Description
การศึกษาเรื่อง ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปริมาณการส่งออกข้าวของประเทศไทย ซึ่งการศึกษาได้ทำการศึกษา 3 ช่วงเวลาคือในช่วงปี พ.ศ. 2535 ถึง ปี พ.ศ. 2540 ช่วงปี พ.ศ. 2541 ถึง พ.ศ. 2550 และช่วงปี พ.ศ. 2535 ถึง ปี พ.ศ. 2550 และนำเสนอข้อมูลในรูปการบรรยายวัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้ เพื่อวิเคราะห์ปริมาณการส่งออกข้าวของประเทศไทย ระหว่างปี พ.ศ. 2535 – ปี พ.ศ. 2550 ว่ามีความสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยต่างๆ อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ ราคาน้ำมัน อัตราเงินเฟ้อ อตราดอกเบี้ย และราคาข้าวส่งออกของประเทศไทย และศึกษาว่าปัจจัยใดมีความสำคัญที่สุด และสำคัญรองลงมาตามลำดับต่อการเปลี่ยนแปลงของปริมาณการส่งออกข้าวของประเทศไทย การศึกษาครั้งนี้ได้แบ่งช่วงเวลาที่ทำการวิเคราะห์ 3 ช่วงเวลา คือ การวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงปี พ.ศ. 2535 – พ.ศ. 2540 เป็นช่วงที่ยังไม่ได้มีการปรับมาตรฐานการส่งออกข้าวของประเทศไทย วิเคราะห์กับตัวแปรอิสระทั้ง 5 ตัวที่กำหนด การวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงปี พ.ศ. 2541 – พ.ศ. 2550 (เป็นช่วงที่ได้มีการปรับมาตรฐานการส่งออกข้าวของประเทศไทย วิเคราะห์กับตัวแปรอิสระทั้ง 5 ตัวที่กำหนดการวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงปี พ.ศ. 2535 – พ.ศ. 2550 วิเคราะห์กับตัวแปรอิสระทั้ง 5 ตัวที่กำหนดจากการศึกษาพบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงปี พ.ศ. 2535 – พ.ศ. 2540 ไม่มีปัจจัยใดที่มีความสัมพันธ์ต่อปริมาณการส่งออกข้าวของประเทศไทย ณ ระดับนัยสำคัญที่ 0.05การวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงปี พ.ศ. 2541 – พ.ศ. 2550 ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อปริมาณการส่งออกข้าวของประเทศไทยมี 2 ตัว ณ ระดับนัยสำคัญที่ 0.05 คือ ราคาข้าวส่งออกของประเทศไทยกับอัตราดอกเบี้ย ผลการวิเคราะห์ได้ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ R2 = 0.4375 นั้นคือราคาข้าวส่งออกของประเทศไทยกับอัตราดอกเบี้ยส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงของปริมาณการส่งออกข้าวของประเทศไทยเท่ากับ 43.75%การวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงปี พ.ศ. 2535 – พ.ศ. 2550 ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อปริมาณการส่งออกข้าวของประเทศไทยมี 3 ตัว ณ ระดับนัยสำคัญ ที่ 0.05 คือ อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ อัตราดอกเบี้ย และราคาส่งออกข้าวของประเทศไทย ผลการวิเคราะห์ได้ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ R2 = 0.5511 นั้นคือราคาน้ำมันส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงของปริมาณการส่งออกข้าวของประเทศไทยเท่ากับ 57.11%
Citations (0)
No citations found
Mentions (0)
No mentions found
Metrics Over Time
Publication Details
Subfield
Artificial Intelligence
Field
Computer Science
Domain
Physical Sciences
Confidence Score
66%
Source
Open Alex