การประยุกต์ใช้ดัชนี SWIP สำหรับการพยากรณ์ราคาผลิตภัณฑ์เหล็กทรงยาวในประเทศไทย

An application of SWIP index for forecasting price of Thailand long steel product in Thailand

Name: กนกษา กรมทอง

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์. ศ.ม. 2559.

Classification :.LCCS: HD9526.T352

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. -- สาขาเศรษฐศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์

ThaSH: อุตสาหกรรมเหล็ก -- ไทย

ThaSH: อุตสาหกรรมเหล็กกล้า -- ไทย

ThaSH: เหล็ก -- ราคา -- พยากรณ์

Abstract: งานวิจัยชิ้นนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินระดับสต็อกเหล็กทรงยาวของประเทศไทย และพยากรณ์ราคาผลิตภัณฑ์เหล็กทรงยาวของประเทศไทย ซึ่งประกอบไปด้วยเหล็กเส้นกลม และเหล็กเส้นข้ออ้อย โดยอาศัยข้อมูลอนุกรมเวลารายเดือนตั้งแต่เดือนมกราคม 2554 ถึง เดือนกันยายน 2559 ในการศึกษานี้ใช้ทฤษฎี SWIP Index เพื่อประเมินระดับสต็อกเหล็กทรงยาวของประเทศ และใช้แบบจำลอง ARIMAX ในการพยากรณ์ราคาผลิตภัณฑ์เหล็กทรงยาวของประเทศไทยล่วงหน้า ตั้งแต่เดือน ตุลาคม 2559 ถึง ธันวาคม 2560 ทั้งนี้ยังนำผลการประเมินระดับสต็อกเหล็กทรงยาวของ ประเทศไทยมาเป็นตัวแปรอิสระในแบบจำลอง ARIMAX เพื่อใช้ในการพยากรณ์ผลิตภัณฑ์เหล็ก ทรงยาวของประเทศไทยด้วย ผลการศึกษาพบว่า ปริมาณสต็อกเหล็กทรงยาวของประเทศสามารถสะท้อนความต้องการใช้เหล็กทรงยาวภายในประเทศในแต่ละปี ซึ่งพบว่าตั้งแต่ ปี พ.ศ. 2555 ถึง พ.ศ. 2559 ปริมาณการใช้เหล็กทรงยาวที่แท้จริงสูงกว่าปริมาณการใช้เหล็กปรากฏ (ระดับสต็อกน้อยกว่าศูนย์) ซึ่งทำให้ต้องนำเข้าผลิตภัณฑ์เหล็กทรงยาวจากต่างประเทศ ส่วนผลการศึกษาการพยากรณ์ราคาผลิตภัณฑ์เหล็กทรงยาวของประเทศไทยพบว่า แบบจำลองสำหรับเหล็กเส้นกลม คือ ARIMAX (1, 1, 3) โดยมีตัวแปรอิสระ คือ ราคานำเข้าบิลเล็ต และปริมาณสต็อกเหล็กทรงยาวของไทย ขณะที่แบบจำลองของเหล็กเส้นข้ออ้อยคือ ARIMAX (2, 1, 2) โดยมีตัวแปรอิสระ คือ ราคานำเข้าบิลเล็ต ปริมาณการผลิตเหล็กทรงยาวของจีน และราคาเหล็กเส้นของจีน จากการพยากรณ์พบว่าราคาเหล็กเส้นกลม และเหล็กเส้นข้ออ้อยในช่วงเดือนตุลาคม ถึง เดือนธันวาคม 2559 ระดับราคาจะอยู่ในช่วงต่ำที่สุด และจะอยู่ในระดับสูงที่สุดในช่วงเดือนมิถุนายน ถึง เดือนกันยายน 2560 The objective of this research is to calculate stock level and forecast price of long steel product including round bar and deformed bar in Thailand. By collecting monthly data during January 2011 to September 2016, SWIP Index was used to evaluate stock level of long steel product. ARIMAX model is used to forecast price of the products which are produced from long steel product. The products price will be forecasted from October 2016 to December 2016 and the stock level of long steel product will be used as independent variable in ARIMAX model. Regarding to the result from this research, the quantity of stock of the long steel depend on the yearly demand of the long steel. During 2012 – 2016, the actual quantity of the real long steel use is higher than apparent long steel use (negative stock level). As a result long steel product were imported from oversea in order to supply on real demand. ARIMAX(1,1,3) including billet import price and stock level of long steel product in Thailand is the best practice model for forecasting price for round bar. For deformed bar model is ARIMAX(2,1,2) with price of billet import price, china long steel product production and china rebar price is the most fitted model for price forecasting. The ex ante forecast indicates that the price of the round bar and deformed bar will drop met the lowest level during October to December 2016. Then, the price will raise to the highest level during June to September 2017.

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: tdckulib@ku.ac.th

Name: บัณฑิต ชัยวิชญชาติ

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์หลัก

Name: ฐิติมา พุฒิทานันท์

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ร่วม

Created: 2559

Modified: 2566-05-25

Issued: 2566-05-25

วิทยานิพนธ์/Thesis

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: https://kasetsart.idm.oclc.org/login?url=https://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2559/kanoksah-kro-all.pdf

CallNumber: HD9526.T352 .ก15

tha

Spatial: ไทย

Spatial: ไทย

DegreeName: เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: เศรษฐศาสตร์

Grantor: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

©copyrights มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	kanoksah-kro-all.pdf	3.63 MB

ใช้เวลา

0.019152 วินาที