Home gtgt Inventory-Buchhaltung-Themen Moving Average Inventory-Methode Gleitender Durchschnitt Inventory Method Overview Unter der gleitenden Average Inventory-Methode werden die durchschnittlichen Kosten für jedes Inventar Item im Bestand nach jedem Inventarkauf 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. Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung Der Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, die zufällig die folgenden Ergebnisse erhalten: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, diese als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, daß jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird als Gewicht bezeichnet. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und summieren sich natürlich auf 1.
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