Metoda FIFO (First in First Out) a vážený průměr jsou metody oceňování zásob. Zásoby jsou jedním z nejdůležitějších běžných aktiv a některé společnosti pracují se značným množstvím zásob. Správné ocenění zásob je nezbytné k prokázání efektivních výsledků v účetní závěrce. Klíčovým rozdílem mezi FIFO a váženým průměrem je to FIFO je metoda oceňování zásob, kde se první zakoupené zboží prodává první, zatímco metoda váženého průměru používá pro výpočet hodnoty zásob průměrné úrovně zásob.
OBSAH
1. Přehled a klíčový rozdíl
2. Co je FIFO
3. Co je vážený průměr
4. Porovnání vedle sebe - FIFO vs vážený průměr
5. Shrnutí
FIFO funguje na principu, který stanoví, že první zakoupené zboží je zboží, které by mělo být prodáno jako první. Ve většině společností je to velmi podobné skutečnému toku zboží; proto je FIFO považován za nejvíce teoreticky nejpřesnější systém oceňování zásob.
Např. ABC Ltd. je knihkupectví, které prodává studijní materiál (knihy) univerzitám. Zvažte následující nákupy a související ceny za měsíc březen.
datum | Množství (knihy) | Cena (za knihu) |
02nd březen | 1000 | 250 $ |
15tis březen | 1500 | 300 $ |
25tis březen | 1850 | 315 $ |
Z celkového množství 4350 předpokládejme, že se prodá 3500 a prodej bude proveden následujícím způsobem.
1000 knih @ 250 $ = 250 000 $
1500 knih @ 300 $ = 450 000 $
500 @ 315 $ = 157 500 $
Zbývající inventář (1350 @ 315 $) = 425 250 $
Mnoho organizací upřednostňuje metodu FIFO, protože v rámci této metody pravděpodobně společnost nebude mít zastaralé zásoby. Společnosti, které používají FIFO, budou mít neustále aktualizované tržní ceny, které se promítají do jejich zásob. Nevýhodou této metody je to, že to není v souladu s cenami uvedenými pro zákazníky.
Obrázek 01: Emise akcií ve FIFO
Tato metoda oceňuje zásoby vydělením nákladů na zboží, které je k dispozici na prodej, počtem zboží, čímž se vypočítá průměrná cena. To pomáhá dospět k hodnotě, která nepředstavuje nejstarší nebo nejnovější jednotky. S ohledem na stejný příklad,
Např. Celkový počet knih,
1000 knih @ 250 $ = 250 000 $
1500 knih @ 200 $ = 300 000 $
1850 knih @ 315 $ = 582 750 $
Cena knihy (1 132 750/ 4350 $) = 260,40 $ za knihu
Náklady na prodané zboží (3500 * 260,40 $) = 911 400 $
Zbývající inventář (1350 x 260,40) = 351 540 $
Hlavní výhodou metody váženého průměru je to, že vyrovnává účinky značně proměnlivých cen v důsledku průměrného použití ceny. Dále je to pohodlná a jednoduchá metoda oceňování zásob. Emise zásob však nemusí odrážet převládající ekonomické hodnoty. Další nevýhodou této metody je to, že když je průměrná hodnota zásob dělena počtem jednotek, výsledkem je často částka s desetinnými místy, která musí být zaokrouhlena nahoru / dolů na nejbližší celé číslo. To tedy neposkytuje dokonale přesné ocenění.
FIFO vs. vážený průměr | |
FIFO je metoda oceňování zásob, kde se první zakoupené zboží prodává jako první. | Metoda váženého průměru používá pro výpočet hodnoty zásob průměrné úrovně zásob. |
Používání | |
FIFO je nejčastěji používanou metodou oceňování zásob. | Použití metody váženého průměru je ve srovnání s FIFO méně. |
Metoda | |
Inventář bude vydán z nejstarší dostupné šarže. | Inventář bude zprůměrován, aby bylo dosaženo ceny. |
Zatímco FIFO i vážený průměr jsou populární metody oceňování zásob, společnosti se mohou rozhodnout, kterou metodu použijí na základě svého uvážení. Rozdíl mezi nimi závisí na způsobu vydávání inventáře; jedna metoda prodává první zakoupené zboží (FIFO) a druhá vypočítává průměrnou cenu za celkovou zásobu (vážený průměr). Záznamy o ocenění zásob jsou pro společnost interní, zatímco její dopady se projeví ve výkazu zisku a ztráty v sekci náklady na prodané zboží.
Reference:
1. Morah, Chizoba. "Jaký je rozdíl mezi váženým průměrem účetnictví a účetními metodami FIFO / LILO?" Investopedia. N.p., 30. dubna 2009. Web. 23. března 2017.
2. „Výhody a nevýhody metody průměrných nákladů.“ Chron.com. Chron.com, 29. března 2013. Web. 23. března 2017.
3. „Metoda váženého průměru“. AccountingTools. N.p., n.d. Web. 23. března 2017.
4. “FIFO vs LIFO: Nevýhody a výhody oceňování zásob.” Udemy Blog. N.p., n.d. Web. 23. března 2017.