Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar glidande medelvärdet för en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att jämna ut oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda verktyget Analysis ToolPak. 3. Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK. 4. Klicka i rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2: M2. 5. Klicka i rutan Intervall och skriv 6. 6. Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3. 8. Skriv ett diagram över dessa värden. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet för de första 5 datapunkterna, eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter. 9. Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 och intervall 4. Slutsats: Ju större intervall desto mer toppar och dalar släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. OR-Notes är en serie inledande anteckningar om ämnen som faller under den breda rubriken inom forskningsverksamhetsområdet (OR). De användes ursprungligen av mig i en introduktionskurs eller kurs jag ger vid Imperial College. De är nu tillgängliga för användning av studenter och lärare som är intresserade av ELLER med förbehåll för följande villkor. En fullständig lista över ämnena som finns i OR-Notes finns här. Prognosprognoser Prognosexempel 1996 UG-examen Efterfrågan på en produkt i vart och ett av de senaste fem månaderna visas nedan. Använd ett tvåmånaders glidande medelvärde för att generera en prognos för efterfrågan i månad 6. Applicera exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,9 för att generera en prognos för efterfrågan på efterfrågan i månad 6. Vilken av dessa två prognoser föredrar du och varför De två månaderna rör sig genomsnittet för månaderna två till fem ges av: Prognosen för månad sex är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månad 5 m 5 2350. Tillämpning av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,9 får vi: Som tidigare prognosen för månad sex är bara genomsnittet för månad 5 M 5 2386 För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen (MSD). Om vi gör det här finner vi att för det glidande medelvärdet MSD (15-19) sup2 (18-23) sup2 (21-24) sup23 16,67 och för exponentiellt jämnt medelvärde med en utjämningskonstant på 0,9 MSD (13-17) sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup24 10,44 Totalt sett ser vi att exponentiell utjämning tycks ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom den har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen för 2386 som har producerats genom exponentiell utjämning. Prognosexempel 1994 UG-examen Tabellen nedan visar efterfrågan på en ny aftershave i en butik för var och en av de senaste 7 månaderna. Beräkna ett två månaders glidande medelvärde för månader två till sju. Vad är din prognos för efterfrågan i månad åtta Applicera exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,1 för att få en prognos för efterfrågan i månad åtta. Vilken av de två prognoserna för månad åtta föredrar du och varför Butiksinnehavaren anser att kunderna byter till den nya efterhäftet från andra märken. Diskutera hur du kan modellera detta kopplingsbeteende och ange vilka data du behöver för att bekräfta om den här växlingen sker eller inte. Det tvåmånadersrörande genomsnittet för månaderna två till sju är givet av: Prognosen för månad åtta är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månaden 7 m 7 46. Tillämpning av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0,1 vi få: Som före prognosen för månad åtta är bara medeltalet för månaden 7 M 7 31,11 31 (eftersom vi inte kan ha fraktionell efterfrågan). För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen (MSD). Om vi gör det här finner vi det för glidande medelvärde och för exponentiellt jämnt medelvärde med en utjämningskonstant av 0,1. Totalt ser vi att det tvåmånaders glidande medlet verkar ge de bästa månadens framåtprognoser, eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har producerats av två månaders glidande medelvärde. För att undersöka omkoppling skulle vi behöva använda en Markov-processmodell, där staternas varumärken och vi skulle behöva initiala statsinformation och kundbyte sannolikheter (från undersökningar). Vi skulle behöva springa modellen på historiska data för att se om vi har en passform mellan modellen och det historiska beteendet. Prognosexempel 1992 UG-examen Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst märke rakhyvel i en butik för var och en av de senaste nio månaderna. Beräkna ett tre månaders glidande medelvärde i månader tre till nio. Vad är din prognos för efterfrågan i månaden tio. Applicera exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,3 för att få en prognos för efterfrågan i månad tio. Vilken av de två prognoserna för tio månad föredrar du och varför Det tre månaders glidande medeltalet för månaderna 3 till 9 ges av: Prognosen för månad 10 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månaden 9 m 9 20,33. Därför (eftersom vi inte kan få fraktsubjekt) är prognosen för månad 10 20. Tillämpning av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,3 får vi: Som tidigare är prognosen för månad 10 bara genomsnittet för månaden 9 M 9 18,57 19 (som vi kan inte ha fraktionerad efterfrågan). För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen (MSD). Om vi gör det här finner vi det för glidande medelvärde och för exponentiellt jämnt medelvärde med en utjämningskonstant på 0,3 Totalt ser vi att tre månaders glidande medelvärde verkar ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom den har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 20 som har producerats av tre månaders glidande medelvärde. Prognos exempel 1991 UG-examen Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av faxapparat i ett varuhus under de senaste tolv månaderna. Beräkna det fyra månaders glidande genomsnittet för månaderna 4 till 12. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad 13 Applicera exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,2 för att få en prognos för efterfrågan i månad 13. Vilken av de två prognoserna för månaden 13 föredrar du och varför Vilka andra faktorer som inte beaktas i ovanstående beräkningar kan påverka efterfrågan på faxen i månad 13 Det fyra månaders glidande genomsnittet för månaderna 4 till 12 ges av: 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 Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månad 12 m 12 46.25. Följaktligen (eftersom vi inte kan ha fraktiv efterfrågan) är prognosen för månad 13 46. Tillämpning av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,2 får vi: Som tidigare är prognosen för månad 13 bara genomsnittet för månaden 12 M 12 38.618 39 (som vi kan inte ha fraktionerad efterfrågan). För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen (MSD). Om vi gör det här finner vi det för glidande medelvärde och för exponentiellt jämnt medelvärde med en utjämningskonstant på 0,2 Totalt sett ser vi att det fyra månaders glidande genomsnittet tycks ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har producerats av fyra månaders glidande medelvärde. säsongsbetonad efterfrågan reklam prisändringar, både detta varumärke och andra märken Allmän ekonomisk situation Ny teknik Prognos exempel 1989 UG-examen Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av mikrovågsugn i ett varuhus i var och en av de senaste tolv månaderna. Beräkna ett sex månaders glidande medelvärde för varje månad. Vad är din prognos för efterfrågan i månad 13. Applicera exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,7 för att få en prognos för efterfrågan i månad 13. Vilken av de två prognoserna för månad 13 föredrar du och varför Nu kan vi inte beräkna en sex månad flytta genomsnittet tills vi har minst 6 observationer - det kan vi bara beräkna ett så genomsnittligt från månad 6 framåt. Därför har vi: 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 Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månad före det vill säga det glidande genomsnittet för månaden 12 m 12 38,17. Följaktligen (eftersom vi inte kan ha fraktsubjekt) är prognosen för månad 13 38. Tillämpning av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0,7 får vi: Genomsnittlig kostnadsmetod Medelkostnadsmetoden beräknas genomsnittskostnaden för alla liknande föremål i inventeringen och brukade tilldela kostnad för varje såld enhet. Liksom FIFO - och LIFO-metoder, kan denna metod också användas i både evigt inventeringssystem och periodiskt inventeringssystem. Genomsnittlig kostnadsmetod i periodiskt inventeringssystem: När medelkostnadsmetoden används i ett periodiskt inventeringssystem, beräknas kostnaden för sålda varor och kostnaden för slutförvaring med hjälp av vägt genomsnittlig enhetskostnad. Vägd genomsnittlig enhetskostnad beräknas med följande formel: Vägd genomsnittlig enhetskostnad Totalkostnad för enheter tillgängliga för försäljning Antal enheter tillgängliga till försäljning Meta Company är ett handelsföretag som köper och säljer en enda produkt 8211 produkt X. Företaget har efterföljande registrering av försäljning och inköp av produkt X för juni månad 2013. Balans för hand i början av månaden: 200 enheter 10.15 Kostnad för sålda varor: 4.092 5.158 14722 2.110 26.075 (Totalt försäljningskolumn) Kostnad för att slutföra inventeringen: 9.665 (Balans kolumn) Användningen av genomsnittskostnadsmetoden i det permanenta inventeringssystemet är inte vanligt bland företagen. Den största fördelen med att använda genomsnittlig kostnadsmetod är att det är enkelt och enkelt att tillämpa. Dessutom är chanserna för inkomstmanipulation mindre under denna metod än enligt andra värderingsmetoder för inventering. Relaterade artiklar: 5 Svar på 8220Avvikande kostnadsmetod8221 Tack för din värdefulla information, men det blir bättre om du också lägger till journalposter som ett komplett exempel. Tack och hälsningar, Usama Ghareeb. Vad händer om försäljningen är större än vad som finns i lager Hur kan du sälja mer än vad du har Kan du sälja 50 enheter till dina kunder när du har bara 20 enheter på lager Tack för att du delar med dig av dina kunskaper om du lägger till några poster om Försäljningen återlämnades och inköp tillbaka i ovanstående exempel, det blir mer värdefull information för eleverna och andra tittare. Tack och tack Hälsningar Irshad Karam Vad är medelvärdet om företaget upprätthåller en annan plats. Huruvida genomsnittskursen bör beräkna med tanke på samtliga aktier (dvs. inklusive filialer) eller det ska beräkna separat genomsnittskostnad för olika platser. Också förklara vad som är nackdelarna med att behålla separat medelvärde för olika platser
Comments
Post a Comment