การพยากรณ์ปริมาณการส่งออกกาแฟสำเร็จรูป - Riansut, Warangkhana (วารสารหน่วยวิจัยวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสิ่งแวดล้อมเพื่อการเรียนรู้ (Journal of Research Unit on Science, Technology and Environment for Learning), 2020)
Forecasting the Quantity of Instant Coffee Exports Warangkhana Riansut รับบทความ: 6 กุมภาพันธ์ 2563; แก้ไขบทความ: 29 พฤษภาคม 2563; ยอมรับตีพิมพ์: 18 มิถุนายน 2563 บทคัดย่อ การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพยากรณ์ปริมาณการส่งออกกาแฟสำเร็จรูป โดยใช้ข้อมูลค่าเฉลี่ยรายเดือนจากเว็บไซต์ของสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร ตั้งแต่เดือนมกราคม 2554 ถึงเดือนธันวาคม 2562 จำนวน 108 เดือน ผู้วิจัยได้แบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ชุด ชุดที่ 1 ตั้งแต่เดือนมกราคม 2554 ถึงเดือนธันวาคม 2561 จำนวน 96 เดือน สำหรับการสร้างตัวแบบพยากรณ์ด้วยวิธีการทางสถิติทั้งหมด 7 วิธี ได้แก่ วิธีบ็อกซ์–เจนกินส์ วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังของโฮลต์ วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังของบราวน์ วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังที่มีแนวโน้มแบบแดม วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังที่มีฤดูกาลอย่างง่าย วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบบวก และวิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบคูณ ข้อมูลชุดที่ 2 ตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนธันวาคม 2562 จำนวน 12 เดือน นำมาใช้สำหรับการเปรียบเทียบความแม่นยำของตัวแบบพยากรณ์ด้วยเกณฑ์รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยที่ต่ำที่สุด ผลการศึกษาพบว่า วิธีที่มีความแม่นยำมากที่สุด คือ วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบคูณ คำสำคัญ: กาแฟสำเร็จรูป การส่งออก ตัวแบบพยากรณ์ บ็อกซ์–เจนกินส์ การปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลัง Abstract The objective of this study was to forecast the quantity of instant coffee exports. The monthly average data, which were gathered from the website of Office of Agricultural Economics during January 2011 to December 2019 of 108 months were divided into 2 datasets. The first dataset, which consisted of 96 months from January 2011 to December 2018 was used for constructing the forecasting models via the use of 7 statistical methods, namely, Box–Jenkins method, Holt’s exponential smoothing method, Brown’s exponential smoothing method, damped trend exponential smoothing method, simple seasonal exponential smoothing method, Winters’ additive exponential smoothing method, and Winters’ multiplicative exponential smoothing method. The second dataset, which consisted of 12 months from January to December 2019 was used for comparing the accuracy of the forecasting model via the lowest root mean square error. The results indicated that the most accurate method was the Winters’ multiplicative exponential smoothing method. Keywords: Instant coffee, Export, Forecasting model, Box–Jenkins, Exponential smoothing