การเปรียบเทียบตัวแบบการพยากรณ์สำหรับเบี้ยประกันภัยสัญญาเพิ่มเติมรายบุคคล ประเภทเบี้ยประกันสุขภาพ

บทคัดย่อ

          บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อพยากรณ์สำหรับเบี้ยประกันภัยสัญญาเพิ่มเติมรายบุคคล ประเภทเบี้ยประกันสุขภาพ ด้วยวิธีอนุกรมเวลา Box-Jenkins แบบ Arima model และวิธีการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ (Multiple Linear Regression) 2) เพื่อเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์สำหรับเบี้ยประกันภัยสัญญาเพิ่มเติมรายบุคคล ซึ่งพิจารณาจากค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (Mean Absolute Percentage Error: MAPE) และค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Root Mean Square Error: RMSE)  โดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิรายเดือนจากสมาคมประกันชีวิตไทย ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2563 ถึงเดือนกันยายน พ.ศ. 2567 รวมทั้งสิ้น 57 เดือน และสร้างตัวแบบพยากรณ์ตั้งแต่เดือนตุลาคม พ.ศ.2567 ถึงเดือนกันยายน พ.ศ.2568 จำนวน 12 เดือน สำหรับทดสอบและเปรียบเทียบความแม่นยำของตัวแบบพยากรณ์ วิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative research) ใช้โปรแกรมสำเร็จรูป R studio ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีอนุกรมเวลา Box-Jenkins แบบ Arima model และวิธีการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ (Multiple Linear Regression)

           ผลการวิจัยพบว่า

          1. วิธีอนุกรมเวลา Box-Jenkins แบบ ARIMA model ให้ค่าความแม่นยำสูงสุดที่ 98.27% โดยมีค่า RMSE อยู่ที่ 85.37% ค่า MAE 63.77% และค่า MAPE 1.73% ตามลำดับ และวิธี Multiple Linear Regression ให้ค่าความแม่นยำสูงสุดที่ 91.80% โดยมีค่า RMSE อยู่ที่ 93.65% ค่า MAE 89.32% และค่า MAPE 8.29% ตามลำดับ

          2.วิธีอนุกรมเวลา Box-Jenkins แบบ ARIMA model เป็นวิธีที่มีเหมาะสมและมีความถูกต้องมากที่สุด ซึ่งให้ค่า RMSE ต่ำสุด และได้ MAPE เท่ากับ 1.73% เมื่อใช้ตัวแบบพยากรณ์เบี้ยประกันสุขภาพรายบุคคล 12 เดือนล่วงหน้า จึงมีความแม่นยำและเหมาะสม