Cómo SAP calcula el precio medio móvil (MAP) del maestro de materiales Si un material está sujeto al control de precio medio móvil, el sistema SAP calculará los valores para los movimientos de mercancías de la siguiente manera. Nueva cantidad Cantidad antigua Cantidad de recibo Nuevo valor Valor antiguo (Cantidad de recibo (precio de recibo / unidad de precio de recibo)) Nuevo precio de plantilla (nuevo valor / nueva cantidad) Unidad de precio en el maestro de materiales Consulte los ejemplos siguientes para una mejor comprensión. Comience con un material con MAP de 10.00, PO 100 piezas a 10 / pc. 1. Primera entrada de mercancías La cuenta de stock se contabilizará con el valor de recibo basado en el precio de la orden de compra. Cantidad entregada PO precio 10 piezas 10 / pc. 100 La entrada de compensación se contabiliza en la cuenta de compensación GR / IR. Dr. Cuenta de stock 100 Cr. GR / IR Cuenta de compensación 100 Cantidad total de acciones 10, Valor total 100, MAP 10.00 2. Segunda entrada de mercancías El precio en la orden de compra se cambia a 12,00 / pc. En lugar de 10.00 / pc. La cuenta de stock se contabilizará con el valor del recibo basado en el precio de la orden de compra modificada. Cantidad entregada PO precio 10 piezas 12 / pc. 120 Dr. Stock Account 120 Cr. Cuenta de Compensación GR / IR 120 Dado que el precio en la orden de compra es diferente al precio medio móvil actual en el maestro de materiales, por lo tanto, el precio medio móvil se cambia a 11,00 Cantidad total de acciones 20, Valor total 220, MAP 11,00. Se acredita con el valor de recibo promedio. Cantidad (Valor de entrada de mercancías / Cantidad de la entrada de mercancías) 10 pcs (220/20 pcs) 110 Cuenta de compensación Dr. GR / IR 110 Cr. Cuenta de Stock 110 Cantidad total de stock 10, Valor total 110, MAP 11.00 10 piezas a 12.00 / pc. 120.00 Dr. Conta de stock 10 Dr. GR / IR Cuenta de compensación 110 Cr. Cálculo de valor Cuando un material está sujeto al control de precio medio móvil, el sistema calcula los valores para los movimientos de mercancías de la siguiente manera: Precio medio móvil: Cálculo del valor para Más información y ejemplos de contabilizaciones y cálculos de valor para los materiales sujetos al control de precios promedio móvil, consulte: Registro Ahora hay un informe estándar de SAP para analizar los cambios en el precio promedio móvil. Como alternativa, puede utilizar la tabla CKMI1 para ver las variaciones en su precio promedio móvil. Compruebe la información en la KBA: 1506200 - Determinar cómo se ha cambiado el precio medio móvil Buscar MBEW-KALN1 (Número de estimación de coste - Coste del producto) del material: Ejecutar transacción SE16 Tabla MBEW (valoración de material) Tipo de valoración (si existe) Haga clic en el botón Ejecución Obtenga la entrada KALN1 Obtenga la lista de la tabla CKMI1 (índice de documentos contables para el material): Ejecute la transacción SE16 Tabla CKMI1 Escriba el campo KALNR O Qty Structure) con KALN1 desde el paso 1 Quitar la entrada en el campo quotMaximum Número de Hitsquot Haga clic en el botón Execution Aparece una lista según la selección ingresada Ir a la ruta del menú quotSettingsquot - gt quotUser Parametersquot y cambie a quotALV Grid displayquot Seleccione las dos columnas Para DATUM (Día en el que se ingresó el documento contable) y UZEIT (Hora de entrada) y ordenar en orden ascendente Analizar la lista: La lista ahora está en orden cronológico POPER indica el período de contabilización LBKUM es la cantidad de stock antes de la contabilización correspondiente SALK3 El valor de la acción antes de la contabilización correspondiente VERPR es el MAP antes de la contabilización correspondiente De la lista verá cómo el LBKUM y SALK3 cambiado por la contabilización y esto cambió el MAP como: VERPR (precio medio móvil) SALK3 / LBKUM AWTYP MKPF precio Fue cambiado por un documento material AWTYP RMRP precio fue cambiado por un documento de factura Los campos Total Stock (LBKUM), Valor Total (SALK3) y VERPR muestran valores antes de contabilizar el documento (material / factura). Así que si usted está usando el precio de precio de V-Moving Average. La siguiente entrada para VERPR es el resultado del cálculo SALK3 / LBKUM. Ejemplo de otras tablas de historia: MARDH. Tabla de historia para la cantidad de stock en el nivel de ubicación de almacenamiento. MBEWH: tabla histórica para el valor de la acción. Las tablas de historial sólo se actualizan para el período ANTERIOR cuando se realiza un cambio en el período actual. Sólo desde el primer cambio en el período actual el sistema creará una entrada en la tabla de historial para el período anterior. Consulte la nota SAP 193554 para obtener más detalles. Esta nota explica cómo funciona la tabla de historial. En las tablas de historial verá que la contabilización en el período actual siempre actualiza el período anterior. Si no hay ninguna contabilización de stock en el período actual, verá una brecha en esta tabla. Cambia el período a septiembre de 2010 (009 2010). Esto no cambia nada en las tablas de valores o de valoración. Usted publica entonces una entrada de mercancías en septiembre de 2010 (009 2010). Esto creará una entrada en la tabla de historial para el período anterior (agosto, 2010 008 2010). Usted necesita comparar MBEWH x CKMI1 para ver esta relación. Estas tablas de historial pueden tener una entrada por período. Los valores de dicha entrada se refieren al final del período. Para el período actual, no hay entradas en las tablas de historial. Una entrada no se escribe en esta tabla de historial para cada período. Si cambian los datos relevantes para el inventario o relevantes para la valuación, el sistema podría generar una entrada en la tabla del historial. Además, los campos LFMON (Período actual (período de reserva)) y LFGJA (Año fiscal del período actual) en las tablas de valores ya no se ajustan automáticamente al período actual por el programa de cierre de período. El período sólo se transfiere al nuevo período durante el primer movimiento. Al mismo tiempo, también se generan las entradas de historia relevantes. Introducción Un promedio móvil es una técnica simple para suavizar datos aleatorios. La mayoría de las veces encontramos medias móviles para analizar el movimiento de los precios de las acciones, pero también las vemos en otras áreas de negocio y análisis de datos. Esta es la primera parte de una serie de dos artículos. En este artículo se describen qué son los promedios móviles y cómo se calculan. La segunda parte examina cómo implementar cálculos de promedio móvil en SAP BusinessObjects Web Intelligence. Si ya entiende los promedios móviles, puede pasar al segundo artículo sobre cómo implementar en Web Intelligence. Qué son los promedios móviles Un promedio móvil analiza un conjunto de puntos de datos calculando un promedio sobre un conjunto más pequeño de puntos de datos recientes. Por ejemplo, al analizar el precio de las acciones durante un año podemos generar un promedio móvil que para un día dado es el promedio de los últimos 15 días. La figura 1 a continuación es un ejemplo de un promedio móvil simple generado con Google Finance. Este gráfico muestra el precio de las acciones de Google8217s durante el año pasado y la línea roja es una media móvil con un período de 15 días. Figura 1. Carta del precio de las acciones de Google39 con un promedio móvil simple Podemos ver en el ejemplo anterior que el promedio móvil (línea roja) suaviza el precio de las acciones fluctuantes. Una característica de una media móvil es que se queda atrás de la curva original. Esto se debe a que en cada punto de datos toma un promedio de un conjunto de puntos de datos anteriores. Para una discusión adicional sobre cómo se usan los promedios móviles en las finanzas, vea Moving Averages en StockCharts. El objetivo de utilizar una media móvil es reducir las fluctuaciones a corto plazo y destacar las tendencias a largo plazo. Hay varios tipos diferentes de media móvil y por debajo de we8217ll mirar cómo calcular los ejemplos más comunes. Después de esto debemos ver cómo implementar estos cálculos en Web Intelligence. Promedio móvil simple Un promedio móvil simple (SMA) como el nombre de it8217s sugiere es el promedio móvil más fácil de calcular. Para cada punto de datos calculamos el promedio sobre un número fijo de puntos de datos precedentes. La tabla a continuación ilustra este cálculo en el que estamos usando un SMA del período 3. Como nuestro período de nuestro conjunto de datos de media móvil es 3, no calculamos los dos primeros puntos de datos. Luego, para cada punto de datos, calculamos el promedio de los últimos tres puntos de datos, incluyendo el punto de datos actual. Puesto que al calcular nuestro promedio, el último valor se agrega a la suma y el primer valor disminuye, podemos simplificar nuestro cálculo a, donde SMA (anterior) es el resultado que calculamos previamente, N es el tamaño del conjunto de datos de media móvil, p1 Es el primer valor en nuestro conjunto y pN es el último valor del conjunto. Un retroceso de un SMA es que trata todos los puntos de datos anteriores en el promedio móvil establecidos por igual y por lo que podemos encontrar que los puntos de datos más antiguos pueden influir negativamente en el cálculo. Para abordar esto podemos usar promedios móviles ponderados o exponenciales. Promedio móvil ponderado Un promedio móvil ponderado (WMA) aplica ponderaciones a los puntos de datos del promedio móvil establecidos de manera que los puntos de datos más recientes tengan más importancia para el resultado global. Hay varias maneras en que podemos aplicar pesos y el más simple es usar un conjunto decreciente de pesos, por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos de media móvil de 6 puntos de datos entonces nuestros pesos son 6,5,4,3,2,1 Aplicado desde los datos más recientes hasta los primeros. Nuestro cálculo es un poco más complejo y para un conjunto de datos de media móvil de tamaño 6 es, Así que aquí p6 es nuestro valor actual y lo multiplicamos por 6, luego añadimos 5 veces el valor anterior, 4 veces el valor anterior y pronto. Luego dividimos esto por 6 (61) / 2. Este es el cálculo para un número triangular y Wikipedia tiene una explicación de cómo se deriva esto. La siguiente tabla ilustra el cálculo de una AMM del período 3 para el mismo conjunto de datos que usamos en el ejemplo SMA anterior. Promedio móvil exponencial Un promedio móvil exponencial (EMA) utiliza un conjunto de pesos exponencialmente decreciente. En el WMA por encima de nuestros pesos disminuyó linealmente, un conjunto exponencialmente decreciente de pesos reducir rápidamente al principio y luego se detiene. Si producimos una gráfica de estos pesos parecería algo como la figura 2 a continuación. Figura 2 Gráfico de pesos exponenciales decrecientes Un EMA proporciona más peso a valores recientes que un WMA y también tiene la ventaja adicional de ser más fácilmente calculado. Para calcular un EMA tomamos el valor EMA anterior y añadimos la diferencia entre el valor actual del punto de datos y el EMA anterior multiplicado por una constante 8216alpha8217, La constante alpha representa la escala de la disminución de ponderación y es un valor entre 0 y 1. Cambiando esto El valor cambia la cantidad de suavizado general donde los valores cercanos a cero aplican un alto grado de suavizado y los valores cercanos a 1 producen menos. La siguiente figura usa los mismos puntos de datos pero muestra un EMA de valor 0.7 y 0.1. Figura 3 Dos gráficos muestran los mismos datos de origen con un promedio móvil exponencial utilizando diferentes valores de alpha En nuestros cálculos sólo aplicamos la EMA desde el punto de datos 3 ª hacia adelante para el primer punto de datos que es habitual para establecer esto a 0 o ningún valor y Para el segundo punto de datos se ajusta el valor igual al valor del 2º punto de datos. La siguiente tabla es el cálculo de EMA para nuestro conjunto de datos de ejemplo usando un valor alfa de 0.4How para encontrar el precio medio móvil en la savia Cómo encontrar el precio medio móvil en la savia Mogui razlog je da je strana trenutno u fazi izrade, da cómo encontrar Precio medio móvil en sap u toku odravanje ili je strana zatvorena. Realización de la radio una mejor perspectiva. Basado opciones binarias segundo trabajo de las opciones binarias caseras opción de kishore del comerciante de la divisa de kishore. Ajustes persia. Opción dominator opinioni binario. 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