CMRI Working Paper 03/2011
�������� Noise trader ��� ��� �������������������� (Noise Trading Behavior in SET)
��. ��. ��� �� !"#�� �� $�%#� ���%��� �&'!�(��������)��
%*�'!�(��������)�� ���#���� ����)����(���
��+'����,�%� 2554
Abstract
This research explores noise trading behavior in the Stock Exchange of Thailand
(SET). The first part uses Trivariate Structural Vector Autoregressive (SVAR) model
to find the relationship among returns, volatility, and trading volumes of all investor
types in SET. The results show that noise trading occurs by trading volumes of local
investors, foreign investors and institutional investors. The second part observes
investor group behavior in SET whether each group is informed traders or uninformed
traders. Our results show that all investor groups in SET play a role as informed traders
do. However, the results of investing performance of each investor groups during
2005-2010 evidence that foreign investors have the highest performance in SET, while
local investors have the lowest one. Thus, local investors seem playing their role like
noise traders do.
JEL Classification Numbers: G 15
Keywords: SVAR, trading volume, return, volatility, noise trading, causality test
Author’s E-Mail Address: [email protected]
The views expressed in this working paper are those of the author(s) and do not necessarily
represent the Capital Market Research Institute or the Stock Exchange of Thailand.
Capital Market Research Institute Working Papers are research in progress by the author(s)
and are published to elicit comments and stimulate discussion.
�01(��2(����3 download �'�(�� !��&:��1�&; http://www.set.or.th/setresearch/setresearch.html.
����������� ��������� Capital Market Research Institute
��������
��� !"��#� �$%&
���#�2���&:��1� 12F� '� Trivariate Structural Vector Autoregressive ������O�)���
%#��(����������#�����#�� 3 ��#'������'���1#� '����� �'�� (return) %#������#�S'�'����
� �'�� (volatility) ������*���U+:'S��� �������� (volume) S'���� ��!��� �����$�$����
� ��� �������������������� ��+;'#��%������� noise trading 2�������*���U+:'S��� ��������S'����
��!��� �����$� � ����O�)��#���& noise trading ����SO:�$����� ��� ��������������������
��+;'���2�������*���U+:'S��� ��������S'���� ��!�����$������'�$���������� ��� ��!����� ���
���� ��!�����$�(3����&� ��''����� �'��S'�� ��� �������� �����:��01�&;�&��1��&;%'��F���
�0 � ��� ��������%#��&;2���1%#���01��&;�#��������� noise trading 2�����U+:'S��� �������������
��!� ��1'���:����������U+:'S����� ��!��� �����$�'������'��+;'���+;'��1���U+:'S��� ����������
� ��� ����������������������V���'�����&���(����$��
��������
��� !"��#� ��'(#��
���#�2���&:��1�F������('����������� ��!�S'���� ��!�$����� ��� �����������
��������� ������#��%��������2F� '� noise trader model S'� Sellin (1996) �� 1#��&���S'�
Kamesaka and Wang (2004) ��+;'��('� ����F��������S'���� ��!�����$�����^$����� ��
� �������� ��+;'(�����#����������S'���� ��!���� ��� ���������& ��)*� informed traders ��+'
noise traders � ���#�2��(����1��̀�#����� ��!��!�����$�$����� ��� ���������������������&
����������� ��!� informed traders � ����O�)��&:S���1���� ����O�)�S'� Davidson and
Piriyapant (n.d.) �&;(������������� ��!�S'���� ��!���� ��� �������������������� �#��c �.�.
2538-2541 #���&�������� noise traders '�������`�& ��+;'��2��*�� ����F��������S'���� ��!��� �
����$��1#�'����� �'��(�(�2����� ��!���� ��� ����������������������:����c �.�. 2549-
2553 � ���#�2��(����1��̀�#����� ��!������������&� ����F���������&;(0��&;(!� UO;�2�������S1�������
��!������'�$�����������&;�&� ����F���������&;�;F��&;(!� 2O���V�(�;��&;(��1'���1��̀�3O�%#���(&;��S'�
��� ��!������'�$�����������&;'�22���V���� ��!� noise traders ��1
[Type text]
i
#�%��) *�+�
�������� i #�%��) ��� !"��#� �$%& (Essay 1)
%#��(����������#���'����� �'�� �����*U+:'S��� ��������S'���� ��!� � 1 %#������#�S'�'����� �'�� ��*&�O�)���� ��� ��������������������
.�&#�%�+���!� 20
#�%��)/�%�� *�+�
/�%���'( 1 S1'�0 (3���� �����*���&;� 1�����(�������*���U+:'(!���S'���� ��!� 10 �� �����$� '����� �'�������+'� �%#������#�S'�� �'�� ���#����c �.�.2549-2553
/�%���'( 2 � ���#��%�����%��(�����(����f(�(�������S'������*���U+:'(!���� �������� 11 (Transformed ) ���#������ ��!��� �����$� (Pairwise Correlation)
/�%���'( 3 %�� p h value S'������('%#����V����!��V�� 12
#�%��)1�2 *�+�
1�2�'( 1 � ���#��%������i��������'(�'�2����� ��!����������� 131�2�'( 2 � ���#��%������i��������'(�'�2����� ��!�����$�(3��� 14 1�2�'( 3 � ���#��%������i��������'(�'�2����� ��!������'�$���������� 14 1�2�'( 4 � ���#��%������i��������'(�'�2����� ��!�����$��" &��)��� �������� 14 1�2�'( 5 � #��%����������(�#�S'�%#������#�S'���� ��!����������� 15 1�2�'( 6 � #��%����������(�#�S'�%#������#�S'���� ��!�����$�(3��� 16 1�2�'( 7 � #��%����������(�#�S'�%#������#�S'���� ��!������'�$���������� 16 1�2�'( 8 � #��%����������(�#�S'�%#������#�S'���� ��!�����$��" & 16
��)��� �������� 1�2�'( 9 ����$���� ��!�(�#���"���� ��� �������������������� 17
[Type text]
ii
#�%��) *�+�
��� !"��#� ��'(#�� (Essay 2) ���#��%������������� Noise Traders S'���� ��!�$���� 23 � ��� �������������������� .�&#�%�+���!� 41
#�%��)/�%�� /�%���'( 1 S1'�0 (3���� �����*��S'������*���U+:'� ��������S'���� ��!��� �����$� 30/�%���'( 2 S1'�0 (3���� �����*��S'������*S��� ��������S'���� ��!��� �����$� 31/�%���'( 3 S1'�0 (3���� �����*��S'������*U+:'(!���� ��������S'���� ��!��� �����$� 31 /�%���'( 4 �����('%#����V����!��V�� ���#���'����� �'�� ������*U+:'(!��� 32
� ��������S'���� ��!� (Net Purchases) /�%���'( 5 �����('%#����V����!��V�� ���#���'����� �'�� ������*U+:' 33 � ��������S'���� ��!� (Purchases) /�%���'( 6 �����('%#����V����!��V�� ���#���'����� �'�� ������*S�� 33 � ��������S'���� ��!� (Sales) /�%���'( 7 �����(�������('%#����V�Informed TradersS'���� ��!��� �����$� 34 /�%���'( 8 �����(��3O�%�������('%#����V� Noise Traders ���(����m�� 35 H0: β0 = β1 = β2 = 0 /�%���'( 9 �����(��3O�%�������('%#����V� Noise Traders ���(����m�� 35 H 0 : β0+ β1 + β2 = 0 /�%���'( 10 �����(��� ����F��������(�(�S'���� ��!��� �����$� 36 ��:����c �.�. 2548 - 2553 ���#��& Aggregate Simultaneous Returns /�%���'( 11 �����(��� ����F��������(�(�S'���� ��!��� �����$� 37 ��:����c �.�. 2548 - 2553 ���#��& Aggregate Following One Day Return
[Type text]
iii
#�%��)1�2 *�+�
1�2�'( 1 ���t Aggregate Simulataneous Returns of Each Investor Type 35 ��:����c �.�. 2548 - 2553 1�2�'( 2 ���t Aggregate Following One Day Return of Each Investor Type 36 ��:����c �.�. 2548 - 2553
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
1
���;�
� ��� ����������������������z22!���#���#��1�S'��� �&���;�(0�SO:�'������'��+;'� �
���;�(0�SO:�����&;(!����'� ���c ���(����!� ���&;�F���1��� ��!��&%#��� +;'��;� ���1'��&;2��� ��!�
$���������������:���2������&;�#��1�S'������+'�����&;���;�% &;% �� ���S�����#S'����)m��2��:�
$���������� ����(��''� �#���3O����S`�%��SO:�S'�%�������� �����:���+;'��V����(���(�����1� ��
� ���������������������&����$�������&��� ��� �������� �:��F���;#� � 2O���1�&���(���(�����1�&���
�F����#�2�����1������^�&;��&;�#S1'���� ��� �������������������� UO;����#�2��{��&:��:��`��V�(�#�
��O;�S'����#�2���&;��&;�#S1'�����������S'���� ��!�����$�����^$����� ��� �����������������
��� UO;�2�%�'% !�3O�����O�)�%#��(����������#���'����� �'�� %#������#�S'�'����
� �'�� ������*���U+:'S��� ��������S'���� ��!��� �����$���� ��� �����������������
�����+;'��2��*�3O��'��(��������� noise trading ��� ��� ��������������������
Sun (2008) ��1�F�������z22���&;�&� ��'������(���2S'���� ��!�''�����1��V� 3 ����$�
%+'
1. �z22���+:�m��3�#� (Permanent Fundamental Shocks) UO;�2�����'���1#� � �F���
��+'� ����'���S'���)�� �����z�� �'����%�� �
2. �z22���+:�m�� �;#%��# (Transitory Fundamental Shocks) UO;�������O�)������;#��2�� 1
%#������#� (volatility) S'�'����� �'����+'��%�� ����������V���#�������#��
3. �z22���&;���� ��z22���+:�m�� (Non-Fundamental Shocks) UO;�������O�)������;#��2�� 1
�����*���U+:'S�� (Volume) ��V���#�������#��
����&;����O�)� �#��%�����3O�%#��(����������#���'����� �'�� �����*���U+:'S��
�%#������#�S'���%�� �������� 2���V����(��1'���1��̀�3O��'��(��������� noise trading ��
� ��� ��������UO;���V�(�;��&;������2�����U+:'S��� ���������&;�����1'�0�$����1����� &;��� �S'�
�z22���+:�m������V����U+:'S��� ���������&;�����*���U+:'S���S1���(��� ��''����� �'����+'��%�
S'�� �������� �����:�S1'�0 2�����#�2��{��&:2� �#��F���1���3O�������� noise trading ��� ��
� ��������������������2�������*���U+:'S��� ��������S'���� ��!����� �����$� ��+;'��1
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
2
���#������ �����+''�%�������^�&;��&;�#S1'�������F����0 � ��� ����������1�F�� #�2����� 1�����
�F����� �!�������F������������&��|������&;2���}��� ��� ����������������������1�&%#��
�2��"�1�#��1���1�����&����� ��� �������� �:��F���;#� �
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
3
&�%/% ".�&#�%
Nguyen and Daigler (2006); ��� �� � ���((� (2010) ��1� ��#3O�%#��(����������#���
�����*���U+:'S�� �%#������#�S'���%�� �������� ���'��������#%��� �� 2 �#%��%+'
1) �#%����&;�#��������01S1'�0 (Information Theories) 30���''���V��#%����'�^ '&� 2
�#%����1�� �#%���&;#����� ��!��!�%����01S1'�0 �F����#��%���������# � �(�;�U+:'��1'���� (The
Mixtures of Distributions Hypothesis: MDH) �#%���&:2�'����3O�%#��(����������#��������*���U+:'
S�� �%#������#�S'���%�� ���������&;�&'�0� ����&�0�S'�%#��(�������� ��#���'��� (Harris,
1986, 1987) �%#��(����������#��������*U+:'S�� �%#������#�S'���%������1SO:�'�0������ ��!�
��2�SO:�'�0����z22��'+;�^ � �� ����� S'�S1'�0 (0�� ��(Andersen, 1996) '&��#%���&;��&;�#S1'��`%+'
�#%���&;#����� ��!��� �� !����S1'�0 �����1'���� (The Sequential Arrival of Information Model)
Copeland (1976); Morse (1980); Jennings et al. (1981); Jennings and Barry (1983) ��1(�1���#%#��%��
�&:SO:������(�!�#�� ��� ��!��� �� !��2���1��S1'�0 �����1'���� ����U+:'S��S'���� ��!��� �� !��
2����;�SO:�� ��2����1��S1'�0 ���(�0�*� 1# �����:�%#��(��������&;����SO:����#��������*U+:'S�� �
%#������#�S'���%�� ����������:�2������1��2���������# S'�S1'�0 ���# ���&�#�������&��'����
��&�# ��2��1'�%F��O�3O������S1'�0 ��'� �� ��S'�S1'�0 �����*U+:'S�� �%#������#�S'���%�
��+;'�F����3O�%#��(��������� 2 ��������� �����! �� � ��#%+'�����*U+:'S����V�(����!S'�%#�����
�#�S'���%�� ����������+'��� ���S*���&�#���%#������#�S'���%�� ����������V�(����!S'�
�����*���U+:'S����+'���
2) �#%����&;�#��%#��� +;'S'���� ��!��&;�&��'� �� (Dispersion of Beliefs Model) ��V�
�#%���&;(����#����� ��!������ !�������'��&%#��� +;' ���1%#��(F�%�"��S1'�0 �&;��1�������������
''��� 2�����#�2��S'� Harris and Raviv (1993); Shalen (1993) ��1� ��#(�!���&;�#���#%���&:�#1#��
��� ��!�� !���&;�&S1'�0 ��� (informed traders) 2��& ��)*����U+:'S��� ���������&;% 1��% O����$����1
S1'�0 �&;�#��S��& ����&%#������#�S'���%��&;U+:'S����:�2�'�0��'^ �0 %���&;�����(�S'�� ��������
��S*���&�#����#���� ��!�� !���&;�&S1'�0 �1'��#�� (uninformed traders) 2��& ��)*����U+:'S��
� ���������&;���������''������� ���#!%% ������ ��!�� !���&:2��'(�'���'S1'�0 S��#(���!�
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
4
'�����&;��1�� �������&����� F���%#��(F�%�"S'�S1'�0 �� ���#2O��F���1�������U+:'��+'S���'(�'�
��'�!�S1'�0 '�0�� '��# � ���(����3��������� &;��� �S'���%�� ��������������(�:� �����
��#''�2�������1 �����:����U+:'S��S'���� ��!�� !���&:2��&����'(�'���'�z22������^����#��� !��'+;�
$��";�<���'(.&'(� =+��&��>?""��=+�@A<=�� #�%�'(@'B</��&�%/��#!�C"=����&<��D�
Sun (2009) ��1�F����(�1��2F� '���+;'� 1'��������'(�'���'S1'�0 S��#(��S'����
��!��� �����$� �����2F� '���:���1�F�����#1#����� ������� ��!���:�2��&��� ��!�'�0���&��
%� 2 ����$�%+' informed trader � noise trader UO;���1�&�����:�(����m��S'�2F� '��&:�#1 3 S1'
��1��
1. informed trader %+' ��� ��!��&;�&%#��(����3����������z22���+:�m�� ��z22���&;
���� ��z22���+:�m��''�2�������1 �����:���� ��!�� !���&:2��F����U+:'S��� �����������'������&��%�
�z22���+:�m��3�#� ��z22���+:�m�� �;#%��#������:� 2O��F���1(����3��������0 %��S'�� ����������1
%�'�S1��30��1'�����F�
2. noise trader %+' ��� ��!��&;�'(�'���'�z22������^��:�������#��2���V��z22���+:�m��
�;#%��# ��z22���+:�m��3�#� �#���3O��z22���&;���� ��z22���+:�m��2O�(��� ��1 ��)*����U+:'S��S'����
��!�� !���&:��:�����&���!� �%�����*���1���
3. informed trader 2��&�������������U+:'-S������&�#��� (Homogeneous Trading)
��+;'�2����� ��!���� !���&:2��&���� 1��&���z22���+:�m��3�#� ��z22���+:�m�� �;#%��#������������
�0 %��S'�� ��������������:� ��+;'��� ��!�� !���&:��1��S1'�0 S��#(����2�(����3���z22���+:�m��''�
2���z22���&;���� ��z22���+:�m����1 �����:�2O��F���1������(���2�����U+:'S��S'���� ��!�� !���&:�& ��)*�
�&;���+'���� UO;�2�������S1������� ��!�����$� noise trader �&;2��&�����������U+:'S���&;���������
������ �!%% (Heterogeneous Trading) '����+;'���2������&;��� ��!�� !���&:���(����3����
�z22���+:�m�� ��z22���&;���� ��z22���+:�m��''�2�������1 2O��F���1��� ��!�� !���&:�'(�'���'S��#(��
�&;��1�����!�����$�UO;���������S'���� ��!�� !���&:��:��`2����������''������S1'�0 S��#(���&;��
�!%% ��1������;��'�
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
5
2��S1'(����m����:� 3 S1���1�2O��F���(0����(�1��2F� '�S'� Sun (2009) �&;�&S1'�F������
��+;'�S'�����$���� ��!�#���&'�0���&�� 2 ����$� �`%+' informed trader � noise trader����&;
J %+' 2F��#�S'� informed trader � N %+' 2F��#�S'� noise trader
����&;��� ��!���:� 2 ����$���:�(����3 ��!���1��:���� ������������(�:� �� ��������
������# �'�2����:���1�&����F������1$����#���&;�&���U+:' - S�� � ��2������! �$��S'����2�%0�U+:'
S��'������'��+;'� ��+'� ��#��1#�� ��+;'�&%F�(�;�U+:'S���S1���� ��2��F����2�%0�%F�(�;�U+:'S��2�� F����&;
(i-1) ��(0� F����&; (i) $����#����:�
�����:� * 2!��! �$��$����#�� ( i ) �0 %�����U+:'S�� (��) S'���� ��!�� !�� informed trader
2�30�����1�1#�(����
(1)
����&; a > 0 UO;� a ��V�%��%��&; ���V���#��S'�%��(�����(����f���� &�� &;��%#���(&;��
(Coefficient of Absolute Risk Aversion)
%+' ��%��&; informed trader �F����U+:'S�� %+' ��%�� ����S*���:�
� ����&�#��� * 2!��! �$�� ��� ��!�����$� noise trader 2��&�0 %�����U+:'S�� (��) �&;
(����3(����1���(����
(2)
����&; a > 0 UO;� a ��V�%��%��&; ���V���#��S'�%��(�����(����f���� &�� &;��%#���(&;��
(Coefficient of Absolute Risk Aversion)
%+' ��%��&; noise trader �F����U+:'S�� %+' ��%�� ����S*���:�
2������&; * 2!��! �$�� 2F��#�%F�(�;�U+:'��:����2�������2F��#�%F�(�;�S����:���� 2O�(����1
#��
(3)
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
6
2��(�����&; 3 (����32���0�(����������1'�0����0�S'��.
(4)
����&;�&����F������1
, � (5)
2����:���1�&���(����#���0 %�����U+:'S�� (��) �#����� �#����:�����2���0 %�����U+:'S��
(��) '���� �%�O;�S'� informed trader � noise trader UO;�2�(����1��V�
(6)
�2��(�����&; (6) ���(����32���0�������1��V�
(7)
2������&;�z22���+:�m��3�#� �z22���+:�m�� �;#%��# ��z22���&;���� ��z22���+:�m�� �&%#����V�
'�(����'��� 2O��F���1(����3�S&������� &;��� ���%�S'���� ��!���:� 2 ����$���1���(����m���&;��:�
�#1���(����3�S&��(�����'� ��)*�S'������ &;��� ���%� (�����'� ��)*�S'�'����� �'���&;
%���#�� �(�����'� ��)*�S'�%#������#�2������� &;��� ���%���1��V�
, , (8)
����&;
%+' ����� &;��� ��z22���+:�m��3�#� (Permanent Fundamental Shocks)
%+' ����� &;��� ��z22���+:�m�� �;#%��# (Transitory Fundamental Shocks)
%+' ����� &;��� ��z22���&;���� ��z22���+:�m�� (Non- Fundamental Shocks)
�2������&; informed trader �&�������������U+:'S���&;���+'���������:�2O��F���1 �
�&%�����+'����(F�����!� informed traders 2O�(����3����V� � 2������&; noise traders
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
7
�&�����������U+:'S���&;���������''��������#!%% �����:�2O��F���1%��S'� S'���� ��!�����
�����&%���&;���������''��� ���(����3�S&��(������1������V�
=
, , (9)
�F�(�����&; (9) ������(�����&; (5) � (7) 2��F���1��1(����
����&;
(10)
��+;'�2��(�����&; (10) ��:���V�(�����&;%����&�� �#��# ���&�#S'���:�'����� �'�� %#��
����#� � �0 %�����U+:'S�� (��) �&;�����! �$����� ����� F���'������'��+;'�$������O;�#�� �����
�1'�����03O������ &;��� ���%����#����+'�0� �#�S'� UO;���;��`%+'����� &;��� ����#��2��&%��
��+;' I ������2F��#��! �$���&;����SO:���:������#����:�^ �����:����2��S&��(����S'�
����� &;��� ���%� %#������#� ��0 %�����U+:'S�� (��) ��1'�0����0�S'�2F� '����#����
� �� �#��# �2�(����3�S&����1��V�
(11)
UO;�2��(����S1���1�2��#�� �0 %�����U+:'S�� (��) ��:�2�SO:�'�0�����&���z22���&;���� �
�z22���+:�m����&��������:� ����&;��:��z22���+:�m��3�#� ��z22���+:�m�� �;#%��#����&� ������'�0 %��
���U+:'S�� (��) ��'������ ������ �����z22����:� 3 ��:�2�(��� ��''����� �'�� � %#�����
�#� ���(�����&;��1(���#1
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
8
!E'�;�.�!�&�% !"��
�01#�2����1�F����#��%�����S1'�0 ���������� Eviews 6 ��+;'� 1��%��%#��(�������� ���(1�S'�
�� ���#������ 1��%��% Structural Vector Autoregressive (SVAR) UO;�2�����'���1#�#��&#��%����� 3
S�:��'�%+'
1. �����('%#����V����!��V�� (Granger Causality Test)
2. ���#��%���������'(�'�S'���#�� (Impulse Response)
3. ���#��%����������(�#�S'�%#������#� (Variance Decomposition)
������#��%�������:����2�'�0�$����1�0�%#��(����������(������'���&:
Return = a 10 + j , t - i + j , t - i + j , t I i+ ε1t (1)
Volume = a 20 + j , t - i + j , t - i + j , t I i+ ε2t (2)
Volatility = a 30 + j , t - i + j , t - i + j , t I i+ ε3t (3)
����&; p q � r %+'2F��#���+'��1'�� ���&;�����(�(F������#�� Return Volume �
Volatility ��� F���
����&; ε1t , ε2t � ε3t %+'%��% ���% +;'�S'�(�����&; (1) , (2) � (3) ��� F���
%�� a 10 , a 20 � a 30 %+'%��(�����(����f����� ��S*��&;%�� a1i , a2i � a3i %+'%��(�����(����f
S'� Return
%�� b1i , b2i � b3i %+'%��(�����(����fS'� Volume �%�� c1i , c2i � c3i %+'%��(�����(����fS'�
Volatility
��S*��&;%����#������^�&;� 1�����#�2���&:��:�30���''���V� 3 ��#��� ��^%+'
1. '����� �'��S'�� �������������+'� (Monthly Return) UO;�2�� 1(0�����%F��#*
��'��+;'� (Continuous Returns) ����&���%��%F��#*���(0������&:
Returnt = ln(SETt/SETt-1)
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
9
����&; Returnt %+' '����� �'��S'��� �&� ��� �������������������� * ��+'��&; t
SETt %+' �� �&� ��� �������������������� * ��+'��&; t
2. %#������#�S'�'����� �'��S'�� �������� (Monthly Volatility) '����#��&����&;
�F��(�'��� Rogers and Satchell (1991) ����&(0�����%F��#*����&:
����&; Volatilityt %+' %#������#�S'�'����� �'��S'��� �&� ��
� ��������������������
Ht,Lt,Ot ,Ct %+' �� �&� ��� ���������&;(0��&;(!� �;F��&;(!� ���� �
��� * ��+'��&; t ��� F���
3. �����*���U+:'S��S'�� �������� (Trading volume) � 1#��&����&; Sellin (1996) ��1
�F��(�'�#1UO;��&���%F��#*����&:
Volumet = [(BUYit - SELLit) / (BUYit + SELLit)]
����&; Volumet %+' �����*���U+:'S���&;30�� � 1# (Transformed Trading
Volume) S'���� ��!�����$� i * ��+'��&; t
BUYit � SELLit %+' �0 %�����U+:' ��0 %�����S��S'���� ��!�����$� i
* ��+'��&; t
����&;S1'�0 �&;� 1�����#�2��{��&:��:�2�� 1S1'�0 '�!����# ��!���$0�������+'� ��:���
��+'�����%� �.�. 2549 3O� ���#�%� �.�. 2553 �#������# ���:���� 5 �c
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
10
B<&�% !"��
�����#�2���&:��:��1'�����O�)�3O�%#��(����������#�����#���&;(F�%�" 3 ��#UO;�2�����'��
�1#�'����� �'��S'�� ��� �������������+'� %#������#�S'�'����� �'�� ������*���
U+:'(!���S'���� ��!��� �����$� �����:����+:'��1�2O���1�&���#��%�����3O�%��(3���S'���#���� ���#
���������&; 1 UO;�2�(����1��̀�3O�S1'�0 (3���� �����*��S'���#������^�&;� 1�����#�2��
/�%���'( 1 =+�@A<#J!/!.K!�2%%L���'(CK+C�&�%$#��>%!@�L&�%MNO�#D�E!=����&<��D�$/�<P
>%P.1� ��/%�B</��$��%��.�N�� $<P� �@B��B �=��B</��$�� %P* ���>Q 2.S.2549-2553 (�����*���U+:'(!��� ���#�: 1����)
'����� �'��
%#������#� ��� ��!����� ��� ��� ��!�(3��� ��� ��!������'�
�" &��)��� ��������
%���{ &;� 0.0062 0.0032 1,601 311 -1,935 22.4 %������m�� 0.0162 0.0013 2,790 -720 -3,910 70.7 %��(0�(!� 0.1308 0.0363 74,800 14,900 48,100 3,480 %���;F�(!� -0.3592 -0.0027 -58,700 -24,500 -50,800 -3,110 (�#��&;��������m�� 0.0769 0.0058 23,000 8,120 17,400 1,260 %��%#���1 -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
2��S1'�0 ��������&; 1 2��#��S1'�0 S'�'����� �'�������+'� �%#������#�S'�
'����� �'����:��&���2�2�������� ��S*��&;S1'�0 �����*���U+:'(!���S'���� ��!�����$�
����^�&��&����� ��!�(3��� ���� ��!������'�$����������������:��&;�&���2�2����� ��+;'
��2��*�3O������*���U+:'(!���2��#����� ��!�����������2��&�0 %��U+:'(!����{ &;���'��+'�(0��&;(!��&;
1,170 1������S*��&;��� ��!������'�$����������2��&�'�S��(!����{ &;���'��+'�(0��&;(!��&; 659
1���� ����&;��� ��!�����������2��&%��(�#��&;��������m��S'������*U+:'(!���(0��&;(!��&; 1,960
1���� ���+;'(����1��̀�3O����('�% 1'�������#���'����� �'�������+'�S'�� ��
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
11
� ���������������*���U+:'(!���S'���� ��!��� �����$��&;�&������%�� 1# (Transformed) 2O���1
�F��(�'S1'�0 %#��(����������#�����#��UO;���1(���#1 ���������&; 2
/�%���'( 2 B<&�% !.�%�P*T���#�@>%P#!�E!U#*#�@2��ET=��>%!@�L&�%MNO�#D�E!*<�&�%�2�T (Transformed ) %P* �����&<��D�$/�<P>%P.1� (Pairwise Correlation)
/� $>% '����� �'�� %#������#� ��� ������������� ��� ��!�(3��� ��� ��!������'�
'����� �'��
%#������#� -0.6869*** ��� ��!����� ��� 0.6131*** -0.4197*** ��� ��!�(3��� -0.2976*** 0.1809*** -0.7713** ��� ��!������'� -0.6480*** 0.4070*** -0.9081*** 0.5406*** �" &��)��� �������� 0.1266*** -0.0580*** 0.0022*** 0.1736*** -0.1154***
*** ����3O� �������(F�%�"���(3����&; 0.01 ** ����3O� �������(F�%�"���(3����&; 0.05 * ����3O� �������(F�%�"���(3����&; 0.10
UO;�2��������&; 2 2�(����1��̀�#���� �#��&;'����� �'�������+'����;�(0�SO:���:�2�
%�'�S1��('�% 1'��������*���U+:'(!���S'���� ��!����������� ���� ��!�� !���" &��)��
� ���������&;2����;�SO:��� �#��# ���&�#��� 2��#��& Pairwise Correlation Analysis 2��#��%��%#��(�������
���#���'����� �'���������*���U+:'(!���S'���� ��!���:� 2 ����$��&%����V�#�3O��12��&%�����
����`��� ��2�������S1���������*���U+:'(!���S'���� ��!������'�$���������� ���� ��!�
����$�(3��� UO;�2�(����1��̀�3O�%#�����(����$������� ��!��+:'��1�S'���� ��!��� �����$�
����{������ ��!������������&;2��&���#��%�����S1'�0 '���� ��'&��3&;31#���'�2��F���� ��!� '��(���
��1��� ��!�����$����� ��#(����3�F���� ��!���1('�% 1'���($�#���*���� ��� �����������
�����������1'�����&
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
12
��(�#�S'����#��%�������%#��(����������#�����#���� ���#�&;�1'�����O�)� �+:'��1�
2��1'��F������('��%��%#�� �� 1��&;�����(� (Lag Selection) ���('%#����;�S'�S1'�0
(Stationary Test) �1#�#��& AIC criterion � ADF tests ��� F��� UO;�2��#��%��%#�� �� 1��&;�����(�S'�
��#���&;�F���#��%�������:�2�'�0��&;�����* 1-2 ��+'� ���+;'��2��*�2��� �����('%#����;�S'�
S1'�0 ��+;'�|'�����z"��%#��������� +;'3+'S'�� ���#�2���&;2���1��� ��2���F����#��%����� UO;��#��
S1'�0 �!���#�&%#�������(��&;2��F���� 1�������('%#����V����!��V�� ���#��%������i�������
�'(�'� ����#��%����������(�#�S'�%#������#� (� �����('�����1(���#1 * �&;�&:)
���� �&;��12�����#��%�����%#��(����������#���'����� �'��S'�� ��� �����������
��+'� %#������#�S'�'����� �'�� ������*���U+:'(!���S'���� ��!��� �����$����'����
2F� '� Trivariate Structural Vector Autoregressive 2�30���''���V� 3 (�#�%+'
#� ��'( 1 B<�'(\�+"�&&�%��#��� �@.>]�.*/D.>]�B< (Granger Causality Test)
� �&;��12�����#��%�����2�(����1��̀�#��%����#����#��O;����z22!��2���1��'����� 2����#
��'&���#��+'��� UO;�� �&;��1��:�2�(�����������&; 2
/�%���'( 3 ��� p I value =��&�%��#��� �@.>]�.*/D.>]�B< �����('%#����V����!��V�� ��� ��!�
���� ��� ��� ��!�(3���
��� ��!������'�
�" &��)��� ��������
(����m��� �� (H0) p-value p-value p-value p-value
'����� �'������ �(����!S'������*���U+:'(!��� 0.5732 0.1334 0.7006 0.4719
�����*���U+:'(!������� �(����!S'�'����� �'�� 0.0000 0.0217 0.0000 0.6934
%#������#�S'�'����� �'������ �(����!S'������*���U+:'(!��� 0.7395 0.6114 0.8116 0.9397
�����*���U+:'(!������� �(����!S'�%#������#�S'�'����� �'�� 0.2402 0.2874 0.4681 0.5221
'����� �'������ �(����!S'�%#������#�S'�'����� �'�� 0.0856 0.0856 0.0856 0.0856
%#������#�S'�'����� �'������ �(����!S'�'����� �'�� 0.0985 0.0985 0.0985 0.0985
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
13
2��������&; 3 �����2��*�%#��(����������#�����#���� �%0��&;�������(F�%�" 0.05 2�
�#�������*���U+:'(!���S'���� ��!����������� ��� ��!�����$�(3��� ���� ��!������'�
$�����������&'����� ��''����� �'�� UO;�2�(����1��̀�3O�������� noise trading ��� ��
� �������������������� �����������S1��'����� �'��� �����&'����� ��'�����*���U+:'(!���
S'���� ��!��!�����$� � ����&�#������ S'�%#��(�������������#���'����� �'����%#�����
�#�S'�'����� �'�� ������*���U+:'(!�����%#������#�S'�'����� �'���&;����&'�����
��'���'�����&���(F�%�"�&;���� 0.05
#� ��'( 2 &�% !.�%�P*T>a!&!%!��/��#��� (Impulse Response)
� ���#��%������i��������'(�'�S'������*���U+:'(!���� ��������S'���� ��!��� �
����$� '����� �'�� �%#������#�S'�'����� �'��S'�S'�� ����'����� &;��� �S'�
�z22���&;���� ��z22���+:�m�� ����� &;��� ��z22���+:�m��3�#� ������ &;��� ��z22���+:�m�� �;#%��#
��130�(���#1���$���&; 1 h 4
1�2�'( 1 B<&�% !.�%�P*T>a!&!%!��/��#���"�&��&<��D�/���>%P.�S
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
.10
.12
1 2 3 4 5
Response of FOREIGNNETPURCHASE to Cholesky
One S.D. Innovations
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5
Non-Fundamental Shock
Permanent-Fundamental Shock
Transitory-Fundamental Shock
Response of RETURN to Cholesky
One S.D. Innovations
-.004
-.002
.000
.002
.004
.006
1 2 3 4 5
Response of VOLATILITY to Cholesky
One S.D. Innovations
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
14
1�2�'( 2 B<&�% !.�%�P*T>a!&!%!��/��#���"�&��&<��D�>%P.1�#J����
-.05
.00
.05
.10
.15
1 2 3 4 5
Response of INSTITUENETPURCHASE to Structural
One S.D. Innovations
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5
Non-Fundamental Shock
Permanent-Fundamental Shock
Transitory-Fundamental Shock
Response of RETURN to Structural
One S.D. Innovations
-.004
-.002
.000
.002
.004
.006
1 2 3 4 5
Response of VOLATILITY to Structural
One S.D. Innovations
1�2�'( 3 B<&�% !.�%�P*T>a!&!%!��/��#���"�&��&<��D�%������1��C�>%P.�S
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
.05
1 2 3 4 5
Response of LOCALNETPURCHASE to Structural
One S.D. Innovations
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5
Non-Fundamental Shock
Permanent-Fundamental Shock
Transitory-Fundamental Shock
Response of RETURN to Structural
One S.D. Innovations
-.004
-.002
.000
.002
.004
.006
1 2 3 4 5
Response of VOLATILITY to Structural
One S.D. Innovations
1�2�'( 4 B<&�% !.�%�P*T>a!&!%!��/��#���"�&��&<��D�>%P.1���)K'�%!d��*<�&�%�2�T
-.010
-.005
.000
.005
.010
.015
1 2 3 4 5
Response of PROPRIETARYNETPURCHASE to Structural
One S.D. Innov ations
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5
Non-Fundamental Shock
Permanent-Fundamental Shock
Transitory-Fundamental Shock
Response of RETURN to Structural
One S.D. Innovations
-.006
-.004
-.002
.000
.002
.004
.006
1 2 3 4 5
Response of VOLATILITY to Structural
One S.D. Innovations
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
15
2��$���&; 1 - 4 � �&;��12�����#��%������i��������'(�'�S'���#���&;�F�����#1�����
�������$�S'���� ��!�����$� �#�� '����� �'�������+'�S'�� ��� ��������������������
2���1��'����� 2�������*���U+:'(!���S'���� ��!����� �����$�'���� ���2� ��S*��&;�����*���
U+:'(!���S'���� ��!�����$��" &��)��� ��������2��&'����� ��''����� �'��%�'�S1���1'����
��&��������*���U+:'(!���S'���� ��!�����$�'+;�^ UO;�2�('�% 1'���� �&;��12�������('%#��
��V����!��V�� #� ��'( 3 &�% !.�%�P*T&�%$�&#� �=��� �@$>%>% � (Variance Decomposition)
��(�#�(!��1��S'����#�2���&:��:�%+'S�:��'�S'����#��%����������(�#�S'�%#������#�
UO;�� 2�����#��%�������1(���#1���$���&; 5-8 ����&;�(1�(&�:F������&;�&�%�+;'�����#�� �2�(������
S'��z22���&;���� ��z22���+:�m�� (Non-fundamental shocks) �&;����2���0 %�����U+:'S����V��� (Volumes)
�(1�(&���&;�&�%�+;'�����(���� &;��(������S'��z22���+:�m��3�#� (Permanent-fundamental shocks)
�&;����2��'����� �'��S'�� �������������+'� (Returns) ��(1�(&�S&�#�&;�&�%�+;'�����������
(������S'��z22���+:�m�� �;#%��# (Transitory-fundamental shocks) �&;����2��%#������#�S'�'����
� �'�� (Volatility)
1�2�'( 5 B< !.�%�P*T&�%$�&#� �=��� �@$>%>% �=����&<��D�/���>%P.�S
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5
Variance Decomposition of FOREIGNNETPURCHASE
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
Non-Fundamental Shock
Permanent-Fundamental Shock
Transitory-Fundamental Shock
Variance Decomposition of RETURN
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
Variance Decomposition of VOLATILITY
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
16
1�2�'( 6 B< !.�%�P*T&�%$�&#� �=��� �@$>%>% �=����&<��D�>%P.1�#J����
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5
Variance Decomposition of INSTITUENETPURCHASE
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5
Non-Fundamental Shock
Permanent-Fundamental Shock
Transitory-Fundamental Shock
Variance Decomposition of RETURN
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
Variance Decomposi tion of VOLATILITY
1�2�'( 7 B< !.�%�P*T&�%$�&#� �=��� �@$>%>% �=����&<��D�%������1��C�>%P.�S
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5
Variance Decomposition of LOCALNETPURCHASE
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
Non-Fundamental Shock
Permanent-Fundamental Shock
Transitory-Fundamental Shock
Variance Decomposition of RETURN
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
Variance Decomposi tion of VOLATILITY
1�2�'( 8 B< !.�%�P*T&�%$�&#� �=��� �@$>%>% �=����&<��D�>%P.1���)K'�%!d��*<�&�%�2�T
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5
Variance Decomposition of PROPRIETARYNETPURCHASE
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5
Non-Fundamental Shock
Permanent-Fundamental Shock
Transitory-Fundamental Shock
Variance Decomposition of RETURN
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
Variance Decomposition of VOLATILITY
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
17
2��������&; 5-8 (����1��̀�3O�� S'����#��%����������(�#�S'�%#������#�������
��!�����$�����^ UO;�(����3'������1#�� '����� �'�������+'�S'�� ��� �����������������
�����1��'����� 2�������*���U+:'(!���S'���� ��!����������� ���� ��!������'�$����������
3O� 44% � 47% ��� F��� UO;�� �&;��1��:�('�% 1'���� �&;��12�������('%#����V����!��V�� �
� 2�����#��%������i��������'(�'��&;��1(���#1��'���1��&: '�������`��� � �����&;��1�&:�&%#��
������'�������2�����#�2��S'� Sun (2009) �&;(����1��̀�#���z22���&;���� ��z22���+:�m����+'�����*���
U+:'(!���S'���� ��!���:��&'����� ��&��%� 1 % ��''����� �'�����#��S'��� �&� ��� ��������S'�
������(���m'������
����&;�&%#��������'����������#���� S'��z22���&;���� ��z22���+:�m����+'�����*���U+:'
(!���S'���� ��!��&;�&'����� ��''����� �'�����#��S'��� �&� ��� ����������� ��� ��������
S'���� �(���m'������ ��+;'�2���&%#��������S'��%��(�1������$���� ��!����� �� �� ��:��&:
����$���� ��!�(�#���"���� ��� ��������S'�(���m'��������V���� ��!�����$�(3��� (��V�
(��(�#�����#���1'� ��2̀�(�S'�2F��#���� ��!���:����) ��S*��&;����$���� ��!�(�#���"���� ��
� ����������������������V���� ��!�����$������'����(����$���&; 9 ��:��&: (��(�#�S'���� ��!�
����$������'���� ��� ���������������������&���SO:���+;'�^�����*�1'� ��2̀�(�S'�2F��#����
��!���:����
1�2�'( 9 >%P.1���&<��D�#� �C*)�C�/<��*<�&�%�2�T$*��>%P.�S\��
�&;��: � ��� ��������������������
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
18
��#%D>$<P !"�%LTB<
� ����O�)��&;��12�����#�2��{��&:��:�(����1��̀�3O������������ ��!�S'���� ��!�
����$�����^$����� ��� �������������������� ���� �&;��12�����#��%�����S1'�0 (3���� ��
���*��S'������*���U+:'(!���S'���� ��!�����$�����^ �'����� �'�������+'� (����1��̀�
#���� �#� 5 �c�&;��������� ��!�����������2��&�����*���U+:'(!����&;����&;(!� ����&;���U+:'S��
� ������������ � �#��# ���:�2��&%#��('�% 1'���'����� �'�������+'�S'�� ��� ��������
����#����� ��!�����$�'+;�^ �&;��V�� ���&:��:�'�22���2������&;��� ��!�������������:��&����O�)�
S1'�0 ��'���� ��!���V�'�����&2O��F���1(����3�&;2�%�����*�(3�����*��&;2�����SO:���'��%�S'�� ��
� ����������������������1 ��S*���&�#���� �&;��12�����#��%�����3O�%#��(����������#���'����
� �'�� �����*���U+:'S�� �%#������#�S'�'����� �'�� (����1��̀�#���& noise trading
����SO:�$����� ��� �������������������� ��+;'���2��#��� �&;��12�����#��%�����(����1��̀�3O�
'����� �'�������+'�S'�� ��� ����������1��'����� %�'�S1��(0�2�������*���U+:'(!���S'����
��!���+'�!�����$� �&��&�������*���U+:'(!���S'���� ��!�����$��" &��)��� ��������������:��&;�&
'����� ��&��� `��1'���''����� �'�� 2O���V�����1#�����z22!��'����� �'����+'�� �&S'�� ��
� ����������������������:�2�SO:��������*���U+:'S������#�������2��*�3O��0 %���&;%#�2���V��&;
�12���S'�� �������� �����:�2��� ���#�2���&;��1�&:2O���V�(�;�(F�%�"�&;���#����S'�� ��� ���������&;�&
��1��&;����� '2��S1����F������1%#���01%#���S1��2���U+:'S��� ���������&;30��1'� '&���:�����1'��F����
�F����0 ��F�����,��*������� ��!�����^��+;'%#%!���1���U+:'S����� ��� ����������V���
'����������( �'�2����:����#�2��{��&:��� �#���1��� ��!�(����3��}�� ������!�S�:��'����
#��%������ 2�������*���U+:'S��� �������� ��+;'��1������(���2U+:'S��� ����������V���'����30��1'�
��&���(����$�������;�SO:�
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
19
&�%>%P�D&/T.K!��h����
����S'� Noise trading risks ����SO:� ��+;'�&����� &;��� �S'��� �&� ��������S'�� ��
� �������������������� (� �.) �����:� � �. (����3� 1���� Noise trading risks �&;�F� ������SO:���
���%�����*������ &;��� �S'��� �&� ��������
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
20
.�&#�%�+���!� ��� �� !"#�� �� � ���((� '�!�����. 2553. �%#��(����������#��������*U+:'S�� �%#������#�
S'���%���� �� �#���1�(��%1��$%$�*���'� &�.� ����� ��������� ������������ 31 (1) (����%� h ��)��� 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.j 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, 50h512. 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.
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
21
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.
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
22
��� !"��#� ��'( 2
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
23
���;�
� ��� �����������������������z22!���#���#��1�S'��� �&���;�(0�SO:�'������'��+;'�
����;�(0�SO:�����&;(!����'� ���c ���(����!� ���&;�F���1��� ��!��&%#��� +;'��;� ���1'��&;2���
��!�$���������������:���2������&;�#��1�S'������+'�����&;���;�% &;% �� ���S�����#S'�
���)m��2��:�$���������� ����(��''� �#���3O����S`�%��SO:�S'�%�������� �����:���+;'��V����
(���(�����1� ��� ���������������������&����$�������&��� ��� �������� �:��F���;#� � 2O���1�&���
(���(�����1�&����F����#�2�����1������^�&;��&;�#S1'���� ��� �������������������� UO;����#�2��{��&:
��:���̀�V�(�#���O;�S'����#�2���&;��&;�#S1'�����������S'���� ��!�����$�����^$����� ��� ��������
������������ ����F����#�2�����2F� '� noise trader model S'� Sellin (1996) ��+;'�O�)�3O�
����������� ��!�S'���� ��!�����$�����^$����� ��� ��������������������#���&��������
��� ��!� informed traders ��+' noised traders UO;�2��F�����O�)����'����%#��(����������#���
'����� �'��S'�� ��� �������� ������*���U+:'S��S'���� ��!� �#������'���� ��+;'�2��#��
��($�#����U+:'S��������� ��!� informed traders %+'��� ��!��&;2�(����3���z22���+:�m��
('����� �'��) ��z22���&;���� ��z22���+:�m��(�����*���U+:'S��)''�2�������1 ��1'���:�2���2��*�
U+:'S��� �����������'������&���z22���+:�m����������(���2 UO;�2�������2�� noise traders �&;���
(����3���z22���+:�m�� ��z22���&;���� ��z22���+:�m��''�2�������1 2O��F���1�z22������^�&� ��'���
���(���2U+:'S��� ��������S'���� ��!�����$��&:
� �&;��12�����#�2��{��&:2� �#��F���1���3O������������ ��!� ����(����$�������
��!�S'���� ��!��� �����$���� ��� �������������������� ��+;'�F���1'�%�����+'���#�����&;
��&;�#S1'������%#%!��0 � ��� ��������(����3�F��������������F�������� �#�����(����$����
��� ��!�S'���� ��!�� '� �#������# ��&;������#���&���(����$����&���' 1#��+'���
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
24
&�%/% ".�&#�% ��� !"���'(.&'(� &��&�% !.�%�P*T2k/!&%%@=����&<��D�
2�����#�2����'�&��&;�O�)�3O�%#��(����������#���'����� �'�� ������*U+:'S��
� �������� 2O��F���1�&����O�)� �#��%�����3O���������S'���� ��!����� �� !��#���&%#���(&;�����
�1'���&������'�����V� Noise traders �������� 12F� '� Noise trader model
Sellin (1996) ��1����!���� 12F� '� Noise trader model ��+;'� 1�����#��%�����3O�
����������� ��!�S'���� ��!��&;�(&;����'�����V� Noise traders ����F����� +'��&;2�#��%�������������
S'�� !����� ��!����� ����&;�S1����F���� ��!���� ��� ��������S'�������(#&��� UO;���V�� !�����
��!��&;30��'�#���&����������� ��!��&;�(&;����'�����V� Noise traders ����&;(!� ���#��&���#��%�����S'�
Sellin ��:���:�'�0���+:�m���&;#��S1'�0 S'������*U+:'S����'�&����%#��&;2�(��� ��''����� �'����
�z22!�� ��S*���&�#�����������*���U+:'S���&� ��''����� �'�� 1#�`%#��&;2�(��� '����
��'��+;'�3�#����%#��&;2�(��� ��&��%� �;#%��# '��2��F���UO;�(����m���������('��������S'����
��!�#����� ��!�� !������ ��#�&�������� Informed traders ��+' Noise traders ���� �&;��12�����
#��%�������������S'���� ��!�����������$����� ��� ��������������(#&����#��� !����� ��!�
������������:��&�������� Noise traders UO;�('�% 1'������#�2������^�&;��&;�#S1'���� ��
� ��������S'�������(#&�����'���1���:�
���# ���'��#��&����O�)���������S'���� ��!����S'� Sellin (1996) ��:���130��F���
����!���� 1������O�)���������S'���� ��!�� !������^��� ��� ��������S'���������3�'� &�
���#��2���V� ���#�2��S'� Nam (2004) �&;(����1��̀�3O��������� Informed traders S'���� ��!�
���� ������ ��� ��������S'����������� &��1 �#���3O����#�2��S'� Davidson and Piriyapant (n.d.) �&;
(����1��̀�3O��������� Noise traders S'���� ��!�� !������^$����� ��� �����������������
��� UO;�� �&;��12�����#�2����������S'���� ��!���:�2� �#���1���#��������^�&;��&;�#S1'���� ��
� ��������(����3�&;2����&��������&;�����(� � �#��������}��� ��� ����������������S'�
����1�1�#��1���'��'������;��+�
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
25
��� !"���'(.&'(� &��&�% ��B<&�%�;�.�!����=����&<��D�$/�<P>%P.1�
�&�01�O�)�3O�� ����F��������S'���� ��!��� �����$�$����� ��� ������������^��;#�!�
�!�� � ���#��&����O�)���:�(�#���"�2�'�����#%#��%��S'� Kamesaka et al. (2003) � Kamesaka
and Wang (2004) ���� 1#��&����������� ����F��������S'���� ��!��� �����$��1#�#��&�����
� �'���#�S'���� ��!����� �#�� (t) ��+;'��1�&����S1����F���� ��!�(!������� �#�� (t) ����&
(����m��'�0�#����� ��!��� �����$�2�%�($�#���� ��!��'��#12��#��2�3O�������� ��� ��������
���� �#�� ����&(0�����%F��#*��'����� �'��(�(�#����:� (Aggregate simultaneous return) ����&:
Aggregate Simultaneous Return = Σs =t (Buying it - Selling it ) Return t
����&; Return t = '����� �'���&;��1������ ���+'����%F��#*2����%��� �&�&;���S'�
�� �&� ��� �������������������� ��S*��&; Buying it � Selling it %+'�����*U+:' �S��
� ������������ �#�� (t) S'���� ��!�����$� i �'����� �'���&;��1������ ���+'�%F��#*2��
Returnt = ln(SETt/SETt-1)
�'�2����:����'�2��2��*�3O�� ����F��������S'���� ��!��� �����$������2��*�2��
'����� �'���#���'&���O;�#��S1����1� (t+1) UO;�2��&(����m��#����� ��!��� �����$�2�%�
($�#���� ��!��'��#12��#��2�3O�������� ��� ����������#��3���� ����&(0�����%F��#*��'����
� �'��(�(�3O�#���F����3���� (Aggregate following one day return) ����&:
Aggregate Following One Day Return = Σs =t (Buying it - Selling it) Return (t+1)
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
26
!E'�;�.�!�&�% !"��
&�%&;�*�����/� $>%
#��&�����%����#������^�&;��&;�#S1'������#�2��%��:��&:�����''���V� 2 ��#��� ��^%+'
1. '����� �'��S'�� �������� (Monthly return) ��V���#���&;(����1��̀�3O�'����
S'�� �'���&;2���1��2������� &;��� �S'���%�� ���������&;��13+'�#1���� ���+'� UO;�� ��������
�����#�2���&:��:�2�30���%���1#��� �&S'�� ��� �������������������� ����&���%F��#*���(0��
����&:
Returnt = ln(SETt/SETt-1)
����&; Returnt %+' '����� �'��S'��� �&� ��� �������������������� * ��+'��&; t
SETt %+' �� �&� ��� �������������������� * ��+'��&; t
2. �����*���U+:'S��S'�� �������� ( Trading volume) ��V���#���&;(��3O������*���
U+:'S��� ��������S'���� ��!����� �� !������ �#�� UO;�#��&�����%�������*���U+:'S��S'�� ��������
�&;� 1�&'�0� 3 #��&����&; Sellin (1996) ��1�(�'���#1UO;�����'�1#�
2.1 ���%F��#*�������*U+:'(!��� (Monthly net purchase : npi,t)
npi,t = [(BUYi,t - SELLi,t) / (BUYi,t + SELLi,t)]
����&; npi,t %+' �����*���U+:'S��S'���� ��!�����$� i * ��+'��&; t BUYi,t %+' �0 %�����U+:'S'���� ��!�����$� i * ��+'��&; t
SELLi,t %+' �0 %�����S��S'���� ��!�����$� i * ��+'��&; t
2.2 ���%F��#*�������*U+:'� �������� (Monthly purchase : bi,t)
bi,t = ln [(BUYi,t) / (BUYi,t + SELLi,t)]
����&; bi,t �� �����*���U+:'S'���� ��!�����$� i * ��+'��&; t
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
27
2.3 ���%F��#*�������*S��� �������� (Monthly selling : si,t)
si,t = ln [(SELLi,t) / (BUYi,t + SELLi,t)]
����&; si,t �� �����*���S��S'���� ��!�����$� i * ��+'��&; t
&�%2!"�%L�2k/!&%%@=����&<��D�$/�<P&<D�@ (Investor behavior observation)
�1#�����(������������� Noise traders ������i����2��F���1��� �� Sellin (1996) �
Nam (2004) ��1�F����#��%�������������S'���� ��!��� �� !��$����� ��� ����������+;'#��%�����#��
��� ��!�����$���1���&;�&����������� ��!� Informed traders ���� ��!�����$���1���&;�&
����������V� Noise traders ���� 1#��&���#��%��������2F� '� Noise trader model UO;���V�#��&���
�&;2���#2('%��(�����(����f��1���#�������*���U+:'S��� ��������S'���� ��!��� �����$��1#�
#��&��� Wald�s test �1#������� Eviews 6 #��('�% 1'���(����m��S'���� ��!�� !�� Informed
traders ��+' Noise traders���2��&(����� �� ��1��
Return t = α + γ1rt-1 + γ2rt-2 + β0Volumei,t + β1 Volumei,t-1 + β2 Volumei,t-2 + ε
����&; Return t %+' '����� �'�� * ��+'��&; t
Volumei,t ���1#� �����*���U+:'S��S'���� ��!�����$� i * ��+'��&; t
α ,γ, β %+' %��(�����(����fS'��� ���#��
����������('''���V� 2 S�:��'���1��
1) �����('(����m��S'������V� Informed raders
H 0 : β1 = β2 = 0
��+;'�����*���U+:'S��� ����������V����! (Granger Causality)���'����� �'�� ����&;
H0 2�(����1��̀�3O� ��)*�S'������V� Informed traders UO;��&���!� ��2������&;'����� �'����
�z22!����:�(����3�&;2�'������12�������*���U+:'S�����z22!�� (β0 ≠ 0) ���2������1��'����� 2��
�����*���U+:'S����'�&� (β1 = β2 = 0)
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
28
2) �����('(����m��S'������V� Noise Traders
��S�:��&:��:�2��&����������('(����m��''���V� 2 S�:��'�%+'
2.1) (����m���� H 0 : β0 = β1 = β2 = 0
UO;�(����m������:������� ��!�� !�����&�������� Noise traders �`2��1'�
�F�����i��(�H0 ��+;'(����1��̀�#��S1'�0 �����*���U+:'S����'�&� ��z22!��(����3'����'����
� �'��S'��� �&� ��� �����������z22!�� �
2.2) (����m���&;('� H 0 : β0+ β1 + β2 = 0
��(�#�S'�(����m���&;('���:������� ��!�� !�����&�������� Noise
traders �`2��1'��F�����'��� H0 ��+;'(����1��̀�#���1#��'����� �'��2���1��� ����2��
�����*���U+:'S�����z22!�� �'�&���� ��#��&;����2���V���&��%� �;#%��#������:� ��+;'�����# �����
��� �#�S'�%��(�����(����f�&;����2�������*���U+:'S��� ���������&;�&� ��''����� �'��2��&%��
������ 0 ��+'� ��#� �;#%��#��:�2������ '����V�� �;#%��#�����U+:'S��� ��������S'� noise
traders ��;��'�
&�%Sm&d�B<&�%�;�.�!����=����&<��D�$/�<P>%P.1�
2��F�����F��'�S1'�0 S'������*���U+:'(!���� �����������#��S'���� ��!��� �����$� �
'����� �'��2���� �&� ��� �����������#�����F����#��%������ ����F��������S'���� ��!��� �
����$��������O�)�S'� Kamesaka and Wang (2004) ����&(����m��#����� ��!��� �����$�2�%�
($�#���� ��!�(!����'��#12��#��� ��� ��������2�����F������#��3���� (t+1) �1#�'����� �'��
(�(�#����:� (Aggregate simultaneous return) �'����� �'��(�(�3O�#���F����3���� (Aggregate
following one day return) ����&;��1(���#1 1#��������#2�'�(�� ��+;'����#�2���&;��&;�#�����#���
����F��������S'���� ��!��� �����$�
��S�:��'�(!��1��2��F����(�1�����tS'�� ����F��������(�(����������$�S'����
��!��� �����$���+;'(����1��̀�3O�� S'��������F�����������&���&�������#������ ��!��� �
����$��&; ���2������;�SO:�
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
29
�����#�2���&:��:�2��F����� 1S1'�0 '�!����# ��!���$0�����0����#�� ��:�����+'�
����%� �.�. 2548 3O� ���#�%� �.�. 2553 �S1'�0 '�!����# ��!���$0�����0������+'� ��:���
��+'�����%� �.�. 2549 3O� ���#�%� �.�. 2553
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
30
B<&�% !"��
�����#�2���&:��:��1'�����O�)�3O������������ ��!�S'���� ��!����� �����$� ���'����
%#��(����������#�����#���&;(F�%�"('���#�� ��1�� '����� �'��S'��� �&� �������������+'�
������*���U+:'S��S'���� ��!��� �����$� �����:����+:'��1�2O���1�&���#��%�����3O�%��(3���� ��
���*�S'���#���� ���# ���������&; 1-3 UO;�2�(����1��̀�3O�S1'�0 (3���� �����*��S'���#��
����^�&;� 1�����#�2��
/�%���'( 1 =+�@A<#J!/!.K!�2%%L��=��>%!@�L&�%MNO�*<�&�%�2�T=����&<��D�$/�<P>%P.1� >Q 2.S. 2549-2553
(>%!@�L&�%MNO�*<�&�%�2�T *�� � : <+�����)
��/%�B</��$�� ��&<��D�/���K�/! ��&<��D�#J���� ��&<��D�%������ ��)K'�%!d��*<�&�%�2�T %���{ &;� 0.0062 101,000 28,100 221,000 38,500 %������m�� 0.0162 100,000 24,700 191,000 31,600 %��(0�(!� 0.1308 218,000 69,600 602,000 115,000 %���;F�(!� -0.3592 34,400 9,240 73,000 9,340 (�#��&;��������m�� 0.0769 38,300 12,500 113,000 23,800 %������1 -1.8318 0.7327 1.3207 1.3821 1.1389 %��%#������ 9.7867 3.8955 4.8414 4.7202 4.2005 Jarque-Bera 148.7045 7.3733 25.9206 26.4992 16.5741 Probability 0.0000 0.0250 0.0000 0.0000 0.0003
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
31
/�%���'( 2 =+�@A<#J!/!.K!�2%%L��=��>%!@�L=��*<�&�%�2�T=����&<��D�$/�<P>%P.1� >Q 2.S. 2549-2553
(>%!@�L&�%=��*<�&�%�2�T *�� � : <+�����) ��&<��D�/���K�/! ��&<��D�#J���� ��&<��D�%������ ��)K'�%!d��*<�&�%�2�T
%���{ &;� 99,700 27,800 223,000 38,500 %������m�� 97,500 22,900 190,000 30,600 %��(0�(!� 182,000 75,700 606,000 115,000 %���;F�(!� 37,900 9,770 73,400 9,510 (�#��&;��������m�� 31,000 13,900 120,000 23,800 %������1 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 =+�@A<#J!/!.K!�2%%L��=��>%!@�LMNO�#D�E!*<�&�%�2�T=����&<��D�$/�<P>%P.1� >Q 2.S. 2549-2553
(>%!@�L&�%MNO�#D�E!*<�&�%�2�T *�� � : <+�����) ��&<��D�/���K�/! ��&<��D�#J���� ��&<��D�%������ ��)K'�%!d��*<�&�%�2�T
%���{ &;� 1,601 311 -1,935 22.4 %������m�� 2,790 -720 -3,910 70.7 %��(0�(!� 74,800 14,900 48,100 3,480 %���;F�(!� -58,700 -24,500 -50,800 -3,110 (�#��&;��������m�� 23,000 8,120 17,400 1,260 %������1 0.056149 -0.167196 0.027344 0.355443 %��%#������ 4.016497 3.027915 3.846662 3.979168 Jarque-Bera 2.614694 0.281492 1.799567 3.660326 Probability 0.270537 0.868710 0.406658 0.160387
2��S1'�0 (3���� �����*���&;(�����������&; 1-2 �#�������*���U+:' ������*���S��
� ���������{ &;�S'���� ��!������'�$������������:��&�0 %��(0��&;(!� ������1#���� ��!�����������
��� ��!�����$��" &��)��� �������� ���� ��!�����$�(3������ F��� ���+;'��2��*�2��
�����*���U+:'(!���� ��������2��#���&��&����� ��!�����������������:��&;�����*U+:'(!���� ���������&%��
��V�#� ��S*��&;��� ��!�����$�'+;�^��:�2��&�����*U+:'(!������ UO;���V�(�;��&;(����1��̀�3O�%#��
� +;'��;�S'���� ��!������������&;�&��'� ��� ���������&;���;�SO:� 2�(��� ��1� 1��&;2��F������S1��� ��!�
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
32
��� ��� ��������'������'��+;'�2�(��� ��1�����*U+:'(!����&%����V�#���+'� ��#'&������O;�#���&�����*
���U+:'� ������������#�������*���S��� ��������'������'��+;'���;��'�
�����#��%�����3O���������S'���� ��!��� �����$���:� �+:'��1�2��1'��F������('��%��
%#�� �� 1��&;�����(� (Lag selection) ���('%#����;�S'�S1'�0 (Stationary test) �1#�#��& AIC
criterion � ADF tests ��� F��� UO;�2��#��%��%#�� �� 1��&;�����(�S'���#���&;�F���#��%�������:�2�
'�0��&;�����* 1-2 ��+'� ���+;'��2��*�2��� �����('%#����;�S'�S1'�0 ��+;'�|'�����z"��%#�����
���� +;'3+'S'�� ���#�2���&;2���1��� ��2���F����#��%����� ����#����#��'����� �'�� �
�����*���U+:'(!���� ��������S'���� ��!��!�����$��&%#�������(��&;2��F���� 1�����#��%�����
��S*��&;�����*���U+:'� �������� ������*���S��� ��������S'���� ��!��!�����$���1� �����&;
(����1��̀�3O�%#����������(�S'�S1'�0 �����:�� (�!��&;��1�����#�2��{��&:2O�'����� ���#��%�����
2�������*���U+:'(!�����V�� �� (� �����('�����1(���#1 * �&;�&:)
��(�#�S'����#��%���������������� ��!�S'���� ��!���:� S�:���2��F����#��%�����3O�
%#��(����������#���'����� �'��S'�� ��� �������� ������*���U+:'S��� ��������S'����
��!��� �����$��1#�#��&���#��%�����%#����V����!��V�� (Granger Causality Test)
/�%���'( 4 &�%��#��� �@.>]�.*/D.>]�B<%P* �����/%�B</��$��$<P>%!@�LMNO�#D�E!*<�&�%�2�T =����&<��D� (Net Purchases)
�����('%#����V����!��V�� ��� ��!�����������
��� ��!�(3���
��� ��!������'� �" &��)��� ��������
(����m��� �� (H0) : no Granger Causality (NGC) p-value p-value p-value p-value
'����� �'�������+'� NGC �����*���U+:'(!��� 0.5732 0.1334 0.7006 0.4719
�����*���U+:'(!��� NGC '����� �'�������+'� 0.0000 0.0217 0.0000 0.6934
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
33
/�%���'( 5 &�%��#��� �@.>]�.*/D.>]�B<%P* �����/%�B</��$��$<P>%!@�LMNO�*<�&�%�2�T =����&<��D� (Purchases)
�����('%#����V����!��V�� ��� ��!�����������
��� ��!�(3���
��� ��!� �����'�
�" &��)��� ��������
(����m��� �� (H0) : no Granger Causality (NGC) p-value p-value p-value p-value
'����� �'�������+'� NGC �����*���U+:'� �������� 0.5896 0.1914 0.6875 0.4671
�����*���U+:'� �������� NGC '����� �'�������+'� 0.0000 0.0296 0.0000 0.6934
/�%���'( 6 &�%��#��� �@.>]�.*/D.>]�B<%P* �����/%�B</��$��$<P>%!@�L=��*<�&�%�2�T
=����&<��D� (Sales) �����('%#����V����!��V�� ��� ��!�
���������� ��� ��!�(3���
��� ��!������'�
�" &��)��� ��������
(����m��� �� (H0) : no Granger Causality (NGC) p-value p-value p-value p-value
'����� �'�������+'� NGC �����*���S��� �������� 0.5530 0.0901 0.7144 0.4768
�����*���S��� �������� NGC '����� �'�������+'� 0.0000 0.0191 0.0000 0.6933
� �&;��12��������&; 4-6 �#�������*���U+:'S��� ��������S'���� ��!����������� ���
��!�����$�(3��� ���� ������'�$����������2��&'����� ��''����� �'��S'�� ��
� ��������'�����&���(F�%�"�&;���� 0.05 ��S*��&;�����*���U+:'S��� ��������S'���� ��!��" &��)��
� ������������&'����� ��''����� �'��S'�� ��� ��������
� ��2���F����#��%�����%#��(����������#���'����� �'�� ������*���U+:'S��
� �������� 1#��:� �`2��S1�(0����#��%�������1��̀�3O������������ ��!�S'���� ��!��� �����$�#����V�
Noise traders ��+' Informed traders ���2F� '� Noise trader model S'� Sellin (1996) UO;��
���#��%������&;��12�(����1��̀������'���&:
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
34
&�%�;�#��� �@.>]� Informed traders =����&<��D�$/�<P>%P.1�
H 0 : β1 = β2 = 0 ������*���U+:'S��� ���������&'����� (Granger causality) ��''����� �'��
2��(����m��� �� (H0) �&;��:�SO:�2���V������('��1��̀�#�������V� Informed traders ��:�
'����� �'�����z22!��(����3�&;2�'������12�������*���U+:'S�����z22!�� (β0 ≠ 0) ��2������1
��'����� 2�������*���U+:'S����'�&� ���(����� ��%+'
Return t = α + γ1rt-1 + γ2rt-2 + β0Volumei,t + β1 Volumei,t-1 + β2 Volumei,t-2 + ε
����&; Volumei,t 2�30����&;�1#���#�� npi,t , bi,t � si,t
/�%���'( 7 /�%��$#��Jm����&�%��#��� �@.>]� Informed Traders =����&<��D�$/�<P>%P.1� ��#�� ��� ��!����������� ��� ��!�(3��� ��� ��!������'�$���������� �" &��)��� ��������
bt 1.0794 (0.3473) 2.6402 (0.0809) 0.4495 (0.6404) 0.0118 (0.9883)
St 1.5635 (0.2191) 2.3591 (0.1045) 0.3258 (0.7234) 0.0202 (0.9800)
npt 1.3319 (0.2728) 3.0184 (0.0575) 0.3861 (0.6817) 0.0156 (0.9845)
�������!: ��#� S��#�� `%+'%�� p-value
2��������&; 7 (����1��̀�#����� ��!��!�����$�$����� ��� ���������������������&����������� ��!� Informed traders ��+;'�2������&���!� ��&���'�&;2��i��(�(����m��� �� (H 0 : β1 = β2 = 0) �&;�������(F�%�" 0.05 �'�2����:����(����1��̀�#�������*���U+:'S��� �����������z22!��S'���� ��!����������� ��� ��!�����$�(3��� ���� ��!������'��������� �&'����� ��''����� �'�� (β0 ≠ 0) ���� �����&;(���#1��������&; 4-6 �&;(����1��̀�#�������*���U+:'S��� ��������S'���� ��!���:�(������$���:��&'����� ��''����� �'��'�����&���(F�%�" &�%�;�#��� �@.>]� Noise traders =����&<��D�$/�<P>%P.1�
���2��1'��i��(�(����m��� ���� ��'���(����m��� ���&;('� ����&;��1�F�����#1
�����'���&:
1. H 0 : β0 = β1 = β2 = 0 (�����*���U+:'S��� ������������&'����� ��''����� �'��)
����i��(� H0 ��+;'(����1��̀�#��S1'�0 �����*���U+:'S����'�&� ��z22!��(����3
'����'����� �'��S'��� �&� ��� �����������z22!��
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
35
/�%���'( 8 /�%��$#��Jm����&�%��#��� �@.>]� Noise Traders /�@#@@/!n�� H 0 : β0 = β1 = β2 = 0 ��#�� ��� ��!�
���������� ��� ��!�(3���
��� ��!������'�$����������
�" &��)��� ��������
bt 10.8575 (0.0000) 3.2318 (0.0296) 13.5738 (0.0000) 0.4861 (0.6934)
St 12.0893 (0.0000) 3.6131 (0.0191) 13.5827 (0.0000) 0.4863 (0.6933)
npt 11.6689 (0.0000) 3.5004 (0.0217) 13.6150 (0.0000) 0.4861 (0.6934)
�������!: ��#� S��#�� `%+'%�� P-value
2��������&; 8 �#���&��&����� ��!�����$��" &��)��� ��������������:��&;����&���!� ��&��
�'�&;2��i��(�(����m��� ����+'� ��#��1#�������*���U+:'S��� ��������S'���� ��!�����$��" &
��)��� ������������&'����� ��''����� �'��S'�� ��� ��������
2. H 0 : β0+ β1 + β2 = 0 ('����� S'������*���U+:'S��� ���������&� ��''����
� �'����&�� �;#%��#)
����'��� H0 (����1��̀�#���1'����� �'��2���1��'����� 2�������*���U+:'
S�����z22!�� �'�&���� ��#��&;����2���V���&��%� �;#%��#������:� ��+;'�����# �������� �#�S'�
%��(�����(����f�&;����2�������*���U+:'S��� ���������&;�&� ��''����� �'��2��&%�������� 0 ��+'�
��#� �;#%��#��:�2������ '����V��0������������U+:'S��� ��������S'� noise traders ��;��'�
/�%���'( 9 /�%��$#��Jm����&�%��#��� �@.>]� Noise Traders /�@#@@/!n�� H 0 : β0+ β1 + β2 = 0 ��#�� ��� ��!�
���������� ��� ��!�(3��� ��� ��!������'�
$���������� �" &��)��� ��������
bt 15.9581 (0.0002) 9.3128 (0.0036) 9.8763 (0.0028) 0.3116 (0.5791)
St 17.2050 (0.0001) 10.7137 (0.0019) 10.0862 (0.0025) 0.3561 (0.5533)
npt 16.8752 (0.0001) 10.2564 (0.0023) 9.9965 (0.0026) 0.3332 (0.5663)
�������!: ��#� S��#�� `%+'%�� P-value
2��������&; 9 �#����� ��!����������� ��� ��!�����$�(3��� ���� ��!������'�
$���������� �&���!� ��&���'�&;2��i��(�(����m��� ���&;�������(F�%�" 0.05 �����:�2��������&; 8-9
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
36
2O�(�!���1#����� ��!��!�����$���� ��� ������������������������&����������� ��!�
Noise traders '�����&���(F�%�"�&;���� 0.05 '�������`�& ��+;'�2�������*���U+:'S��� ��������S'����
��!��" &��)��� ���������&(��(�#��&;�1'��#����� ��!�����$�'+;���� 2O���V�� ��1��������'���
(����m�� H 0 : β0+ β1 + β2 = 0 �����1����%#��#����� ��!��" &��)��� ��������2��&�����������
��!� Noise traders
2O�(�!���1#��� 2�����#��%�������:���������&; 7-9 (��#����� ��!��!�����$�$����� ��
� ��������������������(������������� ��!� Informed traders
&�%��#��B<&�%�;�.�!����=����&<��D�$/�<P>%P.1�C�/<��*<�&�%�2�T$*��>%P.�S\��
/�%���'( 10 /�%��$#��B<&�%�;�.�!����#P#@=����&<��D�$/�<P>%P.1� /�O�$/�>Q 2.S. 2548 - 2553 /�@ !E' Aggregate Simultaneous Returns
���#� : 1���� �c �.�. ��� ��!����������� ��� ��!�(3��� ��� ��!������'� �" &��)��� �������� 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
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
37
1�2�'( 1 &%�s Aggregate Simulataneous Returns of Each Investor Type /�O�$/�>Q 2.S. 2548 I 2553
2��������&; 15 2�(����1��̀� 1##����� ��!����������� (����3(�1��'����� �'��
(�(���1����#����� ��!�����$�'+;�^ ��S*���&�#���� !���&;(�1��'����� �'��(�(��&;�;F��&;(!��`%+'
��� ��!������'�$���������� � ����&�#��$���&; 1 �&;(����1��̀�3O�� ����F�����������0�
��&�#���
/�%���'( 11 /�%��$#��B<&�%�;�.�!����#P#@=����&<��D�$/�<P>%P.1� /�O�$/�>Q 2.S. 2548 - 2553 /�@ !E' Aggregate Following One Day Return
���#� : 1���� �c �.�. ��� ��!����������� ��� ��!�(3��� ��� ��!������'� �" &��)��� �������� 2548 294.79 20.52 -324.79 9.48 2549 -2,144.51 -638.68 2,796.27 -13.08 2550 705.11 -7.23 -745.87 47.98 2551 1,598.92 134.28 -1,657.80 -75.40 2552 446.75 65.84 -440.93 -71.66 2553 1,459.30 134.09 -1,460.66 -132.73
��K�'/<��*<�&�%�2�T
Aggregate
Simu
ltaneous R
eturns
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
38
1�2�'( 2 &%�s Aggregate Following One Day Return of Each Investor Type /�O�$/�>Q 2.S. 2548 - 2553
2��$���&; 2 �������&; 11 2�(����1��̀�#����� ��!�� !���&;��1��'����� �'��(0�(!�
%+'��� ��!�� !���" &��)��� �������� ���� ��!����� ��� ���2�����t2�(����1��̀�3O���
�#��# ��&;��� ��!����� �����1��'����� �'���&;��� '�����!��� (�� �#�#���&; 19 ���#�%� �.�.
2549 �&;��� ��!�����S������#��#��'��%������ ) ��'�2�� �%+���(0�($�������&;�&'����� �'��
(�(�%�'������#��� �#��# ���'��UO;�������S1������� ��!������'�$���������� �&;�� �#�����
2��&'����� �'���&;%�'�������� ���#1��� �#��# ��&;�&�z"��($�#����)m��2�&;�!���
��K�'/<��*<�&�%�2�T
Aggregate
Follow
ing One Day Retu
rn
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
39
��#%D>$<P !"�%LTB<
� �&;��12�����#�2��{��&:(����1��̀�#����� ��!��!�����$���� ��� �����������������
���(������������� ��!� Informed traders UO;�(��1'���1��̀�#�����z22!��� ��� �����������
������������ ��!��!�����$��&��}�������� ��!��&;�&SO:��#����'�&� �����2��*�2�����#�2��S'�
Davidson and Piriyapant (n.d.) �&;��1�F����#��%���������������� ��!�S'���� ��!��!�����$���� ��
� �����������������������#����c �.�. 2538-2541 UO;��#����� ��!��!�����$���� ��� ��������
��������������S*���:��&����������� ��!� Noise traders
�'�2����:� � �&;��12�����#��%������ ����F�����������1����� ��!��� �#������# �
��:����c �.�. 2549-2553 �#����� ��� �������������������� ��� ��!�����������(����3(�1��
'����� �'��(�(�2����� ��!���1(0��&;(!� ��S*��&;��� ��!������'�$������������:�2��&'����
� �'��(�(�2����� ��!��1'��&;(!� �2��� �&;��1(����1��̀�#����� ��!�����$������'�
$������������:��&� �'��2����� ��!��&;% 1���� Noise traders ���+'�'�����&; Wang (2003) ��1
� ��#�#1#����� ��!�����$� Noise traders ��:�2��&'����� �'���&;�;F��#��'������'��+;'���+;'��&������
��!�����$� Informed traders $����� ��� �������������&�#���
�1���&;(!� 1#��:�� �&;��12�����#�2�����(����1��̀�3O�� ����2������F��������S'�
���#������+''�%����&;��&;�#S1'���� ��� �������������������� ���2�(����1��̀�#�����2��1'��&
����F�����,���&���+'S1'�� ���^�&;2�(��� ��'%#��� +;'��;�S'���� ��!�$����� ��� ��������
1#��:�2��1'��F������2��*�'�����'%'��'��(�' ��+;'�����1�������!���*����+'���;����!���*�'��%��
����SO:��'�2����:����#�����&;�&��1��&;%'�%#%!��0 � ��� ������������1'�%'���1%#���01��� !�����
��!������'�$����������'������'��+;'���+;' �#��������}�����(����$������� ��!�S'���� ��!�
� !������ ��#��1�&���(����$�������&����� ��!�� !��'+;�^��'��%�
&�%>%P�D&/T.K!��h����
�1��� ��!������'���������2��&���� 1S1'�0 �z22!�������U+:'S��� �������� ������&;�
����F��������S'���� ��!������'����������1'��#��� ����F��������S'���� ��!�����������'�2
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
40
(��1'�����O;������#��%����������%��%�&;���������S'���� ��!������'��������� �����:� � �. %#�
���;������� �(������������ ��S'����� 1S1'�0 �z22���+:�m�������U+:'S��� ����������1����� ��!�
�����'�����������1���SO:�
© 2011 Capital Market Research Institute, The Stock Exchange of Thailand WP 03/2011
41
.�&#�%�+���!� 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.j 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