การย้าย ค่าเฉลี่ย การคำนวณ

การวางแผนสินค้าคงคลังเฉลี่ยสินค้าคงคลังสินค้าคงคลังโดยเฉลี่ยวิธีการจัดเก็บสินค้าคงคลังเฉลี่ยโดยวิธีเฉลี่ยสินค้าคงเหลือเฉลี่ยต้นทุนสินค้าเฉลี่ยของสินค้าคงคลังแต่ละรายการในสต็อคจะคำนวณใหม่หลังจากการซื้อสินค้าทุกครั้งวิธีนี้มีแนวโน้มที่จะทำให้การประเมินมูลค่าสินค้าคงคลังและต้นทุนของ สินค้าขายผลที่อยู่ในระหว่างที่ได้มาภายใต้วิธีการ FIFO แรกในออกก่อนและสุดท้ายในวิธีแรก LIFO วิธีนี้เฉลี่ยจะถือเป็นวิธีการที่ปลอดภัยและระมัดระวังในการรายงานผลประกอบการทางการเงินการคำนวณเป็นจำนวนรวม ค่าใช้จ่ายของสินค้าที่ซื้อหารด้วยจำนวนสินค้าในสต็อกค่าใช้จ่ายในการสิ้นสุดสินค้าคงคลังและต้นทุนของสินค้าที่จำหน่ายแล้วจะถูกตั้งไว้ที่ต้นทุนเฉลี่ยนี้ไม่มีการแบ่งชั้นค่าใช้จ่ายเท่าที่จำเป็นสำหรับวิธี FIFO และ LIFO เนื่องจากการย้าย การเปลี่ยนแปลงค่าใช้จ่ายโดยเฉลี่ยเมื่อใดก็ตามที่มีการสั่งซื้อใหม่วิธีการนี้สามารถใช้ได้กับระบบการติดตามสินค้าคงคลังแบบถาวรเท่านั้นเช่นระบบจะเก็บข้อมูลการเข้าสู่ระบบที่เป็นปัจจุบัน ยอดคงเหลือในคลังคุณไม่สามารถใช้วิธีการสินค้าคงคลังเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้ถ้าคุณใช้ระบบการจัดเก็บเป็นระยะ ๆ เนื่องจากระบบดังกล่าวสะสมเฉพาะข้อมูล ณ สิ้นงวดบัญชีและไม่ได้เก็บบันทึกข้อมูลไว้ที่ระดับหน่วยงานแต่ละรายนอกจากนี้เมื่อมีการประเมินมูลค่าสินค้าคงคลัง ได้มาโดยใช้ระบบคอมพิวเตอร์คอมพิวเตอร์ช่วยให้สามารถปรับการประเมินมูลค่าสินค้าได้ง่ายขึ้นด้วยวิธีนี้ตรงกันข้ามการใช้วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อมีการเก็บรักษาบันทึกข้อมูลด้วยตนเองจะค่อนข้างลำบากเนื่องจากเจ้าหน้าที่ธุรการจะรู้สึกท้อแท้ ABC International มี 1,000 เครื่องมือสีเขียวในสต็อกเป็นจุดเริ่มต้นของเดือนเมษายนที่ค่าใช้จ่ายต่อหน่วยของ 5 ดังนั้นจุดเริ่มต้นสมดุลสินค้าคงคลังของเครื่องมือสีเขียวในเดือนเมษายนเป็น 5,000 ABC ซื้ออุปกรณ์เสริมอีก 250 ชิ้นในวันที่ 10 เมษายนเพื่อซื้อ 6 ครั้งรวม 1,500 ใบและอีก 750 ชิ้นสีเขียวบน A pril 20 สำหรับ 7 ซื้อรวม 5,250 ในกรณีที่ไม่มียอดขายใด ๆ หมายความว่าต้นทุนเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อหน่วย ณ สิ้นเดือนเมษายนจะเท่ากับ 5 88 ซึ่งคำนวณเป็นต้นทุนรวม 11,750 5,000 จุดเริ่มต้น 1,500 ซื้อ 5,250 ซื้อหารด้วยยอดรวมหน่วยนับ 2,000 เครื่องมือสีเขียว 1,000 จุดเริ่มต้น 250 หน่วยซื้อ 750 หน่วยที่ซื้อดังนั้นต้นทุนเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเครื่องมือสีเขียวคือ 5 หน่วยต่อหน่วยเมื่อต้นเดือนและ 5 88 ที่ โปรดจำไว้ว่าเราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลังจากทำธุรกรรมทุกครั้งตัวอย่าง 2 ABC International มี 1,000 เครื่องมือสีเขียวในสต็อกเป็นจุดเริ่มต้นของเดือนเมษายนที่ค่าใช้จ่ายต่อหน่วยของ 5 ขายของ 250 หน่วยเหล่านี้ใน 5 เมษายนและบันทึกค่าใช้จ่ายของสินค้าที่ขาย 1,250 ซึ่งเป็นหน่วย 250 x 5 ต่อหน่วยซึ่งหมายความว่าขณะนี้มี 750 หน่วยเหลือในสต็อกที่ต้นทุนต่อหน่วย จาก 5 และค่าใช้จ่ายรวม o f 3,750.ABC ซื้อเครื่องมือสีเขียวเพิ่มเติมอีก 250 ชิ้นในวันที่ 10 เมษายนสำหรับยอดซื้อ 6 ใบต่อเดือนรวม 1,500 ใบค่าใช้จ่ายเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ 5 25 ซึ่งคำนวณเป็นต้นทุนรวม 5,250 หน่วยหารด้วย 1,000 หน่วยที่ยังขายอยู่ 200 หน่วยเมื่อวันที่ 12 เมษายนและบันทึกค่าใช้จ่ายของสินค้าที่ขาย 1,050 ซึ่งคำนวณได้ 200 หน่วย x 5 25 ต่อหน่วยซึ่งหมายความว่าขณะนี้มี 800 หน่วยเหลืออยู่ในสต็อกโดยมีต้นทุนต่อหน่วยเท่ากับ 5 25 และ ค่าใช้จ่ายทั้งหมด 4,200 ในที่สุด ABC ซื้อเพิ่มเติม 750 อุปกรณ์สีเขียวเมื่อวันที่ 20 เมษายนสำหรับ 7 แต่ละซื้อรวม 5,250 เมื่อปลายเดือนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อหน่วยคือ 6 10 ซึ่งคำนวณเป็นค่าใช้จ่ายทั้งหมด 4,200 5,250 หน่วยหารด้วยหน่วยที่เหลือทั้งหมด 800 750 ดังนั้นในตัวอย่างที่สองเอบีซีอินเตอร์เนชั่นแนลเริ่มต้นเดือนที่มียอด 5,000 เริ่มต้นของเครื่องมือสีเขียวที่มีค่าใช้จ่ายของ 5 แต่ละขายหน่วย 250 ที่ค่าใช้จ่ายของ 5 เมื่อ 5 เมษายน, ทบทวนค่าใช้จ่ายต่อหน่วยเป็น 5 25 หลังการซื้อเมื่อวันที่ 10 เมษายนขายหน่วยได้ 200 หน่วยที่ราคาต้นทุน f 5 25 เมื่อวันที่ 12 เมษายนและปรับปรุงค่าใช้จ่ายต่อหน่วยเป็น 6-10 หลังการซื้อเมื่อวันที่ 20 เมษายนคุณจะเห็นว่าต้นทุนต่อหน่วยเปลี่ยนแปลงตามการซื้อสินค้าคงคลัง แต่ไม่ได้หลังจากการขายสินค้าคงคลังการคาดการณ์โดยเฉลี่ยในช่วงต้น อาจคาดเดาได้ว่าเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างในการคาดการณ์ แต่หวังว่าอย่างน้อยจะเป็นบทแนะนำที่คุ้มค่าสำหรับประเด็นด้านการประมวลผลบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีตในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อไปโดยเริ่มจากจุดเริ่มต้นและเริ่มทำงาน กับการคาดการณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่การคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงว่าพวกเขาเชื่อว่าพวกเขาเป็นนักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำตลอดเวลาคิดเกี่ยวกับคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีสี่การทดสอบในภาคการศึกษา Let s คิดว่าคุณมี 85 ในการทดสอบครั้งแรกของคุณสิ่งที่คุณจะคาดการณ์สำหรับคะแนนการทดสอบที่สองคุณคิดว่าครูของคุณจะทำนายสำหรับการทดสอบครั้งต่อไปของคุณ core สิ่งที่คุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่คำนึงถึงการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองพวกเขาและครูของคุณเป็นอย่างมาก มีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ 85 ที่คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ขอให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตตัวเองให้กับเพื่อน ๆ ของคุณคุณก็จะประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบครั้งที่สอง และเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่มีความห่วงใยที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับในการทดสอบครั้งที่สามของคุณมีสองแนวทางที่เป็นไปได้มากสำหรับพวกเขาที่จะพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณพวกเขาอาจ พูดกับตัวเองผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายามที่จะสนับสนุนมากขึ้นและพูดดีเพื่อให้ห่างไกลคุณได้รับ 85 และ 73, ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการประมาณ 85 73 2 79 ฉันทำ nt รู้บางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้และ weren t wagging วีเซิลทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มทำมากการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยแรกใช้เฉพาะ คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณนี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่งวินาทีนอกจากนี้ยังมีการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วงลองนึกดูว่าผู้คนเหล่านี้ทั้งหมดมีแนวโน้มที่จะมีจิตใจที่ดี และคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและที่จะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจดังนั้น ตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนเข้าสู่การคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุดดีหวังว่าคุณจะได้เห็นรูปแบบนี้ตอนนี้หวังว่าคุณจะได้เห็นรูปแบบ Whi คุณเชื่อไหมว่าถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle ในขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงเวลารายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรของเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้ายข้อมูลล่าสุดที่ผ่านมา แต่ใช้ตรงสามส่วนมากที่สุด ช่วงเวลาล่าสุดที่พร้อมใช้งานสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งนอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อที่จะพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเราซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจากแบบจำลองการให้ความเรียบเรียงเชิงตัวเลขซึ่งรวมถึงการคาดการณ์ที่ผ่านมาเนื่องจากเราจะ ใช้พวกเขาในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องของการทำนายตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วงเวลารายการ C5 สำหรับเซลล์ ควรจะเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้มีเพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งฉันได้รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลัง ในการคาดการณ์การตรวจสอบอื่น ๆ บางอย่างที่มีความสำคัญในการแจ้งให้ทราบล่วงหน้าสำหรับ m - ระยะเวลาการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่คาดการณ์ไว้เท่านั้นค่าข้อมูล m ล่าสุดมีการใช้เพื่อทำให้การคาดการณ์ไม่มีอะไรที่เป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับ m - ระยะเวลาการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคาดการณ์เมื่อ ทำให้การคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1. ปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้งานได้ ความยืดหยุ่นมากขึ้นรหัสต่อไปนี้สังเกตว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถจัดเก็บไว้ในสมุดงานใด ๆ ที่คุณต้องการ mov ฟังก์ชัน ingAverage Historical, NumberOfPeriods ในฐานะ Single Declaring และ initializing variables Dim Items เป็นตัวนับ Dim Variant เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim เป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในกระดาษคำนวณเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร เช่นเดียวกับต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียบง่าย - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้สำหรับช่วงเวลาต่างกันโดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยสำหรับตัวเลข ของช่วงเวลาและจากนั้นหารยอดรวมนี้ด้วยจำนวนรอบระยะเวลาซึ่งจะทำให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของการรักษาความปลอดภัยได้ง่ายขึ้น จุดเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นซึ่งหมายความว่าราคาของระบบรักษาความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้นถ้าชี้ลงหมายความว่า securi ty s ราคาจะลดลงระยะเวลาที่ยาวสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับความสำคัญเชิงวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญ ใช้ในการระบุแนวโน้มราคาปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่เป็นที่นิยมรูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่ก็เป็นที่นิยมอีกอย่างหนึ่ง คือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบง่ายๆกับแต่ละช่วงเวลาที่แตกต่างกันถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นที่อยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าแนวโน้มขาขึ้นในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าช่วงสั้น ระยะปานกลางสัญญาณการเคลื่อนไหวลงในแนวโน้มรูปแบบการค้าเป็นที่นิยมมากรูปแบบการซื้อขายที่เป็นที่นิยมที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ได้แก่ ความตายข้ามและกากบาทสีทอง aa th จะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งถือเป็นสัญญาณหยาบคายว่าความเสียหายที่เกิดขึ้นในร้านโกลเด้นครอสเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือระยะยาว เฉลี่ยเพิ่มขึ้นจากปริมาณการซื้อขายที่สูงขึ้น