seem playing their role like noise traders do. JEL Classification Numbers: G 15 Keywords: SVAR, trading volume, return, volatility, noise trading, causality test Author s E-Mail Address: tanachote.b@ku.ac.th The views expressed in this working paper are those of the author(s) and do not necessarily represent the Capital Market Research Institute or the Stock Exchange of Thailand. Capital Market Research Institute Working Papers are research in progress by the author(s) and are published to elicit comments and stimulate discussion. download ก http://www.set.or.th/setresearch/setresearch.html.

ก Trivariate Structural Vector Autoregressive ก ก 3 ก (return) (volatility) ก ก (volume) ก ก noise trading ก ก ก ก ก ก noise trading ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก noise trading กก ก ก ก ก ก ก ก ก

ก ก ก ก ก ก noise trader model Sellin (1996) ก Kamesaka and Wang (2004) ก ก ก ก ก ก ก ก informed traders noise traders ก ก ก ก ก ก informed traders ก ก ก ก ก Davidson and Piriyapant (n.d.) ก ก ก ก.. 2538-2541 ก noise traders ก ก ก กก ก.. 2549-2553 ก ก ก ก ก ก ก ก ก noise traders

[Type text] i ก (Essay 1) ก ก 1 ก ก ก ก 20 1 ก ก ก 10..2549-2553 2 ก ก ก 11 (Transformed ) ก (Pairwise Correlation) 3 p value ก 12 1 ก ก ก ก 13 2 ก ก ก ก 14 3 ก ก ก ก 14 4 ก ก ก ก ก 14 5 ก ก ก 15 6 ก ก ก 16 7 ก ก ก 16 8 ก ก ก 16 ก 9 ก ก 17 i

[Type text] (Essay 2) ก ก Noise Traders ก 23 ก ก 41 1 ก ก ก 30 2 ก ก 31 3 ก ก 31 4 ก 32 ก ก (Net Purchases) 5 ก 33 ก ก (Purchases) 6 ก 33 ก ก (Sales) 7 ก Informed Traders ก 34 8 ก Noise Traders 35 H 0 : β 0 = β 1 = β 2 = 0 9 ก Noise Traders 35 H 0 : β 0 + β 1 + β 2 = 0 10 ก ก 36.. 2548-2553 Aggregate Simultaneous Returns 11 ก ก 37.. 2548-2553 Aggregate Following One Day Return ii

[Type text] 1 ก Aggregate Simulataneous Returns of Each Investor Type 35.. 2548-2553 2 ก Aggregate Following One Day Return of Each Investor Type 36.. 2548-2553 iii

ก ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก noise trading ก Sun (2008) ก ก ก ก 3 1. (Permanent Fundamental Shocks) ก ก ก ก 2. (Transitory Fundamental Shocks) ก ก (volatility) ก ก 3. (Non-Fundamental Shocks) ก ก ก (Volume) ก ก ก ก ก ก ก ก ก noise trading ก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก noise trading ก ก ก ก ก 1

ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 2

ก ก Nguyen and Daigler (2006); (2010) ก ก ก ก 2 1) ก ก ก (Information Theories) ก ก ก 2 ก ก ก ก ก (The Mixtures of Distributions Hypothesis: MDH) ก ก ก ก (Harris, 1986, 1987) ก ก ก ก (Andersen, 1996) ก ก ก ก ก ก (The Sequential Arrival of Information Model) Copeland (1976); Morse (1980); Jennings et al. (1981); Jennings and Barry (1983) ก ก ก ก ก ก ก ก ก กก ก ก ก 2 ก ก ก ก ก 2) ก ก ก (Dispersion of Beliefs Model) ก ก ก ก ก ก ก Harris and Raviv (1993); Shalen (1993) ก ก ก ก ก ก (informed traders) ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก (uninformed traders) ก ก ก ก ก ก ก ก ก 3

ก ก ก ก ก ก ก ก ก กก ก ก ก ก กก ก ก ก ก ก Sun (2009) ก ก ก ก ก ก ก 2 informed trader noise trader ก 3 ก 1. informed trader ก ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก 2. noise trader ก ก ก ก ก ก ก 3. informed trader ก ก - ก (Homogeneous Trading) ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก noise trader ก ก ก ก (Heterogeneous Trading) กก ก ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 4

ก 3 ก Sun (2009) ก ก 2 ก informed trader noise trader J informed trader N noise trader ก 2 ก ก ก ก ก ก ก - ก ก ก ก ก (i-1) (i) ( i ) ก ( ) ก ก informed trader ก ก (1) a > 0 a ก ก (Coefficient of Absolute Risk Aversion) informed trader ก ก ก noise trader ก ( ) ก (2) a > 0 a ก ก (Coefficient of Absolute Risk Aversion) noise trader ก กก ก (3) 5

ก ก 3 ก. (4) ก ก, (5) ก ก ก ( ) ก ก ก ( ) informed trader noise trader (6) ก ก (6) (7) กก ก ก ก 2 ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก กก,, (8) ก (Permanent Fundamental Shocks) ก (Transitory Fundamental Shocks) ก (Non- Fundamental Shocks) กก informed trader ก ก ก ก ก informed traders กก noise traders 6

ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก =,, (9) ก (9) ก (5) (7) ก (10) ก ก (10) ก ก ( ) ก ก ก ก ก ก I ก ก ก ก ก ก ( ) (11) ก ก ก ( ) ก ก ก ( ) ก ก 3 ก 7

ก ก ก Eviews 6 Structural Vector Autoregressive (SVAR) ก 3 1. ก (Granger Causality Test) 2. ก ก (Impulse Response) 3. ก ก ก (Variance Decomposition) ก ก Return = a 10 + j, t - i + j, t - i + j, t i+ ε 1t (1) Volume = a 20 + j, t - i + j, t - i + j, t i+ ε 2t (2) Volatility = a 30 + j, t - i + j, t - i + j, t i+ ε 3t (3) p q r Return Volume Volatility ε 1t, ε 2t ε 3t ก (1), (2) (3) a 10, a 20 a 30 ก a 1i, a 2i a 3i Return Volatility b 1i, b 2i b 3i Volume c 1i, c 2i c 3i ก ก 3 ก 1. ก (Monthly Return) ก (Continuous Returns) ก Return t = ln(set t /SET t-1 ) 8

Return t ก t SET t ก t 2. ก (Monthly Volatility) ก Rogers and Satchell (1991) ก Volatility t ก H t,l t,o t,c t ก t 3. ก ก (Trading volume) Sellin (1996) ก Volume t = [(BUY it - SELL it ) / (BUY it + SELL it )] Volume t ก ก (Transformed Trading Volume) ก i t BUY it SELL it ก ก ก i t ก ก.. 2549.. 2553 5 9

ก ก ก 3 ก ก ก ก ก 1 1 ก ก ก..2549-2553 ( ก : ) ก ก ก ก 0.0062 0.0032 1,601 311-1,935 22.4 0.0162 0.0013 2,790-720 -3,910 70.7 0.1308 0.0363 74,800 14,900 48,100 3,480-0.3592-0.0027-58,700-24,500-50,800-3,110 0.0769 0.0058 23,000 8,120 17,400 1,260-1.8318 3.7009 0.056149-0.167196 0.027344 0.355443 9.7867 19.9284 4.016497 3.027915 3.846662 3.979168 Jarque-Bera 148.7045 853.3972 2.614694 0.281492 1.799567 3.660326 Probability 0.0000 0.0000 0.2705 0.8687 0.4066 0.1603 ก 1 ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 1,170 ก 659 ก 1,960 ก ก 10

ก ก ก ก ก (Transformed) 2 2 ก ก ก (Transformed ) ก (Pairwise Correlation) ก ก ก -0.6869*** ก 0.6131*** -0.4197*** ก -0.2976*** 0.1809*** -0.7713** ก -0.6480*** 0.4070*** -0.9081*** 0.5406*** ก 0.1266*** -0.0580*** 0.0022*** 0.1736*** -0.1154*** *** 0.01 ** 0.05 * 0.10 ก 2 ก ก ก ก ก ก ก ก Pairwise Correlation Analysis ก ก ก 2 ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 11

ก ก ก ก (Lag Selection) (Stationary Test) AIC criterion ADF tests 1-2 ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ( ก ) กก ก ก ก Trivariate Structural Vector Autoregressive ก ก 3 1 กก (Granger Causality Test) กก ก ก 2 ก 3 p value ก ก ก ก ก ก (H 0 ) p-value p-value p-value p-value ก 0.5732 0.1334 0.7006 0.4719 ก 0.0000 0.0217 0.0000 0.6934 ก 0.7395 0.6114 0.8116 0.9397 ก 0.2402 0.2874 0.4681 0.5221 0.0856 0.0856 0.0856 0.0856 0.0985 0.0985 0.0985 0.0985 12

ก 3 ก 0.05 ก ก ก ก ก ก noise trading ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 0.05 2 ก ก (Impulse Response) ก ก ก ก ก ก ก ก ก 1 4 1 ก ก ก ก Response of FOREIGNNETPURCHASE to Cholesky One S.D. Innovations.12.06 Response of RETURN to Cholesky One S.D. Innovations.006 Response of VOLATILITY to Cholesky One S.D. Innovations.10.08.06.04.02.00 -.02.04.02.00 -.02.004.002.000 -.002 -.004 Non-Fundamental Shock Permanent-Fundamental Shock Transitory-Fundamental Shock 13

2 ก ก ก ก Response of INSTITUENETPURCHASE to Structural One S.D. Innovations.15.08 Response of RETURN to Structural One S.D. Innovations.006 Response of VOLATILITY to Structural One S.D. Innovations.10.05.00 -.05.06.04.02.00 -.02 -.04 Non-Fundamental Shock Permanent-Fundamental Shock Transitory-Fundamental Shock.004.002.000 -.002 -.004 3 ก ก ก ก Response of LOCALNETPURCHASE to Structural One S.D. Innovations.05.06 Response of RETURN to Structural One S.D. Innovations.006 Response of VOLATILITY to Structural One S.D. Innovations.04.03.02.01.00 -.01.04.02.00 -.02 -.04 -.06.004.002.000 -.002 -.004 Non-Fundamental Shock Permanent-Fundamental Shock Transitory-Fundamental Shock 4 ก ก ก ก ก Response of PROPRIETARYNETPURCHASE to Structural One S.D. Innovations.015.08 Response of RETURN to Structural One S.D. Innovations.006 Response of VOLATILITY to Structural One S.D. Innovations.010.005.000 -.005 -.010.06.04.02.00 -.02 Non-Fundamental Shock Permanent-Fundamental Shock Transitory-Fundamental Shock.004.002.000 -.002 -.004 -.006 14

ก 1-4 กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก กก 3 ก ก ก (Variance Decomposition) ก ก ก กก 5-8 ก (Non-fundamental shocks) ก ก ก (Volumes) (Permanent-fundamental shocks) ก ก ก (Returns) ก ก (Transitory-fundamental shocks) ก ก (Volatility) 5 ก ก ก Variance Decomposition of FOREIGNNETPURCHASE Variance Decomposition of RETURN 100 60 Variance Decomposition of VOLATILITY 60 80 60 40 20 0 50 40 30 20 10 0 Non-Fundamental Shock Permanent-Fundamental Shock Transitory-Fundamental Shock 50 40 30 20 10 15

6 ก ก ก Variance Decomposition of INSTITUENETPURCHASE 100 100 Variance Decomposition of RETURN 60 Variance Decomposition of VOLATILITY 80 60 40 20 0 80 60 40 20 0 Non-Fundamental Shock Permanent-Fundamental Shock Transitory-Fundamental Shock 50 40 30 20 10 0 7 ก ก ก Variance Decomposition of LOCALNETPURCHASE 100 60 Variance Decomposition of RETURN 60 Variance Decomposition of VOLATILITY 80 60 40 20 0 50 40 30 20 10 0 Non-Fundamental Shock Permanent-Fundamental Shock Transitory-Fundamental Shock 50 40 30 20 10 8 ก ก ก ก Variance Decomposition of PROPRIETARYNETPURCHASE 100 100 Variance Decomposition of RETURN 60 Variance Decomposition of VOLATILITY 80 60 40 20 0 80 60 40 20 0 50 40 30 20 10 0 Non-Fundamental Shock Permanent-Fundamental Shock Transitory-Fundamental Shock 16

ก 5-8 ก ก ก ก ก ก ก ก ก 44% 47% ก กก กก ก ก ก ก ก ก Sun (2009) ก ก 1 % ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ( กก ก ) ก ก ก 9 ก ก ก ก 9 ก ก : ก 17

ก ก ก ก ก ก ก กก ก ก 5 ก ก ก ก ก ก ก กก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก กก ก noise trading ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 18

ก ก Noise trading risks ก ก ก ก (.). Noise trading risks ก ก ก ก ก ก 19

ก. 2553.. ก 31 (1) ( ก 2553): 82-92. Andersen, T.G. 1996. Return Volatility and Trading Volume: An Information Flow Interpretation of Stochastic Volatility. Journal of Finance 51: 169-204. Copeland, T. 1976. A Model of Asset Trading under the Assumption of Sequential Information Arrival. Journal of Finance 31: 1149-1168. Harris, L. 1986. Cross-Security Test of Mixture of Distribution Hypothesis. Journal of Financial and Quantitative Analysis 21: 39-46.. 1987. Transaction Data Tests of the Mixture of Distribution Hypothesis. Journal of Financial and Quantitative Analysis 22: 127-141. Harris, M. and A. Raviv. 1993. Differences of Opinion Make a Horse Race. Review of Financial Studies 6: 473-506. Jennings, R.H., L.T. Starks and J.C. Fellingham. 1981. An Equilibrium Model of Asset Trading with Sequential Information Arrival. Journal of Finance 36: 143-161. and C. Barry. 1983. Information Dissemination and Portfolio Choice. Journal of Financial and Quantitative Analysis 18: 1-19. Morse, D. 1980. Asymmetric Information in Securities Market and Trading Volume. Journal of Financial and Quantitative Analysis 40: 1129-1146. Nguyen, D. and R. Daigler. 2006. A Return-Volume-Volatility of Future Contracts. Review of Futures Markets 15: 265-293. Rogers, L.C.G. and S.E. Satchell. 1991. Estimating variance from high, low, and closing prices. Annals of Applied Probability 1, 50 512. Sellin, P. 1996. Inviting Excess Volatility? Opening Up a Small Stock Market to International Investors. The Scandinavian Journal of Economics 98: 603-612. Shalen, K.T. 1993. Volume, Volatility and the Dispersion of Beliefs. Review of Financial Studies 6: 405-434. 20

Sun, M. 2008. Permanent, Transitory, And Non-Fundamental Components Of Returns, Volatility, And Volume. Journal of Business and Economics Research 6: 73-86.. 2009. Information Flow and Trading Dynamics: A Theoretical Approach. Journal of Business and Economics Research 7: 33-50. 21

2 22

ก ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก noise trader model Sellin (1996) ก ก ก ก ก ก ก informed traders noised traders ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก informed traders ก ก ( ) ( ก ) ก กก ก ก ก ก noise traders ก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 23

ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก Noise traders ก Noise trader model Sellin (1996) ก Noise trader model ก ก ก ก ก Noise traders ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก Noise traders ก ก Sellin ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก Informed traders Noise traders กก ก ก ก ก ก ก Noise traders ก ก ก ก ก ก ก ก ก Sellin (1996) ก ก ก ก ก ก ก Nam (2004) ก Informed traders ก ก ก Davidson and Piriyapant (n.d.) ก Noise traders ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 24

ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก Kamesaka et al. (2003) Kamesaka and Wang (2004) ก ก ก ก ก (t) ก ก (t) ก ก ก ก ก ก (Aggregate simultaneous return) Aggregate Simultaneous Return = Σ s =t (Buying it - Selling it ) Return t Return t = ก ก Buying it Selling it ก (t) ก i ก Return t = ln(set t /SET t-1 ) ก ก ก ก ก ก (t+1) ก ก ก ก ก ก ก (Aggregate following one day return) Aggregate Following One Day Return = Σ s =t (Buying it - Selling it ) Return (t+1) 25

ก ก ก ก ก ก 2 ก 1. ก (Monthly return) กก ก ก ก ก ก Return t = ln(set t /SET t-1 ) Return t ก t SET t ก t 2. ก ก ( Trading volume) ก ก ก ก ก ก ก 3 Sellin (1996) ก 2.1 ก (Monthly net purchase : np i,t ) np i,t = [(BUY i,t - SELL i,t ) / (BUY i,t + SELL i,t )] np i,t ก ก i t BUY i,t ก ก i t SELL i,t ก ก i t 2.2 ก ก (Monthly purchase : bi,t) b i,t = ln [(BUY i,t ) / (BUY i,t + SELL i,t )] b i,t ก ก i t 26

2.3 ก ก (Monthly selling : s i,t ) s i,t = ln [(SELL i,t ) / (BUY i,t + SELL i,t )] s i,t ก ก i t ก ก ก ก (Investor behavior observation) ก ก ก Noise traders ก Sellin (1996) Nam (2004) ก ก ก ก ก ก ก ก Informed traders ก ก Noise traders ก Noise trader model ก ก ก ก ก Wald s test ก Eviews 6 ก ก ก Informed traders Noise traders ก ก ก Return t = α + γ 1 r t-1 + γ 2 r t-2 + β 0 Volume i,t + β 1 Volume i,t-1 + β 2 Volume i,t-2 + ε Return t t Volume i,t ก ก i t α,γ, β ก ก 2 ก 1) ก ก Informed raders H 0 : β 1 = β 2 = 0 ก ก (Granger Causality) H 0 ก ก Informed traders กก ก ก (β 0 0) ก ก (β1 = β2 = 0) 27

2) ก ก Noise Traders ก ก ก 2 2.1) ก H 0 : β 0 = β 1 = β 2 = 0 ก ก ก ก ก Noise traders ก ก H 0 ก ก 2.2) H 0 : β 0 + β 1 + β 2 = 0 ก ก ก ก Noise traders ก ก H 0 ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 0 ก ก ก noise traders ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก Kamesaka and Wang (2004) ก ก ก ก ก (t+1) (Aggregate simultaneous return) ก (Aggregate following one day return) ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 28

ก ก ก.. 2548.. 2553 ก ก.. 2549.. 2553 29

ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 1-3 1 ก ก ก.. 2549-2553 ( ก ก : ) ก ก ก ก 0.0062 101,000 28,100 221,000 38,500 0.0162 100,000 24,700 191,000 31,600 0.1308 218,000 69,600 602,000 115,000-0.3592 34,400 9,240 73,000 9,340 0.0769 38,300 12,500 113,000 23,800 ก -1.8318 0.7327 1.3207 1.3821 1.1389 9.7867 3.8955 4.8414 4.7202 4.2005 Jarque-Bera 148.7045 7.3733 25.9206 26.4992 16.5741 Probability 0.0000 0.0250 0.0000 0.0000 0.0003 30

2 ก ก.. 2549-2553 ( ก ก : ) ก ก ก ก 99,700 27,800 223,000 38,500 97,500 22,900 190,000 30,600 182,000 75,700 606,000 115,000 37,900 9,770 73,400 9,510 31,000 13,900 120,000 23,800 ก 0.0919 1.3229 1.3802 1.1196 2.4799 4.4431 4.4002 4.1371 Jarque-Bera 0.7608 22.7085 23.9513 15.76875 Probability 0.6836 0.0000 0.0000 0.0004 3 ก ก.. 2549-2553 ( ก ก : ) ก ก ก ก 1,601 311-1,935 22.4 2,790-720 -3,910 70.7 74,800 14,900 48,100 3,480-58,700-24,500-50,800-3,110 23,000 8,120 17,400 1,260 ก 0.056149-0.167196 0.027344 0.355443 4.016497 3.027915 3.846662 3.979168 Jarque-Bera 2.614694 0.281492 1.799567 3.660326 Probability 0.270537 0.868710 0.406658 0.160387 ก 1-2 ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 31

ก ก ก ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก (Lag selection) (Stationary test) AIC criterion ADF tests 1-2 ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ( ก ) ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก (Granger Causality Test) 4 ก ก ก (Net Purchases) ก ก ก ก ก ก (H 0 ) : no Granger Causality (NGC) p-value p-value p-value p-value NGC ก 0.5732 0.1334 0.7006 0.4719 ก NGC 0.0000 0.0217 0.0000 0.6934 32

5 ก ก ก (Purchases) ก ก ก ก ก ก (H 0 ) : no Granger Causality (NGC) p-value p-value p-value p-value NGC ก ก 0.5896 0.1914 0.6875 0.4671 ก ก NGC 0.0000 0.0296 0.0000 0.6934 6 ก ก ก (Sales) ก ก ก ก ก ก (H 0 ) : no Granger Causality (NGC) p-value p-value p-value p-value NGC ก ก 0.5530 0.0901 0.7144 0.4768 ก ก NGC 0.0000 0.0191 0.0000 0.6933 ก 4-6 ก ก ก ก ก ก 0.05 ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก Noise traders Informed traders Noise trader model Sellin (1996) ก 33

ก Informed traders ก H 0 : β 1 = β 2 = 0 ก ก (Granger causality) ก ก (H 0 ) ก ก Informed traders ก ก (β 0 0) ก ก ก ก Return t = α + γ 1 r t-1 + γ 2 r t-2 + β 0 Volume i,t + β 1 Volume i,t-1 + β 2 Volume i,t-2 + ε Volume i,t ก np i,t, b i,t s i,t 7 ก Informed Traders ก ก ก ก ก b t 1.0794 (0.3473) 2.6402 (0.0809) 0.4495 (0.6404) 0.0118 (0.9883) S t 1.5635 (0.2191) 2.3591 (0.1045) 0.3258 (0.7234) 0.0202 (0.9800) np t 1.3319 (0.2728) 3.0184 (0.0575) 0.3861 (0.6817) 0.0156 (0.9845) : p-value ก 7 ก ก ก ก ก Informed traders ก ก (H 0 : β 1 = β 2 = 0) 0.05 ก ก ก ก ก ก ก (β 0 0) 4-6 ก ก ก ก Noise traders ก ก ก ก ก 1. H 0 : β 0 = β 1 = β 2 = 0 ( ก ก ) ก H 0 ก ก 34

8 ก Noise Traders H 0 : β 0 = β 1 = β 2 = 0 ก ก ก ก b t 10.8575 (0.0000) 3.2318 (0.0296) 13.5738 (0.0000) 0.4861 (0.6934) S t 12.0893 (0.0000) 3.6131 (0.0191) 13.5827 (0.0000) 0.4863 (0.6933) np t 11.6689 (0.0000) 3.5004 (0.0217) 13.6150 (0.0000) 0.4861 (0.6934) : P-value ก 8 ก ก ก ก ก ก ก ก ก 2. H 0 : β 0 + β 1 + β 2 = 0 ( ก ก ) ก H 0 ก ก ก ก ก ก ก ก ก 0 ก ก ก ก noise traders 9 ก Noise Traders H 0 : β 0 + β 1 + β 2 = 0 ก ก ก ก b t 15.9581 (0.0002) 9.3128 (0.0036) 9.8763 (0.0028) 0.3116 (0.5791) S t 17.2050 (0.0001) 10.7137 (0.0019) 10.0862 (0.0025) 0.3561 (0.5533) np t 16.8752 (0.0001) 10.2564 (0.0023) 9.9965 (0.0026) 0.3332 (0.5663) : P-value ก 9 ก ก ก ก 0.05 ก 8-9 35

ก ก ก ก ก Noise traders 0.05 ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก H 0 : β0+ β1 + β2 = 0 ก ก ก ก Noise traders กก 7-9 ก ก ก ก ก Informed traders ก ก ก ก 10 ก ก.. 2548-2553 Aggregate Simultaneous Returns :.. ก ก ก ก 2548 1,586.50 218.22-1,793.90-10.823 2549 6,056.42 1,492.59-7,642.33 93.31 2550 2,923.53 379.35-3,694.23 391.34 2551 3,392.30 1,127.79-5,138.28 618.19 2552 1,558.93 1,584.54-3,982.31 838.84 2553 1,349.25 1,554.46-3,435.15 531.44 36

1 ก Aggregate Simulataneous Returns of Each Investor Type.. 2548 2553 ก Aggregate Simultaneous Returns ก 15 ก กก ก ก ก ก ก ก 1 ก ก 11 ก ก.. 2548-2553 Aggregate Following One Day Return :.. ก ก ก ก 2548 294.79 20.52-324.79 9.48 2549-2,144.51-638.68 2,796.27-13.08 2550 705.11-7.23-745.87 47.98 2551 1,598.92 134.28-1,657.80-75.40 2552 446.75 65.84-440.93-71.66 2553 1,459.30 134.09-1,460.66-132.73 37

2 ก Aggregate Following One Day Return of Each Investor Type.. 2548-2553 ก Aggregate Following One Day Return ก 2 11 ก ก ก ก ก ก กก ก ( 19.. 2549 ก ) ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 38

ก ก ก ก ก ก Informed traders ก ก ก ก ก ก ก Davidson and Piriyapant (n.d.) ก ก ก ก ก ก.. 2538-2541 ก ก ก ก ก Noise traders ก ก กก ก ก.. 2549-2553 ก ก กก ก กก ก ก กก ก Noise traders Wang (2003) ก ก Noise traders ก ก ก Informed traders ก ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก 39

ก ก ก ก ก. ก ก ก ก ก ก ก 40

ก Davidson, S. and G. Piriyapant. (n.d.) Are foreign investors noise traders? Evidence from Thailand. Retrieved February 7, 2011, from http://mams.rmit.edu.au/6plw2u1hbmy1.pdf Easley, D. and M. O Hara. 1987. Price, Trade Size, and Information in Securities Markets. Journal of Financial Economics 19: 69-90. Kamesaka, A., Nofsinger, J. and Kawakita, H. 2003. Investment Patterns and Performance of Investor Groups in Japan. Pacific Basin Finance Journal 11: 1-22. Kamesaka, A. and Wang, J. 2004. The Asian Crisis and Investor Behavior in Thailand s Equity Market. Ryokoku University and University of New South Wales Working Papers. Nam, D. 2004. Do Foreign Investors Cause Noise in an Emerging Stock Market? Journal of Emerging Market Finance 3: 21-35. Nguyen, D. and R. Daigler. 2006. A Return-Volume-Volatility of Future Contracts. Review of Futures Markets 15: 265-293. Sellin, P. 1996. Inviting Excess Volatility? Opening Up a Small Stock Market to International Investors. The Scandinavian Journal of Economics 98: 603-612. Wang, J. 2003. Strategic Trading with Naive Noise Traders. Retrieved April 17, 2011, from http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=484982 41