Participatory Price Forecasting of Green Brinjal in Phetchabun Province
Main Article Content
Abstract
The objective of this research was to compare and select the best forecasting time series method for forecasting the price of green brinjal in Phetchabun province in participation with farmers. The five comparison forecasting methods include: (1) Naive method (2) Moving average method (3) Simple exponential smoothing method (4) Double exponential smoothing method and (5) Winter’s exponential smoothing method. A forecast model using the selling price data of green brinjal from Talaadthai since 1 January 2021 to 30 March 2025 amount 1,550 data, then compared with the forecast values obtained from the model and the actual values. This research appropriate forecasting methods from the lowest were considered of mean percentage of absolute error (MAPE), mean absolute deviation (MAD) and mean square error (MSE).
The results showed that (1) Winter’s exponential smoothing method (Alpha = 1.0, Gamma = 0.2, Delta = 0.2 to 1.0) suitable for forecasting the lowest selling price of green brinjal, which gives MAPE = 0.0167 MAD = 0.0025 and MSE = 0.0019 (2) Winter’s exponential smoothing method (Alpha = 0.8, Gamma = 0.4, Delta = 0.2 to 1.0) suitable for forecasting the highest selling price of green brinjal, which gives MAPE = 0.0133 MAD = 0.0023 and MSE = 0.0021 and (3) Most farmers chose to use the Naïve method rather than the method that provides the highest accuracy, namely the Holt–Winters method, because the Naïve method is easy to understand and helps with immediate decision-making. This finding indicates that, although the Holt–Winters method provides better statistical accuracy, real world acceptance depends on translating forecasts into formats that are simple and practically usable.
Article Details
References
กริชชัย ขาวจ้อย วิญญู พันธ์โต และวิไลพร วงษ์อินทร์. (2566). การพยากรณ์ราคาพืชผักสำคัญแบบมีส่วนร่วมกับเกษตรกรผู้ปลูกผัก ในจังหวัดเพชรบูรณ์. วารสารวิทยาการจัดการวิชาการ มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์, 5(1), 15-28.
ศีลวัชร์ แก้วพิจิตร และประจวบ กล่อมจิตร. (2564). การเปรียบเทียบวิธีพยากรณ์ความต้องการแกลบสำหรับการผลิตกระแสไฟฟ้า กรณีศึกษาโรงไฟฟ้าชีวมวลแห่งหนึ่ง. การประชุมวิชาการเสนอผลงานวิจัยระดับชาติด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏจันทรเกษม ครั้งที่ 4, 282-288.
สริญญา ศาลางาม. (2565). ตัวแบบการพยากรณ์ปริมาณก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ด้วยวิธีการวิเคราะห์การถดถอยและวิธีโครงข่ายประสาทเทียม. วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม: มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา, 10(2), 55-64.
สำนักงานเกษตรจังหวัดเพชรบูรณ์. (2567). รายงานสถานการณ์การผลิตพืชจังหวัดเพชรบูรณ์. สืบค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2567 จาก https://phetchabun.doae.go.th/
สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2566). สำมะโนการเกษตร พ.ศ. 2566: จังหวัดเพชรบูรณ์. สำนักงานสถิติแห่งชาติ. สืบค้นเมื่อ 12 กันยายน 2568 จาก https://phchabun.nso.go.th/phchabun/images/report/Census/agri_census_report_2566.pdf
อดิศักดิ์ ทูลธรรม นตา เตชะบุญมาส และกวิน พินสำราญ. (2564). การพยากรณ์ความต้องการวัตถุดิบในการผลิตขนมปังบิสกิต. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธนบุรี, 5(2), 30-38.
Brenner, J. L., D'Esopo, D. A., & Fowler, A. G. (1968). Difference equations in forecasting formulas. Management Science, 14(3), 141-159.
Gardner, E. S., Jr. (1985). Exponential smoothing: The state of the art. Journal of Forecasting, 4(1), 1-28. doi:10.1002/for.3980040103
Heizer, J., & Render, B. (2014). Operations Management Sustainability and Supply Chain Management (11th ed.). New York: Pearson Education.
Holt, C. C. (1957). Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages. Pittsburgh, PA: Carnegie Institute of Technology.
J-PAD. (2025). ราคาสินค้าประจำวัน: ข้อมูลราคาตลาดกลาง. สืบค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2568 จาก https://j-pad.net/
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. (1998). Forecasting: Methods and applications (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons.
Montgomery, D. C. (2008). Introduction to Statistical Quality Control (6th ed.). New York: Wiley, John and Sons.
Office of Industrial Economics. (2024). รายงานประมาณการเศรษฐกิจจังหวัดเพชรบูรณ์ ปี 2567. สืบค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2568 จาก https://www.oic.go.th/FILEWEB/CABINFOCENTER96/DRAWER058/GENERAL/DATA0001/00001775.PDF
Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). New York: Springer.
Scientific Reports. (2024). Hybrid modeling approaches for agricultural commodity prices using deep learning techniques. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-024-74503-4
Sina, L. B., Secco, C. A., Blazevic, M., & Nazemi, K. (2023). Hybrid Forecasting Methods - A Systematic Review. Electronics, 12(9), 2019. ttps://doi.org/10.3390/electronics12092019
TalaadThai. (n.d.). ราคามะเขือเปราะ. สืบค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2568 จาก https://talaadthai.com/products/eggplant-9645-2365
Winters, P. R. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, 6(3), 324-342. doi:10.1287/mnsc.6.3.324