Please use this identifier to cite or link to this item:
http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/71184
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | อรรถพล สืบพงศกร | en_US |
dc.contributor.author | ปีรติ อ่องสุรักษ์ | en_US |
dc.date.accessioned | 2021-01-27T03:33:05Z | - |
dc.date.available | 2021-01-27T03:33:05Z | - |
dc.date.issued | 2557 | en_US |
dc.identifier.citation | วารสารเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ 18,2 (ก.ค.-ธ.ค. 2557), 3-26 | en_US |
dc.identifier.issn | 0859-8479 | en_US |
dc.identifier.uri | https://so01.tci-thaijo.org/index.php/CMJE/article/view/60986/50233 | en_US |
dc.identifier.uri | http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/71184 | - |
dc.description | วารสารเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ภายใต้การดำเนินงานโดยคณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ รับพิจารณาบทความวิชาการ บทความวิจัย ทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษที่มีเนื้อหาเกี่ยวข้องกับเศรษฐศาสตร์โดยใช้รูปแบบการการพิจารณาบทความโดยที่ผู้ทรงคุณวุฒิจะไม่ทราบชื่อผู้เขียน และผู้เขียนจะไม่ทราบชื่อผู้ทรงคุณวุฒิ (Double Blind Process) มีจุดประสงค์เพื่อเผยแพร่วิชาการด้านเศรษฐศาสตร์ และเป็นสื่อกลางในการรายงานความก้าวหน้าทางวิชาการ | en_US |
dc.description.abstract | This 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), consecutively | en_US |
dc.language.iso | Tha | en_US |
dc.publisher | คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ | en_US |
dc.subject | อุปสงค์รถยนต์ | en_US |
dc.subject | การพยากรณ์ | en_US |
dc.subject | แบบจำลอง ARIMA | en_US |
dc.subject | demand for automobiles forecasting | en_US |
dc.subject | ARIMA model | en_US |
dc.title | การศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่ออุปสงค์รถยนต์ และการพยากรณ์อุปสงค์รถยนต์ในประเทศไทย: กรณีศึกษากลุ่มตลาดรถยนต์นั่งขนาดเล็กและกลุ่มตลาดรถยนต์นั่งกึ่งบรรทุก | en_US |
dc.title.alternative | THE STUDY OF FACTORS INFLUENCING THE AUTOMOTIVE DEMAND AND AUTOMOTIVE DEMAND FORECASTING IN THAILAND: CASE STUDY OF SMALL-CAR AND PICKUP-PASSENGER VEHICLE (PPV) SEGMENTS | en_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.