Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Time series forecasting using a combined arimax and polynomial regression

Year (A.D.)


Document Type


First Advisor

สาวิตรี บุญพัชรนนท์


Faculty of Commerce and Accountancy (คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี)

Department (if any)

Department of Statistics (ภาควิชาสถิติ)

Degree Name


Degree Level


Degree Discipline





การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบความถูกต้องของการพยากรณ์อนุกรมเวลาที่ได้จาก 3 ตัวแบบ คือ ตัวแบบ ARIMA, ตัวแบบ ARIMAX และตัวแบบผสมระหว่าง ARIMAX และการถดถอยพหุนาม ซึ่งใช้ชุดข้อมูลจริงของราคาหุ้น AMATA และหุ้น KBANK ในการศึกษา ครั้งนี้ได้ทำการแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ชุด คือ ชุดที่ 1 สำหรับการสร้างตัวแบบการพยากรณ์ และชุดที่ 2 สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของตัวแบบพยากรณ์ โดยเกณฑ์ที่ใช้เปรียบเทียบความถูกต้องของตัวแบบ คือ รากที่สองของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error: RMSE) โดยตัวแบบที่ให้ค่า RMSE ต่ำที่สุด จะเป็นตัวแบบที่เหมาะสมที่สุด จากผลการศึกษาพบว่า ตัวแบบผสมระหว่าง ARIMAX และการถดถอยพหุนาม เป็นตัวแบบที่เหมาะสมที่สุดในการพยากรณ์ราคาหุ้น AMATA และหุ้น KBANK

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

This research aims to compare the accuracy of three time series forecasting models: ARIMA, ARIMAX, and a combined ARIMAX and polynomial regression by using real datasets of AMATA and KBANK stock prices. In this study, data was divided into two sets. The first set is used for creating the forecasting models and the second is used for checking the accuracy of the previous step. The models are measured for accuracy using Root Mean Square Error (RMSE) where the lowest RMSE represents the best performance. The study shows that a combined ARIMAX and polynomial regression gives the best performance for forecasting the real datasets of AMATA and KBANK stock prices.



To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.