A Comparison of Forecasting Methods for Sugarcane Prices

Main Article Content

Warangkhana Riansut


This research aimed to compare the sugarcane prices forecast model by six statistical forecasting methods: Holt’s exponential smoothing method, Damped trend exponential smoothing method, simple seasonal exponential smoothing method, Winters’ additive exponential smoothing method, Winters’ multiplicative exponential smoothing method, and combined forecasting method in order to create the best forecasting model. Time series of monthly sugarcane prices were gathered from the website of Office of Agricultural Economics during January 2005 to August 2018 of 164 values. The criterion of the lowest mean absolute percentage error was used for comparing the accuracy of the forecasting model. Research findings indicated that for all forecasting methods that had been studied, the most appropriate method was simple seasonal exponential smoothing method and the forecasting model was  Y^_t = 794.134160 + ^_t where Y^_t  represents the forecast value at time t and S^_t represents the seasonal index at time t .

Article Details

How to Cite
Riansut, W. (2020). A Comparison of Forecasting Methods for Sugarcane Prices. Mathematical Journal by The Mathematical Association of Thailand Under The Patronage of His Majesty The King, 65(701), 30–48. Retrieved from https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/MJMATh/article/view/193426
Research Article


เกษม สุขสถาน. (ม.ป.ป.). สารานุกรมไทยสำหรับเยาวชน เรื่องที่ 3 อ้อย. สืบค้น 7 ตุลาคม 2561, จาก http://kanchanapisek.or.th/kp6/sub/book/book.php?book=5&chap=3&page=t5-3-infodetail01.html

Suksatan, K. (n.d.). Thai Encyclopedia for Youth, Issue 3 Sugarcane. Retrieved October 7, 2018, from http://kanchanapisek.or.th/kp6/sub/book/book.php?book=5&chap=3&page=t5-3-infodetail01.html

ประชาชาติธุรกิจออนไลน์. (2561). ชาวไร่อ้อยเขต 7 ยื่นหนังสือถึงรัฐบาลผ่านพ่อเมืองกาญจน์ เร่งแก้ไข พ.ร.บ.ชาวไร่อ้อย. สืบค้น 7 ตุลาคม 2561, จาก https://www.prachachat.net/ local-economy/news-168133

Prachachat Business Online. (2018). Sugarcane Farmers in District 7 Filed a Letter to the Government. Retrieved October 7, 2018, from https://www.prachachat.net/ local-economy/news-168133

มุกดา แม้นมินทร์. (2549). อนุกรมเวลาและการพยากรณ์. กรุงเทพฯ: โฟร์พริ้นติ้ง.

Manmin, M. (2006). Time Series and Forecasting. Bangkok: Foreprinting.

วรางคณา กีรติวิบูลย์. (2558). ตัวแบบพยากรณ์จำนวนผู้ประกันตนภาคสมัครใจ (มาตรา 39). วารสารวิจัยรามคำแหง (มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์), 18(1), น. 21 - 35.

Keerativibool, W. (2015). Forecasting Model for the Number of Insured Persons (Article 39). Ramkhamhaeng Research Journal of Humanities and Social Sciences, 18(1), p. 21 - 35.

วรางคณา เรียนสุทธิ์. (2561). การเปรียบเทียบตัวแบบพยากรณ์ราคาส้มเขียวหวาน โดยวิธีการปรับเรียบด้วยเส้นโค้งเลขชี้กำลัง. Thai Journal of Science and Technology, 7(5 ฉบับเสริม), น. 460 - 470.

Riansut, W. (2018). Comparison of Tangerine Prices Forecast Model by Exponential Smoothing Methods. Thai Journal of Science and Technology, 7(Supplement Issue 5), p. 460 - 470.

สมเกียรติ เกตุเอี่ยม. (2548). เทคนิคการพยากรณ์ (พิมพ์ครั้งที่ 2). สงขลา: มหาวิทยาลัยทักษิณ.

Ket-iam, S. (2005). Forecasting Technique (2nd ed.). Songkhla: Thaksin University.

สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. (2561). ราคาสินค้าเกษตรที่เกษตรกรขายได้ ณ ไร่นา. สืบค้น 7 ตุลาคม 2561, จาก http://www.oae.go.th/view/1/ดัชนีราคาและผลผลิต/TH-TH

Office of Agricultural Economics. (2018). Prices of Agricultural Products that Farmers Sell at Farmland. Retrieved October 7, 2018, from http://www.oae.go.th/view/1/ดัชนีราคาและผลผลิต/TH-TH

Box, G. E. P., Jenkins, G. M., and Reinsel, G. C. (1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control (3rd ed.). New Jersey: Prentice Hall.

IBM Corporation. (2013). Brown’s Exponential Smoothing (TSMODEL Algorithms). Retrieved February 19, 2019, from https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSLVMB_22.0.0/com.ibm.spss.statistics.algorithms/alg_tsmodel_models_exsmooth_browns.html

Montgomery, D. C., Peck, E. A., and Vining, G. G. (2006). Introduction to Linear Regression Analysis (4th ed.). New York: John Wiley and Sons.