การพยากรณ์เงินรายได้นำเข้าประเทศของแรงงานไทยในต่างประเทศด้วยการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโดยใช้วิธีตัวประมาณค่า S ปรับแก้

นิธิภัทร กมลสุข

DSpace Home
→
College of Research Methodology and Cognitive Science
→
วิทยานิพนธ์ (Theses)
→
View Item

dc.contributor.advisor	เสรี ชัดแช้ม
dc.contributor.advisor	พูลพงศ์ สุขสว่าง
dc.contributor.author	นิธิภัทร กมลสุข
dc.contributor.other	มหาวิทยาลัยบูรพา. วิทยาลัยการวิจัยและวิทยาการปัญญา
dc.date.accessioned	2023-05-12T04:02:40Z
dc.date.available	2023-05-12T04:02:40Z
dc.date.issued	2561
dc.identifier.uri	https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/7510
dc.description	ดุษฎีนิพนธ์ (ปร.ด.)--มหาวิทยาลัยบูรพา, 2561
dc.description.abstract	การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาวิธีการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยใหม่ด้วยวิธีตัวประมาณค่า S ปรับแก้ 2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย ด้วยวิธีตัวประมาณค่า S ปรับแก้กับวิธีตัวประมาณค่า S ภายใต้ 540 สถานการณ์ของ 4 เงื่อนไข คือ ก) ขนาดตัวอย่าง ข) ร้อยละของค่านอกเกณฑ์ ค) จํานวนพารามิเตอร์ และ ง) การแจกแจงของความ คลาดเคลื่อนที่ใช้เกณฑ์การเปรียบเทียบประสิทธิภาพคือ รากของค่าคลาดเคลื่อนกําลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error: RMSE) และ 3) พยากรณ์เงินรายได้นําเข้าประเทศของแรงงานไทยในต่างประเทศ จากฐานข้อมูลของกรมการจัดหางาน สํานักงานประกันสังคม และธนาคารแห่งประเทศไทยตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2547 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2559 ด้วยวิธีตัวประมาณค่า S ปรับแก้ กําหนดเกณฑ์การพยากรณ์จากร้อยละเฉลี่ยของความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (Mean Absolute Percentage Error: MAPE) มีค่าไม่เกินร้อยละ 10 ผลการวิจัยปรากฏว่า 1. ค่าประมาณของสัมประสิทธิ์การถดถอยจากวิธีตัวประมาณค่า S ปรับแก้ คือ β DMST มีประสิทธิภาพดีกว่าค่าประมาณของสัมประสิทธิ์การถดถอยจากวิธีตัวประมาณค่า S โดยผลการพิสูจน์ พบว่า ค่ามัธยฐานของผลต่างระหว่างค่าสังเกตที่ได้เลือกมาจากวิธีต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุด (Differential of Selected Observation by Minimum Spanning Tree: DMST) ที่พัฒนาขึ้นมีสมบัติคล้ายกับค่ามัธยฐานส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (Median Absolute Deviation: MAD) คือ สมบัติ Affine Equivariance และมีจุดเปลี่ยนข้อมูล 50% 2. ตัวประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยด้วยวิธีตัวประมาณค่า S ปรับแก้ให้ค่า RMSE น้อยกว่าวิธีตัวประมาณค่า S จํานวน 397 สถานการณ์จาก 540 สถานการณ์ ซึ่งส่วนใหญ่เป็นสถานการณ์ที่ขนาดตัวอย่างเท่ากับ 100 ค่านอกเกณฑ์ร้อยละ 25 และจํานวนพารามิเตอร์เท่ากับ 5 3. สมการพยากรณ์เงินรายได้นําเข้าประเทศของแรงงานไทยในต่างประเทศจากค่า สัมประสิทธิ์การถดถอยที่ประมาณด้วยวิธีตัวประมาณค่า S ปรับแก้ให้ค่า MAPE เท่ากับร้อยละ 12.042 ซึ่งเกินกว่าร้อยละ 10 แต่มีค่าน้อยกว่า MAPE จากวิธีตัวประมาณค่า S ที่มีค่าเท่ากับร้อยละ 20.187
dc.language.iso	th
dc.publisher	วิทยาลัยการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.rights	มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.subject	การเงิน -- พยากรณ์
dc.subject	การวิเคราะห์การถดถอย
dc.subject	รายได้
dc.subject	การจ้างงานในต่างประเทศ
dc.subject	ค่าจ้างกับแรงงาน -- ไทย
dc.subject	มหาวิทยาลัยบูรพา -- สาขาวิชาการวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา
dc.subject	แรงงาน -- ไทย
dc.title	การพยากรณ์เงินรายได้นำเข้าประเทศของแรงงานไทยในต่างประเทศด้วยการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโดยใช้วิธีตัวประมาณค่า S ปรับแก้
dc.title.alternative	Forecsting income of overses thi workers by pplying regression coefficient estimtion using djusted s-estimtor
dc.type	วิทยานิพนธ์/ Thesis
dc.description.abstractalternative	This research aimed to 1) develop the regression coefficient estimation by applying adjusted S-estimator 2) compare the efficiency of regression estimations using adjusted S-estimator with S-estimator under 540 scenarios of 4 conditions: a) sample sizes, b) percentage of outliers, c) number of parameters, and d) errors distributions. The criterion for efficiency comparison was Root Mean Square Error (RMSE), and 3) forecast income of Thai workers overseas between January 2004 to December 2016 as stated in the database of the Department of Employment of Thailand, Thai Social Security Office and the Bank of Thailand, by applying adjusted S-estimator and leveling MAPE not more than 10 percent. The research results demonstrated that: 1. The estimated regression coefficient obtained from adjusted S-estimator which is β DMST proved to be more efficient than the estimated regression coefficient of Sestimator. The verification found that the developed Differential of Selected Observation by Minimum Spanning Tree (DMST) resembled the properties of Median Absolute Deviation (MAD) which were Affine Equivariance and have a breakdown point of 50 percent. 2. The method of regression coefficient estimation through adjusted S-estimator provided the value of RMSE less than S-estimator from 397 situations out of 540 situations. In most situations the sampling sizes are equal to 100 with 25 percent outlier, and 5 parameters. 3. The forecasting equation of the income of Thai labors working overseas from the regression coefficient estimation using adjusted S-estimator that leveled the percentage of MAPE at 12.042 which exceeded 10 percent. The percentage, however, was less than MAPE when set the percentage of S-estimator at 20.187.
dc.degree.level	ปริญญาเอก
dc.degree.discipline	การวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา
dc.degree.name	ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต
dc.degree.grantor	มหาวิทยาลัยบูรพา