The objective of this study is to f

The objective of this study is to find a forecasting model for the value of agriproduct processing types of flour export of Thailand, and to compare suitable forecasting models for predicting the value of agriproduct processing types of flour export of Thailand. The study used export value data of two types of flour products cassava flour and Rice flour on a monthly basis from January 2012 to December 2022, totaling 132 months. The study assessed three individual forecasting methods: Exponential Smoothing Method, Time Series Regression Method and Box-Jenkins Method, along with a combined forecasting using four methods: Least Absolute Value Method (LAV), a combined forecasting Time Series Regression Analysis using Selection Stepwise Regression Variable, MAPE-based combination, and Weighted Inverse to the Square Root Sum of Squared Error (WISRSSE). The forecasts obtained from these methods were compared, considering the method with the lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as the most appropriate model. The analysis found that the best-suited forecasting method is the combined forecasting Time Series Regression Analysis using Selection Stepwise Regression Variable. Organizations or businesses interested can use it as a guideline for investment decision-making and for various planning purposes, such as sourcing raw materials, increasing production capacity, and exporting products, both in the present and the future.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหาแบบจำลองการพยากรณ์มูลค่าของประเภทแปรรูปผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรของการส่งออกแป้งที่ส่งออกของประเทศไทย และเพื่อเปรียบเทียบแบบจำลองการพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับการทำนายมูลค่าของประเภทแปรรูปผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรของการส่งออกแป้งของประเทศไทย การศึกษานี้ใช้ข้อมูลมูลค่าการส่งออกผลิตภัณฑ์แป้ง 2 ประเภท แป้งมันสำปะหลังและแป้งข้าวเจ้าเป็นรายเดือนตั้งแต่เดือนมกราคม 2555 ถึงธันวาคม 2565 รวมระยะเวลา 132 เดือน การศึกษาได้ประเมินวิธีการพยากรณ์รายบุคคล 3 วิธี ได้แก่วิธี Exponential Smoothing, Time Series Regression Method และ Box-Jenkins Method พร้อมด้วยการพยากรณ์แบบรวมโดยใช้ 4 วิธี ได้แก่ Least Absolute Value Method (LAV) ซึ่งเป็นการพยากรณ์แบบผสมผสาน Time Series Regression Analysis โดยใช้ Selection Stepwise Regression ตัวแปร ชุดค่าผสมที่ใช้ MAPE และค่าผกผันแบบถ่วงน้ำหนักกับผลรวมรากที่สองของข้อผิดพลาด Squared (WISRSSE) เปรียบเทียบการคาดการณ์ที่ได้จากวิธีการเหล่านี้ โดยพิจารณาวิธีที่มี Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ต่ำที่สุดเป็นแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุด จากการวิเคราะห์พบว่าวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมที่สุดคือการพยากรณ์แบบผสมผสานการวิเคราะห์การถดถอยอนุกรมเวลาโดยใช้ตัวแปรการถดถอยแบบขั้นตอนการเลือก องค์กรหรือธุรกิจที่สนใจสามารถใช้เป็นแนวทางในการตัดสินใจลงทุนและเพื่อการวางแผนต่างๆ เช่น การจัดหาวัตถุดิบ การเพิ่มกำลังการผลิต และการส่งออกผลิตภัณฑ์ทั้งในปัจจุบันและอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาแบบจำลองการคาดการณ์มูลค่าของประเภทการแปรรูปสินค้าเกษตรเพื่อการส่งออกแป้งไทย และเปรียบเทียบแบบจำลองการคาดการณ์ที่เหมาะสมในการคาดการณ์มูลค่าของประเภทการแปรรูปสินค้าเกษตรเพื่อการส่งออกแป้งไทย ผลการศึกษาใช้ข้อมูลมูลค่าการส่งออกแป้งมันสำปะหลังและแป้งข้าวเจ้ารายเดือนจากผลิตภัณฑ์แป้ง 2 ชนิด ตั้งแต่ ม.ค.55-ธ.ค.2565 รวม 132 เดือน การศึกษาประเมินสามวิธีการคาดการณ์แยกต่างหาก:
วิธีการทำให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล, การถดถอยของลำดับเวลาและวิธีการ Box-Jenkins และการคาดการณ์แบบผสมผสานโดยใช้สี่วิธี: วิธีค่าสัมบูรณ์ขั้นต่ำ (LAV), การวิเคราะห์การถดถอยของลำดับเวลาโดยใช้การรวมกันที่เลือกตัวแปรการถดถอยอย่างค่อยเป็นค่อยไป, การรวมกันของ MAPE และข้อผิดพลาดกำลังสองและอินเวอร์สถ่วงน้ำหนัก (WISRSSE) วิธีที่มีข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์เฉลี่ยต่ำสุด (MAPE) เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการหาแบบจําลองการทํานายมูลค่าของผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรที่ส่งออกจากแป้งไทยและแบบจําลองการทํานายที่เหมาะสมสําหรับการทํานายมูลค่าของผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรที่ส่งออกจากแป้งไทย การศึกษานี้ใช้ข้อมูลมูลค่าการส่งออกรายเดือนของแป้งมันสําปะหลังและแป้งข้าวสองชนิดตั้งแต่เดือนมกราคม2555ถึงเดือนธันวาคม2522เป็นเวลา132เดือน การศึกษานี้ประเมินวิธีการทํานายสามแบบ:
วิธีการให้ความเรียบแบบเลขชี้แจงวิธีการถดถอยแบบอนุกรมเวลาและวิธีbox-Jenkinsรวมทั้งสี่วิธีในการทํานายแบบผสมผสาน:วิธีสัมบูรณ์ขั้นต่ํา( LAV )การเลือกตัวแปรการถดถอยแบบค่อยเป็นค่อยไปโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยแบบอนุกรมเวลาการรวมกันของMAPEและการถดถอยของสี่เหลี่ยมจัตุรัส( WISRSSE ) การเปรียบเทียบการคาดการณ์ที่ได้จากวิธีการเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าวิธีการที่มีข้อผิดพลาดเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ต่ําสุด( MAPE )เป็นแบบจําลองที่เหมาะสมที่สุด การวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าวิธีการทํานายที่เหมาะสมที่สุดคือการทํานายการวิเคราะห์การถดถอยแบบอนุกรมเวลาโดยใช้ตัวแปรการถดถอยแบบค่อยเป็นค่อยไป องค์กรหรือองค์กรที่สนใจสามารถใช้เป็นแนวทางในการตัดสินใจลงทุนและวัตถุประสงค์ในการวางแผนต่างๆเช่นการจัดหาวัตถุดิบในปัจจุบันและในอนาคตการเพิ่มกําลังการผลิตและการส่งออก