Sap Geweegde Bewegende Gemiddelde Prys

Moving Gemiddelde Prys Gebruik Die bewegende gemiddelde prys (MAP) is 'n waardasie proses waar die inventaris prys kan verander as gevolg van sekere besigheidstransaksies (goedere ontvangsbewyse, GR / IR skoonmaak met ekstern verkry materiaal, en WIP skoonmaak met materiaal vervaardig in-huis ). Voorvereistes Jy het gespesifiseer vir elke materiaal wat sy inventaris prys kan verander soos 'n bewegende gemiddelde prys. Kenmerke Met die MAP waardasie proses, die eksterne waarde van die besigheid transaksies is aan die inventaris voorwerpe. Die hoeveelheid en waarde van die voorraad ontvangs word by die bestaande voorraad. Toe 'n nuwe kaart word bereken op grond van die verhouding tussen die nuwe voorraad hoeveelheid en die inventaris waarde. Inventaris kwitansies dus invloed op die prys. Nedersetting verskille word aan die inventaris. Dit hang af van die voorraad dekking. Nedersettings net verander die voorraadwaarde, nooit die inventaris hoeveelheid. Nedersettings dus altyd invloed op die prys. Inventaris kwessies te verminder die inventaris waarde deur die waarde van die uitgereikte voorraad. As dit lei tot 'n nuwe prys / hoeveelheid verhouding, is die prys dienooreenkomstig aangepas. Inventaris kwessies gebruik selde 'n eksterne waarde, maar word gewoonlik waardeer met die huidige waarde / hoeveelheid verhouding van die inventaris voorwerp, met ander woorde die huidige bewegende gemiddelde prys. Om hierdie rede mees inventaris kwessies raak nie die prys wanneer die bewegende gemiddelde prys prosedure word gebruik. Om die prys konsekwent te hou, die waardasie proses moet verander wanneer die besigheid transaksie ontmoetings ongewone situasies of ontbreek voorraad dekking. Die volgende ongewone situasies is moontlik: Negatief inventaris waarde en negatiewe inventaris hoeveelheid Inventaris hoeveelhede kan negatiewe geword as die stelsel instellings toelaat nie. Dokument en transaksie terugskrywings Suiwer waarde plasings Suiwer waarde plasings het gewoonlik basis hoeveelhede, maar die behoud van die hoeveelheid situasie in voorraad. Te danke aan die tyd loop, kan waarde plasings met 'n hoë basis hoeveelhede lae voorraadvlakke hoeveelhede teëkom. Om inventaris waardes te beskerm teen vervals in sulke gevalle, is 'n voorraad dekking tjek uitgevoer waarin die faktuur hoeveelheid vergelyk word met die huidige voorraad hoeveelheid. Plasing aan 'n vorige tydperk Pos 'n vorige tydperk verander die huidige voorraad hoeveelheid, waarde, en bewegende gemiddelde prys, asook die inventaris hoeveelheid, waarde, en die prys van die vorige period. Weighted bewegende gemiddelde Model definisie in die geweegde bewegende gemiddelde model (voorspelling strategie 14), is elke historiese waarde geweeg met 'n faktor van die gewig groep in die eenveranderlike voorspelling profiel. Formule vir die Geweegde Moving Gemiddelde Die geweegde bewegende gemiddelde model kan jy onlangse historiese data swaarder gewig as ouer data by die bepaling van die gemiddelde. Jy doen dit as die meer onlangse data is meer verteenwoordigend van watter toekomstige aanvraag sal wees as ouer data. Daarom is die stelsel in staat is om vinniger te reageer op 'n verandering in die vlak. Gebruik Die akkuraatheid van hierdie model hang grootliks af van jou keuse van gewig faktore. As die tyd reeks patroon verander, moet jy ook pas die gewig faktore. Wanneer die skep van 'n gewig groep, betree jy die gewig faktore as persentasies. Die som van die gewig faktore hoef nie te wees 100. Geen ex-post voorspel word bereken met hierdie voorspelling strategy. Generally al grondstowwe (ROH), onderdele (ERSA), verhandelde goedere (Hawa) ens is aangewys as die beweging gemiddelde prys (MAP) as gevolg van die rekeningkundige praktyk van akkuraat te waardeer die inventaris van sodanige materiaal. Hierdie materiaal is onderworpe aan die koopprys skommelinge op 'n gereelde basis. Maatskappy algemeen gebruik bewegende gemiddelde op gekoop materiaal met 'n klein koste skommelinge. Dit is die mees geskikte vir die orde is maklik verkrygbaar. Die impak op marges is tot die minimum beperk, wat die behoefte aan afwykingsontleding verminder. Verder is die administratiewe rompslomp is laag aangesien daar geen kosteberamings te handhaaf. Die koste weerspieël afwykings, wat nader aan die werklike koste is. Die semi-finale goedere (HALB) en finale produkte (FERT) word geëvalueer met die standaard prys as gevolg van die produk kos hoek. As dit was om te wees MAP beheer, dan klaar / semi-finale produk waardasie sal wissel as gevolg van data entry foute tydens backflushing materiaal en arbeid, produksie ondoeltreffendheid (hoër koste) of doeltreffendheid (laer koste). Dit is nie 'n standaard rekeningkundige en kos praktyk. Verwys na OSS noot 81682 - Pr. Contr. V vir semi-finale en finale produkte. SAP beveel aan dat standaard prys om gebruik te word vir FERT en HALB. As werklike prys is wat nodig is vir waardasie, maak gebruik van die funksies van materiaal grootboek waar 'n periodieke werklike prys is geskep wat meer realisties. bv hoe SAP bepaal nie die bewegende gemiddelde prys Goedere Ontvangsbewys vir bestelling Balans op hande hoeveelheid goedere Ontvangste hoeveelheid Balans op hande waarde Goedere Ontvangste waarde New Moving Gemiddelde Prys Totaal Waarde / totale hoeveelheid faktuur ontvangs vir bestelling faktuurprys meer as bestelling prys bykomende waarde toevoeg om die balans op die hand waarde dan gedeel deur Balans op hande hoeveelheid faktuurprys minder as bestelling prysverskil word afgetrek van die balans op die hand waarde (tot 0). Die res van die bedrag sal word prys variansie. Dit sal lei tot balans op hande waarde is nul, terwyl daar balans op hande hoeveelheid. As die balans op die hand waarde is genoeg om af te trek, dan die oorblywende waarde sal gedeel deur Balans op hande hoeveelheid. Wanneer jou besittings Uitgawe prys is voortdurend groter as jou goedere ontvangs prys. Dit sal lei tot nul waarde bewegende gemiddelde price. OSS nota 185961 - Moving Gemiddelde Prys berekening. 88320 - Sterk afwykings by die skep van bewegende gemiddelde prys. Moet nooit toelaat dat negatiewe effekte vir materiaal teen die bewegende gemiddelde. (C) www. gotothings Alle materiaal op hierdie webwerf is kopiereg. Alles moontlik word gedoen om die integriteit van die inhoud te verseker. Inligting wat op hierdie webwerf is op jou eie risiko. Alle produk name is handelsmerke van hul onderskeie maatskappye. Die webwerf www. gotothings is op geen manier verbind met SAP AG. Enige ongemagtigde kopiëring of mirroring is prohibited. Introduction Die vorige artikel het gekyk na wat bewegende gemiddeldes is en hoe om dit te bereken. Hierdie artikel kyk nou hoe om dit te implementeer in Web Intelligensie. Die formule wat hier gebruik word is versoenbaar met die XIr3 weergawe van SAP BOE egter 'n paar formule kan werk in die vorige weergawes, indien beskikbaar. We8217ll begin deur te kyk na hoe om 'n eenvoudige bewegende gemiddelde te bereken voordat jy na geweegde en eksponensiële vorm. Uitgewerkte voorbeelde Die voorbeelde hieronder gebruik almal dieselfde datastel wat van aandele prys data in 'n Excel-lêer wat jy kan aflaai. Die eerste kolom in die lêer is die dag van die aandele prys en dan kolomme van die opening prys, die hoogste prys in die dag, die laagste prys, die sluiting van die prys, volume en aangepaste sluitingsprys. We8217ll gebruik sluitingsprys in ons ontleding hieronder saam met die voorwerp Datum. Eenvoudige bewegende gemiddelde Daar is 'n paar van die maniere waarop ons eenvoudig bewegende gemiddeldes kan bereken. Een opsie is om die vorige funksie gebruik om die waarde van 'n vorige ry te kry. Byvoorbeeld die volgende formule bereken 'n bewegende gemiddelde op ons eindvoorraad prys vir 'n bewegende gemiddelde datastel van grootte 3: Dit is nogal 'n eenvoudige formule maar dit is voor die hand liggend is dit nie prakties toe ons 'n groot aantal periodes hier kan ons gebruik van RunningSum formule en vir 'n datastel van grootte n ons het uiteindelik het ons 'n 3 tegniek, wat, alhoewel meer ingewikkeld kan dit beter prestasie het as dit die berekening van die nuwe waarde gebaseer op vorige waarde eerder as twee loop somme oor die volle data stel. Maar hierdie formule werk net na die nde punt in die stel algehele data en aangesien dit verwys na 'n vorige waarde moet ons ook 'n begin waarde. Hier is die volledige formule wat vir ons aandeelprys analise waar ons bewegende gemiddelde tydperk is 15 dae, Die datum 2010/01/25 is die 15de data punt in ons datastel en so is dit vir hierdie punt bereken ons 'n normale gemiddelde gebruik van die RunningSum. Vir al die datums verby hierdie waarde gebruik ons ​​SMA formule en ons los skoon en al die datums voor hierdie datum nie. Figuur 1 hieronder is 'n term in die web Intelligensie vertoon ons aandeelprys data met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Figuur 1. Web Intelligensie Document vertoon 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde Geweegde bewegende gemiddelde geweegde bewegende gemiddelde formule met 'n tydperk van 3 is, soos met ons eerste eenvoudige bewegende gemiddelde formule hierbo is dit net praktiese vir 'n klein aantal periodes. Ek het nog nie in staat was om 'n eenvoudige formule wat gebruik kan word vir 'n groter bewegende gemiddelde periodes vind. Wiskundig is dit moontlik, maar beperkings met Web Intelligensie beteken dat hierdie formules don8217t omskep. As iemand in staat is om dit te doen sou ek graag wou hoor Die figuur hieronder is 'n WBG van tydperk 6 in Web Intelligensie geïmplementeer. Figuur 2. Web Intelligensie dokument van 'n geweegde bewegende gemiddelde Eksponensiële bewegende gemiddelde 'n eksponensiële bewegende gemiddelde is redelik reguit vorentoe te implementeer in Web Intelligensie en so is 'n geskikte alternatief vir 'n Geweegde bewegende gemiddelde. Die basiese formule is hier we8217ve hard gekodeer 0.3 as ons waarde vir Alpha. Ons is slegs van toepassing hierdie formule vir tydperke groter as ons tweede tydperk, sodat ons 'n kan gebruik as verklaring aan hierdie filter. Vir ons eerste en tweede periode kan ons die vorige waarde te gebruik en so ons finale formule vir EMO is, Hier is 'n voorbeeld van 'n EMO toegepas op ons voorraad data. Figuur 3. Web Intelligensie dokument vertoon 'n eksponensiële bewegende gemiddelde Inset Beheer As ons EMO formule doesn8217t staatmaak op die grootte van die bewegende gemiddelde tydperk en ons enigste veranderlike is alfa kan ons insette gebruik Beheer om die gebruiker toelaat om die waarde van alfa pas. Om dit te doen, skep 'n nuwe veranderlike genoem 8216alpha8217 en definieer it8217s formule as, werk ons ​​EMO formule, Skep 'n nuwe insette beheer kies ons alfa veranderlike as die insette beheer verslag voorwerp Gebruik 'n eenvoudige skuiwer en stel die volgende eienskappe, jy Sodra gedoen moet in staat wees om die schuifbalk te skuif en dadelik sien die veranderinge aan die tendens lyn in die grafiek Gevolgtrekking Ons kyk na hoe om te implementeer drie tipes bewegende gemiddelde in Web Intelligensie en hoewel al moontlik was die eksponensiële bewegende gemiddelde is waarskynlik die maklikste en mees buigsame . Ek hoop jy het gevind dat hierdie artikel interessant en soos altyd geen terugvoer is baie welkom. Post navigasie Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord Jy moet aangeteken word in 'n kommentaar te kan lewer. Die truuk om Geweegde bewegende gemiddelde (WBA) is jy 'n veranderlike wat die tellers van WBG verteenwoordig skep (sien Wikipedia vir verwysing.) Dit moet lyk soos die volgende: Vorige (Eie) (N Close) 8211 (Vorige (RunningSum ( Close)) 8211 Vorige (RunningSum (naby) N1) waar n die aantal periodes Toe die werklike WMA8217s formule sou wees soos volg:. Teller / (N (n 1) / 2) waar teller die veranderlike wat jy vroeër geskep. Inleiding 'n bewegende gemiddelde is 'n eenvoudige tegniek vir glad ewekansige data. dikwels vind ons bewegende gemiddeldes te beweging van voorraad pryse te ontleed, maar ons sien dit ook in ander gebiede van die besigheid en data-analise. Dit is die eerste deel van 'n reeks van twee artikels . Hierdie artikel bespreek wat is bewegende gemiddeldes en hoe dit bereken word. die tweede deel kyk dan hoe om te implementeer bewegende gemiddelde berekeninge in SAP Business Web Intelligensie. As jy reeds bewegende gemiddeldes te verstaan ​​wat jy kan slaan na die tweede artikel oor hoe om te implementeer in web Intelligensie. Wat beweeg Gemiddeldes n bewegende gemiddelde ontleed 'n stel datapunte deur die berekening van 'n gemiddelde oor 'n kleiner aantal onlangse data punte. Byvoorbeeld wanneer die ontleding van aandele prys as 'n jaar kan ons 'n bewegende gemiddelde wat vir 'n gegewe dag is die gemiddeld van die afgelope 15 dae op te wek. Figuur 1 hieronder is 'n voorbeeld van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde gegenereer met Google Finansies. Hierdie grafiek gee Google8217s aandeelprys oor die afgelope jaar en die rooi lyn is 'n bewegende gemiddelde met 'n tydperk van 15 dae. Figuur 1. Tabel van Google39s aandele prys met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde Ons kan sien uit die voorbeeld hierbo dat die bewegende gemiddelde (rooi lyn) glad uit die wisselende aandele prys. 'N Kenmerk van 'n bewegende gemiddelde is dat dit loop agter die oorspronklike kurwe. Dit is omdat in elke data wys wat dit neem 'n gemiddeld van 'n stel van vorige data punte. Vir 'n verdere bespreking van hoe bewegende gemiddeldes word in finansies sien Bewegende Gemiddeldes op StockCharts. Die doel van die gebruik van 'n bewegende gemiddelde is om korttermyn skommelinge te verminder en om tendense langer termyn na vore te bring. Daar is verskillende tipes van bewegende gemiddelde en onder we8217ll kyk na hoe om die mees algemene voorbeelde te bereken. Hierna we8217ll dan kyk na hoe om hierdie berekeninge in Web Intelligensie implementeer. Eenvoudige bewegende gemiddelde A Simple bewegende gemiddelde (SMA) as it8217s naam aandui is die maklikste bewegende gemiddelde te bereken. Vir elke datapunt bereken ons die gemiddelde oor 'n vaste aantal voorafgaande data punte. Die tabel hieronder illustreer so 'n berekening waar ons met behulp van 'n SMA van tydperk 3. As ons die tydperk van ons bewegende gemiddelde datastel is 3 ons don8217t bereken die eerste twee datapunte. Dan vir elke datapunt bereken ons die gemiddelde van die afgelope drie datapunte insluitend die huidige data punt. Sedert die berekening ons gemiddelde die jongste waarde is aan die som bygevoeg en die eerste waarde druppels uit kan ons berekening om, Waar SMA (vorige) is die resultaat wat ons voorheen bereken vereenvoudig, N is die grootte van die bewegende gemiddelde datastel, P1 is die eerste waarde in ons stel en PK is die laaste waarde van die stel. 'N trekking rug van 'n SBG is dat dit behandel alle vorige datapunte in die bewegende gemiddelde stel ewe en sodat ons kan sien dat ouer datapunte negatief kan beïnvloed die berekening. Om dit aan te spreek kan ons geweegde of eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Geweegde bewegende gemiddelde geweegde bewegende gemiddelde (WBA) geld gewigte aan die datapunte in die bewegende gemiddelde stel sodat meer onlangse data punte het meer betekenis aan die algehele resultaat. Daar is verskeie maniere kan ons gewigte toe te pas en die eenvoudigste is om 'n dalende stel gewigte gebruik, byvoorbeeld, as ons 'n bewegende gemiddelde datastel van 6 datapunte dan ons gewigte is 6,5,4,3,2,1 toegepas vanaf die mees onlangse data om die vroegste. Ons berekening is 'n bietjie meer kompleks en vir 'n bewegende gemiddelde datastel van grootte 6 dit is, so hier p6 is ons huidige waarde en vermenigvuldig dit met 6, voeg ons dan 5 keer die vorige waarde, 4 keer die waarde voor dit en so aan. Ons het toe verdeel dit deur 6 (61) / 2. Dit is die berekening van 'n driehoekige aantal en Wikipedia het 'n verduideliking van hoe dit saamgestel is. Die tabel hieronder illustreer die berekening van 'n WBG van tydperk 3 vir dieselfde datastel wat ons gebruik in die SMA voorbeeld hierbo. Eksponensiële bewegende gemiddelde 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) gebruik 'n eksponensieel afneem stel gewigte. In die WBG bo ons gewigte afgeneem lineêr, 'n eksponensieel afneem stel gewigte verminder vinnig by die eerste en sterte dan af. As ons produseer 'n grafiek van hierdie gewigte dit sou iets soos figuur 2 hieronder sien. Figuur 2 Grafiek van Vermindering van Eksponensiële Gewigte n EMO bied meer gewig aan onlangse waardes as 'n WBG en dit het ook die verdere voordeel dat dit makliker bereken. Om 'n EMO ons die vorige EMO waarde te bereken en voeg die verskil tussen die huidige data punt waarde en die vorige EMO vermenigvuldig met 'n konstante 8216alpha8217, Die konstante Alpha verteenwoordig die skaal van gewig afname en is nie 'n waarde tussen 0 tot 1. Die verandering van hierdie waarde verander die bedrag van algehele smoothing waar waardes naby aan nul pas 'n hoë mate van gladstryking en waardes nader 1 produseer minder. Die figuur hieronder gebruik dieselfde datapunte maar 'n EMO van waarde 0.7 en 0.1 toon. Figuur 3 twee kaarte vertoon dieselfde bron data met 'n eksponensiële bewegende gemiddelde gebruik van verskillende waardes van alfa In ons berekeninge ons slegs van toepassing die EMO van die 3de data punt af vir die eerste data wys dit gebruiklik om hierdie stel na 0 of geen waarde en vir die 2de data punt wat ons stel die waarde gelyk aan die waarde van die 2de data punt te wees. Die tabel hieronder is die berekening van EMO vir ons 'n voorbeeld datastel met behulp van 'n Alpha waarde van 0.4