Grundsätzlich werden alle Rohstoffe (ROH), Ersatzteile (ERSA), gehandelte Waren (HAWA) usw. als gleitender Durchschnittspreis (MAP) zugewiesen, weil die Bestände dieser Materialien genau zu bewerten sind. 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-kontrolliert werden sollten, würde die fertiggestellte Produktbewertung aufgrund von Dateneingabefehlern während der Rückspülung von Material und Arbeit, Produktions-Ineffizienzen (höhere Kosten) oder Effizienzen (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. Jede nicht autorisierte Kopie oder Spiegelung ist verboten. Home gtgt Inventory-Accounting-Themen Moving Average Inventory-Methode Gleitender Durchschnitt Inventory Method Overview Unter der gleitenden Average Inventory-Methode werden die durchschnittlichen Kosten für jedes Inventar Item auf Lager nach jedem Inventar Kauf neu berechnet. Dieses Verfahren tendiert dazu, Inventarwerte und die Kosten der verkauften Waren zu erbringen, die zwischen denjenigen liegen, die unter der ersten In-First-Out-Methode (FIFO-Methode) und der LIFO-Methode (LIFO-Methode) abgewickelt werden. Dieser Mittelungsansatz wird als ein sicherer und konservativer Ansatz für die Berichterstattung der finanziellen Ergebnisse betrachtet. Die Berechnung ist die Gesamtkosten der gekauften Artikel geteilt durch die Anzahl der Artikel auf Lager. Die Kosten für die Beendigung des Inventars und die Kosten der verkauften Waren sind dann auf diese Durchschnittskosten festgelegt. Es werden keine Kostenschichten benötigt, wie es für die FIFO - und LIFO-Methoden erforderlich ist. Da sich die gleitenden Durchschnittskosten bei jedem Neukauf ändern, kann die Methode nur mit einem Perpetual-Inventory-Tracking-System verwendet werden, so dass ein solches System die aktuellen Bestände der Bestände aufrechterhält. Sie können die gleitende durchschnittliche Bestandsmethode nicht verwenden, wenn Sie nur ein periodisches Inventarsystem verwenden. Da ein solches System nur am Ende jedes Abrechnungszeitraums Informationen sammelt und keine Aufzeichnungen auf der Ebene der einzelnen Einheiten verwaltet. Auch wenn Inventarbewertungen mit Hilfe eines Computersystems abgeleitet werden, ist es durch den Computer relativ einfach, Bestandsbewertungen mit dieser Methode kontinuierlich anzupassen. Umgekehrt kann es sehr schwierig sein, die gleitende Durchschnittsmethode zu verwenden, wenn Inventurdatensätze manuell beibehalten werden, da das klerikale Personal durch das Volumen der erforderlichen Berechnungen überwältigt würde. Moving Average Inventory Methode Beispiel Beispiel 1. ABC International hat 1.000 grüne Widgets auf Lager am Anfang des April, zu einem Preis pro Einheit von 5. Damit ist die Anfangsbestände-Balance der grünen Widgets im April 5.000. ABC kauft dann 250 zusätzliche greeen Widgets am 10. April für 6 jeder (insgesamt Kauf von 1.500), und weitere 750 grüne Widgets am 20. April für 7 jeweils (insgesamt Kauf von 5.250). In Abwesenheit von Verkäufen bedeutet dies, dass die gleitenden Durchschnittskosten pro Einheit Ende April 5,88 betragen würden, was als Gesamtkosten von 11.750 (5.000 beginnend 1.500 Anschaffungen 5.250 Anschaffungen) berechnet wird, Hand-Einheit zählen 2.000 grüne Widgets (1.000 Anfang Gleichgewicht 250 Einheiten gekauft 750 Einheiten gekauft). Somit waren die gleitenden Durchschnittskosten der grünen Widgets 5 pro Einheit zu Beginn des Monats und 5,88 am Ende des Monats. Wir werden das Beispiel wiederholen, aber jetzt mehrere Verkäufe. Denken Sie daran, dass wir den gleitenden Durchschnitt nach jeder Transaktion neu berechnen. Beispiel 2. ABC International hat ab Anfang April 1.000 grüne Widgets auf Lager, zu einem Preis von 5 Stück. Sie verkauft am 5. April 250 dieser Einheiten und erhebt eine Gebühr für die Kosten der verkauften Waren von 1.250 Wird als 250 Einheiten x 5 pro Einheit berechnet. Dies bedeutet, dass es jetzt 750 Einheiten auf Lager, zu einem Kosten pro Einheit von 5 und einem Gesamtbetrag von 3.750 Einheiten. ABC kauft dann 250 zusätzliche grüne Widgets am 10. April für jeweils 6 (insgesamt Kauf von 1.500). Die gleitenden Durchschnittskosten liegen nun bei 5,25, was als Gesamtkosten von 5.250 geteilt durch die noch vorhandenen 1.000 Einheiten berechnet wird. ABC verkauft dann 200 Einheiten am 12. April und zeichnet eine Gebühr auf die Kosten der verkauften Waren von 1.050, die als 200 Einheiten x 5,25 pro Einheit berechnet wird. Dies bedeutet, dass es jetzt 800 Einheiten auf Lager, zu einem Kosten pro Einheit von 5,25 und einer Gesamtkosten von 4.200. Schließlich kauft ABC weitere 750 grüne Widgets am 20. April für je 7 (insgesamt Kauf von 5.250). Am Ende des Monats betragen die gleitenden Durchschnittskosten pro Einheit 6,10, die als Gesamtkosten von 4 200 5 250 berechnet werden, geteilt durch die insgesamt verbleibenden Einheiten von 800 750. Im zweiten Beispiel beginnt ABC International den Monat mit einer 5.000 Beginnend Balance der grünen Widgets zu einem Preis von 5 jeder verkauft 250 Einheiten zu einem Preis von 5 am 5. April, revidiert seine Stückkosten auf 5,25 nach einem Kauf am 10. April verkauft 200 Einheiten zu einem Preis von 5,25 am 12. April und Schließlich korrigiert seine Einheit Kosten auf 6,10 nach einem Kauf am 20. April. Sie können sehen, dass die Kosten pro Einheit ändert sich nach einem Inventar Kauf, aber nicht nach einem Inventar Verkauf. Moving Average Forecasting Einführung. 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. Die erste ist nur mit Ihrer jüngsten Punktzahl für Ihre zukünftige Performance prognostizieren. Dies wird als 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 bemerken, 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 zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code 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 Summieren der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf dem Arbeitsblatt platzieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es wie folgt sein soll.
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