Średnia ruchoma Ten przykład pokazuje, jak obliczyć średnią ruchomą szeregu czasowego w Excelu. Średnia ruchoma służy do łagodzenia nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznawania trendów. 1. Najpierw przyjrzyjmy się naszej serii czasowej. 2. Na karcie Dane kliknij Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz średnią ruchomą i kliknij OK. 4. Kliknij pole Input Range i wybierz zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij pole Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Narysuj wykres tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiliśmy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje rosnący trend. Program Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczającej liczby poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i odstępu 4. Wniosek: Im większy przedział, tym bardziej wygładzone są szczyty i doliny. Im mniejszy przedział czasu, tym bardziej zbliżone są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. UW-Uwagi to seria wprowadzających uwag dotyczących tematów, które mieszczą się w szerokim polu badań operacyjnych (OR). Pierwotnie były używane przeze mnie w kursie wprowadzającym LUB kursie, który prowadzę w Imperial College. Są one teraz dostępne do użytku dla wszystkich uczniów i nauczycieli zainteresowanych OR, z zastrzeżeniem następujących warunków. Pełną listę tematów dostępnych w OR-Notes można znaleźć tutaj. Przykłady prognoz Przykład prognozy 1996 Egzamin UG Popyt na produkt w każdym z ostatnich pięciu miesięcy przedstawiono poniżej. Użyj średniej ruchomej z dwóch miesięcy, aby wygenerować prognozę popytu w miesiącu 6. Zastosuj wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0,9, aby wygenerować prognozę popytu na popyt w miesiącu 6. Która z tych dwóch prognoz preferujesz i dlaczego? średnia dla miesięcy od dwóch do pięciu jest podana przez: Prognoza dla szóstego miesiąca jest tylko średnią kroczącą za miesiąc przed tą, czyli średnią kroczącą dla miesiąca 5 m 5 2350. Stosując wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0,9 otrzymujemy: jak poprzednio prognoza dla szóstego miesiąca jest tylko średnią dla miesiąca 5 M 5 2386 Aby porównać dwie prognozy, obliczamy średnie odchylenie kwadratu (MSD). Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomej MSD (15-19) sup2 (18-23) sup2 (21-24) sup23 16,67 i dla wykładniczo wygładzonej średniej ze stałą wygładzania 0,9 MSD (13-17) sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup24 10,44 Ogólnie rzecz biorąc widzimy, że wygładzanie wykładnicze wydaje się dawać najlepsze prognozy na jeden miesiąc z wyprzedzeniem, ponieważ ma niższy MSD. Dlatego preferujemy prognozę 2386, która została wygenerowana przez wygładzanie wykładnicze. Przykład prognozy 1994 Egzamin UG Poniższa tabela pokazuje zapotrzebowanie na nową wodę po goleniu w sklepie dla każdego z ostatnich 7 miesięcy. Obliczyć dwumiesięczną średnią ruchomą dla miesięcy dwóch do siedmiu. Jaka byłaby twoja prognoza na popyt w ósmym miesiącu Zastosuj wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0,1, aby uzyskać prognozę popytu w ósmym miesiącu. Która z dwóch prognoz na miesiąc osiem wolisz i dlaczego Właściciel sklepu uważa, że klienci przestawiają się na nową wodę po goleniu od innych marek. Przedyskutuj sposób modelowania tego zachowania przełączającego i wskaż dane, które będą potrzebne do potwierdzenia, czy to przełączanie występuje, czy nie. Dwumiesięczna średnia ruchoma dla miesięcy od dwóch do siedmiu jest wyrażona przez: Prognoza dla ósmego miesiąca to tylko średnia krocząca z miesiąca poprzedzającego, tj. Średnia krocząca dla miesiąca 7 m 7 46. Zastosowanie wygładzania wykładniczego ze stałą wygładzania równą 0,1. uzyskać: Tak jak przed prognozą na miesiąc 8 to tylko średnia dla miesiąca 7 M 7 31,11 31 (ponieważ nie możemy mieć popyt cząstkowy). Aby porównać dwie prognozy, obliczamy średnie odchylenie kwadratu (MSD). Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomej i dla wygładzonej wykładniczo średniej ze stałą wygładzania 0,1 Ogólnie rzecz biorąc, wydaje się, że dwumiesięczna średnia ruchoma daje najlepsze prognozy na jeden miesiąc z wyprzedzeniem, ponieważ ma niższy MSD. Dlatego preferujemy prognozę 46, która została wyprodukowana przez dwumiesięczną średnią ruchomą. Aby zbadać przełączanie, potrzebowalibyśmy modelu procesu Markowa, w którym stany marek i potrzebowalibyśmy początkowych informacji o stanie i prawdopodobieństw przełączania klientów (z ankiet). Musielibyśmy uruchomić model na danych historycznych, aby sprawdzić, czy mamy dopasowanie między modelem a historycznym zachowaniem. Przykład prognozy 1992 Egzamin UG Poniższa tabela pokazuje zapotrzebowanie na określoną markę maszynki do golenia w sklepie dla każdego z ostatnich dziewięciu miesięcy. Obliczyć trzymiesięczną średnią ruchomą dla miesięcy trzech do dziewięciu. Jaka byłaby twoja prognoza na popyt w miesiącu 10 Zastosuj wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0,3, aby uzyskać prognozę popytu w miesiącu dziesiątym. Którą z dwóch prognoz na miesiąc dziesięć preferujesz i dlaczego? 3-miesięczna średnia ruchoma w miesiącach od 3 do 9 jest podawana przez: Prognoza dla miesiąca 10 to tylko średnia krocząca z miesiąca poprzedzającego, tj. Średnia krocząca dla miesiąca 9 m 9 20,33. Stąd (ponieważ nie możemy mieć popyt ułamkowy) prognoza na miesiąc 10 wynosi 20. Stosując wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania 0,3 otrzymujemy: Tak jak przed prognozą na miesiąc 10 jest tylko średnią dla miesiąca 9 M 9 18,57 19 (jak my nie może mieć popytu ułamkowego). Aby porównać dwie prognozy, obliczamy średnie odchylenie kwadratu (MSD). Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomej i dla wygładzonej wykładniczo średniej ze stałą wygładzania wynoszącą 0,3 Ogółem widzimy, że trzymiesięczna średnia ruchoma wydaje się dawać najlepsze prognozy na jeden miesiąc z wyprzedzeniem, ponieważ ma niższy MSD. Dlatego preferujemy prognozę 20, która została wyprodukowana przez średnią ruchomą z trzech miesięcy. Przykład prognozy 1991 Egzamin UG Poniższa tabela pokazuje zapotrzebowanie na konkretną markę faksu w domu towarowym w każdym z ostatnich dwunastu miesięcy. Oblicz czteromiesięczną średnią ruchomą dla miesięcy 4 do 12. Jaka byłaby twoja prognoza na popyt w miesiącu 13 Zastosuj wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0,2, aby uzyskać prognozę popytu w 13. miesiącu. Która z dwóch prognoz na miesiąc 13 Wolisz i dlaczego Jakie inne czynniki, nieuwzględnione w powyższych obliczeniach, mogą wpłynąć na popyt na faks w miesiącu 13. Czteromiesięczna średnia ruchoma dla miesięcy od 4 do 12 jest określona przez: m 4 (23 19 15 12) 4 17.25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19) 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35,75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46,25 Prognoza dla miesiąca 13 to tylko średnia krocząca z miesiąca poprzedzającego, tj. Średnia krocząca za miesiąc 12 m 12 46,25. Stąd (ponieważ nie możemy mieć poparcia cząstkowego) prognoza na miesiąc 13 to 46. Zastosowanie wygładzania wykładniczego ze stałą wygładzania o wartości 0,2 otrzymujemy: Tak jak przed prognozą na miesiąc 13 jest to tylko średnia dla miesiąca 12 M 12 38.618 39 (jak my nie może mieć popytu ułamkowego). Aby porównać dwie prognozy, obliczamy średnie odchylenie kwadratu (MSD). Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomej i dla wygładzonej wykładniczo średniej ze stałą wygładzania wynoszącą 0,2 Ogólnie widać, że czteromiesięczna średnia ruchoma wydaje się dawać najlepsze prognozy na jeden miesiąc z wyprzedzeniem, ponieważ ma niższy MSD. Dlatego preferujemy prognozę 46, która została wyprodukowana przez średnią ruchomą z czterech miesięcy. sezonowe zmiany cen reklam, zarówno ta marka, jak i inne marki, ogólna sytuacja gospodarcza, nowa technologia, Przykład prognozy 1989, egzamin UG Poniższa tabela pokazuje zapotrzebowanie na konkretną markę kuchenki mikrofalowej w domu towarowym w każdym z ostatnich dwunastu miesięcy. Obliczyć sześciomiesięczną średnią ruchomą dla każdego miesiąca. Jaka byłaby twoja prognoza popytu w miesiącu 13 Zastosuj wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0,7, aby uzyskać prognozę popytu w 13. miesiącu. Która z dwóch prognoz na 13 miesiąc wolisz i dlaczego Teraz nie możemy obliczyć szóstki średnia ruchoma miesiąca do czasu, gdy będziemy mieli co najmniej 6 obserwacji - tzn. możemy obliczyć taką średnią tylko od 6 miesiąca. Zatem mamy: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38,17 Prognoza dla miesiąca 13 to tylko średnia krocząca dla miesiąc wcześniej niż średnia krocząca za miesiąc 12 m 12 38,17. W związku z tym (ponieważ nie możemy mieć popytu ułamkowego), prognoza dla miesiąca 13 wynosi 38. Zastosowanie wygładzania wykładniczego ze stałą wygładzania równą 0,7 daje: Średnia metoda kalkulacji W przypadku metody średniej kosztu obliczany jest średni koszt wszystkich podobnych pozycji w inwentarzu i używane do przypisywania kosztów do każdej sprzedanej jednostki. Podobnie jak metody FIFO i LIFO, ta metoda może być również używana zarówno w systemie ciągłej inwentaryzacji, jak i w okresowym systemie inwentaryzacji. Średnia metoda kalkulacji w okresowym systemie inwentaryzacji: gdy w okresowym systemie inwentaryzacji wykorzystywana jest średnia metoda kosztu, koszt sprzedanych towarów i koszt zakończenia zapasów oblicza się przy użyciu ważonego średniego kosztu jednostkowego. Średni ważony koszt jednostkowy obliczany jest według następującego wzoru: Średni ważony koszt jednostkowy Całkowity koszt jednostek dostępnych do sprzedaży Liczba jednostek dostępnych do sprzedaży Spółka Meta jest spółką handlową, która kupuje i sprzedaje pojedynczy produkt 8211 produktu X. Spółka posiada po ewidencji sprzedaży i zakupu produktu X za czerwiec 2017 r. Saldo na początek miesiąca: 200 sztuk 10,15 Koszt własny sprzedaży: 4 092 5158 14722 2 103 0 26 075 (suma kolumny sprzedaży) Koszt zamknięcia zapasów: 9 665 (kolumna bilansu) Stosowanie metody średniej wartości w systemie ciągłego inwentaryzacji nie jest powszechne wśród przedsiębiorstw. Główną zaletą stosowania metody średnich kosztów jest to, że jest prosta i łatwa do zastosowania. Co więcej, szanse manipulacji dochodami są mniejsze w tej metodzie niż w przypadku innych metod wyceny zapasów. Powiązane artykuły: 5 Odpowiedzi na 8220 Metodę kalkulacji kosztów8221 Dziękujemy za cenne informacje, ale lepiej będzie, jeśli dodasz wpisy do dziennika jako kompletny przykład. Dzięki i pozdrawiam, Usama Ghareeb. Co się dzieje, jeśli sprzedaż jest większa niż w przypadku sprzedaży? Jak możesz sprzedać więcej niż masz? Czy sprzedasz 50 sztuk swoim klientom, gdy masz tylko 20 sztuk w magazynie? Dziękujemy za podzielenie się swoją wiedzą, jeśli dodasz wpisy o sprzedaż zwrócona i zakupy zwrócone w powyższym przykładzie będą bardziej wartościowymi informacjami dla studentów i innych widzów. Dziękuję i pozdrawiam Irshad Karam Jaka jest średnia stawka, jeśli firma utrzymuje inną lokalizację. Określa, czy średnia stopa powinna być obliczana z uwzględnieniem całego zasobu (tj. Z uwzględnieniem oddziałów), czy też powinna obliczyć oddzielny średni koszt dla różnych lokalizacji. Proszę również wyjaśnić, jakie są wady utrzymywania oddzielnej średniej dla różnych lokalizacji
No comments:
Post a Comment