แบบจำลองการพยากรณ์ยอดขายโดยใช้ Smoothing Techniques ของอุตสาหกรรมรถจักรยานยนต์

Abstract

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 3 ประการคือ (1) เพื่อศึกษาการใช้อนุกรมเวลา (Time Series) อธิบายยอดขายของรถจักรยานยนต์ในประเทศไทย โดยใช้เทคนิคการปรับเรียบ (Smoothing Techniques) ในการสร้างแบบจำลองที่เหมาะสมในการพยากรณ์ยอดขาย (2) เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ ของภาวะเศรษฐกิจในส่วนของ GDP ที่มีต่อยอดขายของรถจักรยานยนต์ในประเทศไทย และศึกษาการชี้ วัดจุดวกกลับลงของภาวะเศรษฐกิจด้วยค่า Tracking Signal ของการพยากรณ์ยอดขายรถจักรยานยนต์ (3) เพื่อศึกษาว่ายอดขายของรถจักรยานยนต์ในประเทศไทยถึงขั้นอิ่มตัวของวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์หรือยัง การวิจัยทำโดย (1) สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ยอดขายด้วย วิธีการถดถอยอย่างง่าย (Simple Regression) และวิธีการปรับเรียบเอกซ์โปเนนเชียล (Exponential Smoothing) โดยแยกข้อมูล เป็นช่วงก่อนเกิดวิกฤติเศรษฐกิจ (พ.ศ.2535-2538) และหลังเกิดวิกฤติเศรษฐกิจ (พ.ศ.2542-2544) ปรับ แบบจำลองด้วยค่า MAPE(Mean Absolute Percentage Error) แล้วจงคัดเลือกด้วยค่า MPE (Mean Percentage Error) และ MAPE อีกครั้ง จากนั้น ทดสอบว่าแบบจำลองที่คัดเลือกได้นั้นดีพอ ด้วยค่า ACF (Autocorrelation Function) และ MAD(Mean Absolute Deviation) (2) หาความสัมพันธ์ระหว่างยอดขาย กับ GDP ด้วยค่าสัมประสิทธ์สหสัมพันธ์ (Correlation Coefficient) และหาแบบจำลองที่เหมาะสมกับการ ใช้ Tracking Signal ชี้วัดจุดวกกลับลงของภาวะเศรษฐกิจ (3) เปรียบเทียบอัตราการเจริญเติบโตระหว่าง ขอดขาย GDP และประชากร การวิจัยพบว่า (I) วิธการปรับเรียบเอกช์โปเนนเชียล แบบ B-2 เหมาะสมสำหรับทิ้งช่วง ก่อนและหลังเกิดวิกฤติเศรษฐกิจ (2) ยอดขายรถจักรยานยนต์ในประเทศไทยมีความสัมพันธ์ในทิศทาง เดียวกันกับ GDP ในขณะเดียวกัน ค่า Tracking Signal ก็ใช้ชี้วัดการวกกลับลงของภาวะเศรษฐกิจได้ดี (3) ยอดขายรถจักรยานยนต์ในประเทศไทยยังคงอยู่ในขั้นเจริญเติบโต การศึกษา Tracking Signal ต่อจากงานวิจัยนี้เพื่อติดตามลักษณะการฟื้นตัวของภาวะ เศรษฐกิจในปัจจุบันอาจจะได้ประโยชน์ในการชี้วัดการวกกลับของภาวะเศรษฐกิจมากขั้น