Sap Weighted Moving Average Price

Gewichtetes gleitendes Durchschnittsmodell Definition Im gewichteten gleitenden Durchschnittsmodell (Prognosestrategie 14) wird jeder historische Wert mit einem Faktor aus der Gewichtungsgruppe im univariaten Prognoseprofil gewichtet. Formel für den gewichteten gleitenden Durchschnitt Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell ermöglicht es Ihnen, aktuelle historische Daten stärker als ältere Daten zu gewichten, wenn Sie den Durchschnitt bestimmen. Sie tun dies, wenn die neueren Daten repräsentativer sind, was zukünftige Nachfrage sein wird als ältere Daten. Daher kann das System schneller auf eine Niveauänderung reagieren. Die Genauigkeit dieses Modells hängt weitgehend von der Wahl der Gewichtungsfaktoren ab. Wenn sich das Zeitreihenmuster ändert, müssen Sie auch die Gewichtungsfaktoren anpassen. Beim Anlegen einer Gewichtungsgruppe tragen Sie die Gewichtungsfaktoren in Prozent ein. Die Summe der Gewichtungsfaktoren muss nicht 100 sein. Mit dieser Prognosestrategie wird keine Ex-post-Prognose berechnet. Grundsätzlich werden alle Rohstoffe (ROH), Ersatzteile (ERSA), Handelsware (HAWA) etc. als bewegte zugeordnet Durchschnittlichen Preis (MAP) aufgrund der Buchhaltung Praxis der genauen Bewertung des Inventars von solchen Materialien. Diese Materialien unterliegen den Kaufpreisschwankungen regelmäßig. Unternehmen verwenden generell gleitenden Durchschnitt auf gekauften Materialien mit geringen Kostenfluktuationen. Es ist am besten geeignet, wenn das Element leicht erhältlich ist. Die Auswirkungen auf die Margen werden minimiert, was die Notwendigkeit einer Varianzanalyse reduziert. Darüber hinaus ist der Verwaltungsaufwand gering, da keine Kostenschätzungen aufrechterhalten werden. Die Kosten spiegeln Abweichungen wider, die den tatsächlichen Kosten näher sind. Die Halbzeuge (HALB) und Fertigprodukte (FERT) werden mit dem Standardpreis aufgrund des Produktkalkulationswinkels bewertet. Sollten diese MAP-gesteuert werden, so würde die Fertig - / Halbfertigproduktbewertung aufgrund von Dateneingangsfehlern bei der Rückspülung von Material und Arbeit, Produktionsineffizienzen (höhere Kosten) oder Effizienz (niedrigere Kosten) fluktuieren. Dies ist keine Standard-Buchhaltung und Kalkulation Praxis. Siehe OSS-Hinweis 81682 - Pr. Contr. V für Halb - und Fertigprodukte. SAP empfiehlt, den Standardpreis für FERT und HALB zu verwenden. Wenn der tatsächliche Preis für die Bewertung erforderlich ist, verwenden Sie die Funktionen des Material-Ledgers, indem ein periodischer Ist-Preis erstellt wird, der realistischer ist. z. B. Wie SAP den gleitenden Durchschnittspreis exportiert Wareneingang zur Bestellung Saldo auf Handmenge Wareneingangsmenge Saldo auf Handwert Wareneingangswert Neuer Bewegungsdurchschnitt Gesamtbetrag / Gesamtmenge Rechnungsbeleg für Bestellung Rechnungspreis mehr als Kaufpreis Zusatzzuschlag Balance auf Handwert dividiert durch Balance on Hand Menge Rechnungspreis kleiner als Purchase Order Preisdifferenz wird von der Balance on Hand Wert (bis zu 0) abgezogen. Der Rest der Menge wird Preisabweichung. Dies führt zu Balance on Hand Wert ist Null, während es Balance auf Hand Menge. Wenn der Balance on Hand-Wert ausreicht, um abzuziehen, wird der verbleibende Wert durch die Balance on hand quantity dividiert. Wenn Ihr Warenausgangspreis konstant größer ist als Ihr Wareneingangspreis. Wird es in Nullwert gleitenden durchschnittlichen Preis resultieren. OSS note 185961 - Moving Average Price Calculation. 88320 - Starke Abweichungen bei der Erstellung eines gleitenden Durchschnittspreises. Niemals negative Bestände für im gleitenden Durchschnitt getragene Materialien zulassen. (C) gotothings Alle Materialien auf dieser Website ist Copyright. Wir bemühen uns, die Integrität der Inhalte zu gewährleisten. Die auf dieser Website verwendeten Informationen sind auf eigenes Risiko. Alle Produktnamen sind Marken der jeweiligen Firmen. Die Grundstücksbeschaffung ist in keiner Weise mit der SAP AG verbunden. Jede nicht autorisierte Kopie oder Spiegelung ist verboten. Einleitung Ein gleitender Durchschnitt ist eine einfache Methode zum Glätten von Zufallsdaten. Meistens finden wir bewegte Durchschnitte, um die Bewegung der Aktienkurse zu analysieren, aber wir sehen sie auch in anderen Bereichen der Geschäfts - und Datenanalyse. Dies ist der erste Teil einer Serie von zwei Artikeln. Dieser Artikel beschreibt, was sind gleitende Durchschnitte und wie sie berechnet werden. Im zweiten Teil wird untersucht, wie gleitende Durchschnittsberechnungen in SAP BusinessObjects Web Intelligence implementiert werden können. Wenn Sie bereits bewegliche Durchschnitte verstehen, können Sie zum zweiten Artikel über die Implementierung in Web Intelligence überspringen. Was sind Moving Averages Ein gleitender Durchschnitt analysiert einen Satz von Datenpunkten, indem er einen Durchschnitt über einen kleineren Satz neuer Datenpunkte berechnet. Zum Beispiel bei der Analyse der Aktienkurs über ein Jahr können wir einen gleitenden Durchschnitt zu generieren, dass für einen bestimmten Tag ist der Durchschnitt der letzten 15 Tage. Abbildung 1 unten ist ein Beispiel für einen einfachen gleitenden Durchschnitt, der mit Google Finance generiert wird. Diese Grafik zeigt Google8217s Aktienkurs über dem letzten Jahr und die rote Linie ist ein gleitender Durchschnitt mit einem Zeitraum von 15 Tagen. Abbildung 1. Chart des Google39s-Aktienkurses mit einfachem gleitendem Durchschnitt Wir sehen aus dem obigen Beispiel, dass der gleitende Durchschnitt (rote Linie) den fluktuierenden Aktienkurs glättet. Ein Merkmal eines gleitenden Durchschnitts ist, dass es hinter der ursprünglichen Kurve zurückbleibt. Dies liegt daran, dass es an jedem Datenpunkt einen Durchschnitt einer Menge von vorherigen Datenpunkten benötigt. Für eine weiterführende Diskussion, wie sich die gleitenden Durchschnitte im Finanzbereich bewegen, finden Sie unter Bewegungsdurchschnitte bei StockCharts. Das Ziel, einen gleitenden Durchschnitt zu verwenden, besteht darin, kurzfristige Schwankungen zu reduzieren und langfristige Trends hervorzuheben. Es gibt verschiedene Arten von gleitendem Durchschnitt und darunter, wie man die häufigsten Beispiele berechnen kann. Danach untersuchen wir, wie diese Berechnungen in Web Intelligence implementiert werden können. Einfacher gleitender Durchschnitt Ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA), wie es der Name vermuten lässt, ist der einfachste gleitende Durchschnitt. Für jeden Datenpunkt berechnen wir den Mittelwert über eine feste Anzahl von vorhergehenden Datenpunkten. Die folgende Tabelle veranschaulicht eine solche Berechnung, bei der wir einen SMA der Periode 3 verwenden. Da unsere Periode unseres gleitenden Durchschnittsdatensatzes 3 ist, berechnen wir die ersten beiden Datenpunkte. Dann berechnen wir für jeden Datenpunkt den Mittelwert über die letzten drei Datenpunkte einschließlich des aktuellen Datenpunktes. Da bei der Berechnung unseres Durchschnittswertes der letzte Wert zur Summe addiert wird und der erste Wert abfällt, können wir unsere Berechnung vereinfachen, wobei SMA (vorhergehend) das vorher berechnete Ergebnis ist, N die Größe des gleitenden Durchschnittsdatensatzes p1 ist Ist der erste Wert in unserem Satz und pN ist der letzte Wert des Satzes. Ein Zurückziehen einer SMA ist, dass sie alle vorherigen Datenpunkte in dem gleitenden Durchschnittssatz gleichmäßig behandelt, und so können wir feststellen, dass ältere Datenpunkte die Berechnung negativ beeinflussen können. Um dies zu lösen, können wir gewichtete oder exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Gewichteter gleitender Durchschnitt Ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) wendet Gewichte auf die Datenpunkte in dem gleitenden Durchschnittssatz an, so dass neuere Datenpunkte eine größere Bedeutung für das Gesamtergebnis haben. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Gewichte anzuwenden und das einfachste ist, einen abnehmenden Satz von Gewichten zu verwenden, zum Beispiel, wenn wir einen gleitenden durchschnittlichen Datensatz von 6 Datenpunkten haben, dann sind unsere Gewichte 6,5,4,3,2,1 Angewendet von den jüngsten Daten bis zum frühesten. Unsere Berechnung ist ein wenig komplexer und für einen gleitenden Durchschnittsdatensatz der Größe 6 ist es so, dass hier p6 unser aktueller Wert ist, und wir multiplizieren diesen mit 6, dann addieren wir dann 5 mal den vorherigen Wert, den 4-fachen Wert vor dem und bald. Dann teilen wir sie mit 6 (61) / 2 auf. Dies ist die Berechnung für eine dreieckige Zahl und Wikipedia hat eine Erklärung, wie dies abgeleitet ist. Die folgende Tabelle veranschaulicht die Berechnung eines WMA der Periode 3 für denselben Datensatz, wie wir ihn im obigen SMA-Beispiel verwendet haben. Exponential Moving Average Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) verwendet einen exponentiell abnehmenden Satz von Gewichten. In der WMA oberhalb unserer Gewichte sinkt linear, ein exponentiell abnehmender Satz von Gewichten verringert sich zunächst rasch und fällt dann ab. Wenn wir ein Diagramm dieser Gewichte produzieren, würde es wie in Abbildung 2 unten aussehen. Abbildung 2 Diagramm der abnehmenden exponentiellen Gewichte Ein EMA bietet mehr Gewicht auf die jüngsten Werte als ein WMA und es hat auch den weiteren Vorteil, leichter berechnet werden. Um eine EMA zu berechnen, nehmen wir den vorherigen EMA-Wert und addieren die Differenz zwischen dem aktuellen Datenpunktwert und dem vorherigen EMA multipliziert mit einer Konstante 8216alpha8217, wobei die Konstante alpha die Skalierung der Gewichtungsabnahme darstellt und ein Wert zwischen 0 und 1 ist Wert ändert den Betrag der Gesamtglättung, wobei Werte nahe bei Null einen hohen Glättungsgrad anwenden und Werte, die näher 1 sind, weniger erzeugen. Die folgende Abbildung verwendet dieselben Datenpunkte, zeigt aber eine EMA mit dem Wert 0.7 und 0.1 an. Fig. 3 zwei Diagramme zeigen dieselben Quelldaten mit einem exponentiellen gleitenden Mittelwert unter Verwendung von verschiedenen Werten von alpha In unseren Berechnungen verwenden wir nur die EMA von dem dritten Datenpunkt an für den ersten Datenpunkt, den es üblich ist, diesen Wert auf 0 oder keinen Wert zu setzen, und Für den zweiten Datenpunkt setzen wir den Wert gleich dem Wert des zweiten Datenpunktes. Die nachstehende Tabelle ist die Berechnung von EMA für unseren Beispieldatensatz mit einem Alpha-Wert von 0,4