การคัดเลือกตัวแบบพยากรณ์ราคามะม่วงเขียวเสวย (SELECTION OF FORECASTING MODELS FOR THE MANGO PRICES) - เรียนสุทธิ์ วรางคณา (วารสารศรีนครินทรวิโรฒวิจัยและพัฒนา สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 2020)
วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้คือ การคัดเลือกตัวแบบพยากรณ์ที่เหมาะสมกับอนุกรมเวลาราคามะม่วงเขียวเสวย โดยใช้ข้อมูลจากเว็บไซต์ของสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2548 ถึงเดือนมีนาคม พ.ศ. 2561 จำนวน 159 ค่า ข้อมูลถูกแบ่งออกเป็น 2 ชุด ชุดที่ 1 ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2548 ถึงเดือนมีนาคม พ.ศ. 2560 จำนวน 147 ค่า สำหรับการสร้างตัวแบบพยากรณ์ด้วยวิธีบ็อกซ์-เจนกินส์ วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังที่มีฤดูกาลอย่างง่าย วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบบวก วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบคูณ และวิธีการพยากรณ์รวมซึ่งจะรวม 2 วิธีการพยากรณ์ที่มีค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) ต่ำ ข้อมูลชุดที่ 2 ตั้งแต่เดือนเมษายน พ.ศ. 2560 ถึงเดือนมีนาคม พ.ศ. 2561 จำนวน 12 ค่า นำมาใช้สำหรับการเปรียบเทียบความถูกต้องของตัวแบบพยากรณ์ โดยใช้เกณฑ์ MAPE ที่ต่ำที่สุด ผลการศึกษาพบว่า จากวิธีการพยากรณ์ทั้งหมดที่ได้ศึกษา วิธีที่มีความถูกต้องมากที่สุด คือ วิธีบ็อกซ์-เจนกินส์ คำสำคัญ: มะม่วงเขียวเสวย วิธีบ็อกซ์-เจนกินส์ วิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลัง วิธีการพยากรณ์รวม The objective of this study was to select the appropriate forecasting model for the mango prices. The data gathered from the website of the Office of Agricultural Economics during January 2005 to March 2018 of 159 values were used and divided into 2 sets. The first set had 147 values from January 2005 to March 2017 for constructing the forecasting models by Box-Jenkins method, simple seasonal exponential smoothing method, Winters’ additive exponential smoothing method, Winters’ multiplicative exponential smoothing method, and combined forecasting method that included two forecasting methods with a low mean absolute percentage error (MAPE). The second set had 12 values from April 2017 to March 2018 for comparing the accuracy of the forecasts via the criterion of the lowest MAPE. Research findings indicated that for all forecasting methods that had been studied, the most accurate method was Box-Jenkins method. Keywords: Mango, Box-Jenkins Method, Exponential Smoothing Method, Combined Forecasting Method