Средняя стоимость товарно-материальных запасов за определенный период времени.
Что такое средние запасы?
Средняя величина запасов – это среднее значение (которое может отличаться от медианного значения) запасов за определенный период времени. Таким образом, средняя величина запасов – это математический расчет. Он оценивает в среднем стоимость или количество хранящихся товаров.
Ниже приведена формула для расчета среднего запаса:
Где:
- AI – средний товарный запас
- N – количество временных периодов.
Что такое инвентаризация?
Прежде чем объяснить, для чего используется средняя инвентаризация и каковы ее преимущества, давайте дадим базовое определение инвентаризации. Товарные запасы – это совокупность всех товаров, готовых к продаже, и всего сырья, хранящегося на складе данной компании.
Понимание средней инвентаризации
Обычно остаток запасов определяется на последний рабочий день каждого месяца. Таким образом, средняя инвентаризация обычно рассчитывается за период времени, превышающий один месяц, например за триместр или год. Пунктуальной инвентаризацией называют остаток запасов, соответствующий каждому месяцу.
Средняя инвентаризация может использоваться для различных целей. Два наиболее распространенных варианта использования связаны со сравнением продаж или выручки.
КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.С одной стороны, сравнение средних запасов за два разных периода может показать колебания, связанные с увеличением или уменьшением объема продаж. С другой стороны, средние запасы помогают понять, какой уровень запасов необходимо вложить в компанию для получения определенного дохода.
Кроме того, отслеживание средних запасов помогает компании понять, не понесла ли она потери в сырье или хранящихся товарах из-за неточности, кражи или аварий на складе.
Недостатки средней инвентаризации
В предыдущем параграфе мы увидели, как средняя инвентаризация может быть полезна во многих обстоятельствах, однако у нее есть несколько недостатков.
Используя среднюю оценку вместо точной, вы можете не обнаружить высокую волатильность, которую важно устранить (т. е. истощение запасов). Например, в соответствии с общепринятой практикой расчет производится на основе остатка запасов на конец месяца, но он может сильно отличаться, если рассчитывается на основе остатка запасов на конец дня.
Еще одна проблема возникает, если средний запас используется для расчета тенденции развития бизнеса в расчете на год вперед. Если продажи носят сезонный характер, это может привести к перекосу в распределении, что может ввести в заблуждение.
КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.И наконец, существует проблема, связанная с обычной практикой. Чаще всего стоимость запасов на конец месяца оценивается, а не измеряется. Оценочные значения могут содержать ошибки, которые будут учтены и усилены при расчете средней величины запасов.
Необходимо помнить обо всех этих подводных камнях каждый раз, когда мы используем данные о средних запасах.
Практический пример
Владелец местного супермаркета хочет проверить, соответствует ли средняя инвентаризация первого полугодия 2019 года средней инвентаризации, рассчитанной для первого квартала этого года. Средние запасы за первый квартал составили 10 000 долларов. Это означает, что в среднем стоимость товаров, хранящихся на складе супермаркета в январе 2019 года, составляла 10 000 долларов. Такое же значение было и в феврале 2019 года, и в марте 2019 года.
Если мы хотим рассчитать средние запасы за первый семестр, нам понадобятся данные о запасах на конец месяца за апрель, май и июнь 2019 года. Заведующий складом зарегистрировал следующее значение:
- Апрель 2019: $12 000
- май 2019 года: $7 000
- Июнь 2019 года: $11 000
Если применить формулу, то средний товарный запас за первый семестр составит:
Средний запас, рассчитанный за полугодие, совпадает с показателем, рассчитанным за первый квартал года. Это означает, что продажи достаточно стабильны, а волатильность очень низкая.