ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความผันผวนในตลาดยางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ของประเทศไทย
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
บทคัดย่อ
ประเทศไทยมีผลผลิตยางพารามากเป็นอันดับหนึ่งของโลก แต่เกษตรกรและผู้ประกอบธุรกิจที่เกี่ยวข้องในประเทศไทยต่างเผชิญกับความผันผวนสูงในตลาดยางพาราของไทยอย่างต่อเนื่อง การศึกษานี้ จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความผันผวนในตลาดยางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ของประเทศไทย โดยใช้ราคายางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ตลาดกลางหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา เป็นตัวแทนตลาด ใช้ข้อมูลทุติยภูมิรายเดือนระหว่าง มกราคม พ.ศ. 2558 ถึงธันวาคม พ.ศ. 2567 ทำการประเมินอิทธิพลของตัวแปรจากสมการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณและโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อเลือกวิธีที่เหมาะสมที่สุด จากเกณฑ์ค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย ตัวแปรตาม คือ ราคายางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ตลาดกลางหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา ตัวแปรอิสระ ประกอบด้วย ราคาน้ำมันดิบ ราคายางสังเคราะห์ ปริมาณการส่งออกยางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ปริมาณการส่งออกยางพาราของประเทศไทย ราคายางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ในตลาดล่วงหน้ากรุงเทพ ตลาดล่วงหน้าโตเกียว ตลาดล่วงหน้าสิงคโปร์ และอัตราแลกเปลี่ยนระหว่างเงินบาทกับดอลลาร์สหรัฐอเมริกา ผลการศึกษาพบว่าวิธีโครงข่ายประสาทเทียมมีความแม่นยำในการพยากรณ์มากกว่า โดยตัวแปรที่มีอิทธิพลต่อความผันผวนในตลาดยางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ของประเทศไทยมากที่สุด 3 ลำดับแรก ได้แก่ ราคายางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ในตลาดล่วงหน้ากรุงเทพ (100%) ราคายางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ในตลาดล่วงหน้าสิงคโปร์ (51.8%) และปริมาณการส่งออกยางพาราของประเทศไทย (29.8%) ซึ่งเกษตรกร ผู้ประกอบธุรกิจ และภาครัฐสามารถนำไปใช้เป็นแหล่งข้อมูลในการตัดสินใจได้
##plugins.generic.usageStats.downloads##
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
กองการยาง. (2567). สถิติยางประจำปี 2567 ฉบับที่ 2. กรมวิชาการเกษตร กระทรวงเกษตรและสหกรณ์ [รายงานประจำปี]. https://www.doa.go.th/rc/suratthani/wp-content/uploads/2019/05/หนังสือสถิติยาง-ตาม-พรบ.ควบคุมยาง-ปี-2567-ฉบับที่-2.pdf
การยางแห่งประเทศไทย (2568). รายงานสรุปสถานการณ์ยาง ประจำเดือน [รายงานประจำเดือน]. https://www.raot.co.th/rubber2012/rubberroiter/m_rep2.php
ธนกร สุทธิสนธ์. (2565). การประยุกต์ใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกสำหรับการพยากรณ์ ราคาพืชไร่ของประเทศไทย. วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม, 18(3), 208-227.
ธิษณา ตันติวณิชชานนท์. (2554). การส่งผ่านราคาระหว่างตลาด ยางพาราล่วงหน้า. [รายงานการศึกษาอิสระปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์]
ฝ่ายนวัตกรรมและพัฒนาการกำกับกิจการพลังงาน. (2567, 27 กรกฎาคม). อัพเดทสถานการณ์ตลาดยานยนต์ไฟฟ้าทั่วโลกและไทยในปี 2024. สำนักงานคณะกรรมการกำกับกิจการพลังงาน [Blog post]. https://www.erc.or.th/th/energy-articles/3094#:~:text=ยอดขายรถยนต์%20EV%20จะ,17.8%25%20ในปี%202023%20โดย
พรรณรุ้ง คุ้มพงษ์พันธ์. (2568, 7 กุมภาพันธ์). ทำไมธุรกิจยางพาราในปี 68 อาจไม่เติบโต? ทั้งที่ไทยยังเป็นผู้ส่งออกอันดับ 1 ของโลก!. บิสิเนสพลัส [Blog post]. https://www.thebusinessplus.com/rubber-2/
ภาวนิศร์ ชัววัลลีล และ กฤตยา ตรีวรรณไชย. (2567). อุตสาหกรรมยางพาราไทย เร่งพัฒนา คว้าโอกาส บนความสามารถในการแข่งขันที่ลดลง. ธนาคารแห่งประเทศไทย สำนักงานภาคใต้ [Blog post]. https://www.bot.or.th/th/research-and-publications/articles-and-publications/articles /regional-articles/reg-article-2029-09.html
มนตรี พิริยะกุล. (2557). ข้อตกลงการถดถอยและกระบวนการวิเคราะห์การถดถอย. วารสารรามคำแหง สาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. 30(2), 67–81.
ลัดดาวรรณ ทองน้อย. (2561). ปัจจัยที่มีผลต่อราคายางแผ่นดิบคุณภาพ 3 ตลาดกลางหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา. [การค้นคว้าอิสระ บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมคลกรุงเทพ]
ศุภโชค แสงสว่าง. (2559). การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมกับงานทางด้านการเกษตร. วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. 26(2), 319-331.
สโรชา อนุกูล เยาวเรศ เชาวนพูนผล และกรรณิกา แซ่ลิ่ว. (2565). ปัจจัยที่ส่งผลต่อความผันผวนของราคายางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ของประเทศไทย. วารสารเกษตร, 38(3), 345-355.
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร (2566, มีนาคม). สารสนเทศเศรษฐกิจการเกษตรรายสินค้า. กระทรวงเกษตรและสหกรณ์ [รายงานประจำปี]. https://www.opsmoac.go.th/chumphon-dwl-files-451391791032
สำนักงานเศรษฐกิจอุตสาหกรรม. (2568). สถิติการค้าภาพรวม [รายงานประจำเดือน]. https://rubber.oie.go.th/ImExThaiByProduct.aspx?pt=ex&hgid=1&st=m&yb=2025&ye=2025
สำนักพัฒนาและถ่ายทอดเทคโนโลยี. (2564, พฤษภาคม). การปลูกพืชร่วมและเกษตรผสมผสาน :ทางเลือกเพื่อลดความเสี่ยงของเกษตรกรชาวสวนยางพารา. สำนักงานการปฏิรูปที่ดินเพื่อเกษตรกรรม (ส.ป.ก.) [หนังสืออิเล็กทรอนิกส์]. https://alro.go.th/uploads/org/tech_trans/files/การปลูกพืชร่วมและเกษตรผสมผสาน%20ทางเลือก.pdf
อาทิตย์ ตั้งถาวรชัยกุล. (2560). ปัจจัยทางเศรษฐศาสตร์ที่มีผลต่อราคายางพารา: ราคายางพาราแผ่นรมควันชั้น 3 ตลาดกลางหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา. [การค้นคว้าอิสระ เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย]
Investing.com. (2025a). Crude Oil WTI Futures Historical Data [Monthly report]. https://www.investing.com/commodities/crude-oil-historical-data
Investing.com. (2025b). USD/THB currencies [Monthly report]. https://th.investing.com/currencies/usd-thb-historical-data
Kumar, R., Aggarwal R.K. and Sharma J.D. (2015). Comparison of regression and artificial neural network models for estimation of global solar radiations. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 52: 1294–1299. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.08.021
Kumari, P., Goswami V., Harshith N., and Pundir R.S. (2023). Recurrent neural network architecture for forecasting banana prices in Gujarat, India. PLOS ONE. 18(6): 1-17. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0275702
Mishra, G.C. and Singh A. (2013). A Study on Forecasting Prices of Groundnut Oil in Delhi by Arima Methodology and Artificial Neural Networks. Agris on-line Papers in Economics and Informatics. 5(3):25-34
Siddiqui, F. I., Pathan, D.M., Osman, S. B. A. B. S., Pinjaro, M. A. and Memon, S. (2014). Comparison between regression and ANN models for relationship of soil properties and electrical resistivity. Arabian Journal of Geosciences. 8(8), 6145–6155. DOI: https://doi.org/10.1007/s12517-014-1637-y
TFEX. (2022, April 2). Why are rubber futures usually based on ribbed smoked sheets? [Blog post, in Thai]. Thailand Futures Exchange Public Company Limited. https://www.tfex.co.th/th/education/knowledge/article/210-rubber-futures-tfex-underlying-natural-rubber-ribbed-smoke-sheet-no.3