การพยากรณ์จำนวนนักท่องเที่ยวชาวโปแลนด์ : นักท่องเที่ยวตลาดเกิดใหม่ที่เดินทางเข้ามาในประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพยากรณ์จำนวนนักท่องเที่ยวชาวโปแลนด์ที่เดินทางเข้ามาท่องเที่ยวในประเทศไทย โดยการวิเคราะห์อนุกรมเวลาด้วยวิธีการแยกองค์ประกอบ ข้อมูลที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์เป็นข้อมูลรายไตรมาส ตั้งแต่ไตรมาสที่ 1 ปี พ.ศ. 2556 ถึง ไตรมาสที่ 4 ปี พ.ศ. 2560 รวมทั้งสิ้น 20 ค่า ซึ่งเป็นข้อมูลที่ได้มาจากการรวบรวมของกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา ผลการศึกษาพบว่า จำนวนนักท่องเที่ยวชาวโปแลนด์ที่เดินทางเข้ามาท่องเที่ยวในประเทศไทยมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นและมีอิทธิพลของฤดูกาล โดยนักท่องเที่ยวชาวโปแลนด์เดินทางเข้ามาท่องเที่ยวในประเทศไทยมากที่สุดในไตรมาสที่ 1 ซึ่งมากกว่าปกติถึงร้อยละ 58.24 รองลงมาคือ ไตรมาสที่ 4 ซึ่งมากกว่าปกติร้อยละ 33.47 ในขณะที่นักท่องเที่ยวชาวโปแลนด์เดินทางเข้ามาท่องเที่ยวในประเทศไทยน้อยที่สุดในไตรมาสที่ 3 ซึ่งน้อยกว่าปกติร้อยละ 47.85 และไตรมาส
ที่ 2 ซึ่งน้อยกว่าปกติร้อยละ 43.86 โดยตัวแบบที่ใช้ในการพยากรณ์มีความแม่นยำสูง ค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสมบูรณ์ (MAPE) มีค่าเพียงร้อยละ 5.64
Article Details
นโยบายการพิจารณากลั่นกรองบทความ
- บทความวิจัยและบทความวิชาการทุกเรื่องที่จะได้รับการตีพิมพ์ต้องผ่านการพิจารณากลั่นกรองโดยผู้ทรงคุณวุฒิ (Peer Review) ในสาขาที่เกี่ยวข้อง จำนวน 3 ท่าน/บทความ
- บทความ ข้อความ ภาพประกอบและตารางประกอบที่ลงตีพิมพ์ในวารสารเป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียน กองบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยเสมอไป และไม่มีส่วนรับผิดชอบใด ๆ ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว
- บทความที่จะได้รับการตีพิมพ์จะต้องไม่เคยตีพิมพ์ เผยแพร่ที่ใดมาก่อน และไม่อยู่ระหว่างการพิจารณาของวารสารฉบับอื่น หากตรวจสอบพบว่ามีการตีพิมพ์ซ้ำซ้อน ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว
- บทความใดที่ผู้อ่านเห็นว่าได้มีการลอกเลียนหรือแอบอ้างโดยปราศจากการอ้างอิง หรือทำให้เข้าใจผิดว่าเป็นผลงานของผู้เขียน กรุณาแจ้งให้กองบรรณาธิการวารสารทราบจะเป็นพระคุณยิ่ง
References
2. Bureau of Economic Research and Processing. Excellent Business Management Co., Ltd. (2011). The Survey of Attitude and Behavior of Foreign Tourists Phase 2 (Eastern Europe). Excellent Business Management Co., Ltd.: Bangkok.
3. Economics Division, Ministry of Tourism and Sports. (2018, June 1). Tourist Statistics. Retrieved from https://www.mots.go.th/more_news.php?cid=411
4. Ekachidd Chungcharoen. (2017). Business Forecasting. Bangkok: Thammasat University Press.
5. Gong, X., Sriboonchitta, S., & Kuson, S. (2016). Forecasting the Chinese Tourist Arrivals to Thailand the Time Series Approach. The Social Sciences, 11(9), 4617-4621.
6. Kulendran, N., & King, M. L. (1997). Forecasting International Quarterly Tourist Flows Using Error-correction and Time-series Models. International Journal of Forecasting, 13(3), 319 - 327.
7. Ma, E., Liu, Y., Li, J., & Chen, S. (2016). Anticipating Chinese Tourists Arrivals in Australia: A Time Series Analysis. Tourism Management Perspectives, 17, 50-58.
8. Mastercard. (2018, June 1). Defining What Makes a City a Destination. Retrieved from https://newsroom.mastercard.com/press-releases/defining-what-makes-a-city-a-destination/
9. Ministry of Tourism and Sports. (2018, May 10). National Tourism Strategy 2015 - 2017. Retrieved from http://www.mots.go.th/ewt_dl_link.php?nid=7114
10. Nitinai Rungjindarat & Nalinee Phansaita. (2016). Forecasting Russian Tourist Arrivals to Thailand Using SARIMA Model. Dusit Thani College Journal, 10(1), 180-191.
11. Sirilak Suwanwongse. (1992). Time Series Analysis. Bangkok: Suwiriyasan Publishing.
12. Tourism Authority of Thailand. (2018). Getting to Know the Emerging Market: Poland.
TAT Review Magazine, 4(2), 22-27.
13. Vichit Lorchirachoonkul & Jirawan Jitthavech. (2005). Forecasting Techniques. 3rd ed.
National Institute of Development Administration. Bangkok.
14. Warangkhana Keerativibool. (2013). Forecasting Model for the Number of International Tourist Arrivals to Thailand. Srinakharinwirot Science Journal, 29(2), 9-26.