FORECASTING LABOR DEMAND OF THAILAND UTILIZING BASIC MOVING AVERAGE AND EXPONENTIAL SMOOTHING TECHNIQUES
Main Article Content
Abstract
This study objectives were to 1) develop a model for forecasting Thailand's labor demand, 2) compare forecasting models utilizing basic moving average method and basic exponential smoothing techniques and 3) forecast Thailand's labor demand in August 2022. The forecast in the current study was carried out employing monthly time series data from January 2017 to July 2022, totaling 67 data points. The data were divided into two sets: The first set comprised 60 data points being collected from January 2017 to December 2021 and being used for developing the forecasting models. The second set comprised 7 data points being collected from January to July 2022 and being used for evaluating the accuracy of the models. The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) was employed as the criterion for comparing the performance of the forecasting models.
The findings of this study indicate that the simple moving average method demonstrates superior forecasting accuracy, with a mean absolute percentage error (MAPE) of 8.2243, which is lower than that obtained from the simple exponential smoothing method. This result suggests that the simple moving average approach is more appropriate for forecasting labor demand in Thailand. Moreover, the forecast estimated that the labor demand in August 2022 amounted to 40,516 persons, thereby underscoring the potential applicability of this method in enhancing labor force planning and informing evidence-based policy formulation.
Downloads
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright Notice
The copyright of research articles published in the VRU Research and Development Journal Science and Technology Journal belongs to the Research and Development Institute, Valaya Alongkorn Rajabhat University under the Royal Patronage. Reproduction of the content, in whole or in part, is prohibited without prior written permission from the university.
Responsibility
The content published in the VRU Research and Development Journal Science and Technology Journal is the sole responsibility of the author(s). The journal does not assume responsibility for errors arising from the printing process.
References
กรุงเทพธุรกิจ. (2565). ส่องทิศทางตลาดงานปี 65 กับ 10 อันดับ “สายงาน” ที่เป็นที่ต้องการของตลาด. สืบค้นจาก https://www.bangkokbiznews.com/social/983267
กระทรวงแรงงาน. (2565). สถิติแรงงานประจำปี 2565. กรุงเทพฯ: กองเศรษฐกิจการแรงงาน สำนักงานปลัดกระทรวงแรงงาน.
ธีระพงษ์ ทับพร, ยอดนภา เกษเมือง, เอกพล ทับพร, และภชรดิษฐ์ แปงจิตต์. (2561). การพยากรณ์ยอดขายและการบริหารสินค้าคงคลังของสินค้าคางหมึกยักษ์แช่แข็ง : บริษัท สยามแม็คโคร จำกัด มหาชน. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยธนบุรี (วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี). 2(2), 28-41.
วรางคณา เรียนสุทธิ์. (2559). การพยากรณ์จำนวนผู้ว่างงานในประเทศไทย. วารสารมหาวิทยาลัยนเรศวร, 24(1), 102-114.
วิรัลพัชร พรหมจรรย์, จิตรภรณ์ นางทิน, และนวัฒชัย เพ็งบูล. (2566). การประยุกต์ใช้วิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมเพื่อลดต้นทุนการจัดเก็บสินค้า: กรณีศึกษาบริษัทผลิตชิ้นส่วนรถยนต์. วารสารวิชาการคณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฏลำปาง, 16(2), 12–27.
สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2565). ข้อมูลสถิติและตัวชี้วัดที่สำคัญ. สืบค้นจาก https://www.nso.go.th/nsoweb/nso/statistics_and_indicators?%2Fnso%2Fstatistics_and_indicators=&order=&search=%E0%B9%81%E0%B8%A3%E0%B8%87%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99&impt=&page=1
Borjas, G. J. (2016). Labor economics (7th ed.). New York, NY: McGraw-Hill Education.
OECD. (2021). OECD Employment Outlook 2021: Navigating the COVID-19 crisis and recovery. Paris, France: OECD Publishing.
World Economic Forum. (2023). The Future of Jobs Report 2023. Geneva, Switzerland: World Economic Forum. Retrieved from https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/