CRYPTOCURRENCY PRICE FORECASTING FOR FUTURES USING ARIMA MODEL

Main Article Content

Utis Bhongchirawattana
Anupong Sukprasert
Nantima Paengsab
Maliwan Saraphap

Abstract

The purposes of this study were to predict the cryptocurrency prices using the ARIMA model and to affirm the prediction accuracy of the cryptocurrency prediction in which the secondary data had been collected weekly from February 18th, 2018 to December 12th, 2021 counted as a total of 200 weeks. The data exactly comprised the 7 digital currencies including Bitcoin, Ethereum, Binance Coin, Cardano, XRP, Dogecoin, and Litecoin. Significantly, the study outcome indicated that: 1) ARIMA (1,1,1) was the optimal forecast model for Bitcoin price since it demonstrated the MAPE of 8.175 and the prediction accuracy of 91.825%; 2) ARIMA (2,1,4) was the optimal model for Ethereum price forecast since it demonstrated the MAPE of 11.192 and the prediction accuracy of 88.808%; 3) ARIMA (0,1,1) was the optimal model for Binance Coin forecast with the MAPE of 15.541 and the prediction accuracy of 84.459%; 4) ARIMA (1,1,0) was the optimal model to predict the price of Cardano with the MAPE of 12.647 and the prediction accuracy of 84.459%; 5) ARIMA (0,1,6) was the optimal model for XRP forecast with the MAPE of 11.886 and the prediction accuracy of 88.114%; 6) ARIMA (2,1,3) was the optimal model for Dogecoin price forecast with the MAPE of 21.852 and the prediction accuracy of 78.148%; and 7) The optimal model for Litecoin price was ARIMA (3,1,2) with the MAPE of 11.059 and the prediction accuracy of 88.059%. After all, the Bitcoin model was the most accurate one whereas the ARIMA model for Dogecoin provided the least accurate result.

Article Details

How to Cite
Bhongchirawattana, U., Sukprasert, A., Paengsab, N., & Saraphap, M. (2023). CRYPTOCURRENCY PRICE FORECASTING FOR FUTURES USING ARIMA MODEL. JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCE UDON THANI RAJABHAT UNIVERSITY, 5(4), 1–11. retrieved from https://so08.tci-thaijo.org/index.php/MSJournal/article/view/2343
Section
Research Article

References

กมลวรรณ สารพานิช. (2555). การพยากรณ์ราคาน้ำมันดิบล่วงหน้าในตลาดฟิวเจอร์ไนเม็กซ์โดยวิธีอามาและอารีแมกซ์. วิทยานิพนธ์ปริญญาเศรษฐศาสตร์มหาบัณฑิต ภาควิชาเศรษฐศาสตร์ธุรกิจ บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์.

ธนาคารแห่งประเทศไทย. (2562). บริการทางการเงินดิจิทัลและนัยต่อการดำเนินนโยบายการเงินของไทย. สืบค้นเมื่อ 2 สิงหาคม 2564, จาก https://www.bot.or.th/Thai/MonetaryPolicy/EconomicConditions/AAA/Paper_DigitalizationonFinancialServices.pdf

โรม ตระกลโกศล. (2561). การพยากรณ์ดัชนีราคาปูนซีเมนต์ของประเทศไทยโดยแบบจำลอง ARIMA และแบบจำลอง ARIMAX. วิทยานิพนธ์ปริญญาเศรษฐศาสตร์มหาบัณฑิต ภาควิชาเศรษฐศาสตร์ธุรกิจ มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช.

วิยะดา สุวรรณเพชร อุเทน เลานำทา และธัญกมล ปะละฤทธิ์. (2561). ผลกระทบของทักษะทางการบัญชีดิจิทัลที่ส่งผลต่อความสำเร็จในการปฏิบัติงานทางบัญชีของนักบัญชีในเขตอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย. วารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏอุดรธานี, 2(6), 33-46.

ศิรัตน์ แจ้งรักษ์สกุล ผ่องใส เพ็ชรรักษ์ และสิทธิโชค เจริญกิจ. (2561). การพยากรณ์ความต้องการ: กรณีศึกษาบริษัทผลิตขวดน้ำดื่ม. วารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏอุดรธานี, 3(6), 45-58.

สำนักงานเลขาธิการสภาผู้แทนราษฎร. กลุ่มวิชาการ. (2560). บิทคอยน์ (Bitcoin) สกุลเงินเสมือนจริงแห่งอนาคต. เอกสารวิชาการอิเล็กทรอนิกส์.

Investest. (2565). ข้อมูลสกุลเงินดิจิทัลทั้งหมด. สืบค้นเมื่อ 10 มีนาคม 2565, จากhttps://th.investing.com/crypto/currencies.

Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer Electronic Cash System. Retrieved March 8, 2022, from https://bitcoin.org/bitcoin.pdf.