ความรู้ที่ได้จากการฝึกอบรม

รายงานผลการฝึกอบรม

หลักสูตร สถิติเพื่อการวิเคราะห์และการพยากรณ์ขั้นพื้นฐาน

ผู้เข้ารับอบรม น.ส.อรดา  เกรียงสินยศ

ตำแหน่ง นักวิเคราะห์นโยบายและแผน             สังกัด งานวิจัยสถาบัน  กองแผนงาน

จัดโดย สมาคมนักวิจัย

ระหว่าง วันที่ 18 พฤษภาคม 2552                 ถึง วันที่ 22 พฤษภาคม 2552

ณ สถานที่ ห้องฝึกอบรม อาคารปฏิบัติการเศรษฐศาสตร์ คณะเศรษฐศาสตร์

               มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ บางเขน กรุงเทพฯ

 ขอรายงานผลการฝึกอบรมดังนี้

 1.   เนื้อหาของหลักสูตร

     1.1 การวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาเบื้องต้น ได้แก่

          (1) เทคนิคการปรับเรียบ (Smoothing Method) เป็นวิธีหนึ่งที่ใช้ประโยชน์เพื่อการพยากรณ์ โดยการพยากรณ์จะใช้ค่าสังเกตที่ผ่านมาทั้งหมด โดยน้ำหนักที่ให้กับค่าสังเกตแต่ละค่าไม่เท่ากัน ทั้งนี้สามารถแบ่งวิธีการปรับเรียบตามลักษณะของข้อมูลอนุกรมเวลา เช่น ข้อมูลอนุกรมเวลาที่ไม่มีแนวโน้มและไม่มีอิทธิพลของฤดูกาล ข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มแต่ไม่มีอิทธิพลของฤดูกาล ข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มแต่ไม่มีอิทธิพลของฤดูกาล และข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มและมีอิทธิพลของฤดูกาล

          (2) วิธีการแยกส่วนองค์ประกอบ (Decomposition Method) ส่วนประกอบของข้อมูลอนุกรมเวลา คือสาเหตุของการแปรผันแบบต่างๆ ในข้อมูลอนุกรมเวลา ซึ่งสามารถแยกส่วนประกอบของข้อมูลอนุกรมเวลาออกได้เป็น 4 ส่วนด้วยกัน คือ แนวโน้ม (trend component : T) วัฏจักร (cyclical component : C) ฤดูกาล (seasonal component : S) และสิ่งที่ผิดปกติ (irregular component : I) เช่น การใช้วิธีการแยกส่วนองค์ประกอบวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายสินค้า ราคาสินค้า และความต้องการสินค้า เป็นต้น

     1.2 การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) ได้แก่

          (1) การพยากรณ์ด้วยสมการถดถอยบนเวลา เป็นการสร้างสมการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามที่ต้องการพยากรณ์กับตัวแปรเวลาในรูปเส้นตรงและในรูปที่ไม่ใช่เส้นตรง เช่น การพยากรณ์ Real GDP อุปทาน และอุปสงค์ ด้วยเวลา เป็นต้น

          (2) การพยากรณ์ด้วยสมการถดถอยพหุคูณ เป็นการสร้างสมการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามที่ต้องการพยากรณ์กับตัวแปรอธิบายที่เกี่ยวข้อง เช่น การพยากรณ์การส่งออก การนำเข้า ยอดขาย ราคาสินค้า และต้นทุนการผลิต เป็นต้น

     1.3 การใช้โปรแกรม Eview ซึ่งเป็นโปรแกรมการวิเคราะห์และพยากรณ์ด้วยวิธี Regression และวิธี Exponential Smoothing & Time Regression

 2.  ความรู้ที่ได้รับ

     2.1 ทำให้เข้าใจแนวคิดและทฤษฎี วิธีการวิเคราะห์และพยากรณ์ข้อมูลลักษณะอนุกรมเวลา ด้วยวิธีต่างๆ

     2.2 ทำให้สามารถใช้โปรแกรม Eview ในการวิเคราะห์และพยากรณ์ข้อมูลได้

 3.  การนำความรู้ไปใช้ประโยชน์

     สามารถนำโปรแกรม Eview มาใช้ในการวิเคราะห์และพยากรณ์ข้อมูลของหน่วยงานได้ เช่น การพยากรณ์จำนวนนักศึกษา การจัดสรรงบประมาณ เป็นต้น

[กมลวรรณ]

ไม่ทราบมีเอกสาร หรืออะไรที่จะเป็นประโยชน์ให้ทุกคนได้เรียนรู้บ้างไหมคะ