fbpx

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Time Series Analysis) คืออะไร ?


การวิเคราะห์อนุกรมเวลา () หมายถึง การวิเคราะห์ () ตามลำดับเวลา แบ่งออกเป็น Tค่าแนวโน้ม , Sค่าการผันแปรตามฤดูก , Cค่าการผันแปรตามวัฎจักร , Iการผันแปรเนื่องจากเหตุการณ์ไม่ปกติ

  • ค่าแนวโน้ม (  : T)  ค่าแนวโน้มเป็นการแสดงถึงการเคลื่อนไหวหรือเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในระยะยาว เช่น ปริมาณการใช้ไฟฟ้าของประเทศไทย, ปริมาณการนำเข้าน้ำมันดิบ เป็นต้น
  • ค่าการผันแปรตามฤดูก ( : S) หมายถึงการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล โดยเกิดขึ้นซ้ำ ๆ กันในรอบ 1 ปี จนกลายเป็นแบบแผนเดียวกัน เช่นผลผลิตข้าวจะสูงในช่วงไตรมาสแรกของปี , ยอดขายของห้างสรรพสินค้าจะสูงในช่วงปลายปี, เป็นต้น  ในการวิเคราะห์การผันแปรตามฤดูกาลนี้จะวัดออกมาในรูปของดัชนีฤดูกาล(Seasonal Index)
  • ค่าการผันแปรตามวัฎจักร ( : C) หมายถึงการเคลื่อนไหวที่เป็นไปตามวัฎจักร(เช่นวัฎจักรธุรกิจ) ซึ่งการเคลื่อนไหวตามวัฎจักรนี้จะมีลักษณะคล้ายกับการผันแปรตามฤดูกาล แต่จะมีระยะเวลาที่ยาวนานกว่า
  • การผันแปรเนื่องจากเหตุการณ์ไม่ปกติ ( : I) การผันแปรชนิดนี้ไม่แน่นอน ไม่สามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้า เช่น ภัยธรรมชาติ, สงคราม, การนัดหยุดงาน, เป็นต้น

ข้อมูลอนุกรมเวลา อาจได้รับอิทธิพลของปัจจัยที่เป็นส่วนประกอบของอนุกรมเวลาทั้ง 4 ปัจจัยหรือเพียงปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งเท่านั้น  การวิเคราะห์จึงควรแยกวิเคราะห์ทีละปัจจัย ซึ่งในที่นี้จะกล่าวถึงการวิเคราะห์ ปัจจัยค่าแนวโน้ม และค่าผันแปรตามฤดูกาลเท่านั้น






Loading Disqus Comments ...
Loading Facebook Comments ...

ใส่ความเห็น

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

No Trackbacks.