非正常情況下的移動加權平均演算法

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非正常情況下的移動加權平均演算法

什麼叫移動加權平均法？

百度上的解釋：移動加權平均法是指以每次進貨的成本加上原有庫存存貨的成本，除以每次進貨數量與原有庫存存貨的數量之和，

據以計算加權平均單位成本，以此為基礎計算當月發出存貨的成本和期末存貨的成本的一種方法。

這隻能說是正常使用方式下的（或者說書面上理想情況下的）移動加權平均演算法。

這種演算法是建立在先進貨（有了庫存成本），後銷售的條件上才能計算。

什麼叫非正常情況？

因為有“先賣後進”的現象存在。商品沒有進貨，就要銷售。這時，商品資料不完善（商品只有售價，沒有進價，沒有庫存數量），商品就要售賣。

商品每銷售一個就減少一個庫存數量，因為沒有進貨，所以商品的庫存數量會出現“負庫存”。

銷售的時候不知道銷售成本價。

非正常情況下如何計算商品的移動加權平均價（以下簡稱平均價）？

要分3種情況：

1）當商品的原平均價=0，商品的平均價=本次進貨成本價

2）當商品的原平均價為NULL（商品未初始化過，故平均價為NULL），商品的平均價=本次進貨成本價

3）當商品的原平均價>0,（原平均價*庫存數量+本次進貨成本）/(庫存數量+本次進貨數量)

庫存數量=原庫存數量+本次進貨數量

庫存成本=平均價*庫存數量

 

非正常情況下的移動加權平均演算法