cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.tr6tv5
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 35911 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is Specimen",
 "Continent is North America",
 "TaxonKey is Rhododendron L."
 ]
}

 The dataset includes 35911 records from 275 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0005193-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.25810/rs12213498.v2
title: FIRED CONUS AK V2

description: This is event-level polygons for the fire event delineation (FIRED) product for CONUS + AK from November 2000 to September 2024. It is derived from the MODIS MCD64A1 burned area product (see https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd64a1v061/ for more details). The MCD64A1 is a monthly raster grid of estimated burned dates. Firedpy (https://github.com/earthlab/firedpy) is an algorithm that converts these rasters into events by stacking the entire time series into a spatial-temporal data cube, then uses an algorithm to assign event identification numbers to pixels that fit into the same 3-dimensional spatial temporal window. This particular dataset was created using a spatial parameter of 1 pixels and 5 days. See the associated paper for more details on the methods and more:

Balch, J.K.; St. Denis, L.A.; Mahood, A.L.; Mietkiewicz, N.P.; Williams, T.M.; McGlinchy, J.; Cook, M.C. FIRED (Fire Events Delineation): An Open, Flexible Algorithm and Database of US Fire Events Derived from the MODIS Burned Area Product (2001–2019). Remote Sens. 2020, 12, 3498. https://doi.org/10.3390/rs12213498
DOI: 10.15468/dl.vt7vgn
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 8 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Allobates mandelorum (Schmidt, 1932)"
 ]
}

 The dataset includes 8 records from 5 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0005200-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.4rwxys
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 203 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 {
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 {
 "not" : {
 "BasisOfRecord" : [
 "is one of (Fossil, Living Specimen)"
 ]
 }
 }
 ]
 },
 "TaxonKey is Nomada sexfasciata Panzer, 1799",
 "PhylumKey is Arthropoda",
 "Year is greater than or equal to 1992",
 "Year is less than or equal to 2012",
 "Geometry POLYGON((-26 30, 46 30, 46 68, -26 68, -26 30))"
 ]
}

 The dataset includes 203 records from 32 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0005199-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.aauxar
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 816 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 {
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 {
 "not" : {
 "BasisOfRecord" : [
 "is one of (Fossil, Living Specimen)"
 ]
 }
 }
 ]
 },
 "TaxonKey is Nomada striata Fabricius, 1793",
 "PhylumKey is Arthropoda",
 "Year is greater than or equal to 1992",
 "Year is less than or equal to 2012",
 "Geometry POLYGON((-26 30, 46 30, 46 68, -26 68, -26 30))"
 ]
}

 The dataset includes 816 records from 47 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0005201-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.g94g7t
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 3734 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Artibeus intermedius Allen, 1897"
 ]
}

 The dataset includes 3734 records from 52 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0005202-241007104925546/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.vyccsv
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 166 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Paroctopus digueti"
 ]
}

 The dataset includes 166 records from 16 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051909-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.34zga6
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 12 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Lampetra ayresii)",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Literature Occurrence, Human Observation, Observation)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "Year is greater than or equal to 1991",
 "Year is less than or equal to 2025"
 ]
}

 The dataset includes 12 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051906-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.ttr9wb
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 31473 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Solanum mauritianum"
 ]
}

 The dataset includes 31473 records from 359 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051908-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.n4chef
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 4751 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Acacia confusa"
 ]
}

 The dataset includes 4751 records from 123 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051910-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.ucqqhr
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 202 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Convolvulus tricolor",
 "Country is Netherlands",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 202 records from 5 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051916-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.sztjj3
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 406 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Convolvulus tricolor",
 "Country is Italy",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 406 records from 15 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051915-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.uwu3qa
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 9 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Peru",
 "Geometry POLYGON((-132.55586 -63.90559,19.55586 -63.90559,19.55586 -3.09441,-132.55586 -3.09441,-132.55586 -63.90559))",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Doris fontainii"
 ]
}

 The dataset includes 9 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051914-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.g6uvzk
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 221 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is KUBI Herpetology Collection",
 "TaxonKey is Bolitoglossa adspersa"
 ]
}

 The dataset includes 221 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051917-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.wasf8e
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 5875 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Xiphophorus hellerii"
 ]
}

 The dataset includes 5875 records from 157 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051911-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.gsyrar
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 114 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Alburnus orontis)",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Literature Occurrence, Human Observation, Observation)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "Year is greater than or equal to 1991",
 "Year is less than or equal to 2025"
 ]
}

 The dataset includes 114 records from 2 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051919-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.w23tng
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Convolvulus tricolor",
 "Country is Slovakia",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051918-250827131500795/datasets/export for details.
DOI: 10.15468/dl.t8rp5e
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 6 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Convolvulus tricolor",
 "Country is Türkiye",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 6 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051920-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.q28hck
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 67 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Convolvulus tricolor",
 "Country is United States of America",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 67 records from 5 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0051921-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.731
title: การวิเคราะห์ผลตอบแทนและความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอเมื่อเพิ่มบิทคอยน์เป็นสินทรัพย์ทางเลือก

description: การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์บทบาทของ Bitcoin ในการเพิ่มประสิทธิภาพของพอร์ตการลงทุนภายใต้กรอบแนวคิดที่หลากหลาย ได้แก่ พอร์ตไม่จำกัดน้ำหนัก (Unconstrained), พอร์ตน้ำหนักเท่ากัน (Equal Weight), พอร์ตจำกัดน้ำหนักสูงสุดและต่ำสุด และ Risk Parity Portfolio โดยใช้ข้อมูลราคาสินทรัพย์รายสัปดาห์ระหว่างเดือนตุลาคม พ.ศ. 2557 ถึงตุลาคม พ.ศ. 2567 พร้อมประเมินผลตอบแทน ความเสี่ยง และค่า Sharpe Ratio รวมถึงใช้วิธีประเมินความเสี่ยงเพิ่มเติมผ่าน Value at Risk (VaR) และ Conditional Value at Risk (CVaR) ผลการวิเคราะห์พบว่า Bitcoin มีศักยภาพในการเพิ่มผลตอบแทนของพอร์ตในเกือบทุกกลยุทธ์ โดยช่วงน้ำหนักที่เหมาะสมสำหรับการลงทุนใน Bitcoin อยู่ที่ประมาณ 5%–10% ของพอร์ต ซึ่งสามารถเพิ่ม Sharpe Ratio ได้โดยไม่ทำให้ระดับความเสี่ยงโดยรวมเพิ่มขึ้นมากนัก ในขณะที่กลยุทธ์ที่ยืดหยุ่น เช่น Risk Parity Portfolio สามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ Bitcoin ได้โดยยังคงรักษาเสถียรภาพของพอร์ต งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่า Bitcoin อาจเป็นสินทรัพย์ทางเลือกที่สามารถสร้างผลตอบแทนได้ดีในพอร์ตการลงทุน แต่ต้องอยู่ภายใต้การจัดสรรน้ำหนักที่เหมาะสม และควบคู่กับกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของตลาดที่มีความผันผวนสูง
DOI: 10.14457/tu.the.2024.732
title: วิเคราะห์เปรียบเทียบการพยากรณ์ความผันผวนของราคาหุ้นระหว่าง Garch และ machine learning/deep learning

description: การศึกษาค้นคว้าอิสระฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการพยากรณ์ความผันผวนของราคาหุ้นระหว่างแบบจำลอง GARCH กับเทคนิค Machine Learning และ Deep Learning โดยใช้ดัชนี S&P500 และ SET Index เป็นกรณีศึกษา ตัวแบบที่นำมาทดสอบประกอบด้วย GARCH, XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), RecurrentNeural Network (RNN), Gated Recurrent Unit (GRU) แ ล ะ Long Short-Term Memory (LSTM) โดยใช้ข้อมูลราคาหลักทรัพย์ย้อนหลัง 10 ปี และดำเนินการทดสอบทั้งในรูปแบบโมเดลเดี่ยว (Single Model) และโมเดลผสม (Hybrid Model) ที่ผสานค่า GARCH เข้ากับ Deep Learning ผลการวิจัยพบว่า LSTM และ GRU สามารถพยากรณ์ความผันผวนได้แม่นยำที่สุดในทุกตลาดและทุกช่วงเวลา เมื่อพิจารณาจากค่าความคลาดเคลื่อน (MAE, MSE, RMSE) ขณะที่โมเดลผสมระหว่าง GARCH กับ Machine Learning อย่าง XGBoost และ Random Forest แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างชัดเจน ในทางกลับกัน การเพิ่ม GARCH เข้าไปในโมเดล Deep Learning กลับไม่เพิ่มประสิทธิภาพ และในบางกรณียังลดความแม่นยำลง นอกจากนี้ยังพบว่าการแยกข้อมูลช่วง COVID-19 ออก ช่วยให้โมเดลมีความแม่นยำในการพยากรณ์มากขึ้น ข้อค้นพบเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของ Deep Learning ในการพยากรณ์ความผันผวนในตลาดทุนที่มีลักษณะข้อมูลไม่เป็นเส้นตรง และความสำคัญของการพิจารณาลักษณะของข้อมูลร่วมกับโครงสร้างของแบบจำลองที่เลือกใช้
DOI: 10.14457/tu.the.2024.733
title: การทำนายราคา fan token ของสโมสรฟุตบอลโดยใช้ long short-term memory

description: การศึกษาค้นคว้าอิสระฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและวัดประสิทธิภาพการทำนายราคาของแฟนโทเคน (Fan Tokens) โดยใช้ Long Short-Term Memory ซึ่งเป็นโมเดลที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา โดยได้คัดเลือกกลุ่มตัวอย่างแฟนโทเคนที่มีข้อมูลการซื้อขายมากกว่า 1,000 วัน จำนวนทั้งสิ้น 21 โทเคน ในการศึกษานี้ได้ทดลองฝึกฝนโมเดล LSTM ด้วยชุดข้อมูลที่จัดเตรียมไว้ 4 รูปแบบที่แตกต่างกัน ได้แก่ 1) ชุดข้อมูลรวมทั้งหมด 2) ชุดข้อมูลรวมที่แบ่งชุดฝึกฝนและชุดทดสอบแยกแต่ละโทเคน 3) ชุดข้อมูลรวมที่แบ่งชุดฝึกฝนและชุดทดสอบแยกแต่ละโทเคนที่มีป้ายกำกับสำหรับแต่ละโทเคน และ 4) ชุดข้อมูลแยกรายโทเคน ผลการศึกษาในภาพรวมพบว่าโมเดลที่ฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลรวมที่แบ่งชุดฝึกฝนและชุดทดสอบแยกแต่ละโทเคนให้ค่า MAPE ต่ำที่สุด ขณะที่โมเดลที่มีป้ายกำกับแต่ละโทเคนให้ค่า RMSE ต่ำที่สุด และผลการศึกษาในระดับรายโทเคนพบว่าโมเดลแยกรายโทเคนให้ค่า MAPE ต่ำที่สุดถึง 9 โทเคน และโมเดลข้อมูลพร้อมป้ายกำกับแต่ละโทเคนให้ค่า MAPE ต่ำที่สุดถึง 7 โทเคน และโมเดลที่ฝึกฝนโดยชุดข้อมูลรวมที่แบ่งชุดฝึกฝนและชุดทดสอบของแต่ละโทเคนให้ค่า RMSE ต่ำที่สุดถึง 14 โทเคน โดยสามารถสรุปได้ว่าไม่มีชุดข้อมูลใดที่สามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในทุกมิติของการทำนายราคา ถึงแม้ว่าการทำนายจะมีความคลาดเคลื่อนต่ำ การเลือกใช้โมเดลและชุดข้อมูลจึงจำเป็นต้องพิจารณาจากวัตถุประสงค์ของการทำนาย รวมถึงลักษณะเฉพาะของแต่ละโทเคน
DOI: 10.14457/tu.the.2024.734
title: การจำแนกข้อความที่มีการคาดการณ์อนาคตในรายงานประจำปี 56-1 one report ของกลุ่มบริษัท SET100 โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

description: งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาโมเดลภาษาไทยที่สามารถจำแนกประเภทข้อความที่มีการคาดการณ์อนาคต (Forward-Looking Statements: FLS) ในรายงาน 56-1 One Report ของบริษัทกลุ่ม SET100 โดยจำแนกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ 1) Not-FLS 2) Non-Specific FLS และ 3) Specific-FLS ผ่านเทคนิคการจำแนกข้อความแบบหลายป้ายกำกับ ด้วยการฝึกโมเดล WangchanBERTa โดยใช้ข้อมูลจำนวน 1,780 กลุ่มข้อความจากรายงานประจำปี 56-1 One Report พ.ศ. 2564 จากกลุ่มบริษัท SET100 เป็นชุดข้อมูลในการฝึกโมเดล ผลลัพธ์จากงานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า โมเดลสามารถจำแนกข้อความประเภท Not-FLS ได้แม่นยำสูงสุด (F1-score = 0.98) ขณะที่ข้อความประเภท Non-Specific และ Specific-FLS มี F1-score อยู่ในระดับดี (F1-score = 0.76 และ 0.75 ตามลำดับ) แต่ยังมีข้อจำกัดในความไม่สมดุลของชุดข้อมูลที่นำมาฝึกโมเดล และโมเดลมีอาการ Overfitting หรืออาจไม่สามารถทำความเข้าใจเนื้อหาในข้อมูลชุดใหม่ได้อย่างแท้จริง และอาจทำนายข้อความได้ไม่แม่นยำเท่าที่ควร ทั้งนี้สามารถนำผลการศึกษาและโมเดลจากงานวิจัยนี้ไปใช้ต่อยอดได้ เพื่อทดลองทำนายข้อความในระดับเบื้องต้น หรือฝึกโมเดลเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น
DOI: 10.14457/tu.the.2024.735
title: ความสัมพันธ์ระหว่างการวางแผนภาษีกับการลงทุนในสินทรัพย์ถาวร: กรณีศึกษาอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์และก่อสร้างและอุตสาหกรรมการผลิตในประเทศไทย

description: การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการวางแผนภาษี (วัดโดย อัตราภาษีที่แท้จริง (ETR) สัดส่วนภาษีต่อกระแสเงินสดจากการดำเนินงาน (TAX/CFO) และ สัดส่วนภาษีต่อสินทรัพย์รวม (TAX/ASSET)) กับการลงทุนในสินทรัพย์ถาวรของบริษัทจดทะเบียนในกลุ่มอสังหาริมทรัพย์และก่อสร้าง และอุตสาหกรรมการผลิตในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ในช่วงเวลาก่อน ระหว่าง และหลังเหตุการณ์วิกฤตโควิด-19 เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกถึงความแตกต่างในแต่ละช่วงเวลาและข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์แก่ภาครัฐและเอกชนในการออกแบบมาตรการและนโยบายทางภาษีที่ช่วยจูงใจให้บริษัทลงทุนในสินทรัพย์ถาวรเพิ่มขึ้นเพื่อส่งเสริมการขยายตัวทางเศรษฐกิจของประเทศอย่างยั่งยืน ผลการศึกษาพบว่าในช่วงก่อนวิกฤต การวางแผนภาษีไม่มีความสัมพันธ์กับการลงทุนในสินทรัพย์ถาวรของบริษัท ต่อมาในช่วงวิกฤตบริษัทเริ่มให้ความสำคัญกับการวางแผนภาษีเพื่อรักษาสภาพคล่องมากขึ้นเพื่อให้ยังสามารถลงทุนเพื่อรักษาสภาพการแข่งขันได้ และในช่วงหลังวิกฤตบริษัทมีการวางแผนภาษีเพื่อช่วยเพิ่มระดับการลงทุนโดยพบว่าการวางแผนภาษีโดยวิธีอัตราภาษีที่แท้จริง (ETR) มีความสัมพันธ์เชิงลบกับการลงทุนในสินทรัพย์ถาวร อย่างไรก็ตามการวางแผนภาษีที่วัดโดยสัดส่วนภาษีต่อกระแสเงินสดจากการดำเนินงาน (TAX/CFO) และสัดส่วนภาษีต่อสินทรัพย์รวม (TAX/ASSET) ไม่มีความสัมพันธ์กับการลงทุนในสินทรัพย์ถาวรของบริษัทในทุกช่วงเวลา
DOI: 10.14457/tu.the.2024.736
title: กรณีศึกษาผลตอบแทนทางการเงินผ่านการใช้ซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการทรัพยากรมนุษย์ของอุตสาหกรรมฟินเทค

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลกระทบของการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ ต่อผลประกอบการด้านต้นทุน และประสิทธิภาพของฝ่ายทรัพยากรมนุษย์ในองค์กรอุตสาหกรรมฟินเทค โดยใช้กรณีศึกษาเชิงเปรียบเทียบระหว่างบริษัทขนาดใหญ่และบริษัทขนาดกลาง การเก็บข้อมูลใช้วิธีการสัมภาษณ์เชิงลึกกับผู้บริหารฝ่ายทรัพยากรมนุษย์จากทั้งสองบริษัทและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพประกอบกับการประเมินต้นทุนและผลประโยชน์และอัตราผลตอบแทนจากการลงทุน เพื่อประเมินความคุ้มค่าทางการเงินและผลลัพธ์เชิงประสิทธิภาพของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ ในบริบทที่แตกต่างกัน ผลการวิจัยพบว่า บริษัทขนาดใหญ่มีผลลัพธ์เชิงบวกทั้งด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ โดยสามารถคืนทุนได้ภายในระยะเวลาไม่ถึงครึ่งปี และมีแนวโน้มการปรับตัวของบุคลากรที่ชัดเจน ขณะที่บริษัทขนาดกลางแม้จะยังไม่เห็นผลตอบแทนทางการเงินที่เด่นชัด แต่พบว่ามีการเปลี่ยนแปลงเชิงพฤติกรรม เช่น ความสนใจในการเรียนรู้ AI และการยอมรับเครื่องมือใหม่ในการทำงาน ข้อค้นพบดังกล่าวอาจสะท้อนถึงบทบาทของปัจจัยภายในองค์กร เช่น ขนาดองค์กร ความพร้อมของทรัพยากร และโครงสร้างการบริหาร ที่มีผลต่อระดับของผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในการบริหารงานด้านทรัพยากรมนุษย์
DOI: 10.14457/tu.the.2024.737
title: แนวทางการบริหารเงินทุนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานของกองทุนช่วยเหลือวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมในประเทศไทยโดยการวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบจากกรณีศึกษากองทุนประเภทใกล้เคียงกันในอาเซียน + 3

description: งานวิจัยฉบับนี้มุ่งวิเคราะห์รูปแบบการบริหารเงินทุนและกระบวนการดำเนินงานของกองทุนช่วยเหลือวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมในประเทศไทย โดยเทียบเคียงกับกองทุนลักษณะใกล้เคียง 4 แห่งในอาเซียน+3 ได้แก่ Technology and Innovation-Based Enterprise Development Fund ของประเทศไทย Enterprise Development Grant ของประเทศสิงคโปร์ Furusato Nozei ของประเทศญี่ปุ่น และ Cooperative Development Authority ของประเทศฟิลิปปินส์ ผ่านกรอบ Comparative Research โดยผลการศึกษาเสนอ กรอบนโยบาย 5 มิติ ดังนี้ (1) วัตถุประสงค์ ยกระดับศักยภาพของวิสาหกิจ ลดความเสี่ยงการเงิน ผ่านการมีส่วนร่วมของประชาชน (2) แหล่งทุนใช้ Hybrid Funding ผสานงบประมาณรัฐกับเงินภาคประชาชน (3) เกณฑ์ SME เป้าหมายจำกัดสิทธิ์ที่กิจการถือหุ้นไทยอย่างน้อยร้อยละ 51 พนักงานสูงสุด 200 คน รายได้สูงสุด 500 ล้านบาท/ปี และมีประวัติชำระภาษีต่อเนื่องอย่างน้อย 2 รอบบัญชี (4) ต้นทุนดำเนินงาน สร้างรายได้จากบริการเสริม พร้อมเพดานค่าใช้จ่ายร้อยละ 30–50 ของค่าใช้จ่ายรวม เพื่อจำกัดการพึ่งพางบรัฐ (5) กำไร-ขาดทุน ใช้มาตรการคืนภาษีนำร่อง เพื่อเพิ่มโอกาสสร้างเงินคงเหลือสิ้นปี อีกทั้ง Monte Carlo Simulation แสดงว่ากองมีโอกาสเงินสดสิ้นปีติดลบราวหนึ่งในสามของสถานการณ์จำลองทั้งหมด และ เมื่อใส่ตัวแปรเชิงคุณภาพ ส่งผลให้โอกาสติดลบลดลง สะท้อนว่ากาพิจารณาปัจจัยเชิงคุณภาพสามารถบรรเทาความเสี่ยงสภาพคล่องได้จริง อย่างไรก็ดี กองทุนยังต้องรักษามาตรการกำกับติดตามความเสี่ยงไว้รองรับความไม่แน่นอนด้านเศรษฐกิจในอนาคต
DOI: 10.14457/tu.the.2024.738
title: การวิเคราะห์แนวทางการบริหารจัดการความเสี่ยงแบบบูรณาการสำหรับกองทุนช่วยเหลือวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมในประเทศไทย: แนวทางการลดผลกระทบและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการ

description: งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนากรอบการบริหารความเสี่ยงแบบบูรณาการสำหรับกองทุนไม่แสวงหากำไรที่สนับสนุนวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SME) ในประเทศไทย ซึ่งต้องเผชิญแรงกดดันด้านกลยุทธ์ การดำเนินงาน การเงิน และธรรมาภิบาล พร้อมกับภารกิจในการสร้างผลกระทบเชิงสังคม งานวิจัยใช้วิธีการเชิงคุณภาพ โดยการสัมภาษณ์เชิงลึกและการสนทนากลุ่มกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลัก ข้อมูลที่ได้ถูกเข้ารหัสและวิเคราะห์เพื่อระบุความเสี่ยงและแนวปฏิบัติที่เป็นจริง ผลการศึกษาพบว่า ปัญหาหลักในการบริหารความเสี่ยงสามารถจำแนกออกเป็นหลายด้าน เช่น การบูรณาการเชิงกลยุทธ์ ระบบควบคุมภายใน นวัตกรรมและเทคโนโลยี การมีส่วนร่วมของชุมชน และวิสัยทัศน์เชิงอนาคต ข้อมูลเหล่านี้นำไปสู่การพัฒนากรอบการบริหารความเสี่ยง LIRMF-IN ซึ่งผสานการจัดการนโยบาย ระบบควบคุม ข้อมูลและเทคโนโลยี การสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และวัฒนธรรมการเรียนรู้ที่ตระหนักถึงความเสี่ยง เพื่อยกระดับประสิทธิภาพการจัดการกองทุน เสริมสร้างธรรมาภิบาล ความโปร่งใส และความเชื่อมั่นของ SME การศึกษานี้เป็นประโยชน์ในการพัฒนากรอบการบริหารความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพให้กับกองทุนไม่แสวงหากำไรในประเทศไทย ซึ่งสามารถนำไปปรับใช้ในการพัฒนากองทุนอื่น ๆ ในอนาคต
DOI: 10.14457/tu.the.2024.740
title: การวิเคราะห์ความสอดคล้องของงานการตลาดและคำอธิบายหลักสูตรโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งเพื่อพัฒนากลยุทธ์: กรณีศึกษามหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

description: ในปัจจุบันตลาดแรงงานมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วตามเทคโนโลยีและความต้องการของนายจ้างที่เปลี่ยนไปและตำแหน่งงานด้านการตลาดถือเป็นตำแหน่งที่สำคัญอย่างมากในองค์กร การพัฒนาหลักสูตรวิชาการตลาดที่สามารถตอบสนองความต้องการของตลาดแรงงานได้อย่างเหมาะสมจึงเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สถาบันการศึกษาควรให้ความสำคัญ งานวิจัยนี้จึงมุ่งศึกษาความสอดคล้องของข้อมูลทักษะระหว่างตำแหน่งงานด้านการตลาดและคำอธิบายหลักสูตรวิชาการตลาดของมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ผ่านการนำ Name Entity Recognition (NER) มาใช้สำหรับการดึงข้อมูลทักษะ และ Word Embedding สำหรับการวิเคราะห์และเปรียบเทียบข้อมูลทักษะ โดยข้อมูลที่ใช้ในการศึกษานี้รวบรวมจากคำอธิบายหลักสูตรวิชาการตลาดของมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (REG TU) และคำอธิบายตำแหน่งงานด้านการตลาดจากแพลตฟอร์ม LinkedIn จากนั้นจึงทำการประเมินและเทียบประสิทธิภาพระหว่างการทำงานของโมเดล NER ร่วมกับ Word Embedding และการทำงานของ Word Embedding อย่างเดียว ผลการศึกษาพบว่าการวิเคราะห์โดยใช้โมเดล NER ร่วมกับ Word Embedding มีความแม่นยำสูงกว่า และพบว่ามีช่องว่างของทักษะระหว่างหลักสูตรและตลาดแรงงานอย่างมีนัยสำคัญ ทักษะที่ขาดหายไปมีความสำคัญต่อการทำงานในสายงานการตลาด ซึ่งผลการศึกษานี้ผู้วิจัยนำไปใช้เป็นข้อมูลประกอบข้อเสนอแนะสำหรับการพัฒนาหลักสูตรวิชาการตลาดให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดแรงงานมากขึ้น