Moving Gjennomsnittet Beregning

Home Inventory Accounting Topics. Moving Gjennomsnittlig Inventory Method. Moving Gjennomsnittlig Inventory Method Overview. Under den gjennomsnittlige lagringsmetoden for flytting beregnes gjennomsnittskostnaden for hvert varelager på lager etter hvert kjøpskjøp. Denne metoden har en tendens til å gi verdsettelser og kostnader for varer solgte resultater som er mellom de som er avledet under den første i, først ut FIFO-metoden og den siste i, første ut LIFO-metoden. Denne gjennomsnittlige tilnærmingen vurderes å gi en sikker og konservativ tilnærming til rapportering av økonomiske resultater. Beregningen er total Kostnaden for varene som er kjøpt, dividert med antall varer på lager. Kostnaden for sluttproduksjon og kostnaden for varer som selges, settes deretter til denne gjennomsnittlige kostnaden. Det er ikke nødvendig med kostnadslagsarbeid, som kreves for FIFO - og LIFO-metodene. Siden flyttingen gjennomsnittlige kostnadsendringer når det er et nytt kjøp, kan metoden bare brukes med et evigvarende system for sporing av et system slik at systemet holder oppdaterte rekord av inv entory saldoer Du kan ikke bruke den bevegelige gjennomsnittlige beholdningsmetoden hvis du bare bruker et periodisk beholdningssystem siden et slikt system kun samler informasjon ved slutten av hver regnskapsperiode, og opprettholder ikke poster på det enkelte enhetsnivå. Også når lagerbeholdninger er avledet ved hjelp av et datasystem, gjør datamaskinen det forholdsvis enkelt å kontinuerlig justere beholdningsvurdering med denne metoden. Omvendt kan det være ganske vanskelig å bruke den bevegelige gjennomsnittlige metoden når lagerregistrene blir opprettholdt manuelt, siden de ansatte vil bli overveldet av volumet av nødvendige beregninger. Moving gjennomsnittlig inventar Metode eksempel. Eksempel 1 ABC International har 1000 grønne widgets på lager i begynnelsen av april, til en pris per enhet på 5 Dermed er begynnelsen inventar balanse av grønne widgets i april 5000 ABC Deretter kjøper 250 ekstra greeen-widgets den 10. april til 6 hvert samlet kjøp på 1500, og ytterligere 750 grønne widgets på A pril 20 for 7 hvert samlet kjøp på 5.250 I fravær av salg betyr dette at gjennomsnittlig kostnad per enhet i slutten av april vil være 5 88, som beregnes som en total kostnad på 11 750 5 000 begynnelsesbalanse 1500 kjøp 5 250 kjøp, delt med totalt antall enheter på hånden på 2000 grønne widgets 1.000 begynnelsesbalanse 250 enheter kjøpt 750 enheter kjøpt Således var den bevegelige gjennomsnittskostnaden for de grønne widgets 5 per enhet i begynnelsen av måneden og 5 88 på slutten av måneden. Vi vil gjenta eksemplet, men nå inkluderer flere salg. Husk at vi omberegner det glidende gjennomsnittet etter hver transaksjon. Eksempel 2 ABC International har 1.000 grønne widgets på lager i begynnelsen av april til en pris per enhet 5 Det selger 250 av disse enhetene 5. april og registrerer et gebyr på kostnaden for varer solgt på 1 250 som beregnes som 250 enheter x 5 per enhet. Det betyr at det nå er 750 enheter igjen på lager, til en pris per enhet av 5 og en total kostnad o f 3,750.ABC kjøper deretter 250 ekstra grønne widgets 10. april til 6 hvert samlet kjøp på 1500 Den gjennomsnittlige gjennomsnittlige kostnaden er nå 5 25, som beregnes som en total kostnad på 5 250 fordelt på de 1000 enhetene som fortsatt er tilgjengelig. ABC selger deretter 200 enheter 12. april, og registrerer en kostnad på kostnaden for varer solgt på 1.050, som beregnes som 200 enheter x 5 25 per enhet. Dette betyr at det nå er 800 enheter igjen på lager, til en pris per enhet på 5 25 og en total kostnad på 4.200. I utgangspunktet kjøper ABC ytterligere 750 grønne widgets 20. april til 7 hvert samlet kjøp på 5.250 Ved utgangen av måneden er den gjennomsnittlige prisen per enhet 6 10, som beregnes som totale kostnader på 4 200 5 250, divisjonert med totalt gjenstående enheter på 800 750. I det andre eksempelet begynner ABC International måneden med en 5000 begynnelsesbalanse av grønne widgets til en pris på 5 hver, selger 250 enheter til en pris av 5 den 5. april, reviderer enhetskostnaden til 5 25 etter et kjøp den 10. april, selger 200 enheter til en pris o f 5 25 den 12. april og endrer sin enhetskostnad til 6 10 etter et kjøp 20. april. Du kan se at kostnaden per enhet endres etter et lageroppkjøp, men ikke etter et lager salg. Gjennomsnittlig Forecasting. Innledning Som du kan gjette vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser, men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen vil vi fortsette ved å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med bevegelige gjennomsnittlige prognoser. Gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognoser Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uansett om de tror at de er Alle studenter gjør dem hele tiden. Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. s antar at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at læreren din ville forutse for neste test s core. What tror du dine venner kan forutsi for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste test score. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til dine venner og foreldre, er de og din lærer veldig Sannsynligvis forventer at du får noe i området av 85 du bare har. Vel, la oss nå anta at til tross for selvfremmende til vennene dine, overestimerer du deg selv og viser at du kan studere mindre for den andre testen og så får du en 73.Nå hva er alle de bekymrede og ubekymrede kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si: Vel, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få om en 85 73 2 79 jeg gjør ikke vet, kanskje hvis du gjorde mindre fester og ikke ville veksle vevet over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere, kan du få en høyere score. Både disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare Din siste poengsum for å prognostisere fremtidig ytelse Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men ved bruk av to perioder med data. Vi antar at alle disse menneskene bryr seg i ditt store sinn forvirret av deg og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran dine allierte. Du tar testen, og poengsummen din er faktisk en 89. Alle, inkludert deg selv, er imponert. nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret Whi ch tror du er den mest nøyaktige. Whistle Mens vi jobber nå, går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremstilt halv søster, kalt Whistle While we Work Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende del fra et regneark Vi presenterer først data for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Notat hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre mest Nylige perioder tilgjengelig for hver prediksjon Du bør også legge merke til at vi ikke trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruk dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 bør være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvor nå blir bare de to siste stykkene av historiske data brukt for hver prediksjon Igjen har jeg tatt med de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene brukes til å foreta forutsigelsen. Ingen annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, når gjør fortidsprognoser, legg merke til at den første prediksjonen forekommer i periode m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibel Koden følger Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon Mov ingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize As Integer. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende. Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Enkel Moving Average - SMA. A enkelt glidende gjennomsnitt er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten for et tall av tidsperioder og deretter dele denne summen med antall tidsperioder, noe som gir gjennomsnittsprisen på sikkerheten over tidsperioden. Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten og gjør det lettere å se prisutviklingen for en sikkerhet. Hvis den enkle Flytte gjennomsnittlige poeng opp, betyr dette at sikkerhetsprisen øker. Hvis det peker ned, betyr det at sekuri ty s prisen minker Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytisk betydning. Gjennomsnittlig gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen for å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse, bruker den til å raskt identifisere om en sikkerhet er i opptrend eller nedtrengning. En annen populær, om enn litt mer kompleks analytisk verktøyet, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning av forskjellige tidsrammer. Hvis et kortere, rent, glidende gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, forventes en opptrend På den annen side er et langsiktig gjennomsnitt over en kortere periode - term gjennomsnitt signaler en nedadgående bevegelse i trenden. Populære handelsmønstre. To populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kors A dea krysset oppstår når 50 dagers enkle glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikken. Det gylne krysset oppstår når et kortsiktig glidende gjennomsnittsbrudd går over en langsiktig bevegelse gjennomsnittlig forsterket av høye handelsvolumer, dette kan signalere ytterligere gevinster er i butikken.