Moving vägda genomsnittet redovisning

Viktiga rörliga medelvärden: Grunderna Under åren har tekniker hittat två problem med det enkla glidande medlet. Det första problemet ligger i tidsramen för glidande medelvärdet (MA). De flesta tekniska analytiker tror att prisåtgärder. det öppnande eller stängande aktiekurset räcker inte för att bero på att man korrekt förutsäger köp - eller försäljningssignaler för MAs-crossover-åtgärden. För att lösa detta problem, tilldelar analytiker nu mer vikt till de senaste prisuppgifterna med hjälp av det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet (EMA). (Läs mer om att utforska exponentiellt vägda rörliga medelvärdet.) Ett exempel Till exempel, med en 10-dagars MA, skulle en analytiker ta slutkursen på den 10: e dagen och multiplicera detta nummer med 10, den nionde dagen med nio, den åttonde dag med åtta och så vidare till den första av MA. Så snart summan har bestämts, fördelar analytikern sedan numret genom tillsatsen av multiplikatorerna. Om du lägger till multiplikatorerna i 10-dagars MA-exemplet är numret 55. Denna indikator kallas det linjärt vägda glidande medlet. (För relaterad läsning, kolla in Enkla rörliga genomsnittsvärden. Utveckla tendenser.) Många tekniker är fasta troende i det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet (EMA). Denna indikator har förklarats på så många sätt att det både förvirrar studenter och investerare. Kanske kommer den bästa förklaringen från John J. Murphys tekniska analys av finansmarknaderna (publicerad av New York Institute of Finance, 1999). Det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet adresserar båda problemen i samband med det enkla glidande medlet. För det första tilldelas det exponentiellt glatt genomsnittet en större vikt till de senaste data. Därför är det ett viktat glidande medelvärde. Men medan det tilldelas mindre betydelse för tidigare prisuppgifter, ingår det i beräkningen av alla data i instrumentets livstid. Dessutom kan användaren justera viktningen för att ge större eller mindre vikt till det senaste dagspriset, vilket läggs till i procent av värdet för tidigare dagar. Summan av båda procentvärdena lägger till 100. Till exempel kan det sista dagspriset tilldelas en vikt av 10 (.10), som läggs till föregående dagsvikt på 90 (.90). Detta ger den sista dagen 10 av den totala vikten. Detta skulle motsvara ett 20-dagars medelvärde genom att ge sista dagens pris ett mindre värde av 5 (.05). Figur 1: Exponentially Sloothed Moving Average Ovanstående diagram visar Nasdaq Composite Index från den första veckan i augusti 2000 till 1 juni 2001. Som du tydligt kan se, EMA, som i detta fall använder slutkursdata över en nio dagars period, har bestämda försäljningssignaler den 8 september (markerad med en svart nedåtpil). Det här var den dag då indexet gick ner under 4 000-nivån. Den andra svarta pilen visar ett annat nedben som teknikerna faktiskt förväntade sig. Nasdaq kunde inte generera tillräckligt med volym och intresse från detaljhandeln för att bryta 3 000 mark. Därefter dyker ner igen till botten ut vid 1619.58 den 4 april. Upptrenden av 12 april markeras med en pil. Här stängde indexet 1961.46, och tekniker började se att institutionella fondförvaltare började hämta några fynd som Cisco, Microsoft och några av de energirelaterade frågorna. (Läs våra relaterade artiklar: Flytta genomsnittliga kuvert: Raffinera ett populärt handelsverktyg och flytta genomsnittlig studs.) What039s skillnaden mellan glidande medelvärde och vägat glidande medelvärde Ett glidande medelvärde på 5 år baserat på priserna ovan beräknas med följande formel: Baserat på ekvationen ovan var genomsnittspriset över ovannämnda period 90,66. Att använda glidande medelvärden är en effektiv metod för att eliminera starka prisfluktuationer. Huvudbegränsningen är att datapunkter från äldre data inte vägs något annorlunda än datapunkter nära början av datasatsen. Det här är där viktade glidande medelvärden kommer till spel. Viktiga medelvärden tilldelar tyngre viktning till mer aktuella datapunkter eftersom de är mer relevanta än datapunkter i det avlägsna förflutna. Summan av viktningen ska lägga till upp till 1 (eller 100). För det enkla glidande medlet fördelas viktningarna jämnt, varför de inte visas i tabellen ovan. Slutpriset för AAPLFIFO-metoden, LIFO-metoden och viktad genomsnittlig kostnad FIFO-metoden, LIFO-metoden och viktad medelkostnadsmetod är tre sätt att värdera din inventering. I den här lektionen skulle vi titta på alla tre metoder med exempel. Vid slutet av varje period (månad eller år) borde man göra en fysisk inventeringsräkning för att bestämma antalet lager i handen. Då måste du placera ett värde på varorna. Man skulle tro att det här skulle vara enkelt - varans värde är helt enkelt hur mycket de ursprungligen kostade. Tyvärr finns det lite mer än det här. Det finns tre metoder som används vid värdering av de varor du har till hands i slutet av perioden. xa0 Följande exempel illustrerar detta: Cindy Sheppard driver en godisaffär. Hon går in i följande transaktioner under juli: 1 juli Köper 1.200 lollypops på 1 vardera. 13 juli Köper 500 lollypops på 1,20 varje. 14 juli Säljer 700 lollypops på 2 vardera. Först och främst, hur många lollypops har hon i slutet av månaden Svar: 1.200 500 700 1.000 lollypopsxa0 Nu finns det tre sätt att fru Sheppard skulle kunna värdera sitt slutliga lager. xa0 1. Första in-först-ut-metoden (FIFO) Den här metoden förutsätter attxa0 thexa0 första xa0inventarier som köpts är de första som ska säljas, och att inventeringarna senare köps säljs senare. Värdet av våra slutförteckningar i det här exemplet beräknas enligt följande: xa0 Med hjälp av först in-först-ut-metoden kommer vår slutförteckning till 1.100. Detta motsvarar en kostnad på 1,10 per lollypop (1 1001 000 lollypops).xa0 Det är mycket vanligt att använda FIFO-metoden om man handlar i livsmedel och andra varor som har en begränsad hållbarhet, eftersom de äldsta varorna måste vara såld innan de skickar sitt försäljningsdatum. Således är först-in-first-out-metoden förmodligen den vanligaste metoden i småföretag. Tja, förmodligen. 2. Den sista in-först-ut-metoden (LIFO) Den här metoden förutsätter attxa0 thexa0 senaste xa0inventories köpte är de första som ska säljas, och att varorna som köps först säljs senast. Värdet av våra slutförteckningar i det här exemplet beräknas enligt följande: Med hjälp av sista in-först-ut-metoden kommer vår slutförteckning till 1.000. Detta motsvarar en kostnad på 1,00 per lollypop (1.0001.000 lollypops). LIFO-metoden används vanligen i USA. 3. Den viktade genomsnittliga kostnadsmetoden Den här metoden förutsätter attxa0 vi säljer alla våra lager samtidigt. Den vägda genomsnittliga kostnadsmetoden används mest i tillverkningsföretag där varulager är staplade eller blandade och inte kan differentieras, till exempel kemikalier, oljor etc. Kemikalier som köptes för två månader sedan kan inte differentieras från de som köptes igår, eftersom de alla är blandade tillsammans. Så vi utarbetar en genomsnittlig kostnad för alla kemikalier som vi har i vår besittning. Metoden innebär speciellt att utföra en genomsnittlig kostnad per enhet vid varje tidpunkt efter ett köp. I vårt exempel ovan (förutsatt att den viktade genomsnittliga kostnadsmetoden var tillåten för värdering av lollypops), skulle värdet av våra slutliga varulager beräknas enligt följande: Med hjälp av den viktade genomsnittliga kostnadsmetoden uppgår slutningsbeloppet till 1 059. Detta motsvarar en kostnad på 1,06 per lollypop (1.0591.000 lollypops). Otroligt nog är LIFO-metoden den föredragna värderingsmetoden för lager i USA, men är inte tillåten i länder utanför USA. FIFO-metoden och den vägda genomsnittliga kostnadsmetoden används i länder utanför USA. Under de senaste åren har det krävts en standardisering av bokföringsregler över hela världen, och specifikt talar om att LIFO inte tillåts i USA (eller att resten av världen följer LIFO-systemet). Efter det här skrivandet har saken inte lösts och skillnaderna i värdering av lager finns fortfarande. Return fromxa0 FIFO Metoden Viktad Genomsnittlig Kostnad För Inventarier xa0 Återgå fromxa0 FIFO Metoden Viktad Medelkostnad xa0toxa0 Hemsida xa0