รายงานการศึกษาค่าคาดการณ์อัตราการว่างงานของประเทศไทย

38 ตัวแปรที่ใช้ในการวิเคราะห์ ตัวแปรภายนอก ( extraneous variable) มีดังนี้ x1 = การเกิดสถานการณ์โควิด ได้แก่ x = 0 ; ไม่มีสถานการณ์โควิด x = 1 ; มีสถานการณ์โควิด x2 = ผลิตภัณฑ์รวมในประเทศ 3.2 เทคนิคการพยากรณ์ ในการศึกษานี้จะนำเทคนิคการพยากรณ์มาใช้ในการพยากรณ์จำนวนผู้ว่างงานและกำลัง แรงงานรวม โดยจะกล่าวถึง 2 วิธี คือ 1) วิธีการปรับให้เรียบเอ็กซ์โพเนนเชียล ( Exponential Smoothing Technique ) 2) วิธีการของบอกซ์-เจนกินส์ ( Box - Jenkins Technique ) 3.2.1 วิธีการปรับให้เรียบเอ็กซ์โพเนนเชียล ( Exponential Smoothing Technique ) เป็นการพยากรณ์ระยะทันทีทันใด และระยะสั้น รวมถึงการพยากรณ์ ในระยะปาน กลางได้บ้าง จะมีการกำจัดอิทธิพลของความไม่แน่นอนออกไป เพื่อทำให้เรียบขึ้น ที่ให้สามารถ พยากรณ์ หรือประมาณค่าตัวแปรในอนาคตได้ การพยากรณ์แบบ Exponential Smoothing จะให้ ความสำคัญกับข้อมูลในอดีตและมีการกำหนด น้ำหนักความสำคัญให้กับข้อมูลในอดีตที่เกิดขึ้นด้วย โดยในงานวิเคราะห์นี้จะกล่าวถึง วิธี Winter ’ s Method 1) Exponential Smoothing Adjusted for TrendandSeasonal Variation ( Winters ’ Method ) วิธีนี้หมาะสำหรับใช้กับข้อมูลที่มีแนวโน้ม และอิทธิพลของฤดูกาล ( Trend – Season Data ) ใช้พยากรณ์ระยะสั้นจนถึงระยะปานกลาง ข้อมูลไม่ควรเป็นรายปี เพราะจะทำให้ไม่สามารถแยกอิทธิพล ของฤดูกาลได้ ข้อมูลควรอยู่ในรายเดือน รายสัปดาห์ รายไตรมาส และต้องมีข้อมูลอย่างน้อย 36 รายการ ขึ้นไป ถ้าเป็นข้อมูลรายเดือนหรืออย่างน้อย 12 รายการขึ้นไป ถ้าเป็นข้อมูลรายไตรมาส วิธี Winters Method ใช้หลักการของเทคนิคเอ็กซ์โพเน็นเชียล คือ ให้ความสำคัญแก่ข้อมูลแต่ละตัวไม่เท่ากัน และมีค่าคงที่ สำหรับปรับให้เรียบ 3 ค่า คือ α ( alpha ) , γ ( gamma ) และ δ ( delta ) โดยที่ α = ค่าคงที่ที่ทำให้เรียบระหว่างข้อมูลกับค่าพยากรณ์ โดย 0 ≤ α ≤ 1 , ถ้า α มีค่าเข้าใกล้ 1 แสดงว่าให้ความสำคัญแก่ข้อมูลล่าสุดมากกว่าข้อมูลอื่น γ = ค่าคงที่ที่ทำให้เรียบระหว่างแนวโน้มจริงกับค่าประมาณของแนวโน้ม โดย 0 ≤ γ ≤ 1 ถ้า γ มีค่าเข้าใกล้ 1 แสดงว่าให้ความสำคัญแก่ข้อมูลล่าสุดมากกว่าข้อมูลอื่น δ = ค่าคงที่ที่ทำให้เรียบระหว่างค่าฤดูกาลจริงกับค่าประมาณฤดูกาล โดย 0 ≤ δ ≤ 1 ถ้า δ มีค่าเข้าใกล้ 1 แสดงว่าให้ความสำคัญแก่ข้อมูลล่าสุดมากกว่าข้อมูลอื่น 3 . 2 . 2 วิธีการของบอกซ์-เจนกินส์ ( Box - Jenkins Technique ) วิ ธี ของบอกซ์–เจนกินส์ (วิ ชิต หล่อจี ระชุณห์กุล และจิ ราวั ลย์ จิตรถเวช , 2548) การพยากรณ์ด้วยวิธีของบอกซ์-เจนกินส์เป็นการพยากรณ์เชิงปริมาณวิธีหนึ่งที่มีแนวคิดว่าพฤติกรรมในอดีต ของสิ่ งที่ ต้ องการพยากรณ์ นั้ นเพี ยงพอที่ จะพยากรณ์ พฤติ กรรมในอนาคตของตั วเองได้ โดยในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาด้วยวิธีของบอกซ์-เจนกินส์นี้จะแตกต่างจากการพยากรณ์โดยวิธีอื่น ซึ่งผู้ที่สร้างตัวแบบพยากรณ์นั้นต้องกําหนดรูปแบบของความสัมพันธ์ก่อนที่จะทําการวิเคราะห์ต่อไปนี้