Please use this identifier to cite or link to this item: http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/71184
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorอรรถพล สืบพงศกรen_US
dc.contributor.authorปีรติ อ่องสุรักษ์en_US
dc.date.accessioned2021-01-27T03:33:05Z-
dc.date.available2021-01-27T03:33:05Z-
dc.date.issued2557en_US
dc.identifier.citationวารสารเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ 18,2 (ก.ค.-ธ.ค. 2557), 3-26en_US
dc.identifier.issn0859-8479en_US
dc.identifier.urihttps://so01.tci-thaijo.org/index.php/CMJE/article/view/60986/50233en_US
dc.identifier.urihttp://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/71184-
dc.descriptionวารสารเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ภายใต้การดำเนินงานโดยคณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ รับพิจารณาบทความวิชาการ บทความวิจัย ทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษที่มีเนื้อหาเกี่ยวข้องกับเศรษฐศาสตร์โดยใช้รูปแบบการการพิจารณาบทความโดยที่ผู้ทรงคุณวุฒิจะไม่ทราบชื่อผู้เขียน และผู้เขียนจะไม่ทราบชื่อผู้ทรงคุณวุฒิ (Double Blind Process) มีจุดประสงค์เพื่อเผยแพร่วิชาการด้านเศรษฐศาสตร์ และเป็นสื่อกลางในการรายงานความก้าวหน้าทางวิชาการen_US
dc.description.abstractThis research mainly consists of two parts. In the first part, researchers studied the main factors influencing automotive demand in Thailand by employing the Two-Stage Least Squares models. In this case, researchers selected the retail sales volume of small – car and Pickup – Passenger Vehicle (PPV) segments as the studying case. In the second part of this research, we used the ARIMA models to forecast the automotive demand of the aforementioned segments and using these results to be the decision-support information for sales and marketing decisions. The results showed that the factors affecting the automotive demand consist of the owned car price of each segment, fuel price representing the price of complementary goods, other car prices as the price of substituted goods, advertising expense for each segment and consumer’s income. All of these variables have a significant relationship with the retailed quantity demand of automotive in all studied segments and the sign of all coefficients are consistent with the demand theory. Finally, for the construction of ARIMA model for forecasting automotive demand in each segment, we found that the appropriate models for forecasting the retail sales volume of small – car and Pickup – Passenger Vehicle (PPV) are SARIMA (2,1,2)x(1,1,0)12 and ARIMA(1,1,1), consecutivelyen_US
dc.language.isoThaen_US
dc.publisherคณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่en_US
dc.subjectอุปสงค์รถยนต์en_US
dc.subjectการพยากรณ์en_US
dc.subjectแบบจำลอง ARIMAen_US
dc.subjectdemand for automobiles forecastingen_US
dc.subjectARIMA modelen_US
dc.titleการศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่ออุปสงค์รถยนต์ และการพยากรณ์อุปสงค์รถยนต์ในประเทศไทย: กรณีศึกษากลุ่มตลาดรถยนต์นั่งขนาดเล็กและกลุ่มตลาดรถยนต์นั่งกึ่งบรรทุกen_US
dc.title.alternativeTHE STUDY OF FACTORS INFLUENCING THE AUTOMOTIVE DEMAND AND AUTOMOTIVE DEMAND FORECASTING IN THAILAND: CASE STUDY OF SMALL-CAR AND PICKUP-PASSENGER VEHICLE (PPV) SEGMENTSen_US
Appears in Collections:CMUL: Journal Articles

Files in This Item:
There are no files associated with this item.


Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.