รายงานการศึกษาค่าคาดการณ์อัตราการว่างงานของประเทศไทย

45 บทที่ 4 ผลการศึกษา ในการพยากรณ์ จะแบ่งการดำเนินการออกเป็น 1) การพยากรณ์โดยใช้ข้อมูลรายปี 2) การ พยากรณ์โดยใช้ข้อมูลรายไตรมาส และ 3) การพยากรณ์โดยใช้ข้อมูลรายเดือน ซึ่งในแต่ละส่วนจะมี แบบจำลองสำหรับพยากรณ์ข้อมูลผู้ว่างงานและกำลังแรงงาน จากนั้นมาคำนวณหาอัตราการว่างงาน ภายหลัง รวมถึงแบบจำลองพยากรณ์อัตราการว่างงาน ทั้งนี้ วิธีที่ใช้ในการพยากรณ์จะประกอบด้วย Holt, Exponential Smoothing, ARIMA และ ARIMAX ก่อนที่จะทำการพยากรณ์ จำเป็นต้องเลือก lag ของข้อมูลอิสระ หรือ GDP ที่จะนำใช้ใน แบบจำลอง ARIMAX โดยการหาค่าสหสัมพันธ์ไขว้ (Cross Correlation) ของตัวแปร GDP ที่ lag ต่าง ๆ กับตัวแปรตามที่สนใจ ได้แก่ จำนวนผู้ว่างงาน จำนวนกำลังแรงงาน และอัตราการว่างงาน เพื่อช่วยให้ผล ของการพยากรณ์ที่ได้มีความแม่นยำมากขึ้น ซึ่งค่าสหสัมพันธ์ไขว้ของข้อมูลรายปี และรายไตรมาส สามารถสรุปได้ดังตาราง ค่าสหสัมพันธ์ไขว้ของข้อมูลรายปี จากตารางพบว่า ความสัมพันธ์ระหว่างการว่างงานและ GDP มีทิศทางตรงกันข้ามตาม สมมติฐาน โดยมีความสัมพันธ์กันมากที่สุดในปีเดียวกัน นอกจากนี้ความสัมพันธ์ของข้อมูลกำลังแรงงาน และ GDP มีความสัมพันธ์เชิงบวก และมีความสัมพันธ์กันสูงในปีเดียวกัน อย่างไรก็ตามอัตราการเติบโต ของ GDP ไม่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรตามที่สนใจ จึงเลือกใส่ตัวแปร GDP ที่ เป็นมูลค่าลงไปใน แบบจำลอง ARIMAX ของการพยากรณ์จำนวนผู้ว่างงาน กำลังแรงงานและอัตราการว่างงานที่เวลา เดียวกันในข้อมูลรายปี ค่าสหสัมพันธ์ไขว้ของข้อมูลรายไตรมาส