The accuracy comparison of time series model between Winters’ exponential smoothing and Box - Jenkins methods: A case study of forecasting garden coconut price
Main Article Content
Abstract
The objective of this research was to compare the accuracy of time series model using Winters’ exponential smoothing method and Box - Jenkins method for forecasting garden coconut price in Thailand. The set of data used in this research was taken from monthly garden coconut price during January, 2008 to December, 2016 (108 values). The first set of 96 values collected from coconut price during January, 2008 to December, 2015, was used to model time series model by Winters’ exponential smoothing method and Box - Jenkins method. The second set of 12 values collected from coconut price during January to December, 2016, was used to check the accuracy of the time series model via the criterion of the lowest mean absolute percentage error (MAPE). The results showed that;
1) The Winters’ exponential smoothing model was Yt = (1327.57+102.89k) Sk+84 , when Yt and Sk were forecasting value, and seasonal indices, respectively and the correlation coefficient of this model was 0.96.
2) The Box - Jenkins model was SARIMA (1, 1, 0), (0, 0, 0)12 (no constant), Yt = 1.51Yt-1 - 0.51Yt-1-2 + et when Yt and et were forecasting and error value respectively, and the correlation coefficient of this model was 0.95.
3) The Winters’ exponential smoothing model had MAPE = 40.83 and the Box - Jenkins model had MAPE = 41.93. The results showed that the Winters’ exponential smoothing model was a suitable for this data than Box - Jenkins model.
Article Details
Published manuscript are the rights of their original owners and RMUTSB Academic Journal. The manuscript content belongs to the authors' idea, it is not the opinion of the journal's committee and not the responsibility of Rajamangala University of Technology Suvarnabhumi
References
กัลยา วานิชย์บัญชา. (2557). การวิเคราะห์สถิติ: สถิติสำหรับการบริหารและวิจัย. กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
ดาว สงวนรังศิริกุล, หรรษา เชี่ยวอนันตวานิช, และมณีรัตน์ แสงเกษม. (2558). การศึกษาเปรียบเทียบเพื่อหาตัวแบบที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยที่เป็นโรคเฝ้าระวังทางระบาดในกรุงเทพมหานคร. วารสารวิจัยและพัฒนา มจธ, 38(1), 35-55.
วรางคณา กีรติวิบูลย์. (2557). ตัวแบบพยากรณ์มูลค่าการส่งออกข้าวหอมมะลิ. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา, 19(1), 78-90.
วรางคณา กีรติวิบูลย์. (2558). การเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์ระหว่างวิธีบอกซ์-เจนกินส์ และวิธีการปรับเรียบ้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังแบบคูณของวินเทอร์ สำหรับการพยากรณ์มูลค่าการส่งออกถุงมือยาง. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา, 20(1), 186-198.
ศิริลักษณ์ สุวรรณวงศ์. (2556). เทคนิคการพยากรณ์เชิงปริมาณ: การวิเคราะห์อนุกรมเวลา. นครปฐม: มหาวิทยาลัยมหิดล.
ศูนย์อัจฉริยะเพื่ออุตสาหกรรมอาหาร. (2559). อุตสาหกรรมมะพร้าว. สืบค้น 23 มิถุนายน 2560, จาก https://fic.nfi.or.th/food
sectordatabankdetail.php?id=22
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. (2560). มะพร้าว: ราคามะพร้าวผลแห้งทั้งเปลือกขนาดใหญ่รายเดือนที่เกษตรกรขายได้ที่สวน
ปี 2540-2560. สืบค้น 22 เมษายน 2560, จาก https://www.oae.go.th-/monthlyprice.html
Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1994). Time series analysis: Forecasting and control. New Jersey: Prentice Hall.
Farnum, N. R., & Stanton, L. W. (1989). Quantitative forecasting methods. Boston: PWS-KENT.
George, A. F. (1989). Statistical analysis in psychology and education. New York: McGraw-Hill.
Wei, W. W. S. (2006). Time series analysis univariate and multivariate method. Boston: Pearson Education.
Winter, P. (1960). Forecasting sale by exponentially weighted moving average. Management Science, 6(3), 324-342.