Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ir.stou.ac.th/handle/123456789/7501
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | จิราภรณ์ สุธัมมสภา, อาจารย์ที่ปรึกษา | th_TH |
dc.contributor.advisor | ไมตรี วสันติวงศ์, อาจารย์ที่ปรึกษา | th_TH |
dc.contributor.author | วิบูลย์ โรจน์สินวรางกูร, 2501- | - |
dc.contributor.other | มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สำนักบัณฑิตศึกษา | th_TH |
dc.date.accessioned | 2023-07-11T01:06:14Z | - |
dc.date.available | 2023-07-11T01:06:14Z | - |
dc.date.issued | 2545 | - |
dc.identifier.uri | https://ir.stou.ac.th/handle/123456789/7501 | - |
dc.description.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 | th_TH |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | th | th_TH |
dc.publisher | มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช | th_TH |
dc.rights | มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช | th_TH |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) | en_US |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | en_US |
dc.source | Born digital | en_US |
dc.subject | มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. แขนงวิชาบริหารธุรกิจ -- วิทยานิพนธ์ | th_TH |
dc.subject | พยากรณ์การขาย | th_TH |
dc.title | แบบจำลองการพยากรณ์ยอดขายโดยใช้ Smoothing Techniques ของอุตสาหกรรมรถจักรยานยนต์ | th_TH |
dc.title.alternative | Sales forecasting model using smoothing techniques for motorcycle industry | th_TH |
dc.type | Thesis | th_TH |
dc.degree.name | บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต | th_TH |
dc.degree.level | ปริญญาโท | th_TH |
dc.degree.discipline | สาขาวิชาวิทยาการจัดการ | th_TH |
dc.degree.grantor | มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช | th_TH |
dc.description.abstractalternative | The objectives of this study were (1) to explain the motorcycle sale in Thailand by Time Series using smoothing techniques to create a fit model for motorcycle sale. (2) to study the economic impacts on the motorcycle sale by comparing GDP with sale and to study the turning-down point of economic cycle using tracking signal. (3) to study that whether the motorcycle sale are in the maturity stage of the product life cycle or not. The methodology were (I) Models were created using Simple Regression and Exponential Smoothing methods. Motorcycle sale were split into two parts as data before economic crisis (1992-1995) and after economic crisis (1999-2001). At first, all models had been adjusted by considering MAPE (mean absolute percentage error) and then were selected by MPE (mean percentage error) and MAPE again. After that, the selected models were tested by ACF (autocorrelation function) and MAD (mean absolute deviation) to check the goodness of the models. (2) Relation between GDP and sale was studied by Correlation Coefficient and models were tested to match the monitoring of turning -down point of economic cycle using tracking signal. (3) Comparing growth of sale with growth of GDP and poppulation. The research findings showed that: (1) The fit models for both before and after economic crisis is Exponential Smoothing type B-2. (2) Motorcycle sale in thailand has relation in the same direction with GDP and Tracking Signal can be used to monitor turning-down point of economic cycle. (3) Motorcycle sale is still in growth stage of the product life cycle. Further study of Tracking Signal in monitoring the recover of present economic situation should give more benefits in monitoring the economic cycle. Keywords: Forecasting of motorcycle sales, Monitoring turning point of economic cycle | en_US |
Appears in Collections: | Manage-Theses |
This item is licensed under a Creative Commons License