Formula del rapporto di rotazione delle azioni
L’analisi delle serie temporali può essere utilizzata per analizzare i dati storici e stabilire eventuali tendenze di fondo e variazioni stagionali all’interno dei dati. La tendenza si riferisce alla direzione generale dei dati e può essere al rialzo o al ribasso. La variazione stagionale si riferisce alle variazioni regolari che si verificano all’interno dei dati. Può trattarsi di variazioni settimanali, con alcuni giorni tradizionalmente caratterizzati da vendite più alte o più basse rispetto ad altri, oppure di variazioni mensili o trimestrali.
Un metodo per stabilire la tendenza di fondo (attenuando i picchi e le flessioni) in una serie di dati è la tecnica delle medie mobili. Per stimare il trend si possono utilizzare anche altri metodi, come l’analisi di regressione. L’analisi di regressione è trattata in un articolo a parte.
Una media mobile è una serie di medie calcolate a partire da dati storici. Le medie mobili possono essere calcolate per un numero qualsiasi di periodi di tempo, ad esempio una media mobile a tre mesi, una media mobile a sette giorni o una media mobile a quattro trimestri. I calcoli di base sono gli stessi.
Formula di copertura dell’inventario in excel
Sono disponibili dodici metodi per calcolare le previsioni. La maggior parte di questi metodi prevede un controllo limitato da parte dell’utente. Ad esempio, è possibile specificare il peso attribuito ai dati storici recenti o l’intervallo di date dei dati storici utilizzati nei calcoli. Gli esempi seguenti mostrano la procedura di calcolo per ciascuno dei metodi di previsione disponibili, dato un insieme identico di dati storici.
Gli esempi seguenti utilizzano gli stessi dati di vendita del 2004 e del 2005 per produrre una previsione di vendita per il 2006. Oltre al calcolo della previsione, ogni esempio include una previsione simulata del 2005 per un periodo di attesa di tre mesi (opzione di elaborazione 19 = ‘3’), che viene poi utilizzata per il calcolo della percentuale di precisione e della deviazione assoluta media (vendite effettive rispetto alla previsione simulata).
A seconda della scelta delle opzioni di elaborazione e delle tendenze e dei modelli esistenti nei dati di vendita, alcuni metodi di previsione avranno risultati migliori di altri per un determinato set di dati storici. Un metodo di previsione appropriato per un prodotto può non esserlo per un altro. È inoltre improbabile che un metodo di previsione che fornisce buoni risultati in una fase del ciclo di vita di un prodotto rimanga adeguato per l’intero ciclo di vita.
Modello excel di rotazione dell’inventario
In uno dei nostri precedenti articoli, abbiamo svelato il potere dell’interesse composto e come calcolarlo in Excel. Oggi faremo un ulteriore passo avanti ed esploreremo diversi modi per calcolare il tasso di crescita annuale composto (CAGR).
In termini semplici, il CAGR misura il rendimento di un investimento in un determinato periodo di tempo. In senso stretto, non è un termine contabile, ma viene spesso utilizzato da analisti finanziari, gestori di investimenti e imprenditori per capire come si è sviluppata la loro attività o per confrontare la crescita dei ricavi di aziende concorrenti.
In questo tutorial non ci addentreremo in profondità nell’aritmetica, ma ci concentreremo su come scrivere una formula CAGR efficace in Excel che permetta di calcolare il tasso di crescita annuale composto sulla base di 3 valori di input principali: il valore iniziale dell’investimento, il valore finale e il periodo di tempo.
Ma come si fa a ottenere un singolo numero che mostri un tasso di crescita su 5 anni? Esistono due modi per calcolarlo: il tasso di crescita annuale medio e quello composto. Il tasso di crescita composto è una misura migliore per i seguenti motivi:
Come calcolare la copertura delle scorte in excel mesi
Le tecnologie di rimozione dei gas serra (GGR) sono molto speculative e incerte. In teoria, queste tecnologie potrebbero essere praticabili, ma ci sono significative barriere tecniche, sociali o economiche da superare prima che possano essere implementate.
Le emissioni negative sono possibili anche bruciando biomassa nelle centrali elettriche con cattura e stoccaggio del carbonio – l’utente può fare un’approssimazione fornendo bioenergia e scegliendo i livelli 2 – 4 per le leve “cattura e stoccaggio del carbonio”.
Possiamo calcolare l’energia extra intrappolata dalla CO2 extra generata nel vostro percorso, utilizzando la formula di Arrhenius per il tasso di intrappolamento del calore, Q = 3,71 x ln (C/C_0) Joule di energia per metro quadro al secondo. La costante 3,71 proviene dall’ultimo rapporto IPCC.
Per effettuare questo calcolo, abbiamo ipotizzato che la frazione di CO2 emessa che finisce nell’atmosfera rimanga costante a circa 0,44, ma i modelli climatici suggeriscono che questa frazione è destinata ad aumentare per i percorsi ad alte emissioni. Modificate la leva della frazione atmosferica per vedere come questo influisce sui risultati.