การพยากรณ์ความต้องการแรงงานในอาชีพงานพื้นฐาน โดยใช้เทคนิคห่วงโซ่มาร์คอฟ - เกษรอุบล บุณณดา; เขมาวุฆฒ์ เปรมพร (วารสารพัฒนาธุรกิจและอุตสาหกรรม, 2024)
งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาหารูปแบบของการพยากรณ์ด้วยตัวแบบห่วงโซ่มาร์คอฟของข้อมูลจำนวนความต้องการแรงงานในอาชีพงานพื้นฐานของตลาดแรงงานในประเทศไทย ด้วยการนำข้อมูลจากจำนวนความต้องการแรงงานในอดีตมาทำการวิเคราะห์ลักษณะของข้อมูลเพื่อสร้างตัวแบบการพยากรณ์ที่เหมาะสมที่สุด โดยผู้วิจัยดำเนินการเก็บรวบรวมข้อมูลจากกรมการจัดหางาน กระทรวงแรงงานถึงจำนวนความต้องการแรงงานและจำนวนผู้ลงทะเบียนสมัครงานโดยจำแนกตามอาชีพในประเทศไทยตั้งแต่มกราคม พ.ศ. 2559 จนถึงธันวาคม พ.ศ. 2566 รวมทั้งสิ้นเป็น 96 เดือน พบว่าในอาชีพงานพื้นฐานนั้นมีความขาดแคลนบุคลากรสูงที่สุดซึ่งคิดเป็นร้อยละ 43.08 ของความขาดแคลนบุคลากรทั้งหมดที่เกิดขึ้น ผู้วิจัยจึงมีแนวคิดในการสร้างแบบจำลองที่ใช้ในการพยากรณ์ความต้องการแรงงานในอาชีพงานพื้นฐานของตลาดแรงงานในประเทศไทย เพื่อนำมาวางแผนการผลิตบุคลากรและกำลังแรงงานของธุรกิจให้มีความสอดคล้องกับความต้องการของตลาดแรงงานในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยข้อมูลความขาดแคลนแรงงานมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในช่วงเวลาตั้งแต่ปี พ.ศ. 2563 เป็นต้นไป เนื่องจากทั่วโลกมีสถานการณ์การแพร่ระบาดโควิด-19 ซึ่งทำให้เกิดปัญหาเกี่ยวกับความขาดแคลนแรงงานในอุตสาหกรรม ผู้วิจัยจึงแบ่งชุดข้อมูลออกเป็น 2 ชุด เพื่อทำการพยากรณ์เปรียบเทียบระหว่างข้อมูลทั้ง 2 ชุด โดยข้อมูลชุดที่ 1 มีขนาดข้อมูลเป็น 96 เดือน และข้อมูลชุดที่ 2 มีขนาดข้อมูลเป็น 48 เดือน โดยในแต่ละชุดข้อมูลจะประกอบไปด้วยตัวแบบจำลองในการพยากรณ์ด้วยห่วงโซ่มาร์คอฟเพื่อวิเคราะห์หาจำนวนความต้องการแรงงานทั้งหมด 5 ตัวแบบ จำนวน 3 ช่วงเวลา (ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2564 ถึงพ.ศ. 2566) และกำหนดจำนวนอันตรภาคชั้นเป็น 10, 15, 20, 25 และ 30 ตามลำดับ เมื่อพิจารณาในแต่ละชุดข้อมูลพบว่าข้อมูลชุดที่ 1 มีค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยที่สูงกว่าข้อมูลชุดที่ 2 เนื่องจากข้อมูลชุดที่ 1 มีลักษณะผันผวนโดยจำนวนความต้องการแรงงานในช่วงแรกต่ำและเมื่อเวลาผ่านไปจึงมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้น จึงทำให้การพยากรณ์ ณ ชุดข้อมูลดังกล่าวให้ค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยสูงซึ่งแตกต่างจากข้อมูลชุดที่ 2 ที่มีลักษณะผันผวนน้อยกว่าโดยจำนวนความต้องการแรงงานมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นตามลำดับจึงทำให้การพยากรณ์ ณ ชุดข้อมูลดังกล่าวให้ค่า เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยต่ำกว่า อีกทั้งการแบ่งอันตรภาคชั้นที่ระดับแตกต่างกันมีผลทำให้ค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยที่แตกต่างกันด้วย โดยเมื่อทำการแบ่งอันตรภาคชั้นที่เพิ่มขึ้นพบว่าค่าความแม่นยำจะดีขึ้นตามลำดับ โดยอันตรภาคชั้นที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลทั้ง 2 ชุดนี้มีค่าเท่ากับ 30 อันตรภาคชั้น โดยข้อมูลชุดที่ 1 มีค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยเท่ากับ 17.84% และสำหรับข้อมูลชุดที่ 2 มีค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยเท่ากับ 9.44%