Comparison of Garlic Prices Forecast Model by Statistical Forecasting Methods

Main Article Content

Warangkhana Riansut

Abstract

The objective of this study was to compare the garlic prices forecast model by three statistical forecasting methods: Box-Jenkins method, Holt’s exponential smoothing method, and damped trend exponential smoothing method in order to create the best forecasting model. The first time series set of monthly garlic prices during January 2005 to August 2018 for constructing the forecasting models. The second set during September 2018 to February 2019 for comparing the accuracy of the forecasts via the criteria of the lowest mean absolute percentage error and root mean squared error. Research findings indicated that Holt’s exponential smoothing method was the most accurate method.

Article Details

How to Cite
Riansut, W. (2020). Comparison of Garlic Prices Forecast Model by Statistical Forecasting Methods. Mathematical Journal by The Mathematical Association of Thailand Under The Patronage of His Majesty The King, 65(702), 11–26. Retrieved from https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/MJMATh/article/view/201073
Section
Research Article

References

คมชัดลึก. (2558). เกษตรกรเดือดร้อนกระเทียมราคาตก. สืบค้น 2561, ตุลาคม 14, จาก http://www.komchadluek.net/news/local/200883

Komchadluek. (2015). Farmers Suffering from Garlic Prices Fall. Retrieved 2018, October 14, from http://www.komchadluek.net/news/local/200883

เชียงใหม่นิวส์. (2561). ผู้ปลูกกระเทียมเชียงใหม่เดือดร้อน พาณิชย์ยันมีมาตรการช่วยเหลือ. สืบค้น 2561, ตุลาคม 14, จาก https://www.chiangmainews.co.th/page/archives/719689

Chiangmainews. (2018). Garlic Growers in Chiang Mai Suffer, Ministry of Commerce Confirms There are Help Measures. Retrieved 2018, October 14, from https://www.chiangmainews.co.th/page/archives/719689

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

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

เมดไทย. (2561). กระเทียม สรรพคุณและประโยชน์ของกระเทียม 49 ข้อ!. สืบค้น 2561, ตุลาคม 14, จาก https://medthai.com/กระเทียม/

Medthai. (2018). Garlic: Properties and Benefits of Garlic 49 Articles!. Retrieved 2018, October 14, from https://medthai.com/กระเทียม/

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

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

วรางคณา กีรติวิบูลย์. (2558ข). การพยากรณ์ปริมาณน้ำฝน อำเภอเมือง จังหวัดน่าน. วารสารวิจัยและพัฒนา มจธ., 38(3), น. 211 - 223.

Keerativibool, W. (2015b). Forecasting the Rainfall in Muang, Nan Province. KMUTT Research and Development Journal, 38 (3), p. 211 - 223.

วรางคณา เรียนสุทธิ์ และ เกศรินทร์ ทองฤทธิ์. (2560). การพยากรณ์ราคาข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ของประเทศไทย. วารสารวิชาการและวิจัย มทร.พระนคร, 11 (1), น. 1 - 14.

Riansut, W. and Thongrit, K. (2017). Forecasting the Prices of Field Corn in Thailand. RMUTP Research Journal, 11(1), p. 1 - 14.

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

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

สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. (2562). ราคาสินค้าเกษตรที่เกษตรกรขายได้ ณ ไร่นา. สืบค้น 2562, เมษายน 3, จาก http://www.oae.go.th/view/1/ดัชนีราคาและผลผลิต/TH-TH

Office of Agricultural Economics. (2019). Prices of Agricultural Products that Farmers Sell at Farmland. Retrieved 2019, April 3, from http://www.oae.go.th/view/1/ดัชนีราคาและผลผลิต/TH-TH

Bowerman, B. L. and O’Connell, R.T. (1993). Forecasting and Time Series: An Applied Approach (3rd ed.). California: Duxbury Press.

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

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