Geralmente, todas as matérias-primas (ROH), peças sobressalentes (ERSA), bens comercializados (HAWA) etc. são atribuídos como preço médio móvel (MAP) por causa da prática contábil de avaliar com precisão o inventário desses materiais. Esses materiais estão sujeitos às flutuações do preço de compra em uma base regular. A empresa geralmente usa média móvel em materiais comprados com pequenas flutuações de custos. É mais apropriado quando o item é facilmente obtido. O impacto nas margens é minimizado, o que reduz a necessidade de análise de variância. Além disso, o esforço administrativo é baixo, pois não há estimativas de custo para manter. O custo reflete as variações, que estão mais próximas dos custos reais. Os produtos semi-acabados (HALB) e os produtos acabados (FERT) são avaliados com preço padrão devido ao ângulo de redução do produto. Se estes fossem controlados pelo MAP, a avaliação do produto terminado em produtos acabados flutuaria devido a erros de entrada de dados durante o refluxo de material e mão-de-obra, ineficiências de produção (maior custo) ou eficiências (menor custo). Esta não é uma prática padrão de contabilidade e cálculo de custos. Consulte a nota OSS 81682 - Pr. Contr. V para produtos semi-acabados e acabados. A SAP recomenda que o preço padrão seja usado para FERT e HALB. Se o preço real for exigido para a avaliação, faça uso das funções do livro principal de materiais onde um preço real periódico é criado, o que é mais realista. por exemplo. Como SAP calcualte o preço médio móvel Entrada de mercadorias para o pedido Saldo na quantidade de mão Mercadorias Quantidade de recebimento Valor do saldo no valor de mercadorias Valor de recebimento Novo Preço médio de mudança Valor total Quantidade total Fatura Recebimento para ordem de compra Preço da factura mais do que o valor da ordem de compra Valor adicional adicionado a Valor do saldo a partir da mão, em seguida, dividido pela quantidade do saldo na mão. O preço da fatura menor do que a diferença do preço da ordem de compra é deduzido do valor do saldo em mão (até 0). O resto do montante se tornará variação de preço. Isto irá resultar em equilíbrio na mão valor é zero, enquanto há equilíbrio na mão quantidade. Se o valor do Saldo na mão for suficiente para deduzir, o valor restante será dividido pela quantidade da Balança na mão. Quando seu preço de emissão de mercadorias é constantemente maior do que seu preço de entrada de mercadorias. Isso resultará em valor médio móvel de valor zero. Nota NOT 185961 - Cálculo do preço médio móvel. 88320 - Forças fortes ao criar preços médios móveis. Nunca permita estoques negativos para materiais transportados na média móvel. (C) habilidades Todos os materiais neste site são direitos autorais. Todos os esforços são feitos para garantir a integridade do conteúdo. As informações usadas neste site são de sua responsabilidade. Todos os nomes de produtos são marcas registradas de suas respectivas empresas. O site não está de forma alguma afiliado à SAP AG. Qualquer cópia ou espelhamento não autorizado é proibido. Home gtgt Inventário Tópicos de contabilidade Método de inventário médio em movimento Visão geral do método de inventário médio em movimento No método de estoque médio móvel, o custo médio de cada item de inventário em estoque é calculado novamente após cada compra de inventário. Este método tende a renderizar as avaliações de inventário e o custo dos produtos vendidos, os quais são intermediários entre os derivados do primeiro método de entrada, primeira saída (FIFO) e o método do último em primeiro término (LIFO). Esta abordagem de média é considerada uma abordagem segura e conservadora para reportar resultados financeiros. O cálculo é o custo total dos itens comprados divididos pelo número de itens em estoque. O custo do inventário final e o custo dos produtos vendidos são então definidos a este custo médio. Nenhuma camada de custo é necessária, como é exigido para os métodos FIFO e LIFO. Uma vez que o custo médio móvel muda sempre que há uma nova compra, o método só pode ser usado com um sistema de rastreamento de estoque perpétuo, de modo que um sistema mantém registros atualizados dos saldos de inventário. Você não pode usar o método de inventário médio móvel se você estiver usando apenas um sistema de inventário periódico. Uma vez que esse sistema apenas acumula informações no final de cada período contábil e não mantém registros no nível da unidade individual. Além disso, quando as avaliações de estoque são derivadas usando um sistema de computador, o computador torna relativamente fácil ajustar continuamente avaliações de inventário com este método. Por outro lado, pode ser bastante difícil usar o método da média móvel quando os registros de inventário são mantidos manualmente, pois o pessoal do escritório ficaria sobrecarregado com o volume de cálculos necessários. Exemplo de método de inventário médio em movimento Exemplo 1. A ABC International possui 1.000 widgets verdes em estoque no início de abril, com um custo por unidade de 5. Assim, o saldo de inventário inicial de widgets verdes em abril é de 5.000. A ABC então compra 250 greeen widgets adicionais em 10 de abril para 6 cada (compra total de 1.500), e outros 750 widgets verdes em 20 de abril por 7 cada (compra total de 5.250). Na ausência de qualquer venda, isso significa que o custo médio móvel por unidade no final de abril seria de 5,88, que é calculado como um custo total de 11,750 (5,000 pontos de partida 1.500 compras 5,250 compras), dividido pelo total de on - Contagem de unidade de mão de 2.000 widgets verdes (1.000 saldo inicial 250 unidades compradas 750 unidades compradas). Assim, o custo médio móvel dos widgets verdes foi de 5 por unidade no início do mês e de 5,88 no final do mês. Vamos repetir o exemplo, mas agora incluem várias vendas. Lembre-se de que recalculamos a média móvel após cada transação. Exemplo 2. A ABC International possui 1.000 widgets verdes em estoque no início de abril, a um custo por unidade de 5. Ele vende 250 dessas unidades em 5 de abril e registra uma carga no custo de mercadorias vendidas de 1.250, o que É calculado como 250 unidades x 5 por unidade. Isso significa que agora existem 750 unidades em estoque, a um custo por unidade de 5 e um custo total de 3.750. A ABC então compra 250 widgets verdes adicionais em 10 de abril por 6 cada (compra total de 1.500). O custo médio móvel é agora de 5,25, que é calculado como um custo total de 5 250, dividido pelas 1.000 unidades ainda disponíveis. A ABC vende 200 unidades no dia 12 de abril e registra uma cobrança do custo dos bens vendidos de 1.050, que é calculado como 200 unidades x 5,25 por unidade. Isso significa que existem agora 800 unidades restantes em estoque, a um custo por unidade de 5,25 e um custo total de 4,200. Finalmente, a ABC compra mais 750 widgets verdes em 20 de abril por 7 cada (compra total de 5.250). No final do mês, o custo médio móvel por unidade é de 6,10, que é calculado como custos totais de 4200 5 250, dividido pelo total de unidades remanescentes de 800 750. Assim, no segundo exemplo, a ABC International começa o mês com 5.000 Saldo inicial de widgets verdes a um custo de 5 cada, vende 250 unidades ao custo de 5 em 5 de abril, revisa seu custo unitário para 5,25 após uma compra no dia 10 de abril, vende 200 unidades ao custo de 5,25 em 12 de abril e Finalmente revisa seu custo unitário para 6.10 após uma compra em 20 de abril. Você pode ver que o custo por unidade muda após uma compra de inventário, mas não após uma venda de estoque. Introdução de Previsão Média Mínima. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nessa linha, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Moeda em Movimento. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados e desinteressados vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer a si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Hes vai ter outros 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E não mexia com a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando, você poderia obter uma pontuação mais alta. Duas dessas estimativas são, na verdade, previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89, todos, incluindo você, está impressionado. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã separada chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que não precisamos realmente fazer as previsões para os períodos passados para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora, eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde deveria gostar do seguinte.
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