การพยากรณ์อัตราแลกเปลี่ยนของเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐโดยใช้แบบจำลองอารีมา
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
เมื่อประเทศไทยปรับมาใช้ระบบอัตราแลกเปลี่ยนแบบลอยตัวทำให้ค่าเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐมีการเคลื่อนไหวเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งส่งผลกระทบต่อผู้ที่ทำธุรกรรมกับต่างประเทศโดยอาจจะได้รับกำไรหรือขาดทุนจากอัตราแลกเปลี่ยนได้ งานวิจัยนี้ จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแบบจำลองในการประมาณค่าอัตราแลกเปลี่ยนและพยากรณ์ค่าของเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐ โดยการวิคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาด้วยแบบจำลอง ARIMA และเก็บรวบรวมข้อมูลตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2554 ถึงเดือนพฤศจิกายน พ.ศ.2557 ผลการศึกษาพบว่า ในช่วงเวลาที่ศึกษาค่าของเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐเคลื่อนไหวระหว่าง 29-33 บาทต่อดอลลาร์สหรัฐ และได้ตัวแบบที่เหมาะสมในการประมาณค่าและพยากรณ์ค่าของเงินบาทต่อดอลลาร๋์สหรัฐ คือ ARIMA (1, 0, 0) (1, 1, 0) เมื่อนำตัวแบบนี้ไปพยากรณ์พบว่า ในช่วงครึ่งหลังของปี พ.ศ.2558 ค่าของเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐมีแนวโน้มแข็งค่าขึ้นเป็น 33-34 บาทต่อดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งสอดคล้องกับสภาวะเศรษฐกิจของสหรัฐอเมริกาที่กำลังฟื้นตัวอย่างช้า ๆ ดังนั้น ผู้ที่ทำธุรกรรมเกี่ยวกับเงินดอลลาร์สหรัฐ โดยเฉพาะผู้นำเข้าควรจะมีการป้องกันความเสี่ยงไว้ เนื่องจากเงินดอลลาร์สหรัฐมีแนวโน้มแข็งค่าขึ้น
Article Details
ลิขสิทธิ์ของบทความ
ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยหอการค้าไทย ห้ามมิให้นำเนื้อหา ทัศนะ หรือข้อคิดเห็นใด ๆ ของผลงานไปทำซ้ำ ดัดแปลง หรือเผยแพร่ ไม่ว่าทั้งหมดหรือบางส่วนโดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากมหาวิทยาลัยหอการค้าไทยก่อน
References
Bank of Thailand. 2015. Foreign Exchange Rate [Online]. Available: https://www2.bot.or.th/ statistics/B.TWEBSTATaspx?reportID=123&language=TH (in Thai).
ธนาคารแห่งประเทศไทย. 2556. อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ [ ออนไลน์ ]. เข้าถึงจาก: https://www2.bot.or.th/statistics/B.TWEBSTATaspx?reportID=123 & language=TH
Box, G.E.P., Jenkins, G.M., and Reinsel, G.C.1994. Time Series Analysis Forecasting and Control.3rd. ed. Englewood Cliffs, NJ:Prentice-Hall.
Hatchavanich, D. 2013. “A Comparison of Forecasting Models for the Monthly Consumer price Index: Box-Jenkins and Exponential Smoothing Models.”University of the Thai Chamber of Commerce Journal33,2:100-113. (in Thai).
ดวงพร หัชชะวณิช.2556."การเปรียบเทียบตัวแบบการพยากรณ์ดัชนีราคาผู้บริโภครายเดือน:ตัวแบบบอกซ์-เจนกินส์ และตัวแบบปรับให้เรียบเอกซ์โพเนนเซียล." วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยหอการค้าไทย 33,2: 100 - 113.
Jansod. A. 2007. “Accuracy Comparison in Foreign Exchange Rate Forecasting Between Neural Networks and ARIMA GARCH-M Models.” Master’s Thesis,Department of Economics, Chiang Mai University. (in Thai).
อดิเรก จันทร์สด .2550. "การเปรียบเทียบความแม่นยำในการพยากรณ์อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศระหว่างแบบจำลองนิวรอลเน็ตเวิร์ค แบบจำลองอารีมา แบบจำลองการ์ซเอ็ม." วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต สาขาเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
Mammadova, G.2010. Forecasting Exchange Rates Using ARMA and Neural Network Model. Master’s Thesis, Department of Economics, Western Illinois University.
Rattanapongpinyo. T.2010. “A Study of Factors Affecting the Short-term Movement of the Thai Baht vs the US Dollar.” University of the Thai Chamber of Commerce Journal 30,1: 1-10. (in Thai).
ธนินทร์รัฐ รัตนพงศ์ภิญโญ. 2553. "การศึกษาปัจจัยที่มีผลกระทบต่อการเคลื่อนไหวระยะสั้นของค่าเงินบาทต่อดอลลาร์สหรัฐอเมริกา."วารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย 30,1: 1-10.
Rout, M., et al.2014. “Forecasting of Currency Exchange Rates Using and Adaptive ARMA Model with Differential Evolution Based Training.”Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences 26, 1: 7-18.
Saothayanun, L., et al. 2012. “A Comparison of the Forecasts for Rubber /rices Using ARIMA and GARCH Models.”University of the Thai Chamber of Commerce Journal 32, 3: 115-128.(in Thai).
ลักขณา เศาธยะนันท์, และคณะ.2555. "การเปรียบเทียบค่าพยากรณ์ราคายางพาราด้วยตัวแบบ ARIMA และตัวแบบ GARCH." วารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย 32,3: 115-128.
Sinchaikit, S. 2011. “Modeling of Exchange Rate and Gold Price Volatilities of Thailand Using Bivariate GARCH.” Master’s Thesis, Department of Economics, Chiang Mai University. (in Thai).
สันติพงษ์ สินชัยกิจ. 2554. "การจำลองแบบความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนโดยวิธีไบวาร์ริเอทการ์ช." วิทยานิพนธ์ปริญยามหาบัณฑิต สาขาเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.