ตัวแบบพยากรณ์มูลค่าการส่งออกอาหารกระป๋องผ่านด่านศุลกากรในภาคใต้ ของประเทศไทย Forecasting Model for the Export Values of Canned Food through Customs Department in Southern Thailand - กีรติวิบูลย์ วรางคณา (Research on Modern science and Utilizing Technological Innovation Journal (RMUTI Journal), 2016)
บทคัดย่อ วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้คือ การสร้างตัวแบบพยากรณ์ที่เหมาะสมกับอนุกรมเวลามูลค่าการส่งออก อาหารกระป๋องผ่านด่านศุลกากรในภาคใต้ของประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลจากเว็บไซต์ของธนาคาร แห่งประเทศไทย ตั้งแต่เดือนมกราคม 2543 ถึงเดือนธันวาคม 2557 จำนวน 180 ค่า ซึ่งข้อมูลถูกแบ่ง ออกเป็น 2 ชุด ข้อมูลชุดที่ 1 ตั้งแต่เดือนมกราคม 2543 ถึงเดือนมิถุนายน 2557 จำนวน 174 ค่า สำหรับการสร้างตัวแบบพยากรณ์ด้วยวิธีบอกซ์-เจนกินส์ วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังของ วินเทอร์แบบคูณ และวิธีการแยกส่วนประกอบอนุกรมเวลา ข้อมูลชุดที่ 2 ตั้งแต่เดือนกรกฎาคมถึง เดือนธันวาคม 2557 จำนวน 6 ค่า นำมาใช้สำหรับการเปรียบเทียบความแม่นของค่าพยากรณ์ โดยใช้ เกณฑ์เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย และเกณฑ์รากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย ที่ตํ่าที่สุด ผลการศึกษาพบว่าจากวิธีการพยากรณ์ทั้งหมดที่ได้ศึกษา วิธีที่มีความแม่นมากที่สุด คือ วิธีการ แยกส่วนประกอบอนุกรมเวลา ซึ่งมีตัวแบบพยากรณ์เป็น เมื่อ t = 175 แทนค่าเริ่มต้น คือ เดือนกรกฎาคม 2557 และ แทนค่าดัชนีฤดูกาล Abstract The objective of this study was to construct the appropriate forecasting model for the export values of canned food through Customs Department in Southern Thailand. The data gathered from the website of Bank of Thailand during January, 2000 to December, 2014 of 180 values were used and divided into 2 sets. The first set had 174 values from January, 2000 to June, 2014 for constructing the forecasting models by Box-Jenkins method, Winters’ multiplicative exponential smoothing method, and decomposition method. The second set had 6 values from July to December, 2014 for comparing accuracy of the forecasts via the criteria of the lowest mean absolute percentage error and root mean squared error. Research findings indicated that for all forecasting methods that had been studied, the most accurate method was decomposition method and the forecasting model was where t = 175 was the starting value (July, 2014) and represented the seasonal index.