Please use this identifier to cite or link to this item: http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/48557
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorผศ. ดร.กมล งามสมสุข-
dc.contributor.advisorรศ. ดร.เบญจพรรณ เอกะสิงห์-
dc.contributor.authorรุ่งทิวา สุยะen_US
dc.date.accessioned2018-04-27T08:40:00Z-
dc.date.available2018-04-27T08:40:00Z-
dc.date.issued2015-08-
dc.identifier.urihttp://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/48557-
dc.description.abstractThe present investigation aims to gain an insight into (1) the risk functions of average product price and production cost of maize production, (2) the economic return to farmers and the probability of their getting profit or loss from maize production, and (3) the risk factors having effects on profit. It is based on secondary data related to maize production in six districts located in four provinces in the North of Thailand. Specifically, data were compiled from various research papers, statistics and annual reports of pertinent government agencies covering the annual data on production cost of maize, average output, and wage rate during 2003 – 2013; and monthly data on maize price, prices of 15-15-15, 16-20-0, and 40-0-0 fertilizers, and retailed diesel price during the same period. For the analysis, BestFit software program was used to derive the distribution functions of data or the risk functions of various random variables. Furthermore, @Risk software program was applied for risk assessment of the loss from maize production in each province under different scenarios. Curve fitting by Bestfit program revealed distribution functions of risk factors vary across different maize production areas. The distribution functions of the first season maize output data took three forms: Log-Logistic, Inverse Gaussian and Logistic; while those of the second season maize production were of Extreme Value and Normal types. Prices of the first season maize were found to distribute as Normal, Weibull and Logistic functions while prices of the second season maize distribute as Pearson Type 3, Triangular, and Inverse Gaussian functions. Distribution function of 15-15-15 fertilizer price is in the form of Normal while that of 16-20-0 formula is of Triangular pattern. Price data of 46-0-0 fertilizer, however, distribute as both Triangular and Uniform functions. Distribution function of wage rate also takes two forms, Extreme Value and Log-logistic. Meanwhile, the diesel price series distribute as Beta General function. The analysis on revenue above cash cost revealed that maize growers in all districts under study got profit from the first season maize production. The highest profit was realized by those in LomSak District of Phetchabun Province at 2,866 baht per rai on average, while the lowest profit occurred in Mae Chaem District of Chiang Mai Province at averagely 1,346 baht per rai. The second season maize production was far more profitable compared to the first season for farmers in all districts. However, the highest profit from the second maize cropping was received in NongPhai District of Phetchabun Province at 3,675 baht per rai on the average and the lowest in Na Noi District of Nan Province at averagely 3,033 baht per rai. The risk assessment on the basis of revenue above cash cost provided the results that in the first season maize production, maize growers in Mae Chaem have the greatest chance or 16 % to get financial loss while those in Theong District of Chiang Rai Province face the smallest chance or 2 % to face this problem. On the basis of net profit, production of the first season maize has greater chance to encounter loss. For the second season maize production, the risk assessment on the basis of revenue above cash cost indicated that virtually all maize growers under study have no chance or 0 % to get loss, except those in Mae Chaem District for which the analysis could not be made due to inadequate data. On the basis of net profit, the risk assessment provided a result that maize growers in all districts under investigation have the likelihood to face relatively smaller extent of loss from the second season maize production compared to the first season. Those second season maize growers in NongPhai District of Phetchabun Province are expected to get the least chance or less than 2 % to face loss. Meanwhile, maize growers in Thoeng District of Chiang Rai Province and Lom Kao District of Phetchabun Province are likely to face greater chance of loss from the second cropping compared to the first, the increase from 10 % to 12 % and 6 % to 7 % respectively. The sensitivity analysis, taking into account only cash cost, suggested that the increase or decrease in output price and in maize yield are the most important risk factors for maize growers in all areas under study and in both maize growing seasons. The results from this investigation lead to the policy implications that the lowering of risk from financial loss of maize growers can be made possible by research and market measures. Specifically, research programs should be arranged with focus on breeding pest and disease resistant maize varieties or farm management techniques for minimizing or controlling pests and diseases so as to improve maize yield. Some other policies should also be designed to enable maize growers to obtain higher farm prices.en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherเชียงใหม่ : บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเชียงใหม่en_US
dc.titleการประเมินความเสี่ยงของการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ในภาคเหนือของประเทศไทยen_US
dc.title.alternativeRisk Assessment of Maize Production in Northern Thailanden_US
dc.typeIndependent Study (IS)
thesis.degreemasteren_US
thesis.description.thaiAbstractการศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อทราบ (1) ฟังก์ชั่นความเสี่ยงของราคาผลผลิตเฉลี่ยและราคาปัจจัยการผลิต (2) ผลตอบแทนที่เกษตรกรจะได้รับและโอกาสที่จะได้กำไรหรือขาดทุนจากการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ และ (3) ปัจจัยด้านความเสี่ยงที่ส่งผลกระทบต่อกำไร ทำการศึกษาโดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิในพื้นที่ 6 อำเภอ ใน 4 จังหวัด โดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิที่เก็บรวมรวมจากงานวิจัย รายงานสถิติ รายงานประจำปี ของหน่วยงานราชการต่างๆ อันประกอบด้วยข้อมูลต้นทุนการผลิตข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ ปริมาณผลผลิตเฉลี่ย ค่าจ้างแรงงาน รายปีระหว่างปี 2546-2556 ราคาข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ ราคาปุ๋ยเคมีสูตร 15-15-1516-20-0 และ 46-0-0 ราคาน้ำมันดีเซล รายเดือนระหว่างปี 2546-2556วิเคราะห์หาฟังก์ชั่นการกระจายตัวของข้อมูล หรือฟังก์ชั่นความเสี่ยงของปัจจัยต่างๆ ที่ผันผวน โดยใช้โปรแกรม BestFitและจำลองสถานการณ์เพื่อประเมินโอกาสการขาดทุนจากการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ในแต่ละจังหวัด โดยใช้โปรแกรม @Risk ผลการวิเคราะห์ฟังก์ชั่นความเสี่ยงที่เหมาะสมโดยใช้โปรแกรม BestFitพบว่า ฟังก์ชั่นการกระจายของปัจจัยเสี่ยงในแต่ละพื้นที่มีความแตกต่างกัน โดยฟังก์ชั่นการกระจายของผลผลิตข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 1 พบฟังก์ชั่นการกระจายตัว 3 รูปแบบ คือ Log-Logistic, Inverse Gaussian และ Logistic ส่วนข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 2 พบฟังก์ชั่นการกระจายตัว 2 รูปแบบ คือ Extreme Value และ Normal สำหรับฟังก์ชั่นการกระจายตัวที่ของราคาข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 1 พบฟังก์ชั่นการกระจายตัว 3 รูปแบบ คือ Normal Weibull และ Logistic ส่วนราคาข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 2 พบฟังก์ชั่นการกระจายตัว 3 รูปแบบ ได้แก่ Pearson Type 5Triangular และ Inverse Gaussian ฟังก์ชั่นการกระจายของราคาปุ๋ยเคมีสูตร 15-15-15เป็นแบบ Uniform ฟังก์ชั่นการกระจายของราคาปุ๋ยเคมีสูตร 16-20-0 เป็นแบบ Triangular ฟังก์ชั่นการกระจายตัวของราคาปุ๋ยเคมีสูตร46-0-0 พบว่ามี 2 รูปแบบ คือ Triangular และ Uniform ฟังก์ชั่นการกระจายตัวของค่าจ้างแรงงานมี2 รูปแบบ คือ Extreme Value และ Log-Logistic และฟังก์ชั่นการกระจายตัวของราคาน้ำมันดีเซลที่พบเป็นแบบ BetaGeneral การวิเคราะห์หารายได้เหนือต้นทุนเงินสดพบว่า เกษตรกรผู้ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ในทุกอำเภอที่ศึกษาได้กำไรจากการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่นที่ 1 โดยเกษตรกรในอำเภอที่ได้กำไรสูงสุดได้แก่ อำเภอหล่มเก่าจังหวัดเพชรบูรณ์ได้กำไรสูงที่สุดเฉลี่ย 2,866 บาท/ไร่ ส่วนอำเภอที่ได้กำไรน้อยที่สุด คือ อำเภอแม่แจ่ม จังหวัดเชียงใหม่ได้กำไรเฉลี่ย 1,346 บาท/ไร่ เมื่อเปรียบเทียบกับการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 2 พบว่าเกษตรกรในทุกอำเภอที่ศึกษาได้กำไรมากกว่าการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 1 โดยเกษตรกรในอำเภอหนองไผ่ จังหวัดเพชรบูรณ์ได้กำไรสูงที่สุดเฉลี่ย 3,675 บาท/ไร่ ส่วนอำเภอที่ได้กำไรน้อยที่สุด คือ อำเภอนาน้อย จังหวัดน่าน ได้กำไรเฉลี่ย 3,033 บาท/ไร่ ผลการวิเคราะห์ความเสี่ยงจากการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 1 เมื่อพิจารณาผลตอบแทนเหนือต้นทุนเงินสด พบว่า เกษตรกรในอำเภอแม่แจ่ม จังหวัดเชียงใหม่มีโอกาสขาดทุนสูงสุดประมาณร้อยละ 16 ส่วนอำเภอที่มีโอกาสขาดทุนน้อยที่สุด คือ อำเภอเทิง จังหวัดเชียงราย มีโอกาสขาดทุนประมาณร้อยละ 2 แต่เมื่อพิจารณากำไรสุทธิพบว่า การปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุนที่ 1 มีโอกาสที่จะขาดทุนมีเพิ่มมากขึ้น สำหรับการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 2นั้น เมื่อพิจารณาเฉพาะต้นทุนเงินสด พบว่า เกษตรกรในทุกอำเภอที่ศึกษามีโอกาสที่จะขาดทุนร้อยละ 0 หรือไม่มีโอกาสที่จะขาดทุนเลย ยกเว้นเกษตรกรในอำเภอแม่แจ่ม จังหวัดเชียงใหม่ที่ไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะวิเคราะห์ได้ แต่เมื่อพิจารณากำไรสุทธิในการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 2 พบว่าเกษตรกรทุกอำเภอที่ศึกษามีโอกาสขาดทุนลดน้อยลงเมื่อเทียบกับรุ่น1 โดยเกษตรกรที่ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุนที่ 2มีโอกาสขาดทุนน้อยที่สุดคือ เกษตรกรในอำเภอหนองไผ่ จังหวัดเพชรบูรณ์ที่มีโอกาสขาดทุนต่ำกว่าร้อยละ 2ยกเว้นเกษตรกรอำเภอเทิงจังหวัดเชียงราย และอำเภอหล่มเก่า จังหวัดเพชรบูรณ์ที่ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุนที่ 2มีโอกาสขาดทุนเพิ่มขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 1 จากร้อยละ 10 เป็นร้อยละ 12 และจากร้อยละ 6 เป็นร้อยละ 7 ตามลำดับ ผลการวิเคราะห์ความอ่อนไหวจากการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์รุ่น 1 และรุ่น 2เมื่อพิจารณาเฉพาะต้นทุนเงินสด พบว่า การเพิ่มขึ้นหรือลดลงของราคาผลผลิตและปริมาณผลผลิตเฉลี่ยต่อไร่เป็นปัจจัยสำคัญที่สุดที่ส่งผลกระทบต่อการเพิ่มขึ้นของโอกาสหรือระดับความเสี่ยงที่จะขาดทุนของเกษตรกรที่ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ในทุกอำเภอพื้นที่ศึกษา ผลการศึกษาข้างต้นชี้ให้เห็นว่าการที่จะช่วยเหลือเกษตรกรผู้ปลูกข้าวโพดควรเน้นที่การวิจัยพันธุ์ที่ต้านทานโรค และแมลง หรือการวิจัยด้านการจัดการฟาร์มที่ลดหรือกำจัดการเกิดโรคและแมลงเพื่อเพิ่มผลผลิตต่อไร่ และการสร้างมาตรการเพื่อทำให้ราคาข้าวโพดที่เกษตรกรขายได้สูงขึ้นen_US
Appears in Collections:AGRI: Independent Study (IS)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ABSTRACT.docxAbstract (words)180.4 kBMicrosoft Word XMLView/Open
ABSTRACT.pdfAbstract 197.25 kBAdobe PDFView/Open
FULL.pdfFull IS4.93 MBAdobe PDFView/Open


Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.