С. К. Ахметкалиева А. Ш. Оразымбетова
n i 1 0 i x
жүктеу/скачать 2,12 Mb. Pdf көрінісі
|
| ,
n i 1 0 i x , n i 1 Өнімді өндіру кезінде шикізаттың жоғалтылымдары болуы мүмкін, олар j −інші өнім түрін өндіруге кеткен шығындардың i −інші түрінің жоғалтылымдары болуы мүмкін ( 1 ij k ). Онда жеткізілімнің ресурстарының i −інші түрінің көлемін есептеу формуласы келесі түрде болады: i i ij j m j ij x s k Q r 1 , n i 1 Сызықтық бағдарламалау модельдерін негізге ала отырып, статистика және эконометрика әдістеріне байланысты бірнеше модельдерді құруға болады. Кейбір жағдайларда бұл өте пайдалы болуы мүмкін (мысалы, біз үшін бастапқыда аз тауарды тұтынуды болжайтын болсақ), бірақ бастапқы деректерде тұтынудың өсу немесе құлдырау үрдісі байқалса, бұл шикізат тапшылығына немесе керісінше, тауардың артықшылығына әкелуі мүмкін. Орташалаудың қысқа аралығы тауарды тұтынуда белгіленген үрдістерді дәлме-дәл ескеруге мүмкіндік береді, бірақ бұл жағдайда болжам тұтынудың кездейсоқ құлдырауының әсеріне ұшырайды. 1. Қарапайым жылжымалы орта есептеу формуласы 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:
|