การเปรียบเทียบเทคนิคการพยากรณ์เชิงสถิติ เมื่อข้อมูลมีการเคลื่อนไหวแบบไม่เชิงเส้น

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคการพยากรณ์เชิง
สถิติ ระหว่าง เทคนิคการวิเคราะห์อนุกรมเวลาแบบบ็อกซ์และเจนกินส์และวิธีโครงข่ายเรเดียลเบซีสฟังก์ชัน เมื่ออนุกรมเวลามีรูปแบบการเคลื่อนไหวแบบไม่เชิงเส้นใน 4 รูปแบบที่มักเกิดขึ้นบ่อย ได้แก่ รูปแบบการเคลื่อนไหวแบบควอแดรติก คิวบิค เอ็กซ์โปเนนชียลและรูปแบบการเคลื่อนไหวที่ไม่มีแบบแผน สำหรับข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาเป็นข้อมูลที่เป็นตัวแทนการเคลื่อนไหวทั้ง 4 รูปแบบ ได้แก่ ข้อมูลปริมาณการจำหน่ายคอมเพรสเซอร์ในประเทศไทย ข้อมูลปริมาณการจำหน่ายรถจักรยานยนต์ในประเทศไทย ข้อมูลปริมาณการนำเข้าเชื้อเพลิงธรรมชาติและสารหล่อลื่นในประเทศไทย ซึ่งข้อมูลดังกล่าวรวบรวมมาจากธนาคารแห่งประเทศไทยตั้งแต่ เดือน มกราคม พ.ศ.2538 ถึงเดือน ธันวาคม พ.ศ. 2550 รวม 156 เดือน เป็นตัวแทนการเคลื่อนไหวแบบ
ควอแดรติก คิวบิค และเอ็กซ์โปเนนเชียลตามลำดับ ส่วน ข้อมูลปริมาณการส่งออกสุกรมีชีวิตของประเทศไทยซึ่งรวบรวมมาจากสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร ตั้งแต่เดือน มกราคม พ.ศ. 2542 ถึง เดือน ธันวาคม พ.ศ.2550 รวม 108 เดือน เป็นตัวแทนการเคลื่อนไหวแบบไม่มีแบบแผน
ผลการวิจัยพบว่า วิธีโครงข่ายเรเดียลเบซีสฟังก์ชันมีประสิทธิภาพในการพยากรณ์ดีกว่าเทคนิคการวิเคราะห์อนุกรมเวลาแบบบ็อกซ์และเจนกินส์ในกรณีที่ข้อมูลมีรูปแบบการเคลื่อนไหวแบบไม่เชิงเส้นทั้ง 4 รูปแบบ เนื่องจากวิธีโครงข่ายเรเดียลเบซีสฟังก์ชันให้ค่าความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ต่ำกว่าเทคนิคการวิเคราะห์อนุกรมเวลาแบบบ็อกซ์และเจนกินส์

The purpose of this study was to compare the efficiency of statistical forecasting technics between Box and Jenkins method and Radial Basic Function method for 4 models of nonlinear time series that frequently occurred namely, the Quadratic, the Cubic, the Exponential and the Unpattern. Substitute data of the first three models were the sales volume of compressor and motorcycle in Thailand, the import volume of mineral fuel and lubricant, and the export volume of pigs in Thailand respectively. These substitute data were collected from the Bank of Thailand for the period of 156 months, during January 1995 to December 2007 whereas substitute data of the Unpattern model was collected from the Agricultural Economic Department Thailand for the period of 108 months, during January 1999 to December 2007.
The result of this study revealed that in case of data was nonlinear time series, the efficiency of statistical forecasting technic obtained from Radial Basic Function method was higher than Box and Jenkins method because Radial Basic Function method provided lower statistical forecasting errors than Box and Jenkins method

---