การพยากรณ์มูลค่าการส่งออกก๊าซธรรมชาติผ่านด่านศุลกากรในภาคใต้ของประเทศไทย

Main Article Content

วรางคณา เรียนสุทธิ์

Abstract

The objective of this study was to construct the appropriate forecasting model for the export values of natural gas through customs department in southern Thailand. The data gathered from the website of Bank of Thailand during January, 2000 to June, 2016 of 198 values were used and divided into 2 sets. The first set had 192 values from January, 2000 to December, 2015 for constructing the forecasting models by Box-Jenkins method, Holt’s exponential smoothing method, damped trend exponential smoothing method, and Winters’ multiplicative exponential smoothing method. The second set had 6 values from January to June, 2016 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 Winters’ multiplicative exponential smoothing method. 


Keywords: natural gas; Box-Jenkins method; exponential smoothing method; mean absolute percentage error (MAPE); root mean squared error (RMSE)

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Section
วิทยาศาสตร์กายภาพ
Author Biography

วรางคณา เรียนสุทธิ์

สาขาวิชาคณิตศาสตร์และสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยทักษิณ วิทยาเขตพัทลุง ตำบลบ้านพร้าว อำเภอป่าพะยอม จังหวัดพัทลุง 93210

References

[1] กรมส่งเสริมคุณภาพสิ่งแวดล้อม, มารู้จักประโยชน์ของก๊าซธรรมชาติ (Natural Gas) กันเถอะ, แหล่งที่มา : http://www.deqp.go.th/knowledge/พล-งงาน/มาร-จ-กประโยชน-ของก-าซธรรมชาต-natural-gas-ก-นเถอะ, 25 พฤศจิกายน 2560.
[2] บริษัท ปตท. จำกัด (มหาชน), ก๊าซธรรมชาติ คือ อะไร, แหล่งที่มา : https://dscng.pttplc.com/(S(5sec5ftuw4ct3w2gnmpn4qlh))/Knowle dge/Knowledge-inside?p=Basic_of_Natura l_Gas, 25 พฤศจิกายน 2560.
[3] วิชาการ.คอม, ก๊าซธรรมชาติคืออะไร, แหล่งที่มา : http://www.vcharkarn.com/varticle/439 84, 25 พฤศจิกายน 2560.
[4] ธนาคารแห่งประเทศไทย, มูลค่าสินค้าส่งออกและนำเข้าผ่านด่านศุลกากรในภาคใต้, แหล่งที่มา : http://www2.bot.or.th/statistics /ReportPage.aspx?reportID=597&language=th, 25 พฤศจิกายน 2560.
[5] ทรงศิริ แต้สมบัติ, 2549, การพยากรณ์เชิงปริมาณ, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพฯ.
[6] Bowerman, B.L. and O’Connell, R.T., 1993, Forecasting and Time Series: An Applied Approach, 3rd Ed., Duxbury Press, California.
[7] Box, G.E.P., Jenkins, G.M. and Reinsel, G.C., 1994, Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3rd Ed., Prentice Hall, New Jersey.
[8] วรางคณา เรียนสุทธิ์, 2559, การพยากรณ์ราคาน้ำยางสด, ว.วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี 24(2): 211-224.
[9] IBM Corporation, 2017, IBM SPSS Statistics Information Center, Available Source: http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/spssstat/v20r0m0/index.jsp?, November 25, 2017.
[10] สมเกียรติ เกตุเอี่ยม, 2548, เทคนิคการพยากรณ์, พิมพ์ครั้งที่ 2, มหาวิทยาลัยทักษิณ, สงขลา.
[11] ยิ่งยง แสนเดช, นิดา ชาญบรรยง และประสิทธิ์ พยัคฆพงษ์, 2554, การศึกษาตัวแบบการพยากรณ์ปริมาณการส่งออกกุ้งสดแช่แข็ง, ว.มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ (สาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี) 3(ฉบับพิเศษที่ 2): 32-44.