การพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาราคาปิดหุ้นของบริษัทจดทะเบียนด้วยตัวแบบ ARIMA [Time Series Forecasting Stock Closing Prices of Listed Company Using ARIMA Model] - เดชธำรงค์ อุมาวดี; จันทร์สนาม วิระพงศ์ (Journal of Business, Innovation and Sustainability (JBIS), 2018)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาราคาปิดหุ้นที่ซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ด้วยตัวแบบ ARIMA (3,0,2) เนื่องจากมีความเหมาะสมสำหรับการทำนายชุดข้อมูลแบบอนุกรมเวลาที่มีการจัดเก็บอย่างเป็นระบบแบบรายวันอย่างต่อเนื่อง และมีความแม่นยำสูงกว่าวิธีอื่น ๆ ใช้ชุดข้อมูลของบริษัท ซีพี ออลล์ จำกัด (มหาชน) มาทำการศึกษา ซึ่งเป็นข้อมูลการซื้อขายแบบรายวันจริง ตั้งแต่วันที่ 14 เดือนตุลาคม พ.ศ. 2546 ถึงวันที่ 24 เดือนตุลาคม พ.ศ. 2560 นับเป็นจำนวน 3,429 วัน โดยใช้ข้อมูลสำหรับเป็นชุดข้อมูลฝึกสอน จำนวน 3,399 วัน และสำหรับการพยากรณ์ จำนวน 30 วัน งานวิจัยนี้ใช้โปรแกรม R ซึ่งเป็น Open Source ในการประยุกต์เพื่อพยากรณ์และประมวลผลข้อมูลวิจัย ผลจากการวิจัยพบว่า ค่า RMSE, MAPE และ MAE มีค่าต่ำสุดจากการพยากรณ์ล่วงหน้า 30 วัน โดยมีค่า RMSE, MAPE และ MAE เท่ากับ 0.189, 0.893 และ 0.148 ตามลำดับ ตัวแบบ ARIMA มีค่า RMSE ต่ำกว่าร้อยละ 3 แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการพยากรณ์อยู่ในระดับสูงสุด