การเปรียบเทียบความแม่นยำของตัวแบบอนุกรมเวลาระหว่างวิธีปรับให้เรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังแบบวินเทอร์และวิธีบ๊อกซ์ - เจนกินส์: กรณีศึกษาการพยากรณ์ราคามะพร้าวหน้าสวน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
วัตถุประสงค์ของการวิจัยนี้ คือ เพื่อเปรียบเทียบความแม่นยำของตัวแบบอนุกรมเวลาระหว่างวิธีปรับให้เรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังแบบวินเทอร์และวิธีบ๊อกซ์ - เจนกินส์ สำหรับการพยากรณ์ราคามะพร้าวหน้าสวนในประเทศไทย ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัย คือ ราคามะพร้าวผลแห้งทั้งปลือกขนาดใหญ่ที่เกษตรกรขายหน้าสวนเป็นรายเดือน ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2551 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2559 จำนวน 108 ค่า โดยแบ่งข้อมูลเป็น 2 ชุด ชุดที่ 1 คือ ข้อมูลราคามะพร้าวตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2551 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2558 จำนวน 96 ค่า ใช้สำหรับสร้างตัวแบบอนุกรมเวลา และชุดที่ 2 คือ ข้อมูลราคามะพร้าวตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2559 จำนวน 12 ค่า ใช้สำหรับเปรียบเทียบความแม่นยำของตัวแบบอนุกรมเวลาโดยใช้ค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อน (MAPE) ผลการวิจัยพบว่า
1) ตัวแบบที่สร้างขึ้นด้วยวิธีปรับให้เรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังแบบวินเทอร์ คือ Yt = (1327.57+102.89k) Sk+84 เมื่อ Yt และ Sk แทน ค่าพยากรณ์และส่วนของฤดูกาล ตามลำดับ และมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เท่ากับ 0.96
2) ตัวแบบที่สร้างขึ้นด้วยวิธีบ๊อกซ์ - เจนกินส์ คือ ตัวแบบ SARIMA (1, 1, 0), (0, 0, 0)12 (ไม่มีค่าคงที่) มีสมการพยากรณ์ คือ Yt = 1.51Yt-1 - 0.51Yt-1-2 + et = เมื่อ Yt และ et แทน ค่าพยากรณ์และความคลาดเคลื่อน ตามลำดับ และมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เท่ากับ 0.95
3) ตัวแบบที่สร้างขึ้นด้วยวิธีปรับให้เรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังแบบวินเทอร์ มีค่า MAPE เท่ากับ 40.83 และตัวแบบที่สร้างขึ้นด้วยวิธีบ๊อกซ์ - เจนกินส์ มีค่า MAPE เท่ากับ 41.93 แสดงว่าตัวแบบที่สร้างขึ้นด้วยวิธีปรับให้เรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังแบบวินเทอร์มีความแม่นยำมากกว่าตัวแบบที่สร้างขึ้นด้วยวิธีบ๊อกซ์ - เจนกินส์
Article Details
ต้นฉบับที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นสิทธิของเจ้าของต้นฉบับและของวารสารวิชาการ มทร.สุวรรณภูมิ เนื้อหาบทความในวารสารเป็นแนวคิดของผู้แต่ง มิใช่เป็นความคิดเห็นของคณะกรรมการการจัดทำวารสาร และมิใช่ความรับผิดชอบของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ
เอกสารอ้างอิง
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.
