移动加权平均怎么算成本价
时间: 2023-08-15 16:09:17 浏览: 63
移动加权平均法是一种常用的成本计算方法,它将库存中的所有商品视为一个整体,根据每次进货的数量和成本来计算平均成本。具体计算步骤如下:
1. 初始化:
- 设置初始库存数量为0。
- 设置初始库存总成本为0。
2. 对于每次入库(进货):
- 记录进货数量(入库数量)和进货成本。
- 计算本次进货的总成本:本次进货数量 × 本次进货成本。
- 计算新的库存总成本:原有库存总成本 + 本次进货的总成本。
- 计算新的库存数量:原有库存数量 + 本次进货数量。
- 计算移动加权平均成本:新的库存总成本 / 新的库存数量。
3. 对于每次出库(销售):
- 记录出库数量(销售数量)。
- 根据移动加权平均成本计算出当前的成本单价。
- 计算出库的成本:出库数量 × 当前的成本单价。
- 更新库存数量:原有库存数量 - 出库数量。
- 更新库存总成本:原有库存总成本 - 出库的成本。
需要注意的是,移动加权平均法会随着每次的进货和出货而不断更新成本单价,确保库存的成本反映了最新的进货情况。这种方法适用于常见的库存管理和成本计算场景,但具体应用时仍需结合实际情况和会计准则进行调整和优化。
相关问题
matlab 指数移动加权平均函数
Matlab中的指数移动加权平均函数是exponential moving average,简称EMA。在Matlab中,指数移动加权平均函数是通过指定一个时间窗口来计算时间序列数据的加权平均值的。
使用EMA函数需要指定输入参数,包括时间序列数据以及时间窗口长度。在Matlab中,可以使用expmovavg函数来计算指数移动加权平均值。该函数的语法如下:
Y = expmovavg(X, alpha)
其中,X是输入的时间序列数据,可以是向量或矩阵;alpha是平滑因子,即权重的指数衰减因子。alpha的取值范围是0到1之间,值越大表示新数据的权重越大,旧数据的权重越小。Y是计算得到的指数移动加权平均值。
指数移动加权平均函数可以用于平滑时间序列数据,以减少噪声和突变的影响,从而更好地观察数据的趋势和波动性。比如,可以将该函数应用于股票价格数据,以消除短期市场波动对长期趋势的影响。
总之,Matlab中的指数移动加权平均函数是一种用于平滑时间序列数据的函数,可以通过指定时间窗口和平滑因子来计算加权平均值,从而更好地观察数据的趋势和波动性。
移动加权平均法python代码
移动加权平均法(Moving Weighted Average)是一种常见的时间序列平滑方法,可以用来处理时间序列数据中的噪声,使得数据变得更加平滑。其python代码如下:
```python
def moving_weighted_average(data, weights):
"""
计算移动加权平均值
Parameters
----------
data : list
时间序列数据
weights : list
加权系数,必须是递增的,且总和为1
Returns
-------
result : list
移动加权平均值序列
"""
result = []
for i in range(len(data)):
if i < len(weights):
window = data[:i+1]
weights_ = weights[-i-1:]
else:
window = data[i-len(weights)+1:i+1]
weights_ = weights
result.append(sum([data*w for data, w in zip(window, weights_)])/sum(weights_))
return result
```
其中,`data` 是时间序列数据,`weights` 是加权系数,必须是递增的,且总和为1。该函数返回移动加权平均值序列。