Comparison of forecasting the Value of Internet Banking and Mobile Banking Payment Transactions Using the Box-Jenkins and Holt-Winter Methods
Keywords:
Comparison of Forecasting Models, Box-Jenkins Method, Holt-Winter MethodAbstract
This research aims to create a model using the Box-Jenkins and Holt-Winter methods and to compare the model for predicting the value of payment transactions via internet banking and mobile banking using the Box-Jenkins and Holt-Winter. Data from January 2010 to December 2023 were collected from the Bank of Thailand website (http://www.bot.or.th) for 168 months. The information has been divided into 2 sets: a set of information for learning from January 2010 to March 2021, 135 months, and the testing dataset from March 2021 to December 2023, 33 months. The root mean square error (RMSE) and the mean absolute percentage error (MAPE) were used to compare the performance of the forecasting models. The study results indicated that the most suitable Box-Jenkins model for Internet banking payment transactions is ARIMA(2,1,3), while for mobile banking, it is ARIMA(3,2,3). In contrast, the Holt-Winters model showed that the most appropriate method for both Internet banking and mobile banking transaction values is Triple Exponential Smoothing. When comparing the performance of the models, the study found that the Box-Jenkins model was more effective than the Holt-Winters model for both Internet banking and mobile banking. Financial institutions can use the results to plan software, hardware, and security systems for payment transactions via internet banking and mobile banking following the number of customers at various times.
References
กัญญา บวรโชคชัย, สมฤดี พงษ์เสนา และ ฒาลิศา เนียมมณี. (2562). การเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์จำนวนบัญชีผู้ใช้บริการธนาคารทางอินเตอร์เน็ตด้วย วิธีของบอกซ์-เจนกินส์ และวิธีของโฮลท์. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 38(4), 437 - 443.
จิโรจน์ แซ่ยิ่ง, วฐา มินเสน และ พิมผกา ธานินพงศ์. (2566). ตัวแบบพยากรณ์ปริมาณน้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำของการไฟฟ้าฝ่ายผลิต แห่งประเทศไทย (กฟผ.). วารสารวิจัย มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลศรีวิชัย, 15(2), 494-510.
จุฑาทิพย์ ลีลาธนาพิพัฒน์, ปิยพล ไพจิตร, อรวรรณ เหลืองสีเพชร, จิตต์ปฏิมา ลอยสูงเนิน, สุพรรณวิภา ขุนวิเศษ และ วรรณพร สุริยะกาศ. (2565). การพยากรณ์ปริมาณการจัดจำหน่ายอวนสีขี้ม้า: กรณีศึกษา บริษัทผลิตอวนและเชือกโพลี. วิศวกรรมสารฉบับวิจัยและพัฒนา, 33(1), 101-111.
ดวงพร เกี๋ยงคำ. (2564). คู่มือใช้งาน Excel 365 ฉบับสมบูรณ์. ไอดีซี พรีเมียร์.
ธนาคารแห่งประเทศไทย. (2567). สถิติการชำระเงิน. https://www.bot.or.th/th/statistics/payment.html
ธรณินทร์ สัจวิริยทรัพย์. (2562). ตัวแบบผสมของตัวแบบเชิงเส้นตรงและตัวแบบไม่เชิงเส้นตรงสำหรับการพยากรณ์ปริมาณการส่งออกข้าวระหว่างประเทศรายปี. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา, 24(2), 517-531.
บุญฤทธิ์ ชูประดิษฐ์ และ เสาวภา ชัยพิทักษ์. (2561). ตัวแบบพยากณ์ปริมาณการส่งออกมะม่วงของประเทศไทย. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยนเรศวร, 26(2), 74 - 85.
วณิกเกียรติ์ ยิ่งพันธ์, บัววรุณ ศรีชัยกุล, จตุพร เหลืองอุบล และ พุทธิไกร ประมวล. (2563). ตัวแบบทำนายอุบัติการณ์การเกิดโรคไข้เลือดออกของประชาชนจังหวัดอุบลราชธานี. วารสารวิจัยสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัย ราชภัฏอุบลราชธานี, 9(2), 174 - 184.
สุพิชามนต์ จรีวรรณเพชร, ยุทธนา เศรษฐปราโมทย์ และ สมพร ปั่นโภชา. (2566). การพยากรณ์ราคาหุ้นกลุ่มอสังหาริมทรัพย์ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยด้วยแบบจำลองทางสถิติ. ใน การประชุมนำเสนอผลงานวิจัยบัณฑิตศึกษาระดับชาติครั้งที่ 18 ปีการศึกษา 2566 (หน้า 313 - 325). มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. กรุงเทพมหานคร.
Banditvilai, S., & Klomwises, Y. (2023). Forecasting models for Thailand’s electrical appliances export values. WSEAS Transaction on Systems, 22, 455 - 462. doi:10.37394/23202.2023.22.47
Gnanapragasam, S. R. (2018). Tourist arrivals in Sri Lanka: A Comparative study of Holt- Winter’s versus Box- Jenkin’s modeling methods. OUSL Journal, 13(1), 65 - 91. doi:http://doi.org/10.4038/ouslj.v13i1.7395
Razali, S. N. A. M., Rusiman, M. S., Zawawi, N. I. & Arbin, N. (2018). Forecasting of water consumptions expenditure using Holt-Winter’s and ARIMA. Journal of Physics: Conference Series, 995, 1-8. doi:10.1088/1742-6596/995/1/012041
