logo
  • English
  • ไทย
  • Log In
    or
    Have you forgotten your password?
logo
  • Communities & Collections
  • Research Outputs
  • Projects
  • People
  • Organizations
  • Statistics
  • English
  • ไทย
  • Log In
    or
    Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Subject

Browsing by Subject "หนี้เสีย"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Publication
    ปัจจัยที่ส่งผลต่อปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ
    (University of the Thai Chamber of Commerce (UTCC), 2023)
    วัศพล ภัทรรัมภา
    ;
    ;
    สาขาวิชาเศรษฐศาสตร์ธุรกิจ
    ;
    มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. สาขาวิชาเศรษฐศาสตร์ธุรกิจ
    ;
    มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะเศรษฐศาสตร์
    การศึกษาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบ ประกอบด้วยของธนาคารพาณิชย์ที่จดทะเบียนในประเทศ สาขาธนาคารต่างประเทศ และบริษัทเงินทุน ในประเทศไทย เพื่อให้ทราบถึงแนวทางและข้อควรระวังในการควบคุมปริมาณหนี้เสียในระดับมหภาคของประเทศไทย โดยการสร้างสมการถดถอยเชิงซ้อน (Multiple Regression) เพื่อคำนวณค่าทางสถิติ และหาความสัมพันธ์ของตัวแปร ซึ่งการศึกษาครั้งนี้ใช้ข้อมูลทุติยภูมิรายไตรมาส ตั้งแต่ไตรมาสที่ 1 ปี 2556 ถึง ไตรมาสที่ 4 ปี 2566 รวม 44 ไตรมาส จากการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ ประกอบด้วย การเปลี่ยนแปลงของปริมาณหนี้เสียไตรมาสก่อนหน้า (NPLt-1) มีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ อย่างมีนัยสำคัญที่ 0.01 ดัชนีความเชื่อมันผู้บริโภค (cci) มีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ อย่างมีนัยสำคัญที่ 0.01 ดัชนีการลงทุนภาคเอกชน (invest) มีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ อย่างมีนัยสำคัญที่ 0.01 การเปลี่ยนแปลงของดัชนีมูลค่าการส่งออกใน 4 ไตรมาสก่อนหน้า (ext-4) มีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ อย่างมีนัยสำคัญที่ 0.10 และการเปลี่ยนแปลงของมูลค่าที่แท้จริงของผลผลิตมวลรวมภายในประเทศใน 2 ไตรมาสก่อนหน้า (realgdpt-2) มีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ ซึ่งถูกยอมรับที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 และการเปลี่ยนแปลงของสัดส่วนเงินให้กู้ต่อเงินออม (ls) มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันกับปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ อย่างมีนัยสำคัญที่ 0.01 และพบว่า R-squared เท่ากับ 0.7602 หมายความว่า ตัวแปรต้นสามารถอธิบายตัวแปรตามได้ หรือปริมาณหนี้เสีย (NPL) ทั้งระบบภายในประเทศ ได้ร้อยละ 76.02
      399  3584
  • Cookie settings
  • Privacy policy
  • Send Feedback
Central Library, University of the Thai Chamber of Commerce © 2012
Powered by DSpace-CRIS