THE FORECASTING DAILY GOLD BULLION PRICE BY USING THE LSTM
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This research aimed to design and develop a Long Short-Term Memory (LSTM) model to forecast daily gold bullion prices, with the goal of enhancing investment decision-making accuracy and reducing risks associated with price fluctuations. The model was developed using computer programming principles, utilizing historical gold price data from 2012 to the present obtained from the Gold Traders Association website.
The population and sample consisted of 564 daily gold price records, which were secondary time-series data. The research tools included Visual Studio Code for model development, and Minitab 17 along with Microsoft Excel for data analysis. Data collection was conducted by retrieving data from credible online sources such as the Gold Traders Association and economic-related agencies. Data analysis included both descriptive and inferential statistics, such as mean, standard deviation, multiple linear regression analysis, and model accuracy evaluation using RMSE, MAE, and MAPE.
The results revealed that the independent variables affecting the fluctuation of gold bullion prices in Thailand included the global gold price (GG), the exchange rate (FX), U.S. unemployment rate (UR), U.S. producer price index (PPIUS), and U.S. consumer price index (CPIUS), all showing a statistically significant positive correlation with domestic gold prices at the 0.05 significance level. Meanwhile, the policy interest rate (INT) and Thailand’s consumer price index (CPI) had statistically significant negative correlations. The relationship can be explained by the following regression model: TGt = -38004 + 15.123GGt - 414INTt + 1351.8FXt + 12.25CPIt - 1509URt + 193PPIUSt + 170CPIUSt
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
จินตนา ชำนาญณรงค์ศักดิ์. (2535). การศึกษาการพยากรณ์ราคาทองคำ. ใน ปริญญานิพนธ์มหาบัณฑิต สาขาเศรษฐศาสตร์. มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.
จิตประพันธ์ ยืนสง่ามั่นคง. (2549). การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อราคาทองคำในประเทศไทย และการพยากรณ์ราคาทองคำโดยใช้โมเดลของบ็อกซ์และเจนกินส์. ใน วิทยานิพนธ์ เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต. มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.
นุชศรา เกษรประทุม. (2550). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองในการพยากรณ์ราคาทองคำ. ใน รายงานการวิจัย. มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์.
สุชาดา ยิ่งภักดี. (2547). การศึกษาความสัมพันธ์ของราคาทองคำในตลาดโลกกับราคาทองคำในตลาดกรุงเทพมหานคร. วารสารเศรษฐศาสตร์, 12(1), 67–78
Admin. (2024). Factors affect gold price. เรียกใช้เมื่อ 28 ธันวาคม 2024 จาก https://www.bangkokgolds.com/factors-affect-gold-price/
Apirakdechachai, S. (2010). Factors influencing gold bar prices in Thailand. เรียกใช้เมื่อ 14 มีนาคม 2025 จาก https://dric.nrct.go.th/Search/SearchDetail/237 819
Chantith, C., et al. (2022). Factors affecting gold bar prices in Thailand during COVID-19 situation. The 13th National Academic Conference on Nouveau Economy for Human Security. เรียกใช้เมื่อ 12 มีนาคม 2025 จาก https://ird. skru.ac.th/RMS/file/53496.pdf
Gold Traders Association. (2024). Daily gold prices. เรียกใช้เมื่อ 14 กรกฎาคม 2024 จาก https://www.goldtraders.or.th/
Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (2540). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.
Jozefowicz, R., Zaremba, W., & Sutskever, I. (2558). An empirical exploration of recurrent network architectures. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning, 2342–2350.
Kaothanthong, N. (2015). Factors affecting gold import and export of Thailand. เรียกใช้เมื่อ 17 มีนาคม 2025 จาก https://econ.src.ku.ac.th/economics/ uploadfiles/news_file/MBE/ProposalMBE12/5634750288.pdf
Kiewkanya, M. (2016). Gold price prediction model building. The 28th Annual Meeting of the Thai Society for Biotechnology and International Conference. เรียกใช้เมื่อ 10 มิถุนายน 2023 จาก http://www.science.cmu. ac.th/prsci/upload/science_news/10-10-2016-423709992.pdf
Phibulpanichkan, N. (2015). The analysis of factors influencing gold bullion prices in Thailand. เรียกใช้เมื่อ 8 มิถุนายน 2023 จาก http://dspace.bu.ac.th/ bitstream/123456789/1863/1/combinedPDF.pdf
Praphaphak, A. (2012). Factors affecting the gold bullion price in Thailand before and after the economic crisis of the U.S.A. เรียกใช้เมื่อ 15 มีนาคม 2025 จาก https://cmudc.library.cmu.ac.th/frontend/Info/item/dc:117213
Rangkagulnuwat, P. & Kongkao, J. (2010). Factors affecting toward gold bullion price in Thailand. Chiang Mai University Journal of Economics, 14(2), 24– 40
Ratchalame, W. & Kanjanasamranwong, P. (2010). Factors affecting gold bullion price in Thailand. Journal of Science and Technology, Ubon Ratchathani University, 21(1), 147–157
Siavoshi, M. (2024). Step-by-step guide to linear regression in R. เรียกใช้เมื่อ 27 ธันวาคม 2024 จาก https://www.statology.org/step-by-step-guide-to-linear-regression-in-r/
Sukjit, W., et al. (2016). Information system development for gold price prediction using exponential smoothing technique. The 4th ASEAN Undergraduate Conference in Computing (AUC2). เรียกใช้เมื่อ 31 พฤษภาคม 2023 จาก https://drive.google.com/file/d/1SC2TlCNREJmaLAkNigcOHEV647hObsK2/view?usp=sharing
Vangjeen, A. (2021). The forecasting an annual gold bullion price by using the classic time series forecasting method. The 16th National and International Sripatum University Conference: SPUCON 2021. เรียกใช้เมื่อ 31 พฤษภาคม 2023 จาก https://dspace.spu.ac.th/bitstreams/250e8819- c31d-4245-8e5e-31074bdef45b/download
Yuensangamunkong, J. (2006). Gold price fluctuation analysis in Thai market. ใน วิทยานิพนธ์เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.
Zaiontz, C. (2019). Durbin-Watson table. เรียกใช้เมื่อ 17 มีนาคม 2025 จาก https://real-statistics.com/statistics-tables/durbin-watson-table
