Sap Gewichtet Gleitender Durchschnittspreis

Gleitender Durchschnittspreis Der gleitende Durchschnittspreis (MAP) ist ein Bewertungsverfahren, bei dem sich der Lagerpreis aufgrund bestimmter Geschäftsvorgänge ändern kann (Wareneingänge, GRIR-Clearing mit extern bezogenen Materialien und WIP-Clearing mit selbst gefertigten Materialien). Voraussetzungen Sie haben für jedes Material festgelegt, dass sich sein Inventarpreis wie ein gleitender Durchschnittspreis ändern kann. Mit dem MAP-Bewertungsverfahren werden den Bestandsobjekten die externen Werte der Geschäftsvorfälle zugeordnet. Die Menge und der Wert des Inventurbelegs werden dem vorhandenen Bestand hinzugefügt. Dann wird ein neuer MAP auf der Grundlage der Beziehung zwischen der neuen Inventarmenge und dem Inventarwert berechnet. Inventareingänge beeinflussen daher den Preis. Abrechnungsdifferenzen werden dem Inventar zugeordnet. Dies hängt von der Bestandsdeckung ab. Abrechnungen ändern nur den Inventarwert, niemals die Bestandsmenge. Siedlungen beeinflussen daher immer den Preis. Inventarprobleme reduzieren den Inventarwert um den Wert des ausgegebenen Inventars. Wenn dies zu einer neuen Preisquantitätsbeziehung führt, wird der Preis entsprechend angepasst. Inventarprobleme verwenden selten einen externen Wert, werden aber normalerweise mit dem aktuellen Wertquantitätsverhältnis des Inventarobjekts, also dem aktuellen gleitenden Durchschnittspreis, bewertet. Aus diesem Grund haben die meisten Bestandsprobleme keinen Einfluss auf den Kurs, zu dem das gleitende Durchschnittspreisverfahren verwendet wird. Um den Kurs konsistent zu halten, muss sich das Bewertungsverfahren ändern, wenn der Geschäftsvorfall auf ungewöhnliche Situationen oder fehlende Aktiendeckung trifft. Folgende ungewöhnliche Situationen sind möglich: Negativer Inventarwert und negative Bestandsmenge Inventarmengen können negativ werden, wenn die Systemeinstellungen dies zulassen. Beleg - und Transaktionsstornierungen Pure-Value-Buchungen Reine Wertbuchungen haben grundsätzlich Basismengen, bewahren jedoch die Quantitätssituation im Inventar. Aufgrund von Zeitverzögerungen können Wertbuchungen mit hohen Basismengen geringere Bestandsmengen erfassen. Um Inventarwerte in solchen Fällen verzerrt zu schützen, wird eine Lagerdeckungsprüfung durchgeführt, bei der die Rechnungsmenge mit der aktuellen Bestandsmenge verglichen wird. Buchung in eine vorherige Periode Buchungen zu einer vorherigen Periode ändern die aktuelle Bestandsmenge, den Wert und den gleitenden Durchschnittspreis sowie die Inventarmenge, den Wert und den Preis der vorherigen Periode. In einem Fertigungsunternehmen sind die meisten der extern bezogenen Materialien Bevor sie für die Produktion oder den Vertrieb benötigt werden. Der Bestand dieses Materials muss auf Mengen - und Wertbasis aktualisiert werden. Die Materialbewertung ermittelt und pflegt den Bestandswert eines Materials. Die folgende Formel wird verwendet, um den Lagerbestand zu berechnen. Der Bewertungsbereich ist eine Organisationsebene, bei der Material bewertet wird. Es kann sich entweder um einen Buchungskreis oder eine Anlage handeln, die wir in der Customizing-Transaktion OX14 konfigurieren können (Menüpfad ist Customizing Unternehmensstruktur - gt Definition - gt Logistics General - gt Bewertungsstufe definieren) Das Preissteuerungsverfahren im Materialstammsatz legt den verwendeten Wert fest Bewerte den Wareneingang eines Materials. Die Materialbewertung kann nach dem Standardpreis (S-Preis) oder dem gleitenden Durchschnittspreis (V-Preis) durchgeführt werden. Das System errechnet den Gesamtbestand an Material mit Standardpreiskontrolle wie folgt Gesamtbetrag Standardpreis Gesamtbestand Gleitender Durchschnittspreis System berechnet automatisch Der gleitende Durchschnittspreis für jede Warenbewegung wie folgt Bewegender Durchschnittspreis Gesamtbestand Gesamtbestandsmenge Gehen Sie zu dem Tisch MBEW für das Material und die Anlage. Notieren Sie sich die Nummer unter MBEW-KALN1. Gehen Sie auf die Tabelle CKMI1 mit dieser Nummer. Geben Sie die Nummer am Feld KALNR ein. Folgen Sie dem Menüpfad Optionen - gt Benutzerparameter ändern sich in die ALV Grid-Anzeige. Nun wählen Sie die beiden Spalten für DATUM und UZEIT sortiert nach beiden von ihnen (in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge, wie Sie es bevorzugen). Finden Sie Ihr Dokument. Sie sehen: den Bestand vor der Buchung (LBKUM), den Wert vor der Buchung (SALK3) und eine Spalte mit dem MAP und einen anderen mit dem Standardpreis. Jedes Feld repräsentiert den folgenden POPER Buchungsperiode AWTYP Referenz Transact. AWREF Referenzdokument AWORG Referenz Org. Einheit GLVOR Geschäftstransaktion LBKUM Gesamtbestand SALK3 Gesamt Wert VERPR Umzugspreis STPRS Standardpreis BWKEY Bewertungsbereich DATUM Erfassungsdatum UZEIT Erfassungszeit Auf der Grundlage des FI-Dokuments jedes Referenzbelegs können wir sehen, wie jede Buchung betroffen ist Die MAP-Varianz. 209864 8211 Gleitender Durchschnittspreis ist unverhältnismäßig groß 185961 8211 Gleitender Durchschnittspreis Kalkulation 88305 8211 Gleitender Durchschnittspreis Nullpunkt Keine Buchhaltung doc. 88320 8211 Starke Abweichungen bei der Erstellung eines gleitenden Durchschnittspreises 79483 8211 MM-IM: Erstellung des gleitenden Durchschnittspreises. Einführung Der vorherige Artikel beschäftigte sich mit den gleitenden Durchschnittswerten und deren Berechnung. Dieser Artikel untersucht nun, wie diese in Web Intelligence implementiert werden. Die hier verwendete Formel ist mit der XIr3-Version von SAP BOE kompatibel, jedoch kann eine Formel in früheren Versionen funktionieren, falls verfügbar. Wir beginnen mit der Betrachtung, wie man einen einfachen gleitenden Durchschnitt berechnet, bevor man auf gewichtete und exponentielle Formen schaut. Bearbeitete Beispiele Die Beispiele unten alle verwenden den gleichen Datensatz, der von Aktienkurs Daten in einer Excel-Datei, die Sie herunterladen können. Die erste Spalte in der Akte ist der Tag des Aktienkurses und dann Spalten des Eröffnungskurses, des höchsten Preises am Tag, des niedrigsten Preises, des Schlusskurses, des Volumens und des angepassten Schlusskurses. We8217ll verwenden Schlusskurs in unserer Analyse unten zusammen mit dem Date-Objekt. Simple Moving Average Es gibt ein paar Möglichkeiten, mit denen wir einfache gleitende Durchschnitte berechnen können. Eine Option ist, die vorherige Funktion zu verwenden, um den Wert einer vorherigen Zeile zu erhalten. Zum Beispiel die folgende Formel berechnet einen gleitenden Durchschnitt auf unserem Schlusskurs Aktienkurs für einen gleitenden durchschnittlichen Datensatz der Größe 3, Dies ist eine ganz einfache Formel aber es ist offensichtlich, es ist nicht praktisch, wenn wir eine große Anzahl von Perioden haben hier können wir machen Verwendung von RunningSum Formel und für einen Datensatz der Größe N haben wir Schließlich haben wir eine dritte Technik, die zwar komplizierter kann es eine bessere Leistung, da es die Berechnung der neuen Wert auf der Grundlage von früheren Wert anstelle von zwei laufenden Summen über die vollständige Daten Set. Allerdings funktioniert diese Formel nur nach dem N-ten Punkt im Gesamtdatensatz und da sie sich auf einen vorherigen Wert bezieht, müssen wir auch einen Startwert setzen. Unten ist die vollständige Formel für unsere Aktienkursanalyse verwendet, wo unsere gleitende durchschnittliche Periode 15 Tage ist, Das Datum 1252010 ist der 15. Datenpunkt in unserem Datensatz und so für diesen Punkt berechnen wir einen normalen Durchschnitt mit dem RunningSum. Für alle Daten jenseits dieses Wertes verwenden wir unsere SMA Formel und wir lassen alle Daten vor diesem Datum frei. Abbildung 1 unten ist ein Diagramm in Web Intelligence, das unsere Aktienkursdaten mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt anzeigt. Abbildung 1. Web Intelligence-Dokument mit einem einfachen gleitenden durchschnittlichen gewichteten gleitenden Durchschnitt Eine gewichtete gleitende Durchschnittsformel mit einer Periode von 3 ist wie bei unserer ersten einfachen gleitenden Durchschnittsformel oben nur für eine kleine Anzahl von Perioden praktisch. Ich habe noch nicht in der Lage, eine einfache Formel, die für größere gleitende durchschnittliche Perioden verwendet werden kann, zu finden. Mathematisch ist es möglich, aber Einschränkungen mit Web Intelligence bedeutet, dass diese Formeln don8217t konvertieren. Wenn jemand in der Lage, dies zu tun Ich würde gerne hören Die Abbildung unten ist ein WMA von Periode 6 in Web Intelligence implementiert. Abbildung 2. Web Intelligence-Dokument eines gewichteten Moving Average Exponential Moving Average Ein exponentieller gleitender Durchschnitt ist relativ einfach, um in Web Intelligence zu implementieren und ist somit eine geeignete Alternative zu einem Weighted Moving Average. Die grundlegende Formel ist hier hart codiert 0,3 als unser Wert für Alpha. Wir verwenden diese Formel nur für Perioden, die größer sind als unsere zweite Periode, so dass wir eine if-Anweisung verwenden können, um diese auszufiltern. Für unsere erste und zweite Periode können wir den vorherigen Wert verwenden und so unsere abschließende Formel für EMA ist, ist unten ein Beispiel einer EMA, die auf unsere Bestandsdaten angewendet wird. Abbildung 3. Web Intelligence Dokument zeigt eine Exponential Moving Average Eingabesteuerung Wie unsere EMA Formel doesn8217t auf die Größe der gleitenden durchschnittlichen Periode verlassen und unsere einzige Variable ist alpha können wir Input-Steuerelemente verwenden, damit der Benutzer den Wert von Alpha anpassen können. Um dies zu tun, erstellen Sie eine neue Variable mit dem Namen 8216alpha8217 und definieren it8217s Formel wie, Aktualisieren Sie unsere EMA Formel auf, Erstellen Sie ein neues Eingabesteuerelement, das unsere Alphavariable als das Eingabesteuerungsberichtobjekt auswählt Verwenden Sie einen einfachen Schieberegler und legen Sie die folgenden Eigenschaften fest Sollte in der Lage, den Schieber bewegen und sehen sofort die Änderungen an der Trendlinie in der Grafik Fazit Wir sahen, wie die Umsetzung drei Arten von gleitenden Durchschnitt in Web Intelligence und obwohl alle möglich waren, ist der Exponential Moving Average wahrscheinlich die einfachste und flexibelste . Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel interessant und wie immer jedes Feedback ist sehr willkommen. Post navigation Lassen Sie eine Antwort Antworten abbrechen Sie müssen in der angemeldet um einen Kommentar schreiben. Der Trick zu Weighted Moving Average (WMA) ist es, eine Variable zu erstellen, die die Zähler von WMA repräsentiert (siehe Wikipedia als Referenz.) Dies sollte wie folgt aussehen: Previous (Self) (n Close) 8211 (Previous (RunningSum ( Dann ist die aktuelle WMA8217s-Formel wie folgt: Numerator (n (n 1) 2) wobei Numerator die Variable ist, die Sie zuvor erstellt haben.