Ratio To Moving Average Methode Beispiel

Beispiel 16.7a Deseasonalisierung: Die Ratio-to-Moving-Averages-Methode. Präsentation zum Thema: Beispiel 16.7a Deseasonalisierung: Die Ratio-to-Moving-Averages-Methode. Präsentationstranskript: 2 16.1a 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.2a 16.7 16.7b16.1a ab COCACOLA. XLS n Wir kehren zu dieser Datendatei zurück, die die Verkaufsgeschichte von 1986 bis Quartal 2 enthält. N Ist es möglich, die gleiche Prognosegenauigkeit zu erhalten Mit dem Verhältnis-zu-Moving-Averages-Methode, wie wir mit dem Winters-Verfahren erhalten haben 16.1a 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.2a 16.7 16.7b16.1a ab Verhältnis-zu-Moving-Averages Methode n Es gibt viele Sorten anspruchsvoller Methoden für Deseasonalisierende Zeitreihendaten, aber sie sind alle Variationen der Verhältnis-zu-Bewegung-Mittelwerte-Methode. N Diese Methode ist anwendbar, wenn wir glauben, dass die Saisonalität multiplikativ ist. N Das Ziel ist, die saisonalen Indizes zu finden, die dann verwendet werden können, um die Daten zu deseasonalisieren. N Die Methode ist nicht für Handberechnungen gedacht und mit StatPro einfach zu implementieren. 4 16.1a 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.2a 16.7 16.7b16.1a a b Lösung n Die Antwort auf die zuvor gestellte Frage hängt davon ab, mit welcher Prognosemethode wir die entsalzten Daten prognostizieren. N Die Ratio-to-Moving-Averages-Methode bietet nur Mittel zur Entschach - tung der Daten und bietet saisonale Indizes. Darüber hinaus kann jede Methode verwendet werden, um die entsalzten Daten prognostizieren, und einige Methoden besser funktionieren als andere. N Für dieses Beispiel werden wir zwei Methoden vergleichen: die Methode der gleitenden Mittelwerte mit einer Spanne von 4 Quartalen und die Optimierung der Verzögerungsmethode von Holts. 5 16.1a 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.2a 16.7 16.7b16.1a ab Lösung - Fortsetzung n Da die entsalzten Daten nach wie vor einen deutlichen Aufwärtstrend aufweisen, erwarten wir, dass die Holts-Methode gut abschneidet und wir erwarten, dass sich die gleitenden Durchschnittsprognosen verzögern Hinter dem Trend. N Dies ist genau das, was passiert ist. N Um die letztere Methode in StatPro zu implementieren, gehen wir genau so vor, aber diesmal wählen Sie die Methode Holts aus und vergewissern Sie sich, Use this deseasonalizing method zu verwenden. Wir erhalten eine große Auswahl an optionalen Charts. 6 16.1a 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.2a 16.7 16.7b16.1a a b Ration-to-Moving-Averages Output n Dieser Ausgang zeigt die saisonalen Indizes von der Ratio-to-Moving-Averages-Methode. Sie sind praktisch identisch mit den Indizes, die mit der Winters-Methode gefunden wurden. N Hier sind die Summenmassnahmen für Prognosefehler. 8 16.1a 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.2a 16.7 16.7b16.1a a b Vorhersagegrundlage der Deseasonalisierten Serie n Hier sehen wir nur den reibungslosen Aufwärtstrend ohne Saisonalität, den die Holts-Methode sehr gut verfolgen kann. 10 16.1a 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.2a 16.7 16.7b16.1a a b Zusammenfassende Maßnahmen n Die Zusammenfassungsmassnahmen der nachstehenden Prognosefehler sind mit denen der Winters-Methode vergleichbar. N Der Grund dafür ist, dass beide zu nahezu dem gleichen saisonalen Muster kommen. 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 berechnet Inventar kaufen. 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. Slideshare verwendet Cookies zur Verbesserung der Funktionalität und Leistung, und Ihnen mit relevanten Werbung. Wenn Sie fortfahren, die Website zu durchsuchen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies auf dieser Website zu. 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