DOI: https://doi.org/10.36956/rwae.v7i1.2464
تاريخ النشر: 2026-01-19
المؤلف: Suphattana Tachochalalai وآخرون
الموضوع الرئيسي: اقتصاد الزراعة وأسواق الغذاء
نظرة عامة
تبحث ورقة البحث في العوامل الاقتصادية الكلية التي تؤثر على أسعار اللاتكس المطاطي المركز في تايلاند من يناير 2011 إلى ديسمبر 2024. وتبرز أهمية المطاط كمنتج زراعي حيوي يدعم التوظيف الريفي وتماسك المجتمع. تستخدم الدراسة تقنية بوكس-جينكينز للتنبؤ بالأسعار اليومية من 4 يناير 2017 إلى 31 مارس 2025، مستفيدة من بيانات من مصادر ثانوية متنوعة، بما في ذلك هيئة المطاط في تايلاند وInvesting.com.
تكشف التحليلات أن أسعار النفط الخام، وأسعار الصرف، ومستويات استيراد وتصدير منتجات المطاط هي مؤشرات هامة لأسعار اللاتكس المطاطي المركز. تم تحديد نموذج بوكس-جينكينز (1،1،0) كالأكثر ملاءمة للتنبؤ، حيث يفي بمعايير جودة الملاءمة. يوفر هذا النموذج رؤى قيمة للمشاركين في السوق، مما يمكنهم من إدارة تقلبات الأسعار وتعزيز اتخاذ القرارات الاستراتيجية في صناعة المطاط.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الأهمية الاقتصادية لإنتاج المطاط في تايلاند، حيث يشارك حوالي مليون عائلة زراعية في هذا القطاع. منذ عام 1991، حافظت تايلاند على مكانتها كأكبر مصدر للمطاط واللاتكس المطاطي المركز في العالم، حيث تمثل حوالي 37% من الإنتاج العالمي. ومع ذلك، تتكون الغالبية العظمى من الصادرات من منتجات وسيطة ذات قيمة منخفضة، مما يحد من إمكانية توليد الدخل للمزارعين والبلد. إن تقلب أسعار المطاط، الذي يتأثر بديناميات العرض والطلب والعوامل الاقتصادية الكلية، يشكل تحديات للمنتجين، الذين يفتقرون إلى قوة التفاوض في سوق تهيمن عليه الشركات الكبيرة.
لمعالجة هذه التحديات، تهدف الدراسة إلى التنبؤ بأسعار اللاتكس المطاطي المركز باستخدام تقنية بوكس-جينكينز، المعروفة بفعاليتها في تحليل بيانات السلاسل الزمنية. أشارت الأبحاث السابقة إلى أن هذه الطريقة توفر توقعات دقيقة لأسعار السلع الزراعية، بما في ذلك المطاط. ستستكشف الدراسة أيضًا المتغيرات الاقتصادية الكلية التي تؤثر على أسعار المطاط، مما يزود أصحاب المصلحة في صناعة المطاط بالأدوات اللازمة لإدارة مخاطر الأسعار بفعالية وتعزيز استقرار الدخل للعائلات الزراعية.
طرق
تركز منهجية البحث الموضحة في هذه الدراسة على تحليل العوامل الاقتصادية الكلية التي تؤثر على أسعار اللاتكس المطاطي المركز على مدى فترة زمنية محددة، من يناير 2011 إلى ديسمبر 2024. لتحقيق ذلك، تستخدم الدراسة منهجية بوكس-جينكينز، وهي نهج راسخ لتحليل السلاسل الزمنية، للتنبؤ بالأسعار اليومية للاتكس المطاطي المركز في تايلاند للفترة من 4 يناير 2017 إلى 31 مارس 2025. يهدف هذا النهج المزدوج إلى تقديم رؤى حول كل من محددات تقلبات الأسعار والقدرات التنبؤية لتقنية بوكس-جينكينز في سياق سوق المطاط.
نتائج
تبحث الدراسة في العوامل الاقتصادية الكلية التي تؤثر على أسعار اللاتكس المطاطي المركز في تايلاند وتستخدم تقنية بوكس-جينكينز للتنبؤ بهذه الأسعار. تبدأ التحليلات بتقييم بيانات السلاسل الزمنية، مؤكدة استقرارها، والتي تتميز بمتوسط ثابت، وتباين، وبنية ارتباط ذاتي على مر الزمن، مع ملاحظة وجود نقطة شاذة واحدة فقط. تم تحديد نموذج بوكس-جينكينز المختار كـ (1،1،0)، مما يشير إلى المكونات المناسبة للانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك.
تكشف نتائج التقدير لنموذج بوكس-جينكينز عن معامل متوسط متحرك (MA) قدره 0.467، وR-squared ثابت قدره 0.218 عند مستوى دلالة 0.05، وR-squared إجمالي قدره 0.995، وخطأ متوسط النسبة المطلقة (MAPE) قدره 0.870، وخطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMSE) قدره 0.833، ومعيار معلومات بايزي المنظم (BIC) قدره -0.361. المعادلة التنبؤية المستمدة من النموذج هي \( y_t = 52.20 + (1 + 0) + 0.467 x_{t-1} \)، حيث \( y_t \) تشير إلى أسعار اللاتكس المطاطي المركز اليومية المتوقعة، و\( \phi \) تمثل معامل الانحدار الذاتي، و\( \Phi \) تشير إلى معامل المتوسط المتحرك. تؤكد هذه النتائج فعالية تقنية بوكس-جينكينز في التنبؤ بأسعار المطاط في تايلاند.
نقاش
تبحث الدراسة في العوامل الاقتصادية الكلية التي تؤثر على أسعار اللاتكس المطاطي المركز في تايلاند، مستخدمة تقنية بوكس-جينكينز للتنبؤ. تشير النتائج الرئيسية إلى أن أسعار النفط الخام تظهر ارتباطًا إيجابيًا قويًا مع أسعار اللاتكس، مما يعكس كل من تكاليف المدخلات المباشرة والمنافسة من البدائل الاصطناعية. بالإضافة إلى ذلك، تؤثر أحجام الصادرات بشكل كبير على ديناميات التسعير، مما يبرز دور تايلاند كمورد رئيسي عالمي. ومع ذلك، تجد الدراسة أن أسعار الصرف ومؤشر ثقة المستهلك لها تأثيرات ضئيلة على الأسعار، مما يشير إلى تباينات خاصة بالسوق قد تختلف عن مناطق الإنتاج الأخرى مثل ماليزيا والهند.
تسلط الأبحاث أيضًا الضوء على أهمية اختيار نماذج التنبؤ المناسبة، مشيرة إلى أنه بينما فضلت الدراسات السابقة التنعيم الأسي الموسمي لأسعار اللاتكس، أثبتت تقنية بوكس-جينكينز دقة عالية في هذا السياق. يبرز هذا التباين الحاجة إلى التحقق من صحة النموذج بناءً على مجموعة البيانات المحددة. توفر النتائج رؤى قيمة لإدارة المخاطر والتخطيط الاستثماري داخل صناعة المطاط، خاصة مع تنقل أصحاب المصلحة في جهود الحكومة لاستقرار ديناميات العرض والطلب. يمكن أن تستكشف الأبحاث المستقبلية عوامل إضافية تؤثر على أسعار المطاط، مثل أسعار العقود الآجلة وتكاليف الإنتاج، وتعتبر نماذج التنبؤ المتقدمة مثل LSTM وXGBoost.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على نتائجها. من الجدير بالذكر أن إحصائية دوربين-واتسون البالغة 0.627 تشير إلى وجود ارتباط ذاتي إيجابي في المتبقيات، مما قد يقوض موثوقية النموذج. علاوة على ذلك، التحليل مقيد بالسوق التايلاندي، مما يحد من إمكانية تعميم النتائج على دول إنتاج المطاط الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، لا يأخذ النموذج في الاعتبار التأثيرات الخارجية مثل أنماط الطقس والأحداث الجيوسياسية، والتي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على النتائج. أخيرًا، فإن غياب البيانات لشهر واحد يقيد أيضًا قوة التحليل.
DOI: https://doi.org/10.36956/rwae.v7i1.2464
Publication Date: 2026-01-19
Author(s): Suphattana Tachochalalai et al.
Primary Topic: Economics of Agriculture and Food Markets
Overview
The research paper investigates the macroeconomic factors influencing rubber concentrated latex prices in Thailand from January 2011 to December 2024. It highlights the significance of rubber as a vital agricultural product that supports rural employment and community cohesion. The study employs the Box-Jenkins technique for forecasting daily prices from January 4, 2017, to March 31, 2025, utilizing data from various secondary sources, including the Rubber Authority of Thailand and Investing.com.
The analysis reveals that crude oil prices, exchange rates, and the import and export levels of rubber products are significant predictors of rubber concentrated latex prices. The Box-Jenkins (1,1,0) model was identified as the most suitable for forecasting, meeting the goodness-of-fit criteria. This model provides valuable insights for market participants, enabling them to manage price volatility and enhance strategic decision-making in the rubber industry.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the economic significance of rubber production in Thailand, where approximately one million farming families are engaged in this sector. Since 1991, Thailand has maintained its position as the world’s leading exporter of rubber and rubber concentrated latex, accounting for about 37% of global production. However, the majority of exports consist of low-value intermediate products, limiting potential income generation for farmers and the country. The volatility of rubber prices, influenced by demand-supply dynamics and macroeconomic factors, poses challenges for producers, who lack negotiating power in a market dominated by large companies.
To address these challenges, the study aims to forecast rubber concentrated latex prices using the Box-Jenkins technique, which is recognized for its effectiveness in time-series data analysis. Previous research has indicated that this method provides accurate predictions for agricultural commodity prices, including rubber. The study will also explore macroeconomic variables that impact rubber prices, thereby equipping stakeholders in the rubber industry with tools to manage price risk effectively and enhance income stability for farming families.
Methods
The research methodology outlined in this study focuses on analyzing the macroeconomic factors that influence rubber concentrated latex prices over a specified timeframe, from January 2011 to December 2024. To achieve this, the study employs the Box-Jenkins methodology, a well-established approach for time series analysis, to forecast daily prices of rubber concentrated latex in Thailand for the period spanning January 4, 2017, to March 31, 2025. This dual approach aims to provide insights into both the determinants of price fluctuations and the predictive capabilities of the Box-Jenkins technique in the context of the rubber market.
Results
The study investigates the macroeconomic factors influencing rubber concentrated latex prices in Thailand and employs the Box-Jenkins technique for forecasting these prices. The analysis begins with an assessment of the time series data, confirming its stationarity, characterized by a constant mean, variance, and autocorrelation structure over time, with only one outlier noted. The selected Box-Jenkins model is identified as (1,1,0), indicating the appropriate autoregressive and moving average components.
The estimation results for the Box-Jenkins model reveal a moving average (MA) coefficient of 0.467, a stationary R-squared of 0.218 at the 0.05 significance level, an overall R-squared of 0.995, a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 0.870, a Root Mean Square Error (RMSE) of 0.833, and a normalized Bayesian Information Criterion (BIC) of -0.361. The forecasting equation derived from the model is given by \( y_t = 52.20 + (1 + 0) + 0.467 x_{t-1} \), where \( y_t \) denotes the predicted daily rubber concentrated latex prices, \( \phi \) represents the autoregressive coefficient, and \( \Phi \) indicates the moving average coefficient. These findings underscore the effectiveness of the Box-Jenkins technique in forecasting rubber prices in Thailand.
Discussion
The study investigates the macroeconomic factors influencing rubber concentrated latex prices in Thailand, employing the Box-Jenkins technique for forecasting. Key findings indicate that crude oil prices exhibit a strong positive correlation with latex prices, reflecting both direct input costs and competition from synthetic alternatives. Additionally, export volumes significantly impact pricing dynamics, underscoring Thailand’s role as a major global supplier. However, the study finds that exchange rates and the Consumer Confidence Index have minimal effects on prices, suggesting market-specific variations that may differ from other producing regions like Malaysia and India.
The research also highlights the importance of selecting appropriate forecasting models, noting that while previous studies favored seasonal exponential smoothing for latex prices, the Box-Jenkins technique demonstrated high accuracy in this context. This discrepancy emphasizes the need for dataset-specific model validation. The findings provide valuable insights for risk management and investment planning within the rubber industry, particularly as stakeholders navigate government efforts to stabilize supply-demand dynamics. Future research could explore additional factors affecting rubber prices, such as futures prices and production costs, and consider advanced forecasting models like LSTM and XGBoost.
Limitations
The study presents several limitations that may impact its findings. Notably, the Durbin-Watson statistic of 0.627 suggests the presence of positive autocorrelation in the residuals, potentially undermining the reliability of the model. Furthermore, the analysis is confined to the Thai market, which restricts the generalizability of the results to other rubber-producing nations. Additionally, the model does not account for external influences such as weather patterns and geopolitical events, which could significantly affect the outcomes. Lastly, the absence of data for one month further constrains the robustness of the analysis.