n i   1   0  i x

 
31 
 
 
 
мұнда х
t
-болашақ кезеңге болжам мәні; х
t
 - 1-өткен кезеңдегі нақты мән; х
t2
, ..., 
х
tn
-екі кезең бұрын болған нақты мәндер, n-алдыңғы кезеңдер;  n-орташалану 
аралығы. 
2.    Салмақ  жылжымалы  орташа.  Жай  жылжымалы  орташа  есептеу 
кезінде  әрбір  мәннің  салмағы  тең  болады,  ал  салмақ  жылжымалы  орташа 
мәндерді есептеу кезінде мәндер сомасы бірге тең болады деген шартпен  кез 
келген  еркін  салмақ  беруге  болады.  Шынында,  болжау  кезінде  ең  алдымен 
соңғы кезеңдері сұранысқа ие тауарға қарағанда, сұранысқа  бір жарым жыл 
бұрын  ие  болған  тауарларды  қарастырған  қызықты.    Мысалы,  күнделікті 
сұраныстағы  тауарлардың  делдалдары  болашақ  қажеттіліктердің  ең  дәл 
болжамдары  келесі  өлшемдер  жиынтығын  пайдалану  кезінде  байқалатынын 
анықтай алады (2.1-кесте): 
 
2.1-кесте. Салмақ коэффициенттері 
 
Алдыңғы ай 
0,50 
Алдыңғы айдың алдындағы ай 
0,25 
3 ай бұрын 
0,15 
4 ай бұрын 
0,10 
 
2.2-кестеде  өткен  айларда  делдалдық  фирма  тарататын  күнделікті 
сұраныс тауарларына сұраныс келтірілген. 
 
2.2-кесте. Өткен айларда тауарларға сұраныс 
 
Қантар 
190 
Ақпан 
224 
Наурыз 
210 
Сәүір 
265 
 
Бұл  тауарларға  сұранысты  мамыр  айына  есептейміз.  Салмақ 
жылжымалы орташаны есептеу формуласы келесі түрге ие 
 
мұнда Xt-болашақ кезеңге болжам;  
Xt - 1-өткен кезеңдегі нақты мән;  
Xt-2,  ...,  Xt-n  –  екі  кезең  алдындағы  нақты  мәндер  және  N  кезең  алдындағы 
нақты мәндер;  
w1-өткен кезеңнің (t-1 кезең) сұранысына берілген салмақ коэффициенті;  
w2,..., wn-кезеңдерге берілген салмақ коэффициенттер (t-2);  
n-болжамда ескерілетін кезеңдер саны.  

 
32 
 
 Мамыр айындағы сұраныс 6-ға тең болады 
 
Көріп  отырғаныңыздай,  есептелген  болжам  соңғы  айларда  көрсетілген 
сұраныстың  өсу  үрдісін  ескереді.    Егер  біз  қарапайым  жылжымалы  орташа 
формуласы бойынша мамыр айындағы болжамды есептесе, ол 222,25 бірлікті 
құрады,  бұл  бар  үрдісті  ескереді.  Осы  болжамды  пайдаланған  кезде  үрдісті 
сақтай  отырып,  тауарлар  тапшылығының  пайда  болуы  мүмкін.    Салмақ 
жылжымалы  орташа  есептеу  әдісі  тауарға  деген  сұраныс  маусымдық 
ауытқуларға ұшыраған жағдайда (апта, ай, жыл, бірнеше жыл шегінде) кеңінен 
қолданылады.  
Мысалы,  2014-2015  жылдардағы  терезелер  үшін  поролонды 
тығыздағыш таспаның сатылымы динамика келесідей болды (2.3-кесте): 
 
2.3-кесте. 2014-2015ж. Поролонды тығыздағыш таспаны сату 
 
Қантар 
Орамдарды 
тұтыну көлемі 
Қазан 2014 
450 
Қараша 2014 
1090 
Желтоқсан 2014 
740 
Қантар 2015 
260 
Ақпан 2015 
200 
Наурыз 2015 
120 
Сәүір 2015 
10 
Мамыр 2015 
12 
Маусым 2015 
10 
Шілде 2015 
10 
Тамыз 2015 
40 
Қыркүйек 2015 
400 
Қазан 2015 
600 
Қараша 2015 
1200 
Желтоқсан 2015 
860 
 
Бұл жағдайда, келесі айдың (қаңтар 2016 ж.) сату көлемін оған дейінгі 
бірнеше  айларды  орташаландыру  арқылы  анықтау  пайдасыз  болады.  Жай 
жылжымалы 
орта 
әдісі 
бойынша 
алынған 
болжам 
сұраныстың 
маусымдылығын ескермейді.  Бұл жағдайда алдыңғы айлардың мәліметтерін 
емес,  өткен  жылдың  тиісті  маусымының  бірнеше  айының  деректерін 
пайдаланған  дұрыс  болады.  Мысалы,  келесі  салмақ  коэффициенттерін 
пайдалануды ұсынуға болады (2.4-кесте) 
 
 
 

 
33 
 
 
2.4-кесте. Салмақ коэффициенттері 
 
Кезең 
Коэффициент 
11 ай бұрын 
0,40 
12 ай бұрын 
0,40 
13 ай бұрын 
0,20 
 
Мұндай  таразылар  жиынтығы  маусымдық  ауытқуларды  ескеруге 
мүмкіндік  береді.  кесте.  2.7-кесте  бойынша  деректер  үшін  тығыздағыш 
таспаның 
тұтынылу 
болжамы 
2016 
жылдың 
қаңтарына 
 
қаптаманы құрайды.  
(2.2)  формуладан  көрініп  тұрғандай,  болашақ  кезеңі  қажеттілігінің 
есептелген  мәні  өткен  кезеңдердегі  ең  үлкен  қажеттіліктен  артық  бола 
алмайды  және  олардың  ең  кішісінен  кем  бола  алмайды.  Әдістің  мұндай 
ерекшелігі  әдістеменің  тиісті  түзетулерінсіз  бар  үрдістерді  (тұтынудың  өсуі 
немесе  төмендеуі)  толық  көлемде  ескеруге  мүмкіндік  бермейді.  Бұл  
қажеттіліктерді есептеудің осы әдісінің кемшілігі болып табылады.  
3.  Сенімділік  интервалды  табу  әдісі.  Сенімділік  интервалы  -  берілген 
ықтималдықпен  келесі  қатардың  мәні  түсетін  интервал.  Бұл  әдіс  тауарға 
сұраныс тұрақты, айқын маусымдық ауытқулар болмаған кезде және бізде ұзақ 
уақыт кезеңінде сұраныс туралы деректер болған кезде қолданылады. 
Мысалы,  өткен  алты  апта  ішінде  автокөлік  дөңгелектеріне  сұраныс  белгілі 
(2.5-кесте). 
Жетінші 
аптада 
0,95 
ықтималдығы 
бар 
автомобиль 
жамылғысының қажеттілігін табу қажет. 
 

жүктеу/скачать 2,12 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: