Forecasting Model for Coffee Bean Prices

Main Article Content

วรางคณา เรียนสุทธิ์

Abstract

The objective of this study was to construct the appropriate forecasting model for the coffee bean prices. The data gathered from the website of Office of agricultural economics during January, 2005 to August, 2018 of 164 values were used and divided into 2 sets. The first set had 156 values from January, 2005 to December, 2017 for constructing the forecasting models by Box-Jenkins method, Holt’s exponential smoothing method, and damped trend exponential smoothing method. The second set had 8 values from January to August, 2018 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 for all forecasting methods that had been studied, the most accurated method was damped trend exponential smoothing method.

Article Details

How to Cite
[1]
เรียนสุทธิ์ ว., “Forecasting Model for Coffee Bean Prices”, UTK RESEARCH JOURNAL, vol. 13, no. 1, pp. 141–155, Jun. 2019.
Section
Research Articles

References

[1] วรางคณา กีรติวิบูลย์. ตัวแบบพยากรณ์ปริมาณการส่งออกกาแฟคั่วและบด. วารสารวิทยาศาสตร์ มศว 2557; 30(1): 55-73.

[2] กาแฟ. [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพ: คณะทันตแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. ม.ป.ป. [เข้าถึงเมื่อ 4 ตุลาคม 2561]. เข้าถึงจาก: http://www.anatomy.dent.chula.ac.th/coffee.html

[3] ราคาสินค้าเกษตรที่เกษตรกรขายได้ ณ ไร่นา. [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพ: สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. 2561. [เข้าถึงเมื่อ 2 ต.ค. 2561]. จาก: http://www.oae.go.th /view /1/ดัชนีราคาและผลผลิต/TH-TH

[4] Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC. Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3rd ed. New Jersey: Prentice Hall; 1994.

[5] Bowerman BL, O’Connell RT. Forecasting and Time Series: An Applied Approach. 3rd ed. California: Duxbury Press; 1993.

[6] สมเกียรติ เกตุเอี่ยม. เทคนิคการพยากรณ์. พิมพ์ครั้งที่ 2. สงขลา: มหาวิทยาลัยทักษิณ; 2548.

[7] มุกดา แม้นมินทร์. อนุกรมเวลาและการพยากรณ์. กรุงเทพฯ: โฟร์พริ้นติ้ง; 2549.

[8] Montgomery DC, Peck EA, Vining GG. Introduction to Linear Regression Analysis. 4th ed. New York: John Wiley and Sons; 2006.