รายงานการศึกษาค่าคาดการณ์อัตราการว่างงานของประเทศไทย

61 ARIMA ARIMAX covid Model ARIMA ( 2,1,3 )( 0,1,1 )[ 12 ] ARIMA ( 2,1,3 )( 0,1,1 )[ 12 ] AICc - 159 . 3277 - 164 . 6255 Ljung - Box 0 . 311 0 . 225 RMSE ( in - sample ) 70893 68812 MAPE ( in - sample ) 11 . 5 11 . 4 RMSE ( out - of - sample ) 478252 121916 MAPE ( out - of - sample ) 74 . 5 19 . 2 a ) ETS b ) Holt Winter's Additive c ) Holt Winter's Multiplicative d ) ARIMA e ) ARIMAX – covid จากตารางแสดงค่าสถิติต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์การพิจารณาตัวแบบข้างต้น จะเห็นว่า แบบจำลอง ARIMA(2,1,3)(0,1,1)[12] ที่มีการใส่ตัวแปรอธิบาย Covid ให้ค่าความคลาดเคลื่อน Forecast Error ต่ำที่สุด ดังนั้น จึงเลือกแบบจำลอง ARIMAX - covid สำหรับเป็นตัวแบบในการ พยากรณ์ข้อมูลจำนวนผู้ว่างงาน