Forecasting Models for Rubber Production and Export Quantity of Thailand

Main Article Content

Chalermpon Jatuporn
Patana Sukprasert

Abstract

The purpose of this study is to develop the forecasting models of rubber production and export quantity of Thailand. The statistical methodology consists of four techniques, namely, regression model with seasonal dummy and time trend, Box-Jenkins concepts using SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, and seasonal exponential smoothing through Holt-Winters additive and multiplicative models. The empirical results found that the regression with seasonal dummy and time trend is the best fitted model based on the lowest value of the RMSE benchmark. In 2016, the prediction of the two time series shows that the production has an increasing rate by 3.47%, but the export quantity has a decreasing rate by 0.31%. The oversupply in rubber market will be seriously occurred as an imbalance between demand and supply in the country. Policymakers, private sector, farmers, entrepreneur and related stakeholders in rubber industry should concern these empirical findings to provide the appropriate policies in order to minimize the risks and enhance the competitiveness of Thailand’s rubber commodity.

Article Details

How to Cite
Jatuporn, C. ., & Sukprasert, P. . (2016). Forecasting Models for Rubber Production and Export Quantity of Thailand. Khon Kaen Agriculture Journal, 44(2), 219–228. retrieved from https://li01.tci-thaijo.org/index.php/agkasetkaj/article/view/250311
Section
บทความวิจัย (research article)

References

เฉลิมพล จตุพร, ศาสตริยา อนันท์ธนศาล และชิติพันธุ์ เชิดชูไชย. 2558. ผลกระทบจากการปฏิรูปโครงสร้างเศรษฐกิจจีนที่มีต่อภาคเกษตรไทย. วารสารเศรษฐกิจการเกษตร. 61: 7-10.
ดารณี เจริญสุข. 2554. พันธ์ยาง. ศูนย์วิจัยและพัฒนาอุตสาหกรรมยางไทย. แหล่งข้อมูล: http://goo.gl/S6loR2. ค้นเมื่อ 8 ตุลาคม 2558.
วรางคณา กีรติวิบูลย์. 2557ก. ตัวแบบพยากรณ์ปริมาณการส่งออกกาแฟคั่วและบด. วารสารวิทยาศาสตร์ มศว. 30: 55-73.
วรางคณา กีรติวิบูลย์. 2557ข. การพยากรณ์ปริมาณการส่งออกยางคอมปาวด์. วารสารวิทยาศาสตร์ มศว. 30: 41-56.
วารุณี บุญนำ และ พิศมัย จันทุมา. 2551. ปลูกยางพาราในแหล่งปลูกยางใหม่. จดหมายข่าวผลิใบ ก้าวใหม่การวิจัยและพัฒนาการเกษตร. แหล่งข้อมล: http://goo.gl/JpfwlA. ค้นเมื่อ 8 ตุลาคม 2558.
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. 2557. สถานการณ์สินค้าเกษตรที่สำคัญ และแนวโน้ม ปี 2558.
สำนักวิจัยเศรษฐกิจการเกษตร สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร, กรุงเทพฯ.
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. 2558ก. สถิติการค้าสินค้าเกษตรไทยกับต่างประเทศ. ศูนย์สารสนเทศการเกษตร สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร, กรุงเทพฯ.
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. 2558ข. สถิติการเกษตรของประเทศไทย ปี 2557. ศูนย์สารสนเทศการเกษตร สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร, กรุงเทพฯ.
อาทิตย์ อภิโชติธนกุล, ศุภชัย ปทุมนากุล และกัลปพฤกษ์ ผิวทองงาน. 2552. การพยากรณ์ความต้องการข้าวไทยจากต่างประเทศ โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม. วิศวกรรมสาร มข. 36: 17-25.
Box, G. E. P., G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel. 1994. Time series analysis: Forecasting and control. 3rd edition. Englewood Cliffs Prentice-Hall, New Jersey.
Co, H. C., and R. Boosarawongse. 2007. Forecasting Thailand’s rice export: Statistical techniques vs. Artificial neural networks. Comput. Ind. Eng. 53: 610-627.
Dickey, D., and W. A. Fuller. 1981. Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica. 49: 1057-1072.
Diebold, F. X. 2008. Elements of forecasting. 4th edition. South-Western Cengage Lerning, Ohio.Enders, W. 2010. Applied econometric time series. 3rd edition. John Wiley & Sons, New York.
Granger, C. W. J., and P. Newbold. 1974. Spurious regressions in econometrics. J. Econometrics. 2: 111-120.
Gujarati, D. N., and D. C. Porter. 2009. Basic econometrics. 5th edition. McGraw Hill, New York.
Holt, C. C. 1957. Forecasting Seasonal and Trends by exponentially weighted averages. Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh, Pennsylvania.Lai, S. L., and W. L. Lu. 2005. Impact analysis of September 11 on air travel demand in the USA. J. Air. Transp. Manag. 11: 455-458.
Winters, P. R. 1960. Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Manage. Sci. 6: 324-342.