Bergerak Tertimbang Rata Rata Akuntansi

Rata-rata Tertimbang Berperan: Dasar-dasar Selama bertahun-tahun, teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata bergerak sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu moving average (MA). Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa aksi harga. Harga saham pembukaan atau penutupan, tidak cukup untuk mengandalkan prediksi apakah membeli atau menjual sinyal dari tindakan crossover MA. Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak pada data harga terbaru dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial (EMA). (Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Nilai Pindah Yang Dipengaruhi Secara Eksponensial) Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan pada hari ke 10 dan memperbanyak angka ini dengan angka 10, hari kesembilan dengan pukul sembilan, kedelapan Hari ke delapan dan seterusnya ke MA yang pertama. Setelah total telah ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda. Jika Anda menambahkan pengganda contoh MA 10 hari, jumlahnya adalah 55. Indikator ini dikenal sebagai rata-rata bergerak tertimbang linear. (Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Making Trends Stand Out.) Banyak teknisi percaya diri dengan rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial (EMA). Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan para siswa dan investor. Mungkin penjelasan terbaiknya berasal dari John J. Murphys Technical Analysis Of The Financial Markets, (diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999): Rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial membahas kedua masalah yang terkait dengan moving average sederhana. Pertama, rata-rata merapikan secara eksponensial memberi bobot lebih besar pada data yang lebih baru. Oleh karena itu, ini adalah rata-rata bergerak tertimbang. Tapi sementara itu memberi informasi yang kurang penting untuk data harga terakhir, itu termasuk dalam perhitungan semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat menyesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil ke harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase nilai hari sebelumnya. Jumlah dari kedua nilai persentase tersebut menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir dapat diberi bobot 10 (0,10), yang ditambahkan ke hari sebelumnya dengan berat 90 (0,90). Ini memberi hari terakhir 10 dari total bobot. Ini setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai lebih kecil dari 5 (0,05). Gambar 1: Rata-rata Moving Exponentially Moving Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001. Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama suatu Periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti pada 8 September (ditandai dengan panah bawah hitam). Ini adalah hari dimana indeks menembus di bawah level 4.000. Panah hitam kedua menunjukkan kaki lain yang benar-benar diharapkan teknisi. Nasdaq tidak bisa menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah pada 1619.58 pada 4 April. Uptrend 12 Apr ditandai dengan panah. Di sini indeks ditutup pada 1.961,46, dan teknisi mulai melihat fund manager institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa isu terkait energi. (Baca artikel terkait kami: Amplop Rata-rata Bergerak: Memurnikan Alat Perdagangan yang Populer dan Perputaran Rata-Rata Bergerak.) Apa perbedaan antara rata-rata bergerak dan rata-rata pergerakan tertimbang Rata-rata pergerakan 5 periode, berdasarkan harga di atas, akan dihitung dengan menggunakan yang berikut Rumus: Berdasarkan persamaan di atas, harga rata-rata selama periode yang tercantum di atas adalah 90,66. Menggunakan moving averages adalah metode efektif untuk menghilangkan fluktuasi harga yang kuat. Keterbatasan utamanya adalah bahwa titik data dari data lama tidak berbobot berbeda dari titik data di dekat awal kumpulan data. Di sinilah bobot rata-rata tertimbang mulai dimainkan. Rata-rata tertimbang menetapkan bobot yang lebih berat ke titik data lebih saat ini karena lebih relevan daripada titik data di masa lalu yang jauh. Jumlah pembobotan harus menambahkan hingga 1 (atau 100). Dalam kasus rata-rata bergerak sederhana, pembobotan didistribusikan secara merata, oleh karena itu tidak ditunjukkan pada tabel di atas. Harga Penutupan AAPL Metode FIFO, Metode LIFO dan Biaya Rata-rata Tertimbang Metode FIFO, metode LIFO dan metode Weighted Average Cost adalah tiga cara untuk menilai inventaris Anda. Dalam pelajaran ini kita akan melihat ketiga metode dengan contoh-contohnya. Pada akhir setiap periode (bulan atau tahun) seseorang harus melakukan perhitungan persediaan fisik untuk menentukan jumlah persediaan yang ada. Maka Anda perlu menempatkan nilai pada barang. Orang akan berpikir ini akan mudah - nilai barangnya adalah seberapa besar biaya awalnya. Sayangnya ada sedikit lebih dari sekedar ini. Ada tiga metode yang digunakan saat menilai barang yang ada di tangan pada akhir periode. xa0 Contoh berikut akan menggambarkan hal ini: Cindy Sheppard mengelola toko permen. Dia melakukan transaksi berikut selama bulan Juli: 1 Juli Membeli 1.200 lollypops masing-masing 1. 13 Juli Membeli 500 lollypops masing-masing 1,20. 14 Juli Menjual 700 lollypops masing-masing 2 Pertama-tama, berapa banyak lollypops yang dia dapatkan pada akhir bulan Jawaban: 1.200 500 700 1,000 lollypopsxa0 Sekarang, ada tiga cara agar Sheppard bisa menghargai persediaan penutupnya. Xa0 1. Metode First-In-First-Out (FIFO) Metode ini mengasumsikan bahwa xa0inventories xx0xxx pertama yang dibeli adalah barang pertama yang dijual, dan persediaan yang dibeli kemudian dijual kemudian. Nilai persediaan penutup kami dalam contoh ini akan dihitung sebagai berikut: xa0 Dengan menggunakan metode First-In-First-Out, persediaan penutup kami mencapai 1.100. Ini setara dengan biaya 1,10 per lollypop (1.1001.000 lollypops).xa0 Sangat umum menggunakan metode FIFO jika seseorang melakukan perdagangan bahan makanan dan barang lain yang memiliki umur simpan terbatas, karena barang tertua harus Dijual sebelum mereka melewati tanggal penjualan mereka. Dengan demikian metode first-in-first-out mungkin adalah metode yang paling umum digunakan dalam bisnis kecil. Mungkin, mungkin 2. Metode Last-In-First-Out (LIFO) Metode ini mengasumsikan bahwa xa0inventories xx0xxx yang dibeli adalah yang pertama dijual, dan persediaan yang dibeli pertama dijual terakhir. Nilai persediaan penutup kami dalam contoh ini akan dihitung sebagai berikut: Dengan menggunakan metode Last-In-First-Out, persediaan penutup kami mencapai 1.000. Ini setara dengan biaya 1,00 per lollypop (1.0001.000 lollypops). Metode LIFO biasanya digunakan di U. S.A 3. Metode Biaya Rata-Rata Tertimbang Metode ini mengasumsikan bahwa kita telah menjual semua persediaan kita secara bersamaan. Metode biaya rata-rata tertimbang paling sering digunakan di bisnis manufaktur dimana persediaan ditumpuk atau dicampur bersama dan tidak dapat dibedakan, seperti bahan kimia, minyak, dll. Bahan kimia yang dibeli dua bulan yang lalu tidak dapat dibedakan dari yang dibeli kemarin, karena semuanya dicampur. bersama. Jadi, kami menghitung biaya rata-rata untuk semua bahan kimia yang kami miliki. Metode ini secara khusus melibatkan penggunaan biaya rata-rata per unit pada setiap titik waktu setelah pembelian. Dalam contoh kami di atas (dengan mengasumsikan metode biaya rata-rata tertimbang diperbolehkan untuk menilai lollypops), nilai persediaan penutupan kami akan dihitung sebagai berikut: Dengan menggunakan metode biaya rata-rata tertimbang, jumlah persediaan penutup kami adalah 1.059. Ini setara dengan biaya 1,06 per lollypop (1.0591.000 lollypops). Anehnya, metode LIFO adalah metode penilaian persediaan pilihan di Amerika Serikat namun tidak diizinkan di negara-negara non-AS. Metode FIFO dan metode biaya rata-rata tertimbang digunakan di negara-negara non-AS. Dalam beberapa tahun terakhir, ada seruan untuk standarisasi peraturan akuntansi di seluruh dunia, dan berbicara secara khusus tentang melarang LIFO di AS (atau membuat seluruh dunia mengikuti sistem LIFO). Pada tulisan ini masalah belum terselesaikan dan perbedaan dalam penilaian persediaan masih ada. Kembalikan fromxa0 Metode FIFO Metode Biaya Rata-rata Tertimbang untuk Persediaan xa0 Kembali fromxa0 Metode FIFO Metode Biaya Rata-rata Tertimbang xa0toxa0 Halaman Utama xa0