Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/2809Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | วรรณกิตติ์ วรรณศิลป์ | - |
| dc.contributor.author | กนกวรรณ ชละธาร | - |
| dc.date.accessioned | 2025-08-23T03:31:33Z | - |
| dc.date.available | 2025-08-23T03:31:33Z | - |
| dc.date.issued | 2567 | - |
| dc.identifier.uri | https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/2809 | - |
| dc.description | วิทยานิพนธ์ (ศ.ม. (เศรษฐกิจดิจิทัล)) -- มหาวิทยาลัยรังสิต, 2566 | en_US |
| dc.description.abstract | วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ศึกษาเรื่องปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อราคาบิทคอยน์ในช่วงการแพร่ระบาดของโรคโควิด 19 มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีส่งผลกระทบต่อราคาบิทคอยน์ 2 ช่วงเวลา คือยุคก่อนเกิดสถานการณ์แพร่ระบาดของโรคโรคโควิด 19 (ช่วงปีพ.ศ.2561-2562) และยุคที่เกิดสถานการณ์แพร่ระบาดของโรคโรคโควิด 19 (ช่วงปีพ.ศ.2563-2564) ใช้ข้อมูลรายสัปดาห์เพื่อทดสอบปัจจัยทางเศรษฐกิจ ได้แก่ ราคาทองคำ , ราคาน้ำมันดิบดับเบิลยูทีไอ, ดัชนีความผันผวน,ดัชนีเอสแอนด์พี 500, ดัชนีอุตสาหกรรมดาวโจนส์, ดัชนีแนสแด็ก, ดัชนีดอลลาร์สหรัฐอเมริกา,และอัตราดอกเบี้ยนโยบายของสหรัฐอเมริกา แบ่งการศึกษา 4 ขั้นตอน ได้แก่ (1) Stationary Test (ทดสอบความนิ่งของข้อมูล) (2) Cointegration Test (ประมาณความสัมพันธ์เชิงดุลยภาพระยะยาว) (3) Error Correction Model (การทดสอบการปรับตัวในระยะสั้น) และ (4) Granger Causality Test (ทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลของตัวแปร) การศึกษาพบความนิ่ง 2 ช่วงเวลา คือ ยุคก่อนเกิดสถานการณ์แพร่ระบาดของโรคโควิด 19 (ช่วงปีพ.ศ. 2561-2562) และยุคที่เกิดสถานการณ์แพร่ระบาดของโรคโควิด 19 (ช่วงปีพ.ศ. 2563-2564) ตัวแปรมีคุณสมบัติทั้ง I(0) และ I(1) ดังนั้นการทดสอบความสัมพันธ์ระยะยาวที่เหมาะสม คือ Autoregressive Distributed Lag (ARDL) ส่วนความสัมพันธ์เชิงดุลยภาพระยะยาวยุคก่อนเกิด สถานการณ์แพร่ระบาดของโรคโควิด 19 (ช่วงปีพ.ศ. 2561 - 2562) พบว่า ดัชนีดอลลาร์ สหรัฐอเมริกาและอัตราดอกเบี้ยนโยบายของสหรัฐอเมริกา มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อราคา ของบิทคอยน์ ขณะยุคที่เกิดสถานการณ์แพร่ระบาดของโรคโควิด 19 (ช่วงปีพ.ศ. 2563 - 2564) พบว่า ราคาทองคำ , ราคาน้ำมันดิบดับเบิลยูทีไอ, ดัชนีเอสแอนด์พี 500, ดัชนีแนสแด็กและดัชนี ดอลลาร์สหรัฐอเมริกา มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อราคาของบิทคอยน์ สำหรับการปรับตัวระยะ สั้น พบว่ายุคก่อนเกิดสถานการณ์แพร่ระบาดของโรคโควิด 19 (ช่วงปี พ.ศ. 2561 - 2562) พบว่า ระบบปรับตัวร้อยละ 11.98 ของการเบี่ยงเบนเพื่อเข้าสู่ดุลยภาพในระยะยาว ในขณะที่ในยุคที่เกิด สถานการณ์แพร่ระบาดของโรคโควิด 19 (ช่วงปีพ.ศ. 2563 - 2564) พบว่าระบบปรับตัวร้อยละ 30.51 ของการเบี่ยงเบนเพื่อเข้าสู่ดุลยภาพในระยะยาวในส่วนของการทดสอบผลกระทบของการแพร่ระบาดของโควิดต่อโครงสร้างของความสัมพันธ์เชิงดุลยภาพ พบว่าปัจจัยที่มีค่าสัมประสิทธิ์ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญในช่วงการแพร่ระบาดของโควิดคือ ราคาทองคา และดัชนีดาวโจนส์ | en_US |
| dc.language.iso | other | en_US |
| dc.publisher | มหาวิทยาลัยรังสิต | en_US |
| dc.subject | สกุลเงินดิจิทัล | en_US |
| dc.subject | บิทคอยน์ | en_US |
| dc.subject | สินทรัพย์ดิจิทัล | en_US |
| dc.subject | โรคโควิด-19 -- แง่เศรษฐกิจ | en_US |
| dc.title | ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อราคาบิทคอยน์ในช่วงการแพร่ระบาดของโรคโควิด 19 | en_US |
| dc.title.alternative | Factors that affect the price of bitcoin during COVID-19 pandemic | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.description.other-abstract | This thesis examines the factors affecting the price of bitcoin during Covid-19 pandemic. The study is divided into 2 periods: the pre covid-19 pandemic period (2018-2019) and the covid-19 pandemic period (2020-2021). Weekly data were used to test the impact of various economic factors, namely, gold price, crude oil WTI index, VIX volatility index, S&P500 index, Dow Jones index, Nasdaq index, US Dollar index and Fed Fund Rate. The testing was divided into four stages: (1) Stationarity Test, (2) Cointegration Test, (3) Error Correction Model, and (4) Granger Causality Test. The results indicate that the stationarity of all variables of the 2 periods are the mixture of both I(0) and I(1). Therefore, the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model is appropriate for testing the long-run Cointegration and short-run adjustment. In the period before the outbreak of the Covid-19 pandemic (2018 - 2019), it was found that US Dollar index and Fed Fund Rate have significant impact on bitcoin price. While during the period of Covid-19 pandemic (2020 - 2021), it was found that gold price, WTI index, S&P500 index, Nasdaq index and US Dollar index have significant effect on bitcoin price. As for the estimation of Error Correction Model, it was found that, for the period prior to the Covid-19 pandemic (2018 - 2019), the system is able to adjust back to its long-run equilibrium at the rate of 11.98% of the disequilibrium in each period after the deviation. While during the period of Covid-19 pandemic (2020-2021), it was found that the system can adjust back to its long-run equilibrium at the rate of 30.51% of the disequilibrium in each period after the shock occurs. As for the test for structural change during Covid-18 period, it was found that only two factors that have significant changes in the coefficients are gold price and Dow Jones Index. | en_US |
| dc.description.degree-name | เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต | en_US |
| dc.description.degree-level | ปริญญาโท | en_US |
| dc.contributor.degree-discipline | เศรษฐกิจดิจิทัล | en_US |
| Appears in Collections: | EC-DE-M-Thesis | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| KANOKWAN CHALATARN.pdf | 1.27 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.