รายงานการศึกษาค่าคาดการณ์อัตราการว่างงานของประเทศไทย

63 จากตารางแสดงค่าสถิติต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์การพิจารณาตัวแบบข้างต้น จะเห็นว่า แบบจำลอง Holt Winter's Multiplicative ให้ค่าความคลาดเคลื่อน Forecast Error ต่ำที่สุด ดังนั้น จึงเลือกแบบจำลอง Holt Winter's Multiplicative สำหรับเป็นตัวแบบในการพยากรณ์ข้อมูลกำลัง แรงงานรวม ขั้นตอนที่ 3 นำแบบจำลองที่ได้จาก 4.1.1 และ 4.1.2 มาพยากรณ์ข้อมูล 1 ปีข้างหน้า โดย ในขั้นตอนนี้ จะทำการ Fit Model กับข้อมูลทั้งชุด (พ.ศ. 2544 – 2565) ใหม่อีกครั้ ง เพื่อให้ แบบจำลองได้เรียนรู้ถึงเหตุการณ์ช่วงโควิด อีกทั้งยังเป็นการเพิ่มค่าสังเกต เพื่อเพิ่มความถูกต้องของ การพยากรณ์ได้มากยิ่งขึ้น ซึ่งได้ค่าสถิติต่าง ๆ ดังตาราง จากตารางข้างต้น ได้เลือกแบบจำลองดังกล่าว สำหรับพยากรณ์จำนวนผู้ว่างงานและจำนวน กำลังแรงงานรวมใน 1 ปีข้างหน้า และนำข้อมูลพยากรณ์ดังกล่าวมาคำนวณอัตราการว่างงาน ซึ่งจะ ได้ผลการพยากรณ์ ดังตาราง จำนวนผู้ว่างงาน ( A ) กำลังแรงงานรวม ( B ) อัตราการ ว่างงาน ปี เดือน ค่าพยากรณ์ ค่าพยากรณ์ ( A / B )* 100 ARIMA ( 2,0,0 ) ARIMA ( 3,0,0 ) 2566 มกราคม 526,450.3 40,204,547 1.3 2566 กุมภาพันธ์ 464,933.5 40,283,954 1.2 2566 มีนาคม 459,548.7 40,345,079 1.1 2566 เมษายน 455,930.9 40,138,864 1.1 2566 พฤษภาคม 527,908.5 40,516,491 1.3 2566 มิถุนายน 511,958.8 40,950,918 1.3 2566 กรกฎาคม 515,074.9 40,697,537 1.3 2566 สิงหาคม 481,826.4 40,833,185 1.2 2566 กันยายน 472,228.4 40,646,207 1.2 2566 ตุลาคม 525,799.8 40,458,876 1.3 2566 พฤศจิกายน 487,413.6 40,850,976 1.2 2566 ธันวาคม 415,891.5 40,843,936 1.0 จำนวนผู้ว่างงาน กำลังแรงงานรวม Model ARIMA(2,1,3)(0,1,1)[12] ETS(M,A,M) AICc -199.0184 7799.487 RMSE ( in - sample ) 68530 309831 MAPE ( in - sample ) 11.0 0.651