Gerenciamento de operações em média ponderada

Início gtgt Tópicos de contabilidade de inventário Método médio ponderado Método ponderado médio ponderado Métodos de método médio ponderado O método da média ponderada é usado para atribuir o custo médio de produção a um produto. O custo médio ponderado é comumente usado em situações em que: itens de inventário estão tão misturados que é impossível atribuir um custo específico a uma unidade individual. O sistema de contabilidade não é suficientemente sofisticado para rastrear camadas de inventário FIFO ou LIFO. Os itens de inventário são tão comoditizados (ou seja, idênticos entre si) que não há como atribuir um custo a uma unidade individual. Ao usar o método da média ponderada, divida o custo dos bens disponíveis para venda pelo número de unidades disponíveis para venda, que produz o custo médio ponderado por unidade. Neste cálculo, o custo dos bens disponíveis para venda é a soma do inventário inicial e das compras líquidas. Você então usa esse valor médio ponderado para atribuir um custo ao inventário final e ao custo dos bens vendidos. O resultado líquido do uso do custo médio ponderado é que a quantidade registrada de estoque na mão representa um valor em algum lugar entre as unidades mais antigas e as mais novas adquiridas em estoque. Da mesma forma, o custo dos bens vendidos refletirá um custo entre as unidades mais antigas e as mais novas que foram vendidas durante o período. O método da média ponderada é permitido de acordo com os princípios contábeis geralmente aceitos e os padrões internacionais de relatórios financeiros. Exemplo de cálculo de custo médio ponderado Milagro Corporation escolhe usar o método da média ponderada para o mês de maio. Durante esse mês, ele registra as seguintes transações: O custo total real de todas as unidades de inventário compradas ou iniciadas no quadro anterior é de 116.000 (33.000 54.000 29.000). O total de todas as unidades de estoque compradas ou iniciadas é de 450 (150 primeiros inventos 300 comprados). O custo médio ponderado por unidade é, portanto, 257,78 (116 mil divide 450 unidades). A avaliação do inventário final é 45,112 (175 dólares no máximo, 257,78 custos médios ponderados), enquanto o custo da avaliação de bens vendidos é de 70.890 (275 unidades vezes, 257,78 custo médio ponderado) . A soma destes dois montantes (menos um erro de arredondamento) é igual ao custo real total de 116.000 de todas as compras e inventário inicial. No exemplo anterior, se Milagro usasse um sistema de inventário perpétuo para registrar suas transações de estoque, teria que recalcular a média ponderada após cada compra. A tabela a seguir usa a mesma informação no exemplo anterior para mostrar as recomportações: Movimentação de inventário - Venda de custo unitário médio (125 unidades 220) Compra (200 unidades 270) Venda (150 unidades 264.44) Compra (100 unidades 290) Observe que o custo Dos bens vendidos de 67.166 e o ​​saldo do estoque final de 48.834 equivale a 116.000, o que corresponde ao total dos custos no exemplo original. Assim, os totais são os mesmos, mas o cálculo da média ponderada em movimento resulta em ligeiras diferenças na repartição dos custos entre o custo dos produtos vendidos e o inventário final. Comparação dos métodos de previsão para gerenciamento de receita do hotel A previsão de chegadas é uma das chaves Insumos para um sistema bem sucedido de gerenciamento de receita hoteleira, mas nenhuma pesquisa sobre o melhor método de previsão foi realizada. Nesta pesquisa, utilizamos dados da Choice Hotels e Marriott Hotels para testar uma variedade de métodos de previsão e determinar o método mais preciso. Os resultados preliminares usando os dados do Choice Hotel mostram que os métodos de recuperação e a regressão produziram o menor erro, enquanto a curva de reserva e as previsões de combinação produziram resultados bastante imprecisos. O estudo mais aprofundado usando os dados do Marriott Hotel mostrou que os modelos de alisamento exponencial, captação e média móvel eram os mais robustos. Competições de previsão Prática de previsão Métodos comparativos, séries temporais Série temporária, univariada: suavização exponencial HoltndashWinters, regressão Autor correspondente. Tel. 1-307-766-3124 fax: 1-307-766-3488. Cópia de direitos autorais 2002 International Institute of Forecaststers. Publicado por Elsevier B. V. Todos os direitos reservados. Biografias: Larry WEATHERFORD é professor associado da Universidade de Wyoming. Ele possui um Ph. D. Da Darden Graduate Business School, Universidade da Virgínia. Larry ensina aulas de graduação e MBA em Gestão de Operações e Métodos Quantitativos. Ele recebeu vários prêmios de ensino excepcional do College of Business e da Universidade de Wyoming. Ele também possui um livro de texto mais vendido, Modelagem de Decisão com o Microsoft Excel. Publicado pela Prentice Hall, Inc. em 2001. Ele publicou 17 artigos em revistas como Pesquisa de Operações, Ciências da Decisão, Logística de Pesquisa Naval, Ciência do Transporte, Omega, Revista Internacional de Gestão de Tecnologia, Trimestral da Administração de Restaurantes Cornell e Journal of Combinatorial Otimização, Revista Internacional de Operações e Gestão Quantitativa e ORMS Today e apresentou 51 trabalhos em cinco continentes diferentes para organizações profissionais. Ele consultou as grandes empresas como American Airlines, Northwest Airlines, Lufthansa German Airlines, Swissair, Scandinavian Airlines, Air New Zealand, South African Airways, Unisys Corporation, Walt Disney World, Hilton Hotels e Choice Hotels, bem como muitos outros menores Corporações. Sheryl E. KIMES é Professor de Gestão de Operações na Escola de Administração de Hotéis da Universidade de Cornell. Ela possui um Ph. D. No gerenciamento de operações da Universidade do Texas-Austin. Ela é especializada em gerenciamento de receita e trabalhou com uma variedade de indústrias em todo o mundo. Sua pesquisa apareceu em Interfaces, Journal of Operations Management, Journal of Service Research e outras revistas.