หลักการและเหตุผล

ในยุคปัจจุบันที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและไม่แน่นอน การคาดการณ์อนาคตกลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการช่วยให้ธุรกิจและองค์กรต่างๆ สามารถวางแผนและตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อรองรับความท้าทายที่เกิดขึ้นในอนาคต การคาดการณ์ที่ถูกต้องและแม่นยำจะช่วยลดความเสี่ยงในการดำเนินธุรกิจ และเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันในตลาดที่มีความซับซ้อน

เครื่องมือคาดการณ์อนาคตเชิงปริมาณ เป็นเครื่องมือที่มีความสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ เพื่อสร้างแบบจำลองและทำนายเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในการคาดการณ์แนวโน้มต่างๆ เช่น การคาดการณ์ยอดขาย, การคาดการณ์เศรษฐกิจ, หรือการคาดการณ์ปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อการดำเนินงานขององค์กร

หลักสูตรนี้จึงได้รับการออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างความรู้และทักษะในการใช้เครื่องมือคาดการณ์เชิงปริมาณที่มีความแม่นยำ และเป็นระบบ ซึ่งช่วยให้ผู้เข้าอบรมสามารถเลือกใช้วิธีการที่เหมาะสมตามลักษณะของข้อมูลและเป้าหมายในการคาดการณ์ได้อย่างถูกต้อง รวมทั้งการตรวจสอบความถูกต้องของการพยากรณ์และปรับปรุงผลการคาดการณ์ให้มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น

การเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการคาดการณ์ที่หลากหลาย เช่น Time series analysis, Regression analysis, Simultaneous equation regression, Computer simulation, และ Game theory จะช่วยให้ผู้เข้าอบรมมีความสามารถในการนำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้ได้จริงในสถานการณ์ที่แตกต่างกันในองค์กร

ด้วยเหตุนี้ หลักสูตรนี้จึงมีความสำคัญในการเสริมสร้างทักษะการคาดการณ์ในเชิงปริมาณ ที่จะช่วยให้ผู้เข้าอบรมสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้ในการพัฒนาองค์กรและการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพในอนาคต

วัตถุประสงค์ของหลักสูตร

1. เพื่อให้ผู้เข้าอบรมเข้าใจเครื่องมือและวิธีการคาดการณ์อนาคตเชิงปริมาณ

2. เพื่อเสริมสร้างทักษะในการสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณและการคาดการณ์ในลักษณะต่างๆ

3. เพื่อให้ผู้เข้าอบรมสามารถนำเครื่องมือคาดการณ์ไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและพยากรณ์อนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เนื้อหาอบรม

1. การสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณ (Quantitative Modeling)

• การทำความเข้าใจพื้นฐานในการสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณ

• กระบวนการในการสร้างและทดสอบแบบจำลอง

• วิธีการเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมกับประเภทของข้อมูลและวัตถุประสงค์การคาดการณ์

2. เส้นเวลาของการคาดการณ์ (Forecasting Time Horizons)

• • • การกำหนดระยะเวลาในการคาดการณ์ (Short-term, Medium-term, Long-term)

    • การประเมินระยะเวลาในการพยากรณ์และผลกระทบของการเลือกเวลาคาดการณ์

3. วิธีการคาดการณ์แบบต่างๆ (Various Forecasting Methods)

• Time Series Methods

  • • Extrapolation: การคาดการณ์จากแนวโน้มในอดีต

    • Smoothing: การปรับค่าผลลัพธ์ให้เรียบและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

    • Classical Time Series: วิธีการคาดการณ์ด้วยแบบจำลองคลาสสิก

    • Moving Average (MA): การคาดการณ์จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

    • Autoregressive (AR): การคาดการณ์จากการใช้ข้อมูลในอดีต

    • ARIMA: แบบจำลอง ARIMA สำหรับการคาดการณ์ข้อมูลเชิงเวลา

• Regression Analysis: การวิเคราะห์การถดถอยและการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ เพื่อทำนายผลลัพธ์

• Simultaneous Equation Regression: การใช้สมการหลายตัวแปรในการวิเคราะห์และคาดการณ์

• Computer Simulation: การใช้เทคนิคคอมพิวเตอร์ในการจำลองสถานการณ์เพื่อการคาดการณ์อนาคต

• Game Theory: การใช้ทฤษฎีเกมในการวิเคราะห์สถานการณ์และการตัดสินใจในสภาวะที่มีความไม่แน่นอน

4. การตรวจสอบความถูกต้องของการพยากรณ์ (Forecast Validation)

• • • วิธีการตรวจสอบความแม่นยำของการพยากรณ์

    • การใช้เทคนิคการวัดความคลาดเคลื่อน (Error Measurement) เช่น MAPE, RMSE

    • การประเมินผลการพยากรณ์และการปรับปรุงแบบจำลอง

5. การเลือกใช้วิธี/แบบจำลองในการพยากรณ์ (Model Selection)

• การเลือกวิธีหรือแบบจำลองที่เหมาะสมกับข้อมูลและวัตถุประสงค์

• การเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของแต่ละวิธีการคาดการณ์

• การพิจารณาความเหมาะสมในการนำแบบจำลองมาใช้ในองค์กรหรือสถานการณ์ต่าง ๆ

รูปแบบการอบรม

1. การบรรยายเนื้อหาหลักโดยวิทยากรผู้เชี่ยวชาญ

2. การปฏิบัติการบนเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์เพื่อให้ผู้เข้าอบรมได้ลงมือปฏิบัติจริง

3. การใช้ซอฟต์แวร์การคาดการณ์ (เช่น Excel, R, STATA) เพื่อสร้างแบบจำลองและวิเคราะห์ข้อมูล

4. กรณีศึกษาในการนำเทคนิคการคาดการณ์ไปประยุกต์ใช้จริงในธุรกิจหรือองค์กร

ผลที่คาดว่าจะได้รับ

1. ผู้เข้าอบรมจะมีความเข้าใจและสามารถใช้เครื่องมือคาดการณ์อนาคตเชิงปริมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. ผู้เข้าอบรมสามารถสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณและเลือกใช้วิธีการคาดการณ์ที่เหมาะสมกับข้อมูลและสถานการณ์

3. พร้อมทั้งสามารถประเมินผลและปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์ได้อย่างมืออาชีพ

วิทยากร

• อาจารย์ทวีชัย เจริญเศรษฐศิลป์ และ ทีมนักวิจัยจากสถาบันอนาคตศึกษาเพื่อการพัฒนา (IFD)

#อบรมรัฐวิสาหกิจ #พัฒนาบุคลากรรัฐวิสาหกิจ #หลักสูตรอบรมเชิงปริมาณ #วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ #InHouseTraining #QuantitativeForecasting #ฝึกอบรมภาครัฐ #พยากรณ์ข้อมูลองค์กร #อบรมเชิงสถิติ