Page 689 - NEIC_FINAL REPORT
P. 689
โครงการศึกษาการจัดทําแผนยุทธศาสตร์และออกแบบการพัฒนาศูนย์ สารสนเทศพลังงานแห่งชาติเพื่อรองรับการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ในการขับเคลื่อนแผนพลังงานของประเทศไทย
รายงานฉบับสมบูรณ์
(3) (4)
คํานวณค่าสัดส่วน𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑡𝑡 โดยที่
𝑌𝑌𝑡𝑡 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑡𝑡 = ̂ 𝑌𝑌
ในแต่ละฤดูกาลหรือในข้อมูลชุดนี้คือเดือน คํานวณค่าดัชนีฤดูกาลแบบยังไม่มี การปรับฐาน (Unnormalized Seasonal Index) 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑡𝑡𝑀 โดยหาค่าเฉลี่ย ของ 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑡𝑡 ของฤดูกาลนั้นๆ ตัวอย่างเช่น มีข้อมูลย้อนหลัง 5 ปี ตั้งแต่ มกราคม 2558 – ธันวาคม 2562 ดังน้ัน ค่าข้อมูลในอดีต คือ 𝑌𝑌1 , ... , 𝑌𝑌60 และจะได้ว่า
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅1 คือค่าสดั ส่วนของเดือนมกราคม ปี 2558 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅13 คือค่าสดั ส่วนของเดือนมกราคม ปี 2559 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅25 คือค่าสดั ส่วนของเดือนมกราคม ปี 2560 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅37 คือค่าสดั ส่วนของเดือนมกราคม ปี 2561 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅49 คือค่าสดั ส่วนของเดือนมกราคม ปี 2562
-
-
-
-
-
จะได้ค่าดัชนีฤดูกาลแบบยังไม่มีการปรับฐานประจําเดือนมกราคม คือ
1
𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝐽𝐽𝐽𝐽𝑀𝑀 = 5 (𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅1 + 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅13 + 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅25 + 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅37 + 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅49)
(5) หลังจากได้ค่าดัชนีฤดูกาลแบบยังไม่มีการปรับฐาน 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 ของเดือนมกราคมถึง ธันวาคมเป็นที่เรียบร้อยแล้ว นําค่าที่ได้มาปรับฐานเพื่อให้ค่าเฉลี่ยของ 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 ทั้งหมดเท่ากับ 1 โดยการนําค่า 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 แต่ละเดือนที่คํานวณได้ในข้อ (4) มาคูณ ด้วยจํานวนฤดูกาลหรือในที่นี้เท่ากับ 12 และหารด้วยผลรวมของ 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 ของทุกฤดูกาลทั้ง 12 เดือน) ตัวอย่างเช่น ดัชนีฤดูกาล (Seasonal Index (SI)) สําหรับเดือนมกราคม คือ
12 × 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝐽𝐽𝐽𝐽𝑀𝑀 𝑈𝑈𝑈𝑈𝐽𝐽𝐽𝐽𝑀𝑀 = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝐽𝐽𝐽𝐽𝑀𝑀 + ⋯ + 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
(6) ค่าพยากรณ์ในอนาคตด้วยวิธีดัชนีฤดูกาลสามารถหาได้จากสมการการวิเคราะห์ การถดถอยและนํามาคูณกับค่าดัชนีฤดูกาลของเดือนนั้น ๆ ตัวอย่างเช่น
𝑡𝑡
5.3-54
Final Report
รายงานฉบับสมบูรณ์
5 - 85
