Forecasting of cassava price by using Box-Jenkins method
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This study aimed to establish optimal model for forecasting cassava price by using Box-Jenkins method (ARIMA model). Criteria of lowest in both of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Squared Error (RMSE) was used for considering optimal model. Cassava price data from the website of Office of Agricultural Economics during January 2005 to July 2021 was used to analysis. The study found that, the optimal model for forecasting cassava price was ARIMA(1,1,0)(0,1,1)12 with lowest on MAPE and RMSE at 4.7401% and 0.1043 respectively. This result can be preliminary information for estimating of operating costs and revenues that related with cassava for farmers, entrepreneurs, or related organization.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
The content within the published articles, including images and tables, is copyrighted by Rajamangala University of Technology Rattanakosin. Any use of the article's content, text, ideas, images, or tables for commercial purposes in various formats requires permission from the journal's editorial board.
Rajamangala University of Technology Rattanakosin permits the use and dissemination of article files under the condition that proper attribution to the journal is provided and the content is not used for commercial purposes.
The opinions and views expressed in the articles are solely those of the respective authors and are not associated with Rajamangala University of Technology Rattanakosin or other faculty members in the university. The authors bear full responsibility for the content of their articles, including any errors, and are responsible for the content and editorial review. The editorial board is not responsible for the content or views expressed in the articles.
References
สำนักงานเศรษฐกิจ กระทรวงเกษตรและสหกรณ์. (5 พฤศจิกายน 2558). โอกาสสินค้าเกษตรสู่ประชาคมอาเซีย. http://www.oae.go.th/download/ownload_journal/2558/yearbook57.pdf
ผุสดี บุญรอด และกรวัฒน์ พลเยี่ยม (2560). แบบจำลองการพยากรณ์ราคามันสำปะหลังโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. 25(3), 533-543.
สำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน). (15 กันยายน 2564). พืชเศรษฐกิจ สินค้าสร้างรายได้ในครัวเรือนและประเทศ. https://www.arda.or.th/knowledge_detail.php?id=40
กรมวิชาการเกษตร. (2559). เอกสารวิชาการมันสำปะหลัง. กระทรวงเกษตรและสหกรณ์.
อภินันท์ พัชโรภาสวัฒนกุล. (2561). ฤดูกาลเพาะปลูกมันสําปะหลังที่เหมาะสมของเกษตรกรตอการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ กรณีศึกษา: จังหวัดนครราชสีมา. การประชุมวิชาการระดับชาติสวนดุสิต 2018 ครั้งที่ 3, 571–577.
นงนุช ดีแท้. (2534). การศึกษาเพื่อเปรียบเทียบเทคนิคการพยากรณ์ราคาข้าว มันสำปะหลัง และถั่วเขียวที่เกษตรกรขายได้ที่ไร่นา. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ บัณฑิตวิทยาลัย.
นวรัตน์ ฐิตินันท์พงศ์ และปรารถนา ปรารถนาดี. (2555). การพยากรณ์ราคารับซื้อมันสำปะหลังสดและราคาขายมันสำปะหลังเส้น. การประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 50, 26-33.
B.R., Kwasi and B.J., Kobina. (2014). Forecasting of Cassava Prices in the Central Region of Ghana Using ARIMA Model. Intercontinental Journal of Marketing Research Review. 2(8), 30-40.
T. Sujjaviriyasup. (2018). Predicting Prices of Agricultural Commodities in Thailand using Combined Approach Emphasizing on Data Pre-processing Technique. Songklanakarin Journal of Science and Technology. 4(1), 75-78.
ศิรประภา ดีประดิษฐ์ และพงศ์ธร รักซ้อน. (2564). การเปรียบเทียบเทคนิคการพยากรณ์ราคาพืชไร่ในประเทศไทย. วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม. 17(3), 214-231.
วรางคณา เรียนสุทธิ์. (2562). การพยากรณ์ราคาสับปะรดโรงงานด้วยวิธีบอกซ์-เจนกินส์. Thai Journal of Science and Technology (TJST). 8(2), 105-115.
กัลยา บุญหล้า และศศิธร โกฎสืบ. (2559). การสร้างตัวแบบเพื่อการพยากรณ์ราคาข้าวหอมมะลิ 105. วารสารวิชาการ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏนครสวรรค์. 8(8), 49-60.
วรางคณา เรียนสุทธิ์. (2563). การคัดเลือกตัวแบบพยากรณ์ราคามะม่วงเขียวเสวย. วารสารศรีนครินทรวิโรฒวิจัยและพัฒนา (สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์). 12(23), 52-62.
วีระชัย ขันทองคำ ธันวา เจริญศิริ และชนาธิป โสภณพิมล. (2559). การพยากรณ์ราคาไก่พันธุ์เนื้อ. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา. 21(1), 100-109.
พิชญาภรณ์ ตวงกิจกูล และอรรถพล สืบพงศกร. (2564). การพยากรณ์ราคายางแผ่นดิบคุณภาพดีด้วยวิธีบอกซ์-เจนกินส์. วารสารวิชาการศิลปศาสตร์ประยุกต์. 14(1), 1-13.
มุกดา แม้นมินทร์. (2549). อนุกรมเวลาและการพยากรณ์. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ : สำนักพิมพ์ประกายพรึก.
R. Yuristia, D. Apriyanto, and K. Sukiyono (2019). The Best Forecasting Model for Cassava Price. Agritropica: Journal of Agricultural Science. 2(2), 86-92.
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร กระทรวงเกษตรและสหกรณ์. (10 กันยายน 2564) ดัชนีราคาและผลผลิต.