Definisi Dalam model rata-rata bergerak tertimbang (perkiraan strategi 14), setiap nilai historis dibobot dengan faktor dari kelompok pembobotan dalam profil perkiraan univariat. Formula untuk Weighted Moving Average Model rata-rata bergerak tertimbang memungkinkan Anda untuk membebani data historis terkini lebih banyak daripada data yang lebih tua saat menentukan rata-rata. Anda melakukan ini jika data yang lebih baru lebih mewakili permintaan masa depan daripada data yang lebih tua. Oleh karena itu, sistem ini mampu bereaksi lebih cepat terhadap perubahan level. Keakuratan model ini sangat tergantung pada pilihan faktor pembobotan Anda. Jika pola time series berubah, Anda juga harus menyesuaikan faktor pembobotan. Saat membuat grup pembobotan, Anda memasukkan faktor pembobotan sebagai persentase. Jumlah faktor pembobotan tidak harus 100. Tidak ada perkiraan ex-post yang dihitung dengan ramalan ramalan ini. Pengenalan Artikel sebelumnya melihat rata-rata bergerak dan bagaimana cara menghitungnya. Artikel ini sekarang melihat bagaimana menerapkannya di Web Intelligence. Rumus yang digunakan di sini kompatibel dengan versi XIr3 dari SAP BOE namun beberapa rumus dapat bekerja di versi sebelumnya jika tersedia. Kita akan mulai dengan melihat bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana sebelum melihat bentuk tertimbang dan eksponensial. Contoh Kerja Contoh di bawah ini semua menggunakan kumpulan data yang sama dengan data harga saham dalam file Excel yang dapat Anda download. Kolom pertama dalam file tersebut adalah hari harga saham dan kemudian kolom harga pembukaan, harga tertinggi pada hari itu, harga terendah, harga penutupan, volume dan harga penutupan yang disesuaikan. Kami akan menggunakan harga penutupan dalam analisis kami di bawah ini bersama dengan objek Tanggal. Simple Moving Average Ada beberapa cara untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana. Salah satu pilihannya adalah menggunakan fungsi Previous untuk mendapatkan nilai dari baris sebelumnya. Misalnya rumus berikut ini menghitung rata-rata bergerak pada harga saham penutupan kita untuk kumpulan data rata-rata bergerak berukuran 3, Ini adalah formula yang cukup sederhana namun jelas tidak praktis bila kita memiliki sejumlah besar periode di sini yang dapat kita buat. Penggunaan rumus RunningSum dan untuk kumpulan data ukuran N yang kita miliki Akhirnya kita memiliki teknik ke-3, yang walaupun lebih rumit, mungkin memiliki kinerja yang lebih baik karena menghitung nilai baru berdasarkan nilai sebelumnya daripada dua jumlah yang berjalan di atas data penuh set. Namun rumus ini hanya bekerja setelah titik ke-N dalam kumpulan data keseluruhan dan karena mengacu pada nilai sebelumnya, kita juga harus menetapkan nilai awal. Berikut adalah rumus lengkap yang digunakan untuk analisis harga saham kami dimana periode rata-rata pergerakan kami adalah 15 hari, Tanggal 1252010 adalah titik data ke-15 dalam kumpulan data kami dan oleh karena itu kami menghitung rata-rata normal menggunakan RunningSum. Untuk semua tanggal di luar nilai ini kami menggunakan rumus SMA kami dan kami kosongkan semua tanggal sebelum tanggal ini. Gambar 1 di bawah ini adalah bagan di Web Intelligence yang menampilkan data harga saham kami dengan rata-rata bergerak sederhana. Gambar 1. Dokumen Intelijen Web yang Menampilkan Rata-rata Bergerak Tertimbang Rata-rata Bergerak Rata-rata Rumus rata-rata bergerak tertimbang dengan jangka waktu 3 adalah, Seperti rumus rata-rata pergerakan sederhana pertama kami di atas ini hanya praktis untuk sejumlah kecil periode. Saya belum bisa menemukan formula sederhana yang bisa digunakan untuk periode rata-rata bergerak yang lebih besar. Secara matematis itu mungkin tapi keterbatasan dengan Web Intelligence berarti bahwa formula ini tidak dapat dikonversi. Jika ada yang mampu melakukan ini, saya akan senang mendengar gambar di bawah ini adalah WMA periode 6 yang diimplementasikan di Web Intelligence. Gambar 2. Dokumen Web Intelligence dari Moving Average Moving Average Moving Average Rata-rata pergerakan eksponensial cukup lurus ke depan untuk diterapkan di Web Intelligence dan merupakan alternatif yang sesuai untuk Weighted Moving Average. Rumus dasarnya adalah Disini kita memiliki kode keras 0.3 sebagai nilai alpha kita. Kami hanya menerapkan rumus ini untuk periode yang lebih besar dari periode kedua sehingga kami dapat menggunakan pernyataan if untuk menyaringnya. Untuk periode pertama dan kedua kita bisa menggunakan nilai sebelumnya dan jadi rumus akhir untuk EMA adalah, Berikut adalah contoh EMA yang diterapkan pada data stok kita. Gambar 3. Dokumen Web Intelligence menampilkan Kontrol Masukan Rata-rata Bergerak Eksponensial Karena formula EMA kita tidak bergantung pada ukuran periode rata-rata bergerak dan satu-satunya variabel kita adalah alpha kita dapat menggunakan Input Controls untuk memungkinkan pengguna menyesuaikan nilai alpha. Untuk melakukan ini, Buat sebuah variabel baru yang disebut 8216alpha8217 dan definisikan it8217s formula sebagai, Update formula EMA kami, Buat kontrol masukan baru yang memilih variabel alpha kami sebagai objek laporan kontrol masukan Gunakan slider sederhana dan tetapkan properti berikut, Setelah selesai Anda Harus dapat memindahkan slider dan segera melihat perubahan pada garis tren pada grafik Kesimpulan Kami melihat bagaimana menerapkan tiga jenis rata-rata bergerak di Web Intelligence dan walaupun semua mungkin, Exponential Moving Average mungkin yang termudah dan paling fleksibel. . Saya harap Anda menemukan artikel ini menarik dan karena selalu ada umpan balik yang sangat diterima. Posting navigasi Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Anda harus masuk untuk mengirim komentar. Trik untuk Weighted Moving Average (WMA) adalah Anda harus menciptakan sebuah variabel yang mewakili pembilang WMA (lihat Wikipedia untuk referensi.) Ini seharusnya terlihat seperti berikut: Sebelumnya (Diri) (n Tutup) 8211 (Sebelumnya (RunningSum ( Close)) 8211 Sebelumnya (RunningSum (Close) n1) dimana n adalah jumlah periode. Maka rumus WMA8217s yang sebenarnya adalah seperti: Numerator (n (n 1) 2) dimana Numerator adalah variabel yang Anda buat sebelumnya. Standard dan Biaya Rata-rata Membandingkan Manajemen Biaya menawarkan dua metode penetapan biaya: penetapan biaya standar dan biaya rata-rata. Biaya rata-rata digunakan terutama untuk distribusi dan industri lainnya dimana biaya produk berfluktuasi dengan cepat, atau bila didikte oleh peraturan dan konvensi industri lainnya. Biaya rata-rata memungkinkan Anda untuk: nilai Persediaan pada inventori jalur biaya rata-rata bergerak dan biaya produksi tanpa persyaratan untuk memiliki standar yang telah ditetapkan menentukan margin keuntungan berdasarkan metode biaya aktual yang mengukur kinerja organisasi. Biaya yang bertentangan dengan biaya historis mencakup semua biaya langsung untuk membuat barang dalam persediaan barang tersebut. Gunakan biaya standar untuk pengukuran kinerja dan pengendalian biaya. Biaya standar memungkinkan Anda untuk: menilai persediaan dengan biaya yang telah ditentukan menentukan marjin keuntungan berdasarkan varians biaya proyeksi yang diproyeksikan terhadap biaya yang diharapkan untuk memperbarui biaya standar dari jenis biaya apa pun mengevaluasi biaya produksi relatif terhadap biaya standar mengukur kinerja organisasi berdasarkan biaya produk yang telah ditetapkan sebelumnya mengevaluasi biaya produk Untuk membantu keputusan manajemen Tabel berikut menunjukkan perbedaan fungsional antara biaya rata-rata dan standar. Materi dengan Inventarisasi semua elemen biaya dengan Bills Material Material dan overhead material dengan Inventarisasi semua elemen biaya dengan Bills of Material Item cost yang dipegang oleh elemen biaya Item cost yang dipegang oleh Sub-elemen biaya Tidak ada biaya bersama biaya rata-rata dipelihara secara terpisah di setiap organisasi Dapat membagi biaya di seluruh organisasi jika tidak menggunakan Work in Process Mempertahankan biaya unit rata-rata dengan setiap transaksi Biaya rata-rata bergerak tidak dipelihara Akun penilaian terpisah untuk setiap elemen biaya Akumulasi penilaian terpisah Ts untuk setiap elemen subinventory dan cost Tidak ada varians untuk Variabel Kerja dalam Transaksi Proses untuk Bekerja dalam Transaksi Proses Tabel 1 - 2. Perbandingan Biaya Standar dan Rata-rata Biaya rata-rata, Anda tidak dapat berbagi biaya. Biaya rata-rata dipelihara secara terpisah di setiap organisasi. Di bawah penetapan biaya standar jika Anda menggunakan Inventaris Tanpa Bekerja dalam Proses, Anda dapat menentukan biaya item Anda di organisasi yang mengendalikan biaya dan berbagi biaya tersebut di seluruh organisasi. Jika Anda berbagi biaya standar di beberapa organisasi, semua laporan, pertanyaan, dan proses menggunakan biaya tersebut. Anda tidak diharuskan memasukkan biaya duplikat. Lihat: Parameter Organisasi Jendela dan Mendefinisikan Informasi Biaya. Catatan: Organisasi yang mengendalikan biaya Anda bisa menjadi organisasi manufaktur yang menggunakan Work in Process atau Bills of Material. Organisasi yang berbagi biaya dengan organisasi yang mengendalikan biaya Anda tidak dapat menggunakan Bills of Material. Account Penilaian dan Elemen Biaya dengan Biaya Rata-rata Sistem mempertahankan biaya unit rata-rata di tingkat organisasi sehingga tidak menggunakan akun penilaian subinventori. Jika Anda memiliki akun penilaian terpisah dengan subinventori, persediaan total akan seimbang, namun saldo akun oleh subinventory tidak sesuai dengan laporan penilaian persediaan. Catatan: Manajemen Biaya memberlakukan nomor akun yang sama untuk materi tingkat organisasi dan akun intransit. Jika tidak, saldo laporan penilaian persediaan tidak sama dengan jumlah transaksi akuntansi. Mengubah dari Standard menjadi Average Costing Setelah transaksi dilakukan, Anda tidak dapat mengubah metode penetapan biaya suatu organisasi di jendela Parameter Organisasi di Oracle Inventory. Lihat: Parameter Organisasi Jendela dan Mendefinisikan Informasi Biaya.
No comments:
Post a Comment