cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892866.v1
title: December 2020 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in December, 2020 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892869.v1
title: March 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>March, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892869
title: March 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>March, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892872
title: January 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>January, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892872.v1
title: January 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>January, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892875
title: May 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>May, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892875.v1
title: May 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>May, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892878.v1
title: April 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>April, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892878
title: April 2021 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>April, 2021</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892881
title: January 2021 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in January, 2021 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892881.v1
title: January 2021 Covid-19 Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in January, 2021 from Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint via a custom script developed by the Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/). Visit our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset. For more info about Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint, visit https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview * Note: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892884
title: December 2020 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>December, 2020</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.16892884.v1
title: December 2020 Covid-19 + Vaccines Twitter Streaming Dataset

description: The file contains Tweet IDs* for COVID-19 related tweets collected in <b>December, 2020</b> from <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint </b>via a custom script developed by the <b>Social Media Lab (https://socialmedialab.ca/)</b>.<br>Visit <b>our interactive dashboard at https://stream.covid19misinfo.org</b>/ for a preview and some general stats about this COVID-19 Twitter streaming dataset.<br>For more info about <b>Twitter's COVID-19 Streaming Endpoint</b>, visit <b>https://developer.twitter.com/en/docs/labs/covid19-stream/overview</b><br><b>Note</b>: In accordance with Twitter API Terms, the dataset only includes Tweet IDs (as opposed to the actual tweets and associated metadata). To recollect tweets contained in this dataset, you can use programs such as Hydrator (https://github.com/DocNow/hydrator/) or the Python library Twarc (https://github.com/DocNow/twarc/).
DOI: 10.6084/m9.figshare.15021981.v2
title: Raw Data.zip

description: Raw data produced and analyzed in the study " Growth of lithium-indium dendrites in high energy and power all-solid-state lithium batteries".
DOI: 10.14457/tu.the.2020.457
title: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการลงทุนในกลุ่มหลักทรัพย์ยั่งยืนจากดัชนี SETTHSI กับกลุ่มหลักทรัพย์จากดัชนี SET100 ผ่านกลยุทธ์การลงทุนแบบเงินก้อน (Lump sum หรือ LS) และแบบถัวเฉลี่ยต้นทุน (Dollar-cost averaging หรือ DCA)

description: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการลงทุนด้านผลตอบแทน ความเสี่ยง และต้นทุน ในกลุ่มหลักทรัพย์ยั่งยืนภายใต้ดัชนี SETTHSI กับกลุ่มหลักทรัพย์ขนาดใหญ่ภายใต้ดัชนี SET100 ผ่านการลงทุนด้วยกลยุทธ์แบบ LS และ DCA โดยเปรียบเทียบพอร์ตการลงทุนระยะเวลาถือครอง 6 เดือน 1 ปี และ 2 ปี ใช้ข้อมูลตั้งแต่เริ่มจัดตั้งดัชนี SETTHSI ขึ้นมา คือ กรกฎาคม พ.ศ. 2561 ถึงมิถุนายน พ.ศ. 2563 เพื่อศึกษาใน 2 หัวข้อ ได้แก่ (1) แต่ละดัชนีควรเลือกใช้กลยุทธ์การลงทุนแบบใดถึงจะให้ประสิทธิภาพดีกว่า ผลสรุปพบว่าการเลือกใช้กลยุทธ์ขึ้นกับปัจจัยแนวโน้มสภาวะตลาด ณ ช่วงที่ลงทุน ซึ่งเป็นตัวกำหนดว่ากลยุทธ์ใดจะชนะในสภาวะตลาดนั้น ๆ จากผลการทดลองได้ข้อสังเกตว่า สภาวะตลาดขาขึ้นเหมาะกับกลยุทธ์ LS ขาลงเหมาะกับกลยุทธ์ DCA ส่วนสภาวะตลาดไซด์เวย์เป็นไปได้ยากที่จะหาข้อสรุปว่าลงทุนด้วยกลยุทธ์แบบใดดีกว่า แต่จากงานศึกษานี้พบว่ากลยุทธ์ LS เหมาะสม โดยผลลัพธ์ส่วนใหญ่จะเป็นไปตามหลัก Risk-Return Tradeoff และในด้านต้นทุน ส่วนใหญ่ DCA ใช้ต้นทุนต่ำกว่า LS แต่สุดท้ายการเลือกใช้กลยุทธ์ควรเลือกให้เหมาะกับทักษะและจุดประสงค์การลงทุนของผู้ลงทุนเป็นสำคัญ ต่อมาหัวข้อ (2) การลงทุนในหลักทรัพย์ภายใต้ดัชนีใดให้ประสิทธิภาพดีกว่า ผลสรุปพบว่าพอร์ตดัชนี SET100 ส่วนใหญ่ให้อัตราผลตอบแทนสูงกว่า SETTHSI แต่พอร์ตดัชนี SETTHSI ก็มีความเสี่ยงต่ำกว่า SET100 เนื่องจากเป็นไปตามหลัก Risk-Return Tradeoff และหากพิจารณาตัววัดอัตราผลตอบแทนที่ปรับด้วยความเสี่ยงถือว่าผลโดยรวมทั้ง 2 ดัชนีเทียบเท่ากัน สุดท้ายนี้การที่ผู้ลงทุนจะเลือกลงทุนในดัชนีใดขึ้นอยู่กับระดับความเสี่ยงที่แต่ละคนรับได้เป็นสำคัญ
DOI: 10.14457/tu.the.2020.458
title: ความสัมพันธ์ระหว่างการกำกับดูแลกิจการกับผลการจัดอันดับความน่าเชื่อถือของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยในกลุ่ม SET50

description: การค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการกำกับดูแลกิจการกับผลการจัดอันดับความน่าเชื่อถือของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยในกลุ่ม SET50 ระหว่างปีพ.ศ.2559-2562 รวมกลุ่มตัวอย่างทั้งสิ้น 77 บริษัท การศึกษาครั้งนี้ใช้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุคูณเพื่อหาความสำคัญระหว่างตัวแปร โดยผลการศึกษาพบว่าคะแนนการกำกับดูแลกิจการส่งผลเชิงบวกต่อผลการจัดอันดับความน่าเชื่อถือ การควบรวมตำแหน่งของประธานกรรมการและประธานบริหารและอัตราส่วนหนี้สินต่อส่วนของผู้ถือหุ้นนั้นมีความสัมพันธ์เชิงลบต่อการจัดอันดับความน่าเชื่อถือของบริษัทจดทะเบียน นอกจากนี้พบว่าความโปร่งใสทางด้านการเงิน สัดส่วนการถือหุ้นของผู้ถือหุ้นสถาบันและอัตราส่วนผลตอบแทนจากสินทรัพย์นั้นไม่ส่งผลต่อการจัดอันดับความน่าเชื่อถือของบริษัทจดทะเบียน
DOI: 10.14457/tu.the.2020.459
title: ผลกระทบของสงครามการค้าระหว่างสหรัฐอเมริกา-จีนต่อดัชนีตลาดหลักทรัพย์: กรณีศึกษากลุ่มประเทศ emerging markets ในเอเชีย

description: การค้นคว้านี้เป็นการศึกษาผลกระทบของสงครามการค้าระหว่างสหรัฐอเมริกา-จีนว่าส่งผลกระทบต่อดัชนีของตลาดหลักทรัพย์ที่อยู่ในกลุ่ม Emerging Markets ในเอเชียอย่างไรและในทิศทางใด โดยศึกษาในช่วงปี 2018-2020 ตั้งแต่วันเริ่มต้นสงครามการค้า จนถึงวันที่มีการเจรจาข้อตกลงเฟสที่ 1 ในส่วนของวิธีการศึกษาใช้วิธีการศึกษาแบบ Event Study โดยเปรียบเทียบผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริงในวันที่เกิดเหตุการณ์กับผลตอบแทนที่คาดหวัง ซึ่งคำนวณด้วยวิธี Market Model โดยคำนวณหาผลตอบแทนที่ผิดปกติในวันที่เกิดเหตุการณ์ ผลตอบแทนที่ผิดปกติ 1 วันหลังจากเกิดเหตุการณ์ และผลตอบแทนที่ผิดปกติสะสมจำนวน 21 วัน เพื่อหาว่าในแต่ละเหตุการณ์ สำหรับแต่ละดัชนีมีค่าแตกต่างจากศูนย์อย่างมีนัยยะสำคัญอย่างไร ซึ่งผลการทดลองพบว่า ดัชนีที่ได้รับผลตอบแทนที่ผิดปกติอย่างมีนัยสำคัญต่อเหตุการณ์เชิงลบมากที่สุด คือ ดัชนี PSI และดัชนีที่ได้รับผลตอบแทนที่ผิดปกติอย่างมีนัยสำคัญต่อเหตุการณ์เชิงบวกมากที่สุด คือ ดัชนี SSEC โดยสามารถสรุปได้ว่ากลุ่มตลาดเกิดใหม่ในเอเชียทุกประเทศได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์ทั้งในเชิงบวกและเชิงลบ โดยจะมากขึ้นหรือน้อยลงต่างกันขึ้นอยู่กับปัจจัยภายในของแต่ละประเทศ หากเป็นเหตุการณ์ความขัดแย้งด้านภาษี เหตุการณ์ความขัดแย้งด้านเทคโนโลยี และเหตุการณ์ความขัดแย้งด้านค่าเงิน นักลงทุนควรจะมองหาประเทศที่มีความเกี่ยวข้องที่ได้รับประโยชน์กับการเบี่ยงเบนของอุปสงค์ จากความได้เปรียบของแต่ละประเทศ แต่หากเป็นเหตุการณ์ด้านการเจรจาทั้งการที่การเจรจาสำเร็จหรือไม่สำเร็จ ทุกประเทศจะได้รับผลกระทบไปในทิศทางเดียวกัน
DOI: 10.14457/tu.the.2020.460
title: ผลกระทบของการประกาศควบรวมและเข้าซื้อกิจการกับบริษัทเป้าหมาย (target firms) ต่อการตอบสนองของตลาดที่มากเกินจริง

description: งานวิจัยนี้ทำการศึกษาการตอบสนองของราคาหลักทรัพย์เมื่อมีการประกาศควบรวมและเข้าซื้อกิจการของบริษัทเป้าหมาย (Target Firms) ที่จดทะเบียนอยู่ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยตั้งแต่ปี ค.ศ. 1997-2020 และทดสอบการตอบสนองของตลาดต่อข้อมูลข่าวสารมากเกินจริงหรือไม่ เมื่อมีการประกาศควบรวมและเข้าซื้อกิจการด้วยวิธี De Bondt and Thaler และวิธี Fama-French Three Factor Model ผลการศึกษาการตอบสนองของราคาหลักทรัพย์ พบว่าเกิดอัตราผลตอบแทนเกินปกติเฉลี่ยสะสม (CAAR) เป็นบวกทั้งในช่วงก่อนและหลังการประกาศควบรวมและเข้าซื้อกิจการ และมีการปรับตัวเพิ่มขึ้น 68.43% เมื่อมีการประกาศอย่างเป็นทางการ และในส่วนของการตอบสนองของตลาดต่อข้อมูลข่าวสารเมื่อมีการประกาศควบรวมและเข้าซื้อกิจการ พบว่ามีการตอบสนองมากเกินจริงจากทั้ง 2 วิธี ในกลุ่มหลักทรัพย์ Losers ซึ่งแสดงว่าความเสี่ยงของบริษัท ขนาดบริษัท และมูลค่าบัญชีต่อมูลค่าตลาดไม่ได้ส่งผลให้เกิดอัตราผลตอบแทนเกินปกติ และไม่พบการตอบสนองมากเกินจริงในกลุ่มหลักทรัพย์ Losers-Winners และกลุ่มหลักทรัพย์ Winners นอกจากนี้ยังพบว่ามีความเสี่ยงจากขนาดบริษัท และความเสี่ยงจากมูลค่าบัญชีต่อมูลค่าตลาดที่ส่งผลให้เกิดอัตราผลตอบแทนเกินปกติ แสดงว่าอัตราผลตอบแทนที่เกิดขึ้นนั้นมาจากส่วนชดเชยความเสี่ยงที่เกิดขึ้น
DOI: 10.14457/tu.the.2020.461
title: การใช้กลยุทธ์ Pairs tradin ซื้อขายหุ้นกลุ่มธนาคารพาณิชย์, กลุ่มประกันภัยและประกันชีวิต และกลุ่มเงินทุนและหลักทรัพย์ในประเทศไทยโดยใช้ co-integration model

description: Pairs Trading เป็นหนึ่งในกลยุทธ์การเทรดแบบ Market Neutral ที่เป็นที่นิยม กองทุน Hedge funds และวาณิชธนกิจใช้กลยุทธ์นี้กันอย่างแพร่หลายเพราะกลยุทธ์นี้สามารถสร้างผลกาไรโดยไม่ต้องคานึงถึงทิศทางของตลาด การศึกษานี้จึงได้นาวิธี Co-integration มาศึกษาการทา Pairs trading เพื่อทาการศึกษาว่าหุ้นกลุ่มธนาคารพาณิชย์, หุ้นกลุ่มประกันภัยและประกันชีวิต และหุ้นกลุ่มเงินทุนและหลักทรัพย์ในประเทศไทยจะสามารถสร้างผลตอบแทนที่เป็นกาไรได้หรือไม่ และหุ้นกลุ่มใดที่จะสามารถสร้างผลตอบแทนได้มากที่สุด ช่วงเวลาของศึกษาคือ 1 มกราคม พ.ศ. 2559-31 ธันวาคม พ.ศ. 2563 จากการศึกษาพบว่าหุ้นกลุ่มประกันภัยและประกันชีวิตให้ผลตอบแทนมากกว่าการลงทุน ในหุ้นกลุ่มธนาคารพาณิชย์และหุ้นกลุ่มเงินทุนและหลักทรัพย์ทั้งการลงทุนเป็นระยะเวลา 5 ปี และ 1 ปี โดยผลตอบแทนที่สูงที่สุดที่หุ้นกลุ่มประกันภัยและประกันชีวิตสามารถทาได้คือ 64.52% จากการลงทุน หุ้นบริษัท กรุงเทพประกันภัย จากัด (มหาชน) (BKI) และหุ้นบริษัท จรัญประกันภัย จากัด (มหาชน) (CHARAN) เป็นระยะเวลา 5 ปี และ 19.45% จากการลงทุนหุ้น BKI และหุ้นบริษัท นวกิจประกันภัย จากัด (มหาชน) (NKI) เป็นเวลา 1 ปี และยังสามารถให้ผลตอบแทนที่มากกว่าดัชนีตลาดหลักทรัพย์ด้วยการศึกษานี้เป็นประโยชน์ต่อผู้จัดการกองทุนและนักลงทุนเพื่อมุ่งเน้นไปที่การป้องกันความเสี่ยงจากการลงทุนและการหาโอกาสในการเก็งกาไร (Arbitrage Opportunity)
DOI: 10.14457/tu.the.2020.462
title: ความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ไม่มีตัวตนกับกำไรในอนาคตของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย กลุ่ม SET100

description: การค้นคว้าอิสระฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ไม่มีตัวตนกับกำไรในอนาคตของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย กลุ่ม SET100 ในระหว่างปี พ.ศ. 2557 - 2562 ทำให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาทั้งสิ้น 112 บริษัท คิดเป็นจำนวน 257 ข้อมูล โดยใช้วิธีการวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนา การวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และการวิเคราะห์ความถดถอยเชิงพหุ ในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ไม่มีตัวตนกับกำไรในอนาคต ซึ่งมีอัตราส่วนแสดงสภาพหนี้และอัตราส่วนราคาตลาดต่อมูลค่าทางบัญชีเป็นตัวแปรควบคุมผลการศึกษาพบว่าสินทรัพย์ไม่มีตัวตนที่ระบุได้มีความสัมพันธ์เชิงลบกับกำไรในอนาคต ซึ่งวัดผ่านกำไร(ขาดทุน)สุทธิตลอดทั้ง 3 ปี ในขณะที่ค่าความนิยมและสินทรัพย์ไม่มีตัวตนที่ไม่สามารถบันทึกบัญชีในส่วนของทุนมนุษย์มีความสัมพันธ์กับกำไรในอนาคตเพียง 1 ปี ภายหลังจากปีที่มีการนำเสนอข้อมูลเท่านั้น โดยค่าความนิยมมีความสัมพันธ์เชิงลบกับกำไรในอนาคตปีที่ 1 ส่วนสินทรัพย์ไม่มีตัวตนที่ไม่สามารถบันทึกบัญชีในส่วนของทุนมนุษย์มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับกำไรในอนาคตปีที่ 1
DOI: 10.14457/tu.the.2020.463
title: ความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะของคณะกรรมการ คณะกรรมการตรวจสอบและประเภทของสำนักงานสอบบัญชีกับระดับการเปิดเผยข้อมูลด้านสังคมและสิ่งแวดล้อม: กรณีศึกษาบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET100)

description: งานวิจัยนี้ในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาถึงระดับการเปิดเผยข้อมูลด้านสังคมและสิ่งแวดล้อม รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะของคณะกรรมการ คณะกรรมการตรวจสอบและประเภทของสำนักงานสอบบัญชีกับระดับการเปิดเผยข้อมูลด้านสังคมและสิ่งแวดล้อม กรณีศึกษาบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET100) โดยกลุ่มตัวอย่าง คือ บริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET100) ปี 2562 ทุกกลุ่มอุตสาหกรรม ยกเว้นบริษัทในกลุ่มธุรกิจธนาคาร เงินทุนและหลักทรัพย์ ประกันชีวิตประกันภัย และบริษัทที่มีข้อมูลไม่ครบถ้วน รวมแล้วมีกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้จำนวน 85 บริษัท โดยแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาเป็นแหล่งข้อมูลทุติยภูมิ คือ ใช้วิธีการเก็บข้อมูลจากงบการเงิน รายงานประจำปี แบบแสดงรายการข้อมูลประจำปี (แบบ 56-1) รายงานการพัฒนาอย่างยั่งยืน ซึ่งได้เผยแพร่ไว้ในเว็บไซต์ www.set.or.th และเว็บไซต์ของแต่ละบริษัทผู้วิจัยใช้กระดาษทำการในการเก็บรวบรวมข้อมูลระดับการเปิดเผยข้อมูลด้านสังคมและสิ่งแวดล้อม โดยมีทั้งหมด 44 ข้อ แบ่งเป็น การเปิดเผยข้อมูลด้านสังคมจำนวน 11 ข้อ และการเปิดเผยข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมจำนวน 33 ข้อ จากการศึกษางานวิจัยในอดีตที่เกี่ยวข้อง พบว่ามีตัวแปรที่น่าสนใจหรือคาดว่าน่าจะมีความสัมพันธ์กับระดับการเปิดเผยข้อมูลด้านสังคมและสิ่งแวดล้อม ซึ่งประกอบด้วยตัวแปรอิสระทั้งหมด 7 ตัวแปร ได้แก่ ขนาดของคณะกรรมการบริษัท สัดส่วนกรรมการอิสระ การแยกบทบาทของประธานกรรมการบริษัทและกรรมการผู้จัดการใหญ่ ขนาดของคณะกรรมการตรวจสอบ สัดส่วนของคณะกรรมการตรวจสอบที่มีความรู้ ความเชี่ยวชาญ ด้านบัญชีหรือด้านการเงิน ความถี่ของการประชุมคณะกรรมการตรวจสอบ และประเภทของสำนักงานสอบบัญชี และตัวแปรควบคุม 3 ตัวแปร ได้แก่ ขนาดบริษัท อายุการดำเนินงานของบริษัท และประเภทอุตสาหกรรมจากผลงานวิจัยในส่วนของการประเมินระดับการเปิดเผยข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่พบว่าอยู่ในระดับสูง รายการที่มีการเปิดเผยมากที่สุด 3 อันดับแรก ได้แก่ การเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับการกระจายคุณค่าสู่สังคมและการเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับการลงทุนเพื่อสังคม รองลงมา คือ การเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับความปลอดภัยในสถานที่ทำงาน และลำดับถัดมา คือ การเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับนโยบายสิ่งแวดล้อม สำหรับรายการที่ไม่มีบริษัทใดเปิดเผยเลย มีจำนวน 1 รายการ คือ หนี้สินด้านสิ่งแวดล้อมจากผลงานวิจัยในส่วนของตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กับระดับการเปิดเผยข้อมูลด้านสังคมและสิ่งแวดล้อม พบว่ามี 1 ตัวแปร คือ ประเภทอุตสาหกรรม โดยอุตสาหกรรมพลังงานและสาธารณูปโภคและอุตสาหกรรมปิโตรเคมีและเคมีภัณฑ์มีแนวโน้มที่จะเปิดเผยข้อมูลด้านสังคมและสิ่งแวดล้อมมากกว่าอุตสาหกรรมอื่น เนื่องจากได้รับแรงกดดันจากภาครัฐและถูกเฝ้าระวังจากผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง บริษัทจึงจำเป็นต้องสร้างภาพลักษณ์ที่ดี เพื่อลดแรงกดดันจากสังคม