ค่า Exponential ใช้คาดการณ์โควิดและการประเมินค่าทรัพย์สิน

• Tweet
• 

คอลัมน์ :โลกอสังหาฯ

ผู้เขียน : ดร.โสภณ พรโชคชัย   

(โลกวันนี้รายวัน ประจำวันที่ 30 เม.ย.-7 พ.ค. 64)

ตามที่มีการวิตกว่าจำนวนผู้ติดเชื้อโควิด-19 ในประเทศไทยจะเพิ่มเป็นเท่าทวีนั้น เราควรรู้จักค่า Exponential Function จะได้ใช้คาดการณ์การเพิ่มขึ้นของผู้ติดเชื้อที่จะมีในอนาคต  การวิเคราะห์นี้ใช้สำหรับการประเมินค่าทรัพย์สินด้วยเช่นกัน อย่างไรก็ตามชีวิตจริงคงไม่ใช่หลักคณิตศาสตร์เสมอไป

ฟังก์ชันเลขชี้กำลัง หรือ ฟังก์ชันเอกซ์โพเนนเชียล (อังกฤษ: exponential function) หมายถึงฟังก์ชัน ex เมื่อ e คือจำนวนที่ทำให้ฟังก์ชัน ex เท่ากับอนุพันธ์ของมันเอง (ซึ่ง e มีค่าประมาณ 2.718281828) ฟังก์ชันเลขชี้กำลังถูกใช้เพื่อจำลองความสัมพันธ์ เมื่อการเปลี่ยนแปลงคงตัวในตัวแปรอิสระ ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงตามสัดส่วนเดียวกันในตัวแปรตาม (เช่นการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของอัตราร้อยละ) ฟังก์ชันนี้มักเขียนเป็น exp(x) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อตัวแปรอิสระเขียนเป็นตัวยกไม่ได้. . .ฟังก์ชันเลขชี้กำลังจะเกิดขึ้น เมื่อใดก็ตามที่ปริมาณอย่างหนึ่งเติบโตหรือเสื่อมสลายในอัตราที่ได้สัดส่วนกับค่าปัจจุบัน ตัวอย่างสถานการณ์นี้เช่นดอกเบี้ยทบต้นต่อเนื่อง <1>

จากจำนวนตัวเลขติดเชื้อจริงตั้งแต่วันที่ 1 เมษายน 2564 จำนวน 26 ราย ถึง 18 เมษายน 2564 ที่ 1,767 ราย ในที่นี้ไม่พิถีพิถันในการใช้ตัวเลข Moving Average <2> แต่เป็นตัวเลขจริงในแต่ละวันที่มีผู้ติดเชื้อ เมื่อนำมาสร้างการคาดการณ์โดยใช้ Exponential Function และสูตรดอกเบี้ยทบต้น จะการคาดการณ์ตามแผนภูมิต่อไปนี้ โดยจะเห็นได้ว่าการใช้สูตรอัตราดอกเบี้ยทบต้นใช้ไม่ได้เพราะมีความลาดชันที่เกินความจริงไป

จากการคาดการณ์ไปถึงสิ้นเดือนเมษายน 2564 จะพบว่าตามค่า Exponential Function จำนวนผู้ติดเชื้ออาจพุ่งไปถึงวันละ 3,724 คน ณ วันที่ 30 เมษายน 2564 ทำให้ทั้งเดือนเมษายน 2564 อาจมีผู้ติดเชื้อรวมกันถึง 47,303 คน ทั้งที่ตั้งแต่ปี 2563 – 31 มีนาคม 2564 มีผู้ติดเชื้ออยู่ 28,863 คน <3> รวมแล้ว ณ สิ้นเดือนเมษายน 2564 อาจมีผู้ติดเชื้อรวมกัน 76,166 คน

อย่างไรก็ตามห้วงเวลาการเพิ่มขึ้นตามค่า Exponential Function นี้ คงไม่ได้กินเวลายาวนานนับเดือน หรือถ้าเกินเดือน อัตราการเพิ่มก็คงไม่ได้สูงพรวดพราดเท่าในช่วงแรก  และหากไทยมีผู้ติดเชื้อถึง 76,166 รายจริงๆ ก็ยังนับว่าประเทศไทยรั้งอยู่ในอันดับที่ 98 จาก 221ประเทศทั่วโลกเท่านั้น เพิ่มขึ้นจากอันดับที่ 109 ในขณะนี้นั่นเอง และอย่าลืมว่าโควิด-19 นั้น องค์การอนามัยโลกและสหรัฐอเมริกาต่างยืนยันว่าส่วนมากติดเชื้อโดยมีอาการเล็กน้อยถึงปานกลางและหายได้เองที่บ้าน (เพียงแต่ป้องกันการติดเชื้อกับผู้อื่นในครอบครัว) <4> เท่านั้น

ในอาเซียน ยกเว้นกัมพูชา บรูไน ลาว และเวียดนาม ปรากฏว่า อีก 5 ประเทศ ติดเชื้อมากกว่าไทยทั้งสิ้น ไม่ว่าจะเป็นอินโดนีเซีย ฟิลิปปินส์ มาเลเซีย เมียนมา และสิงคโปร์ และยังพบว่า ตัวเลขติดเชื้อต่อวันของอินโดนีเซียที่ 4,585 ราย ฟิลิปปินส์ ที่ 10,098 รายต่อวัน และมาเลเซียที่ 2,195 รายต่อวัน ล้วนสูงกว่าจำนวนที่เคยสูงสุดของไทยที่ 1,767 รายต่อวัน ณ วันที่ 18 เมษายน 2564 เสียอีก

ดร.โสภณ พรโชคชัย ประธานศูนย์ข้อมูลวิจัยและประเมินค่าอสังหาริมทรัพย์ไทย (www.area.co.th) ได้สอบถามไปยังผู้นำวงการอสังหาริมทรัพย์ในประเทศเหล่านี้ก็พบว่า ขณะนี้ฟิลิปปินส์ที่ติดเชื้อเกือบ 1 ล้านคน และมีผู้ติดเชื้อต่อวันเกิน 10,000 คนนั้น เพิ่งมีการ “ล็อคดาวน์” โดยเฉพาะในพื้นที่ระบาดหนักเท่านั้น  ส่วนอินโดนีเซีย แม้มีผู้ติดเชื้อถึง 1,604,348 คน และมีผู้ติดเชื้อมากกว่าไทยเกือบ 3 เท่าตัว แต่เศรษฐกิจก็กำลังเติบโตอย่างเต็มที่เพราะมีการลงทุนจากต่างประเทศมหาศาล  มาเลเซียที่มีการติดเชื้อต่อวันมากกว่าไทย ก็ยังดำเนินกิจกรรมทางเศรษฐกิจอย่างคึกคักเช่นกัน

            การแก้ปัญหาต้องใช้สติ จึงจะเกิดปัญหาเห็นทางออก เช่น การระดมฉีดวัคซีน การให้ความรู้แก่ประชาชนให้ถูกต้องโดยไม่สร้างความหวาดกลัวว่าโควิด-19 เป็นดั่งโรคมะเร็ง รักษาไม่หาย หรือรักษาหายก็จะพิการปอด ฯลฯ  ขนาดของผู้ติดเชื้อของไทยยังนับว่าน้อยมาก ยังสามารถจัดการได้ไม่ยาก (Manageable) ในประเทศที่มีผู้ติดเชื้อมากกว่าไทย ก็ยังสามารถทำกิจกรรมทางเศรษฐกิจได้อยู่  เพื่อไม่เป็นการทำร้ายผู้มีรายได้น้อยที่อาจเสียชีวิตจากการฆ่าตัวตายหรือจากความยากจนกว่ากว่าจากโควิด-19 เสียอีก

สำหรับในการประเมินค่าทรัพย์สินการเพิ่มขึ้นของมูลค่าทรัพย์สินนั้น เพิ่มขึ้นตามค่า Exponential Function ตามระยะเวลาที่ผ่านไป เราอาจคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงราคาในห้วง 3-4 ปีนับจากการเริ่มบูมของราคาในปีแรก ว่าในปีที่ 2 ปีที่ 3 หรือกระทั่งปีที่ 4 ราคาจะเพิ่มขึ้นเท่าไหร่ ซึ่งคงไม่ได้พุ่งกระฉูดแบบดอกเบี้ยทบต้น แต่จะค่อยเป็นค่อยไปตามห้วงเวลาที่เปลี่ยนแปลงไป

ยิ่งกว่านั้นค่า Exponential Function ในด้านตรงกันข้าม ก็ยังสามารถใช้คาดการณ์การลดลงของราคาทรัพย์สินที่ตั้งอยู่ในซอยลึกเข้าไปจากถนนใหญ่ เช่น ราคาตึกแถวที่ติดอยู่กับถนนใหญ่ สมมติมีราคา 10 ล้านบาท แต่พอเข้าซอย ราคาตึกแถวคงจะตกฮวบลง อย่างไรก็ตาม หากลึกจากซอยเข้าไปเรื่อยๆ ราคาที่ลดลงก็ไม่ได้เป็นเส้นตรง แต่เป็นเชิงเส้นโค้ง หรือความสัมพันธ์เชิงตัวแปรระหว่างระยะทางที่ลึกเข้าไปในซอย กับราคาเป็นความสัมพันธ์เชิงเส้นโค้งนั่นเอง  ผู้ประเมินจึงต้องหาค่า Exponential Function ที่สอดคล้องกับความเป็นจริงที่สุดนั่นเอง

ในอีกด้านหนึ่ง ความสัมพันธ์เชิงตัวแปรตามห้วงเวลาที่แปรเปลี่ยนไปก็อาจเป็นในรูปแบบที่ในช่วงแรก ๆ มูลค่าอาจลดลงไม่มาก แต่ในระยะยาวจะลดลงอย่างฮวบฮาบ เช่น ค่าเสื่อมของราคา ที่ในช่วงไม่กี่ปีแรก หากไม่ได้รับการดูแลรักษา ค่าเสื่อมก็อาจมีน้อยอยู่ เพราะสิ่งก่อสร้างยังใหม่อยู่ แต่เมื่อเวลาผ่านไปเนิ่นนานมากขึ้น  การผุพัง เสื่อมสลายเพราะปลวกหรืออื่นๆ ก็จะเพิ่มขึ้นตามลำดับ และเมื่อถึงระยะเวลาหนึ่ง ก็อาจมีมูลค่าน้อยมากนั่นเอง

หลักคณิตศาสตร์เหล่านี้ใช้สำหรับการประเมิน การประมาณการมูลค่าทรัพย์สินให้ได้ใกล้เคียงความเป็นจริงมากกว่าความสัมพันธ์เชิงตัวแปรแบบบัญญัติไตรยางศ์นั่นเอง

อ้างอิง

<1> Wikipedia. ฟังก์ชันเลขชี้กำลัง หรือ ฟังก์ชันเอกซ์โพเนนเชียล. https://bit.ly/3tz7Nr2

<2> หลักทรัพย์บัวหลวง. รู้ลึก รู้จริง…ใช้งาน Moving Average เป็น!! https://knowledge.bualuang.co.th/knowledge-base/moving-23082018/

<3> Worldometer. Coronavirus Thailand. https://www.worldometers.info/coronavirus/country/thailand/

<4> WHO. Coronavirus. https://www.who.int/health-topics/coronavirus#tab=tab_1 และ CDC. What to Do If You Are Sick. https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/if-you-are-sick/steps-when-sick.html รวมทั้งโปรดดูเพิ่มเติมที่ https://www.covid19factcheck.com/

You must be logged in to post a comment Login