ตัวแบบการพยากรณ์มูลค่าการส่งออกอัญมณีและเครื่องประดับของประเทศไทย
Forecasting Model for the Gems and Jewelry Export Values of Thailand
Keywords:
อัญมณี, เครื่องประดับ, อนุกรมเวลาแบบแยกส่วนประกอบ, เทคนิคการทำให้เรียบ, บอกซ์และเจนกินส์, ค่าความคลาดเคลื่อนAbstract
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างตัวแบบที่เหมาะสมที่สุดของการพยากรณ์มูลค่าการส่งออกอัญมณีและเครื่องประดับของประเทศไทย ด้วยวิธีการพยากรณ์ 3 วิธี ได้แก่ วิธีอนุกรมเวลาแบบแยกส่วนประกอบ วิธีเทคนิคการทำให้เรียบ และวิธีบอกซ์และเจนกินส์ โดยใช้ข้อมูลมูลค่าการส่งออกอัญมณีและเครื่องประดับของประเทศไทยรายเดือน จากเว็บไซต์สถาบันวิจัยและพัฒนาอัญมณีและเครื่องประดับแห่งชาติ (องค์การมหาชน) ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึง เดือนธันวาคม พ.ศ. 2562 จำนวน 84 เดือน ผู้วิจัยได้แบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ชุด ชุดที่ 1 คือ ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึง เดือนธันวาคม พ.ศ. 2561 จำนวน 72 เดือน เพื่อสร้างตัวแบบพยากรณ์มูลค่าการส่งออกอัญมณีและเครื่องประดับของประเทศไทย ชุดที่ 2 คือ ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2562 ถึง เดือนธันวาคม พ.ศ. 2562 จำนวน 12 เดือน เพื่อตรวจสอบความแม่นยำของการพยากรณ์ พิจารณาความแม่นยำจากค่าเฉลี่ยของเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ของค่าความคลาดเคลื่อน (Mean Absolute Percentage Error: MAPE) ที่มีค่าต่ำที่สุด เพื่อให้ได้ตัวแบบที่เหมาะสม ผลการวิจัยพบว่า วิธีการที่เหมาะสมที่สุดในการพยากรณ์อนุกรมเวลาชุดนี้ คือ วิธีอนุกรมเวลาแบบแยกส่วนประกอบ ตัวแบบที่ได้ คือ T = 2539.80t (St) -53.55t2 (St)+ 0.34t3 (St) The objective of this research was to create the suitable forecasting model for the gems and jewelry export values of Thailand by 3 forecasting methods, including Decomposition, Smoothing, and Box-Jenkins’ forecast. The gems and jewelry monthly export values data gathered from the website of The Gem and Jewelry Institute of Thailand (Public Organization) from January 2013 to December 2019 with the total of 84 months of value. The data were divided into two series; the first is from January 2013 through December 2018 with 72 months of value used to construct the models, the second serie is from January 2019 to December 2019 with 12 months of value used to examine the accuracy of the forecasting models, by using mean absolute percentage error (MAPE). The method which gives the lowest MAPE is the most suitable method. The results showed that Decomposition method was the most suitable method for this time series and the forecasting model is T = 2539.80t (St) -53.55t2 (St)+ 0.34t3 (St)References
กรมเศรษฐกิจระหว่างประเทศ กระทรวงพาณิชย์. (2556). อัญมณีและเครื่องประดับ. สืบค้นเมื่อ 9 กุมภาพันธ์ 2563 สืบค้นจาก https://bit.ly/3xpCsYV.
ทรงศิริ แต้สมบัติ. (2549). การพยากรณ์เชิงปริมาณ. (พิมพ์ครั้งที่2). กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.
ปิยมาภรณ์ รอดบาง. (2549). การพยากรณ์มูลค่าการส่งออกปลาทูน่ากระป๋องโดยวิธีอารีมา. การค้นคว้าอิสระ เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต, บัณฑิตวิทยาลัย, มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
วรางคณา เรียนสุทธิ์. (2560). ตัวแบบพยากรณ์ราคามังคุดคละ. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัย ราชภัฏอุบลราชธานี, 19(2), 31-42.
วิชิต หล่อจีระชุณห์กุล และจิราวัลย์ จิตรถเวช. (2548). เทคนิคการพยากรณ์. (พิมพ์ครั้งที่ 3). กรุงเทพฯ: ซีเอ็ดยูเคชั่น.
ศิริลักษณ์ สุวรรณวงศ์. (2556). เทคนิคการพยากรณ์เชิงปริมาณ:การวิเคราะห์อนุกรมเวลา. นครปฐม: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยมหิดล.
ศุภวรรณ พรหมเพรา. (2556). ตัวแบบอนุกรมเวลาในการพยากรณ์การเกิดโรคไข้เลือกออก จังหวัดนครศรีธรรมราช. (รายงานการวิจัย). มหาวิทยาลัยราชภัฏนครศรีธรรมราช.
สถาบันวิจัยและพัฒนาอัญมณีและเครื่องประดับแห่งชาติ. (2562). บทวิเคราะห์สถานการณ์การนำเข้าส่งออก สินค้าอัญมณีและเครื่องประดับไทยปี 2561. สืบค้นเมื่อ 17 เมษายน 2563 สืบค้นจาก https://bit.ly/3lpgq6h
สมเกียรติ เกตุเอี่ยม. (2548). เทคนิคการพยากรณ์. (พิมพ์ครั้งที่2). สงขลา : ภารกิจเอกสารและตำรา มหาวิทยาลัยทักษิณ.
สุนทรารักษ์ สุทธิจันทร์ และเมธา สุธีรโรจน์. (2555). ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันของอุตสาหกรรมส่งออกอัญมณีและเครื่องประดับในประเทศไทย. วารสารมหาวิทยาลัยนครพนม, 2(2), 39-45.
สุรเชษฐ์ เถื่อนแก้วสิงห์. (2552). การใช้โครงข่ายประสาทเทียมและระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ในการพยากรณ์ ผลผลิตอ้อย. วิทยานิพนธ์วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต, สาขาวิชาวิศวกรรมอุตสาหกรรม, บัณฑิต วิทยาลัย, มหาวิทยาลัยขอนแก่น
หนึ่งฤทัย เทียนกระจ่าง. (2558). ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อการส่งออกเครื่องประดับแท้ของไทยไปยังสหรัฐอเมริกา. การค้นคว้าอิสระเศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต, สาขาเศรษฐศาสตร์ธุรกิจ, คณะเศรษฐศาสตร์, มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
Box, G.E.P., Jenkins, G.M., & Reinsel, G.C. (1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control. (3rd ed.). New Jersey: Prentice Hall.
Tsay, R. (2010). Analysis of financial time series. (3rd ed). John Wiley & Sons, Inc.
Department of International Economic Affairs, Ministry of Commerce. (2013). Gems and Jewelry. Retrieved February 9, 2020, from https://bit.ly/3ylUzR0 (in Thai)
Ketiam, S. (2005). Forecasting techniques. (2nd ed), Songkhla: Thaksin University. (in Thai) Lorchirachoonkul, V. & Jitthavech, J. (2005). Forecasting techniques. (3rd ed), Bangkok: Se-Education. (in Thai)
Promprou, S. (2013). Time series model in forecasting dengue haemorrhagic fever disease in Nakhon Si Thammarat. (Research Report). Nakhon Si Thammarat Rajabhat University. (in Thai) Riansut, W. (2017). Forecasting Model for the Prices of Assorted Mangosteen. Journal of Science and Technology Ubon Ratchathani Rajabhat University, 19(2), 31 - 42. (in Thai) Rodbang, P. (2006). Canned Tuna Export Value Forecasting by ARIMA Method. Independent Studies Master of Economics Program, Graduate School, Chiang Mai University, Chiang Mai. (in Thai)
Sutthichan, S. & Suteeraroj, M. (2012). The Effected Factors of Competitive Advantage of Gems and Jewelry Export Industries in Thailand. Journal of Nakhon Phanom University, 2(2), 39-45. (in Thai)
Suwanwongse, S. (2013) . Quantitative forecasting techniques: Time series analysis. Nakhon Pathom: The Publisher of Mahidol University. (in Thai)
Taesombat, S. (2015) . Quantitative forecasting. (2nd ed), Bangkok: The Publisher of Kasetsart University. (in Thai)
The Gem and Jewelry Institute of Thailand (Public Organization). (2019). The situation Analysis of Imports and Exports of Thai gems and jewelry in 2018. Retrieved April 17, 2020, from https://infocenter.git.or.th/Content.aspx?mid=7. (in Thai)
Theangrajang, N. (2015). Factors Affecting Thai Jewelry Export to the United State of America. Independent Stuies Master of Arts Business Economics, Faculty of Economics, Thammasat University, Bangkok. (in Thai)
Thuankaewsing, S. (2009). Applying Artificial Neural Network and Geographic Information System to Forecast Sugarcane Yields. Master of Engineering Program, Faculty of Engineering, Khon Kaen University, Khon Kaen. (in Thai)
