Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so vielleicht sollten Sie auf eine über (85 73) 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird eine gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch feststellen, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für einen m-Zeitraum durchschnittliche Prognose bewegen, wenn quotpast predictionsquot machen, feststellen, dass die erste Vorhersage in Periode m 1. Beide Probleme auftritt, wird sehr bedeutend sein, wenn wir unseren Code zu entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods thesaurierend die entsprechende Anzahl von jüngsten zuvor Werte Accumulation Accumulation Historische beobachtet (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung angezeigt, in dem sie die following. Generally alle Rohstoffe (ROH), wie sollten, Ersatzteile (ERSA) gehandelten Waren (HAWA) usw. zugewiesen werden als gleitender Durchschnitt Preis (MAP) aufgrund der Buchhaltung Praxis der genauen Bewertung der Inventar der Materialien. Diese Materialien unterliegen den Kaufpreisschwankungen regelmäßig. Unternehmen verwenden generell gleitenden Durchschnitt auf gekauften Materialien mit geringen Kostenfluktuationen. Es ist am besten geeignet, wenn das Element leicht erhältlich ist. Die Auswirkungen auf die Margen werden minimiert, was die Notwendigkeit einer Varianzanalyse reduziert. Darüber hinaus ist der Verwaltungsaufwand gering, da keine Kostenschätzungen aufrechterhalten werden. Die Kosten spiegeln Abweichungen wider, die den tatsächlichen Kosten näher sind. Die Halbzeuge (HALB) und Fertigprodukte (FERT) werden mit dem Standardpreis aufgrund des Produktkalkulationswinkels bewertet. Wenn diese MAP-gesteuert werden sollten, würde die fertiggestellte Produktbewertung aufgrund von Dateneingabefehlern während der Rückspülung von Material und Arbeit, Produktionsineffizienzen (höhere Kosten) oder Effizienz (niedrigere Kosten) fluktuieren. Dies ist keine Standard-Buchhaltung und Kalkulation Praxis. Siehe OSS-Hinweis 81682 - Pr. Contr. V für Halb - und Fertigprodukte. SAP empfiehlt, den Standardpreis für FERT und HALB zu verwenden. Wenn der tatsächliche Preis für die Bewertung erforderlich ist, verwenden Sie die Funktionen des Material-Ledgers, indem ein periodischer Ist-Preis erstellt wird, der realistischer ist. z. B. Wie SAP den gleitenden Durchschnittspreis summiert Wareneingang zur Bestellung Saldo auf Handmenge Wareneingangsmenge Saldo auf Handwert Wareneingangswert Neuer Verschiebender Durchschnittspreis Summenwert Gesamtmenge Rechnungsbeleg für Bestellung Rechnungspreis mehr als Kauf Bestellpreis Zusatzwert zu Saldo auf Handwert, dann geteilt durch Saldo auf Handmenge Rechnungspreis kleiner als Kaufpreisdifferenz wird vom Saldo auf Handwert (bis zu 0) abgezogen. Der Rest der Menge wird Preisabweichung. Dies führt zu Balance on Hand Wert ist Null, während es Balance auf Hand Menge. Wenn der Balance on Hand-Wert ausreicht, um abzuziehen, wird der verbleibende Wert durch die Balance on hand quantity dividiert. Wenn Ihr Warenausgangspreis konstant größer ist als Ihr Wareneingangspreis. Wird es in Nullwert gleitenden durchschnittlichen Preis resultieren. OSS note 185961 - Moving Average Price Calculation. 88320 - Starke Abweichungen bei der Erstellung eines gleitenden Durchschnittspreises. Niemals negative Bestände für im gleitenden Durchschnitt getragene Materialien zulassen. (C) gotothings Alle Materialien auf dieser Website ist Copyright. Wir bemühen uns, die Integrität der Inhalte zu gewährleisten. Die auf dieser Website verwendete Information erfolgt auf eigene Gefahr. Alle Produktnamen sind Marken der jeweiligen Firmen. Die Grundstücksbeschaffung ist in keiner Weise mit der SAP AG verbunden. Das unbefugte Kopieren oder Spiegeln ist prohibited. Home gtgt Inventar Accounting Themen der Durchschnittsmethode Weighted Average Costing Weighted Average Methode Übersicht Die gewichteten Durchschnittsmethode verwendet wird, um die durchschnittlichen Produktionskosten zu einem Produkt zuzuordnen. Die gewichtete Durchschnittskalkulation wird üblicherweise in Situationen verwendet, in denen: Inventurpositionen so vermischt sind, dass es unmöglich ist, einer einzelnen Einheit bestimmte Kosten zuzuweisen. Das Buchungssystem ist nicht hinreichend ausgefeilt, um FIFO - oder LIFO-Inventarschichten zu verfolgen. Inventarpositionen sind so kommoditiv (d. h. identisch zueinander), daß es keine Möglichkeit gibt, einer einzelnen Einheit Kosten zuzuweisen. Bei Verwendung der gewichteten durchschnittlichen Methode teilen Sie die Kosten der zur Veräußerung verfügbaren Gegenstände mit der Anzahl der zur Veräußerung verfügbaren Einheiten auf, die die gewichteten durchschnittlichen Kosten pro Einheit ergibt. In dieser Berechnung sind die Kosten der zur Veräußerung verfügbaren Waren die Summe aus Anfangsbestand und Nettokäufen. Sie verwenden dann diese gewichtete Durchschnittszahl, um sowohl den beendeten Inventar als auch die Kosten der verkauften Waren zu bezahlen. Das Nettoergebnis der Verwendung der gewogenen durchschnittlichen Kostenrechnung ist, dass die erfasste Menge des verfügbaren Bestandes einen Wert zwischen den ältesten und neusten Einheiten darstellt, die in Aktien erworben wurden. In ähnlicher Weise werden die Kosten der verkauften Waren die Kosten irgendwo zwischen dem der ältesten und neuesten Einheiten, die während der Periode verkauft wurden, widerspiegeln. Die gewichtete Durchschnittsmethode ist sowohl nach den allgemein anerkannten Rechnungslegungsgrundsätzen als auch nach den internationalen Rechnungslegungsstandards zulässig. Gewichtete Durchschnittskalkulation Beispiel Die Milagro Corporation wählt die gewichtete Durchschnittsmethode für den Monat Mai. Während dieses Monats erfasst er folgende Transaktionen: Die tatsächlichen Gesamtkosten aller gekauften oder beginnenden Bestandseinheiten in der vorstehenden Tabelle betragen 116.000 (33.000 54.000 29.000). Die Summe aller gekauften oder beginnenden Bestandseinheiten beträgt 450 (150 beginnendes Inventar 300 gekauft). Die gewichtete durchschnittliche Kosten pro Einheit ist daher 257,78 (116.000 divide 450 Einheiten). Die Beendigung der Bestandsbewertung ist 45.112 (175 Einheiten mal 257,78 gewichteten durchschnittlichen Kosten), während die Kosten der verkauften Waren Bewertung ist 70.890 (275 Einheiten mal 257,78 gewichteten Durchschnittskosten) . Die Summe dieser beiden Beträge (abzüglich eines Rundungsfehlers) entspricht den 116.000 tatsächlichen Gesamtkosten aller Käufe und dem Anfangsbestand. Im vorherigen Beispiel, wenn Milagro ein beständiges Inventarsystem verwendet, um seine Bestandsgeschäfte zu erfassen, müsste es den gewichteten Durchschnitt nach jedem Kauf neu berechnen. Die folgende Tabelle verwendet dieselben Informationen wie im vorherigen Beispiel, um die Neuberechnungen zu zeigen: Inventory Moving - Average Unit Cost Sale (125 Einheiten 220) Purchase (200 Einheiten 270) Sale (150 Einheiten 264,44) Purchase (100 Einheiten 290) Beachten Sie, dass die Kosten Der verkauften Waren von 67.166 und der endgültigen Bestandssaldo von 48.834 116.000 Stück, was der Summe der Kosten im ursprünglichen Beispiel entspricht. Somit sind die Summen die gleichen, aber die gewichtete gewichtete Durchschnittsberechnung führt zu leichten Unterschieden in der Kostenverteilung zwischen den Kosten der verkauften Waren und dem Ende des Inventars.
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