OANDA verwendet Cookies, um unsere Websites einfach zu benutzen und an unsere Besucher angepasst zu machen. Cookies können nicht verwendet werden, um Sie persönlich zu identifizieren. Durch den Besuch unserer Website stimmen Sie zu OANDA8217s Cookies im Einklang mit unserer Datenschutzerklärung. Um Cookies zu blockieren, zu löschen oder zu verwalten, besuchen Sie bitte aboutcookies. org. Das Einschränken von Cookies verhindert, dass Sie von einigen Funktionen unserer Website profitieren. 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Vergleich von 20-Periode gleitenden Durchschnitt zu Echtzeit-Markt Preise Je größer der Grad der Preisvolatilität, desto größer ist die Chance, dass ein falsches Signal erzeugt wird. Ein falsches Signal tritt auf, wenn es scheint, dass der aktuelle Trend umkehren geht, aber die nächste Berichtsperiode zeigt, dass zunächst, was schien, eine Umkehr war in der Tat zu sein, eine Marktschwankungen. Wie sich die Anzahl der Berichtszeiträume auf den gleitenden Durchschnitt auswirkt Die Anzahl der Berichtszeiträume, die in der gleitenden Durchschnittsberechnung enthalten sind, wirkt sich auf die gleitende Durchschnittslinie aus, wie sie in einer Preisübersicht angezeigt wird. Je weniger Datenpunkte (d. H. Berichtszeiträume) in dem Durchschnitt enthalten sind, desto näher bleibt der gleitende Durchschnitt der Kassakurse, wodurch er seinen Wert verringert und wenig mehr Einblick in den Gesamttrend erhält als die Preisliste selbst. Auf der anderen Seite zeigt ein gleitender Durchschnitt, der zu viele Punkte enthält, die Preisschwankungen so stark aus, dass Sie keinen erkennbaren Zinsverlauf erkennen können. Jede Situation kann es schwierig machen, Umkehrpunkte in ausreichender Zeit zu erkennen, um die Vorteile einer Trendwende zu nutzen. Candlestick-Kursdiagramm mit drei verschiedenen Bewegungsdurchschnittslinien Berichtszeitraum - Eine allgemeine Referenz, die verwendet wird, um die Häufigkeit zu beschreiben, mit der die Wechselkursdaten aktualisiert werden. Auch als Granularität bezeichnet. Dies könnte von einem Monat, einem Tag, einer Stunde - sogar so oft wie alle paar Sekunden. Die Faustregel ist, dass je kürzer die Zeit, die Sie halten Trades offen, desto häufiger sollten Sie Rate Exchange Daten abrufen. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel, eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 A 10 Tag-MA die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt aus. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge des zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Momentum wird mit einem bärischen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn eine kurzfristige MA unter einem längerfristigen MA. Time Series-Verfahren kreuzt. Zeitreihenmethoden sind statistische Techniken, die historische Daten nutzen, die über einen Zeitraum akkumuliert werden. Zeitreihen-Methoden gehen davon aus, dass das, was in der Vergangenheit aufgetreten ist, auch in Zukunft vorkommt. Wie der Name der Zeitreihe andeutet, beziehen diese Methoden die Prognose nur auf einen Faktor - Zeitpunkt. Dazu gehören der gleitende Durchschnitt, die exponentielle Glättung und die lineare Trendlinie, und sie gehören zu den beliebtesten Methoden für die kurzfristige Prognose von Service - und Produktionsunternehmen. Diese Methoden gehen davon aus, dass sich identifizierbare historische Muster oder Trends für die Nachfrage im Laufe der Zeit wiederholen werden. Moving Average Eine Zeitreihenprognose kann so einfach sein wie die Nachfrage in der aktuellen Periode, um die Nachfrage in der nächsten Periode vorherzusagen. Dies wird manchmal als naive oder intuitive Prognose bezeichnet. 4 Wenn die Nachfrage zum Beispiel 100 Einheiten in dieser Woche beträgt, beträgt die Prognose für die nächste Wochen-Nachfrage 100 Einheiten, wenn die Nachfrage zu 90 Einheiten stattdessen ausfällt, dann sind die folgenden Wochen die Nachfrage 90 Einheiten und so weiter. Diese Art der Prognosemethode berücksichtigt nicht das historische Nachfrageverhalten, sondern nur die Nachfrage in der aktuellen Periode. Es reagiert direkt auf die normalen, zufälligen Bewegungen in der Nachfrage. Die einfache gleitende Durchschnittsmethode verwendet in der jüngsten Vergangenheit mehrere Bedarfswerte, um eine Prognose zu entwickeln. Dies neigt dazu, die zufälligen Zunahmen und Abnahmen einer Prognose, die nur eine Periode verwendet, zu dämpfen oder zu glätten. Die einfache gleitende Durchschnitt ist nützlich für die Prognose der Nachfrage, die stabil ist und zeigt keine ausgeprägte Nachfrage Verhalten, wie ein Trend-oder saisonale Muster. Bewegungsdurchschnitte werden für bestimmte Zeiträume berechnet, wie z. B. drei Monate oder fünf Monate, je nachdem, wie viel der Prognostiker wünscht, die Bedarfsdaten zu glätten. Je länger der gleitende Durchschnitt, desto glatter ist er. Die Formel für die Berechnung der einfachen gleitenden Durchschnitt ist Computing ein einfaches Moving Average Die Instant Paper Clip Office Supply Company verkauft und liefert Bürobedarf an Unternehmen, Schulen und Agenturen innerhalb eines 50-Meile Radius seines Lagers. Das Büro-Supply-Geschäft ist wettbewerbsfähig, und die Fähigkeit, Aufträge zeitnah zu liefern, ist ein Faktor, neue Kunden zu gewinnen und alte zu halten. (Büros in der Regel nicht, wenn sie auf niedrige Lieferungen laufen, aber wenn sie völlig ausgehen, so dass sie ihre Aufträge sofort benötigen.) Der Manager des Unternehmens will sicher sein, genug Fahrer und Fahrzeuge zur Verfügung stehen, um Aufträge umgehend zu liefern und Sie haben ausreichende Bestände auf Lager. Daher möchte der Manager in der Lage sein, die Anzahl der Aufträge, die während des nächsten Monats auftreten werden, zu prognostizieren (d. h. die Nachfrage nach Lieferungen vorauszusagen). Aus den Aufzeichnungen der Zustellungsaufträge hat das Management die folgenden Daten für die letzten 10 Monate akkumuliert, aus denen er 3- und 5-Monats-Bewegungsdurchschnitte berechnen möchte. Nehmen wir an, daß es Ende Oktober ist. Die Prognose, die sich aus dem 3- oder 5-monatigen gleitenden Durchschnitt ergibt, liegt typischerweise für den nächsten Monat in der Sequenz, die in diesem Fall November ist. Der gleitende Durchschnitt wird aus der Nachfrage nach Aufträgen für die vorangegangenen 3 Monate in der Sequenz gemäß folgender Formel berechnet: Der gleitende 5-Monatsdurchschnitt wird aus den vorherigen 5 Monaten der Bedarfsdaten wie folgt berechnet: Der 3- und der 5-Monats-Zeitraum Gleitende Durchschnittsprognosen für alle Monate der Nachfragedaten sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Eigentlich würde nur die Prognose für November, die auf der letzten monatlichen Nachfrage basiert, vom Manager verwendet werden. Allerdings erlauben es die früheren Prognosen für die Vormonate, die Prognose mit der tatsächlichen Nachfrage zu vergleichen, um zu sehen, wie genau die Prognosemethode ist - das heißt, wie gut es funktioniert. Drei - und Fünfmonatsdurchschnitte Beide gleitenden Durchschnittsprognosen in der obigen Tabelle neigen dazu, die Variabilität, die in den tatsächlichen Daten auftritt, zu glätten. Dieser Glättungseffekt ist in der folgenden Abbildung zu sehen, in der die 3-Monats - und die 5-Monats-Durchschnittswerte einem Diagramm der ursprünglichen Daten überlagert wurden: Der gleitende 5-Monatsdurchschnitt in der vorherigen Abbildung glättet Schwankungen in einem größeren Ausmaß als Der dreimonatige Gleitende Durchschnitt. Der 3-Monats-Durchschnitt spiegelt jedoch die jüngsten Daten, die dem Büromaterial-Manager zur Verfügung stehen, stärker wider. Im Allgemeinen sind die Prognosen, die den längerfristigen gleitenden Durchschnitt verwenden, langsamer, um auf die jüngsten Veränderungen in der Nachfrage zu reagieren als diejenigen, die unter Verwendung kürzerer Periodenbewegungsdurchschnitte durchgeführt wurden. Die zusätzlichen Datenperioden dämpfen die Geschwindigkeit, mit der die Prognose antwortet. Die Festlegung der geeigneten Anzahl von Perioden, die in einer gleitenden Durchschnittsprognose verwendet werden müssen, erfordert oft ein gewisses Maß an Versuchs - und Fehlerversuchen. Der Nachteil der gleitenden Durchschnittsmethode ist, dass sie nicht auf Variationen reagiert, die aus einem Grund auftreten, wie z. B. Zyklen und saisonale Effekte. Faktoren, die Änderungen verursachen, werden in der Regel ignoriert. Es handelt sich grundsätzlich um eine mechanische Methode, die historische Daten konsistent widerspiegelt. Die gleitende Durchschnittsmethode hat jedoch den Vorteil, einfach zu bedienen, schnell und relativ kostengünstig zu sein. In der Regel kann diese Methode eine gute Prognose für die kurze Laufzeit, aber es sollte nicht zu weit in die Zukunft geschoben werden. Gewichteter gleitender Durchschnitt Die gleitende Durchschnittsmethode kann so angepasst werden, dass sie stärkere Fluktuationen in den Daten widerspiegelt. Bei der gewichteten gleitenden Durchschnittsmethode werden die Gewichte den letzten Daten entsprechend der folgenden Formel zugewiesen: Die Bedarfsdaten für PM Computer Services (gezeigt in der Tabelle für Beispiel 10.3) scheinen einem zunehmenden linearen Trend zu folgen. Das Unternehmen möchte eine lineare Trendlinie berechnen, um zu sehen, ob es genauer als die in den Beispielen 10.3 und 10.4 entwickelten exponentiellen Glättungs - und angepassten exponentiellen Glättungsvorhersagen ist. Die für die Berechnung der kleinsten Quadrate benötigten Werte sind wie folgt: Unter Verwendung dieser Werte werden die Parameter für die lineare Trendlinie wie folgt berechnet: Daher wird die lineare Trendliniengleichung berechnet, um eine Prognose für die Periode 13 zu berechnen, wobei x & sub3; Trendlinie: Die folgende Grafik zeigt die lineare Trendlinie im Vergleich zu den Istdaten. Die Trendlinie scheint die tatsächlichen Daten genau zu reflektieren - also gut zu passen - und wäre somit ein gutes Prognosemodell für dieses Problem. Ein Nachteil der linearen Trendlinie besteht jedoch darin, dass sie sich nicht an eine Trendänderung anpasst, da die exponentiellen Glättungsprognosemethoden voraussetzen, dass alle zukünftigen Prognosen einer Geraden folgen werden. Dies beschränkt die Verwendung dieser Methode auf einen kürzeren Zeitrahmen, in dem Sie relativ sicher sein können, dass sich der Trend nicht ändert. Saisonale Anpassungen Ein saisonales Muster ist eine repetitive Zunahme und Abnahme der Nachfrage. Viele Nachfrageartikel zeigen saisonales Verhalten. Bekleidungsverkäufe folgen jährlichen Jahreszeitmustern, mit der Nachfrage nach warmer Kleidung, die im Fall und im Winter und im Frühjahr und Sommer abnimmt, während die Nachfrage nach kühlerer Kleidung zunimmt. Die Nachfrage nach vielen Einzelteilen einschließlich Spielwaren, Sportausrüstung, Kleidung, elektronische Geräte, Schinken, Truthähne, Wein und Frucht, während der Ferienzeit erhöhen. Grußkarte Nachfrage steigt in Verbindung mit besonderen Tagen wie Valentinstag und Muttertag. Saisonale Muster können auch auf einer monatlichen, wöchentlichen oder sogar täglichen Basis auftreten. Einige Restaurants haben höhere Nachfrage am Abend als am Mittag oder am Wochenende im Gegensatz zu Wochentagen. Verkehr - also Verkäufe - an den Einkaufszentren nimmt Freitag und Samstag auf. Es gibt mehrere Methoden, um saisonale Muster in einer Zeitreihenprognose zu reflektieren. Wir beschreiben eine der einfacheren Methoden mit einem saisonalen Faktor. Ein saisonaler Faktor ist ein numerischer Wert, der mit der normalen Prognose multipliziert wird, um eine saisonbereinigte Prognose zu erhalten. Eine Methode zur Entwicklung einer Nachfrage nach saisonalen Faktoren besteht darin, die Nachfrage pro Saison nach der folgenden Formel aufzuteilen: Die daraus resultierenden saisonalen Faktoren zwischen 0 und 1,0 sind tatsächlich der Anteil der Gesamtjahresnachfrage jede Saison. Diese saisonalen Faktoren werden mit der jährlichen prognostizierten Nachfrage multipliziert, um prognostizierte Prognosen für jede Saison zu erzielen. Berechnung einer Prognose mit saisonalen Anpassungen Wishbone Farms wächst Truthähne zu einem Fleisch-Verarbeitung Unternehmen das ganze Jahr verkaufen. Allerdings ist seine Hauptsaison offensichtlich im vierten Quartal des Jahres, von Oktober bis Dezember. Wishbone Farms hat in den folgenden drei Jahren die Nachfrage nach Truthühnern erlebt: Weil wir drei Jahre Nachfragedaten haben, können wir die saisonalen Faktoren berechnen, indem wir die gesamte vierteljährliche Nachfrage für die drei Jahre durch die Gesamtnachfrage in allen drei Jahren dividieren : Als nächstes wollen wir die prognostizierte Nachfrage für das nächste Jahr, 2000, mit jedem der saisonalen Faktoren multiplizieren, um die prognostizierte Nachfrage für jedes Quartal zu erhalten. Um dies zu erreichen, benötigen wir eine Nachfrageprognose für 2000. Da in diesem Fall die Nachfragedaten in der Tabelle einen allgemein ansteigenden Trend aufweisen, berechnen wir eine lineare Trendlinie für die drei Jahre der Daten in der Tabelle, um eine grobe zu erhalten Prognose Schätzung: So ist die Prognose für das Jahr 2000 58,17 oder 58,170 Puten. Anhand dieser jährlichen Bedarfsprognose werden die saisonbereinigten Prognosen SF i für das Jahr 2000 verglichen, wenn diese vierteljährlichen Prognosen mit den tatsächlichen Bedarfswerten in der Tabelle verglichen werden. Sie scheinen relativ gute Prognoseschätzungen zu sein, die sowohl die saisonalen Schwankungen der Daten widerspiegeln als auch Der allgemeine Aufwärtstrend. 10-12. Wie ist die gleitende Durchschnittsmethode ähnlich der exponentiellen Glättung 10-13. Welche Auswirkung auf das exponentielle Glättungsmodell wird die Glättungskonstante erhöhen, haben 10-14. Wie sich die eingestellte exponentielle Glättung von der exponentiellen Glättung 10-15 unterscheidet. Was die Wahl der Glättungskonstante für den Trend in einem angepassten exponentiellen Glättungsmodell 10-16 bestimmt. In den Kapitelbeispielen für Zeitreihenmethoden wurde die Ausgangsprognose immer als die tatsächliche Nachfrage in der ersten Periode angenommen. Schlagen Sie weitere Möglichkeiten vor, dass die Startprognose tatsächlich ermittelt werden kann. 10-17. Wie unterscheidet sich das lineare Trendlinien-Prognosemodell von einem linearen Regressionsmodell für die Prognose 10-18. Von den in diesem Kapitel vorgestellten Zeitreihenmodellen, einschließlich dem gleitenden Mittelwert und dem gewichteten gleitenden Durchschnitt, der exponentiellen Glättung und der angepassten exponentiellen Glättung und der linearen Trendlinie, welche halten Sie für den besten Warum 10-19. Welche Vorteile hat eine angepasste exponentielle Glättung über eine lineare Trendlinie für die prognostizierte Nachfrage, die einen Trend aufweist 4 K. B. Kahn und J. T. Mentzer, Prognose in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, No. 2 (Sommer 1995): 21-28.Home gtgt Inventory Accounting-Themen The Weighted Average Method Gewichtete Durchschnittskalkulation Gewichtete Durchschnittsmethode Die gewichtete Durchschnittsmethode wird verwendet, um die durchschnittlichen Produktionskosten einem Produkt zuzuordnen. Die gewichtete Durchschnittskalkulation wird üblicherweise in Situationen verwendet, in denen: Inventurpositionen so vermischt sind, dass es unmöglich ist, einer einzelnen Einheit bestimmte Kosten zuzuweisen. Das Buchungssystem ist nicht hinreichend ausgefeilt, um FIFO - oder LIFO-Inventarschichten zu verfolgen. Inventarpositionen sind so kommoditiv (d. h. identisch zueinander), daß es keine Möglichkeit gibt, einer einzelnen Einheit Kosten zuzuweisen. Bei Anwendung der gewichteten durchschnittlichen Methode teilen Sie die Kosten der zur Veräußerung verfügbaren Gegenstände mit der Anzahl der zur Veräußerung verfügbaren Einheiten auf, die die gewichteten durchschnittlichen Kosten pro Einheit ergibt. In dieser Berechnung sind die Kosten der zur Veräußerung verfügbaren Waren die Summe aus Anfangsbestand und Nettokäufen. Sie verwenden dann diese gewichtete Durchschnittszahl, um sowohl den beendeten Inventar als auch die Kosten der verkauften Waren zu bezahlen. Das Nettoergebnis der Verwendung der gewogenen durchschnittlichen Kostenrechnung ist, dass der erfasste Bestandsbestand einen Wert zwischen den ältesten und den neusten Einheiten darstellt, die in Aktien erworben wurden. In ähnlicher Weise werden die Kosten der verkauften Waren die Kosten irgendwo zwischen dem der ältesten und neuesten Einheiten, die während der Periode verkauft wurden, widerspiegeln. Die gewichtete Durchschnittsmethode ist sowohl nach den allgemein anerkannten Rechnungslegungsgrundsätzen als auch nach den internationalen Rechnungslegungsstandards zulässig. Gewichtete Durchschnittskalkulation Beispiel Die Milagro Corporation wählt die gewichtete Durchschnittsmethode für den Monat Mai. Während dieses Monats, zeichnet er die Transaktionen: Die tatsächliche Gesamtkosten aller gekauften oder Anfangsbestand Einheiten in der vorstehenden Tabelle ist 116.000 (33.000 54.000 29.000). Die Summe aller gekauften oder beginnenden Bestandseinheiten beträgt 450 (150 beginnendes Inventar 300 gekauft). Die gewichtete durchschnittliche Kosten pro Einheit ist daher 257,78 (116.000 divide 450 Einheiten). Die Beendigung der Bestandsbewertung ist 45.112 (175 Einheiten mal 257,78 gewichteten durchschnittlichen Kosten), während die Kosten der verkauften Waren Bewertung ist 70.890 (275 Einheiten mal 257,78 gewichteten Durchschnittskosten) . Die Summe dieser beiden Beträge (abzüglich eines Rundungsfehlers) entspricht den 116.000 tatsächlichen Gesamtkosten aller Käufe und dem Anfangsbestand. Im obigen Beispiel, wenn Milagro eine permanente Inventur-System verwendet, um seine Bestandstransaktionen erfassen, müsste es den gewichteten Durchschnitt nach jedem Einkauf neu zu berechnen. In der folgenden Tabelle verwendet die gleichen Informationen im vorherigen Beispiel die Neuberechnungen zu zeigen: Inventory MOVING durchschnittlichen Kosten pro Einheit Sale (125 Einheiten 220) Kauf (200 Einheiten 270) Sale (150 Einheiten 264,44) Kauf (100 Einheiten 290) Beachten Sie, dass die Kosten Waren von 67.166 und der Endbestand Bilanz von 48.834 gleich 116.000 verkauft, was die Summe der Kosten im Original Beispiel entspricht. Somit sind die Summen die gleichen, aber die gewichtete gewichtete Durchschnittsberechnung führt zu leichten Unterschieden in der Aufteilung der Kosten zwischen den Kosten der verkauften Waren und dem Ende der Inventur. Home gtgt Inventory Accounting Themen Moving Durchschnittliche Bestandsmethode Moving Average Inventory Method Overview Under the moving Werden die durchschnittlichen Kosten der einzelnen Lagerbestandteile nach jedem Inventurkauf neu berechnet. Dieses Verfahren tendiert dazu, Inventarwerte und die Kosten der verkauften Waren zu erbringen, die zwischen denjenigen liegen, die unter der ersten In-First-Out-Methode (FIFO-Methode) und der LIFO-Methode (LIFO-Methode) abgewickelt werden. Dieser Mittelungsansatz wird als ein sicherer und konservativer Ansatz für die Berichterstattung der finanziellen Ergebnisse betrachtet. Die Berechnung ist die Gesamtkosten der gekauften Artikel geteilt durch die Anzahl der Artikel auf Lager. Die Kosten für die Beendigung des Inventars und die Kosten der verkauften Waren sind dann auf diese Durchschnittskosten festgelegt. Es werden keine Kostenschichten benötigt, wie es für die FIFO - und LIFO-Methoden erforderlich ist. Da sich die gleitenden Durchschnittskosten bei jedem Neukauf ändern, kann die Methode nur mit einem Perpetual-Inventory-Tracking-System verwendet werden, so dass ein solches System die aktuellen Bestände von Bestandsguthaben aufbewahrt. Sie können die gleitende durchschnittliche Bestandsmethode nicht verwenden, wenn Sie nur ein periodisches Inventarsystem verwenden. Da ein solches System nur am Ende jedes Abrechnungszeitraums Informationen sammelt und keine Aufzeichnungen auf der Ebene der einzelnen Einheiten verwaltet. Auch wenn Inventarbewertungen mit Hilfe eines Computersystems abgeleitet werden, ist es durch den Computer relativ einfach, Bestandsbewertungen mit dieser Methode kontinuierlich anzupassen. Umgekehrt kann es sehr schwierig sein, die gleitende Durchschnittsmethode zu verwenden, wenn Inventurdatensätze manuell beibehalten werden, da das klerikale Personal durch das Volumen der erforderlichen Berechnungen überwältigt würde. Moving Average Inventory Methode Beispiel Beispiel 1. ABC International hat 1.000 grüne Widgets auf Lager am Anfang des April, zu einem Preis pro Einheit von 5. Damit ist die Anfangsbestände-Balance der grünen Widgets im April 5.000. ABC kauft dann 250 zusätzliche greeen Widgets am 10. April für 6 jeder (insgesamt Kauf von 1.500), und weitere 750 grüne Widgets am 20. April für 7 jeweils (insgesamt Kauf von 5.250). In Abwesenheit von Verkäufen bedeutet dies, dass die gleitenden Durchschnittskosten pro Einheit Ende April 5,88 betragen würden, was als Gesamtkosten von 11.750 (5.000 beginnend 1.500 Anschaffungen 5.250 Anschaffungen) berechnet wird, Hand-Einheit zählen 2.000 grüne Widgets (1.000 Anfang Gleichgewicht 250 Einheiten gekauft 750 Einheiten gekauft). Somit waren die gleitenden Durchschnittskosten der grünen Widgets 5 pro Einheit zu Beginn des Monats und 5,88 am Ende des Monats. Wir werden das Beispiel wiederholen, aber jetzt mehrere Verkäufe. Denken Sie daran, dass wir den gleitenden Durchschnitt nach jeder Transaktion neu berechnen. Beispiel 2. ABC International hat ab Anfang April 1.000 grüne Widgets auf Lager, zu einem Preis von 5 Stück. Sie verkauft am 5. April 250 dieser Einheiten und erhebt eine Gebühr für die Kosten der verkauften Waren von 1.250 Wird als 250 Einheiten x 5 pro Einheit berechnet. Dies bedeutet, dass es jetzt 750 Einheiten auf Lager, zu einem Kosten pro Einheit von 5 und einem Gesamtbetrag von 3.750 Einheiten. ABC kauft dann 250 zusätzliche grüne Widgets am 10. April für jeweils 6 (insgesamt Kauf von 1.500). Die gleitenden Durchschnittskosten liegen nun bei 5,25, was als Gesamtkosten von 5.250 geteilt durch die noch vorhandenen 1.000 Einheiten berechnet wird. ABC verkauft dann 200 Einheiten am 12. April und zeichnet eine Gebühr auf die Kosten der verkauften Waren von 1.050, die als 200 Einheiten x 5,25 pro Einheit berechnet wird. Dies bedeutet, dass es jetzt 800 Einheiten auf Lager, zu einem Kosten pro Einheit von 5,25 und einer Gesamtkosten von 4.200. Schließlich kauft ABC weitere 750 grüne Widgets am 20. April für je 7 (insgesamt Kauf von 5.250). Am Ende des Monats betragen die gleitenden Durchschnittskosten pro Einheit 6,10, die als Gesamtkosten von 4 200 5 250 berechnet werden, geteilt durch die insgesamt verbleibenden Einheiten von 800 750. Im zweiten Beispiel beginnt ABC International den Monat mit einer 5.000 Beginnend Balance der grünen Widgets zu einem Preis von 5 jeder verkauft 250 Einheiten zu einem Preis von 5 am 5. April, revidiert seine Stückkosten auf 5,25 nach einem Kauf am 10. April verkauft 200 Einheiten zu einem Preis von 5,25 am 12. April und Schließlich korrigiert seine Einheit Kosten auf 6,10 nach einem Kauf am 20. April. Sie können sehen, dass die Kosten pro Einheit ändert sich nach einem Inventar Kauf, aber nicht nach einem Inventar Verkauf.
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