销售均价(精选5篇)
销售均价 篇1
销售电价的总水平即全部销售电量的单位平均销售电价。销售电价作为衡量电网企业经营情况的一项重要指标, 反映了一个地区电能销售的平均水平, 其完成水平的高低最终影响的是企业的销售收益。在购电价格一定情况下, 较高的销售电价也意味着更强的盈利能力, 因此电网企业高度关注该指标。
1 影响销售电价的主要因素
1.1 从电费构成分析
从电费构成看, 电费主要由电度电费、基本电费、功率因数调整电费3部分构成, 每一部分的变化都会直接影响销售电价的完成水平。
1.1.1 电度电价
销售电价中的电度电价是不同电价分类电度电价加权平均的结果, 因此电度电价受到两方面因素影响。一方面是售电结构变化。售电结构发生变化对于电度电价的影响是隐形的, 非直观体现。在电能销售过程中, 由于各个用电分类发展的不均衡引起平均电度电价发生变化, 表现为当价格偏高的行业类别增长快于总体电量增长时, 售电结构中高电价电量市场份额同比提高, 推动电度电价升高;反之, 当价格偏低的行业类别增长快于总体电量增长时, 低电价电量市场份额增大, 售电结构影响均价下行。另一方面是分行业电价变化。同一行业平均电价通常情况下较为稳定, 但也受到电价执行是否到位、用户用电行为变化等因素影响, 导致同一行业平均电价水平小幅波动最终影响全行业销售均价。
1.1.2 基本电价
基本电费是用户对电网固定成本的补偿, 基本电费的收取与用户运行容量或最大需量有关, 与用电量无关, 但却深刻影响销售电价总水平。以唐山供电公司为例, 2013年1~11月份基本电费占大工业总电费的比重仅为14.28%, 尽管远低于两部制电价中基本电费的比重, 但仍是电价中不可忽视的重要构成。
销售电价是单位电量的平均销售水平, 其中基本电价=基本电费/销售电量, 在用户用电平稳、基本电费收取一定的情况下, 销售电量规模越大, 基本电价含量越低。因此, 对于同一供电营业区域, 经济利好因素聚集、电量增长超过基本电费增长时, 基本电价呈下降趋势。
1.1.3 力调电费
用户功率因数的高低, 对发、供、用电设备的充分利用, 节约电能和改善电压质量有着重要影响。功率因数调整电费是根据用户功率因数完成水平与功率因数考核标准相比较对于用户电费的奖惩。
根据国网公司要求, 用电客户要加装无功补偿装置, 在电网高峰期功率因数应达到0.95。用户无功补偿意识不断增强, 因功率因数好于考核标准奖励用户的功率因数调整电费逐年攀升, 对均价构成负面影响。
1.2 从政策层面分析
1.2.1 电价调整
每一次电价调整都是利益格局的调整, 在销售侧表现为不同行业销售目录电价的变化, 电价调整带给销售均价的变化是深刻持久的。以煤电联动政策为例, 2004年12月, 国家发改委出台了煤电价格联动政策, 当煤价涨幅超过5%, 则启动煤电价格联动政策, 上网电价与煤炭价格联动, 销售电价与上网电价联动。截至目前, 在2005年5月、2006年6月、2008年7月、2009年11月、2011年6月、2011年12月国家发改委先后多次实施煤电联动。
从实际调整情况看, 居民和农业生产用电为未联动行业, 大工业、非普、非居民、商业为联动行业, 因此煤电联动政策一旦启动, 参与煤电联动的各行业电价相应会出现调整, 带动总体销售均价变动。
1.2.2 峰谷分时电价
峰谷分时电价是根据不同时段确定不同的销售电价, 通过提升高峰期的电价、降低用电低谷期的电价, 从经济上激励用户改变用电方式, 从而缓解高峰期的用电紧张状况, 挖掘低谷期用电需求。
峰谷电价政策成为用户实现削峰填谷、降低电能成本的一项重要价格政策, 用户通过转移高峰负荷、填充低谷负荷减少电费支出, 对于电网企业而言, 用户电费收入的减少意味着销售收入的降低, 其对销售电价的影响不可低估。对于大工业占用电主要市场的地区, 特别是轧钢等调峰负荷为主地区, 用户调峰电费收入减少效果显著。以冀北丰润电力有限公司为例, 该县公司用户中轧钢用户居多, 2013年执行峰谷电价较平段减收电费6846万元, 影响该县公司销售电价降低18.62元/兆瓦时, 成为影响均价降低的主要因素。
2 提高均价的主要措施
2.1 严格执行电价政策
保证电价政策执行到位。电价调整政策准确到位, 确切划分用电分类, 正确执行相应电价, 防止高电价行业执行低用电价格, 通过营业普查和用电稽查杜绝违约用电行为。
2.2 合理收取基本电费
科学合理收取基本电费, 特别是减容、暂停期间基本电费的收取。关注客户变压器利用状况, 防止出现变压器利用率过高或时段性超容现象, 保障电网和用户的安全用电。
2.3 综合评估影响因素
一方面用户在提高功率因数, 增大无功补偿的过程中电网企业减少电费收入, 均价降低;另一方面电网企业因客户就地实现无功平衡, 不仅降低了无功补偿压力, 也降低了由此带来的线路损失和电容器的有功消耗。
对于峰谷电价影响, 从另一个侧面看, 通过峰谷电价来实现负荷的转移, 电价激励政策鼓励更多的客户主动参与削峰填谷, 从而把高峰负荷降下来, 电网负荷率逐年提高, 电网经济运行水平相应提高, 同时减少或延缓了电源及电网投资, 社会资源配置效应明显。
因此, 对于因用户无功补偿到位引起的电网收入减少, 以及用户削峰填谷带给电网企业收益的降低需要综合多重因素整体评估。
3 结束语
销售电价既是一个供电营业区域终端电能销售水平的体现, 也从侧面反映电网企业的经营成果。销售电价受多重因素影响, 既有来自售电结构变化、电价调整等客观因素影响, 也有来自电价政策执行到位程度等主观因素影响。合理评估影响销售均价的各类因素, 才能促进电价有效提升。
天津:蔬菜均价下降 篇2
本周批发价格最高的品种是鲜食玉米,平均批发价均为2.41元/公斤;批发价格最低的品种是芹菜,平均批发价均为0.29元/公斤。
与上周相比,本周上市的4种蔬菜价格上涨,分别为:小白菜0.66元/公斤,上涨5%、香菜4.53元/公斤,上涨52.5%、韭菜1.32元/公斤,上涨16.8%、茴香0.97元/公斤,上涨36.6%;11种蔬菜价格下降,分别为:洋白菜0.66元/公斤,下降28%、大葱0.51元/公斤,下降16%、芹菜0.29元/公斤,下降25.6%、西红柿1.03元/公斤,下降26%、尖椒2.03元/公斤, 下降6%、茄子0.49元/公斤,下降44%、黄瓜0.86元/公斤,下降38.5%、苦瓜1.37元/公斤,下降43%、冬瓜0.57元/公斤,下降32%、豆角1.54元/公斤,下降56%、豇豆2元/公斤,下降40%;与上周价格持平的蔬菜为:土豆1.54元/公斤、鲜食玉米2.41元/公斤。
本周上市的蔬菜以茄子、西红柿、黄瓜、苦瓜、豇豆、鲜食玉米等品种为主。
销售均价 篇3
1 移动平均价应用原理
1.1 业务背景
以一家销售分公司为例:公司的经营的组织结构为:大区公司、销售分公司本部、二级分公司或配送中心、分公司下片区属经营部。图1是这家公司的物流和财务结算的层级关系。为了满足财务核算的需要,除了物流中心(实际的油库管理单位)设置了油库业务单元(这里说的业务单元也就是SAP工厂概念,本案例移动平均价的核算层级定义在工厂级别)外,省公司、二级分公司、经营部都设置的相应的虚拟油库业务单元,组织层级之间的调拨关系都是通过一购一销的模式来完成的,那么移动平均价变动或者异常都会影响这个组织单位的成本核算,因此熟悉移动平均价的在各种情况下的不同变化,是减少成本核算失真的有效途径。下面就针对购进过程移动平均价在各个情况下移动平均价的变化进行讨论。
1.2 移动平均价的计算逻辑
移动平均价公式如下:
移动平均价(Moving Average Price)=(收货前库存金额+本次收货金额)/
(收货前库存数量+收货后库存数量)
现举例说明:
初始移动平均价:6000/吨初始存货数量:100吨
采购价格:6800/吨采购数量:100吨
系统收货:收货数量:100吨
发票:6400/吨发票数量:100吨
1.2.1 先收货后收到发票(库存充足,发票校验在出库之前)
在移动加权平均法下,当先收货时,系统直接按照采购订单价格计入存货价值,收发票的时的价差,如果库存充足,既发票校验时的库存数量大于发票数量,则直接更新库存价值,相应的对方科目也是计入“GR/IR”的中间过渡科目。系统自动产生的会计分录如下:
收货时:
发票校验时:
出库时:
此时库存数量及移动平均价的变化如下表:
1.2.2 先收货后收到发票(库存充足,发票校验在出库之后)
此种情况更加符合实际的业务,因为企业往往是在月末才进行结算所以发票往往在月末收到。会计凭证如下:
收货时:
发票校验时:
出库时:
此时库存数量及移动平均价的变化如下表:
综合1、2可以看出1成本结转更合理,符合实际成本核算的要求,而2中当期成本结转虚高影响了当期利润,说明在价格发生变化较大且购进数量和库存数量相当时候要注意发票校验和当期出库次序对移动平均价的影响。
1.2.3 先收货后收到发票(库存不足)
当收货后,在收发票时如果库存不足,既库存数量小于发票数量,则收发票时会产生价差,系统通常会将差异的金额在“库存”和“采购价差”科目上按照比例分摊。仍沿用上述的例子数据,收货后收发票前销售出库150吨,自动产生相应的会计凭证如下:
收货时:
出库时:
发票校验时:
其中“采购价差”科目所分摊的差异=总差异*(发票数量-当前库存数量)/发票数量=(680000-640000)*(100-50)/100=20000
此时库存数量及移动平均价的变化如下表:
1.2.4 先收货后收到发票(收货时库存为负库存)
在移动平均价法下,对于先收货后收到发票还存在一种特殊情况,即在收货时库存不足,账面库存出现红字,虽然SAP公司不推荐开启负库存的功能,但在中国石油销售单位中这种现象很普遍,例如本案例:配送中心是实体油库管理单位,二级分公司在其层级上也要设置相应的虚拟库存,迎合财务核算是那个配送发来的油品;二级分公司先出库,到月末配送中心根据二级分公司汇总量进行调拨,这样大大简化配送业务的系统操作和单据数量。在这种情况下收货时,系统不完全直接按照采购订单价格计入存货价值,而是先按照负库存时的移动平均价先补齐负库存,与采购价格差异计入采购价差科目,直到补为零之后才开始按照采购价格计入存货价值。仍沿用上边的例子,收货前出库130吨,自动产生会计分录如下:
出库时:
收货时:
其中采购价差
发票校验时:(发票数量大于当前库存数量)
如果发票校验的时候也是负库存,则差异全部直接记入“采购价差”科目。
此时库存数量及移动平均价的变化如下表:
1.3 差异处理及优化
中国石油销售企业中通常这些过程产生的差异都进入当期的损益,直接影响当期的利润,因此移动平均价的差异直接影响各个单位当期利润考核。各个单位对这些过程产生的差异都是十分敏感,那么怎么避免这些差异呢?
1)首先对于系统的结算层级结构尽可能的少,最好能做到物流和商流层级结构统一。通过对各家单位实施过程来看,结构层级结构越少,成本差异就越少。举个最简单例子一批油品从省公司到二级分公司及下边经营部还没完成实际意义的销售,就由于出现以上问题造成成本差异,影响当期利润考核。
2)尽量不要开启负库存功能。如果不能避免,应该通过价格调整工具(如MR21或MR22等),在负库存量很小的情况下,最好能够在库存为零的时候进行移动平均价的调整,这种调整在价格发生变动较大的时候尤为重要。
3)取消虚拟库的核算模式,直接做跨公司销售或者油库到站的调拨。
4)尽量做到实时发票校验,或者月中分开校验,避免在月末集中做发票校验。
5)加强对系统内的业务单据冲销的管理,防止因为不正当的业务操作造成移动平均价失真,影响成本真实结转。
2 总结
中国石油销售ERP系统已经全面上线,进入后期运维和深化应用阶段,为了更好的顺利开展后期工作,熟悉SAP的移动平均价在中国石油销售企业中应用原理,更能有效的真实地反映物料成本,对成本进行有效的实时监控,简化会计处理工作,有利于部门业绩的考核,为企业的管理层提供更加精准有效的决策依据。
摘要:随着中国石油销售ERP系统全面推广的完成,标志着中国石油信息化建设已经进入一个崭新的阶段-运维和深化应用阶段。根据销售ERP的物流周转频繁的特点,在这一阶段中每一项应用的调整是否成功的关键因素之一就是能否满足销售ERP成本的准确核算和实时监控,而实现这一目标的有效手段就是移动平均价应用得是否真实合理,因此充分理解移动平均价在中国石油销售ERP系统的应用原理,对后期运维有很强的指导意义。
关键词:SAP,ERP,存货计价,移动平均价,中国石油
参考文献
[1]陈朝庆,兰英.谈ERP环境下的存货计价方法[J].财会月刊:会计版,2006(25).
[2]邓万强.SAP库存计价方法的研究与应用[J].电脑科学与技术,2009(26).
[3]SAP中移动平均价和标准价的计算方案[Z].2009.
[4]王纹,孙健.SAP财务管理大全[M].北京:清华大学出版社,2005.
销售均价 篇4
6月份,京城东部新盘放量仍以老盘项目后期供应为主,如CBD传奇二期4号楼、柏林爱乐四期2、5号楼,泛海国际一期8~5、5~5号楼、金都杭城二期,等等。老盘项目后期售价的迅速攀升,拉高了东部整体售价指数;同时,加息的传闻,加速股市资金回流楼市的可能,尤其是高档房成交行情的温和放大,导致中高档住宅项目售价猛力上窜。朝阳北路的柏林爱乐四期2、5号楼入市后,售价由上月7800元/平方米调整至8350元/平方米,泛海国际一期本月推出8~5、5~5号楼,户型面积为142~276平方米,售价迅速上调至19200元/平方米,朝阳公园东板块高档房成交行情的持续看涨,导致东部整体售价水平走高。
此外,百子湾区域的沿海·赛洛城售价由上月10500元/平方米提升至11000元/平方米,该案7月底即将推出10栋板楼,户型为55~77平方米,预计售价将提升至11500元/平方米;通州区域的阿尔法社区二期D27、D8号楼预计7月开盘,售价约为6200元/平方米。预计东部后市整体售价指数仍将平稳增长。
南部热点板块商品住宅2005年1月加权平均价格为5201.4元/平方米,2007年6月涨至9692元/平方米,上涨幅度为86.3%。
6月份,南部入市的新盘项目有天下儒寓、自然美国际商务公寓,等等。其中,南四环科丰桥的天下儒寓本月推出28层初装修酒店式公寓,户型面积100~200平方米之间,均价9988元/平方米,木樨园桥东南角的自然美国际商务公寓,现已开始内部认购,户型面积为89-150平方米1~3居,主力户型面积为124平方米2居,均价约为9800元/平方米,此外,本月入市的万年花城四期“上品”5号地9号楼均价亦上调至9800元/平方米。统计发现,南三四环区域作为南部房价重要的支撑板块,在售项目单价均超过9000元,个别热点项目即刻有望突破万元大关。
西部热点板块商品住宅2005年1月加权平均价格为7996.8元/平方米,2007年6月涨至13308元/平方米,上涨幅度为66.4%。
6月西部入市新盘项目中湾国际、茂华·璟都会、金隅山墅,等等。其中,茂华·瑕都会璟公馆为一层1~2户的平层大宅,售楼处、样板间、中央园林均已开放,售价约为13000-15500元/平方米,中湾国际售价则达17000元/平方米。此外,丰台小屯路的万科中粮·假日风景售价由上期9000元/平方米上调至9500元/平方米,玉泉路的远洋山水售价由上期9500元/平方米提升至10500元/平方米。
随着京城西部高档住宅的轮回,区域内迅速涌现出一些高品质、打造国际化的社区,以满足一群大院文化阶层的需求,区域整体售价指数将持续走强。
北部热点板块商品住宅2005年1月加权平均价格为6446.3元/平方米,2007年6月涨至11054元/平方米,上涨幅度为71.4%。
本月北部入市新盘有旭辉·奥都、公园2008的109号楼,等等。由于新盘放量的短期走低,整体售价上调幅度并不明显,仅个别热点项目提升售价,如望京区域的北京香颂二期花园洋房14号楼预计售价为15000元/平方米;融科·橄榄城三期推出5栋纯薄短板楼,售价为12000元/平方米,开盘当日即刻销售一空,随着新项目放量的逐级下滑,区域整体售价指数将迎来新一轮上涨高潮。
销售均价 篇5
百城(新建)住宅价格环比涨跌幅分析
2月,100个城市中,住宅价格环比2014年1月上涨的城市个数为64个,较上月增加2个。涨幅居前十位的城市依次是:柳州、惠州、廊坊、石家庄、威海、北京、张家港、烟台、湖州、南京,涨幅在1.3%~3.6%之间。其中,柳州、惠州、廊坊、石家庄涨幅在2%~3.6%之间,威海、北京、张家港、烟台、湖州、南京涨幅在1.3%~2%之间。另外,鞍山、赣州等54个城市环比上涨,其中鞍山、贵阳等10个城市涨幅在1%~1.3% (含1%)之间;北海、西宁等18个城市涨幅在0.5%~1%之间;淄博、青岛等26个城市涨幅在0.5%以内。
2月,住宅价格环比下跌城市个数为36个,较上月减少1个。跌幅居前十位的城市依次是:台州、马鞍山、绍兴、无锡、扬州、哈尔滨、淮安、江阴、宝鸡、芜湖。其中,台州、马鞍山、绍兴跌幅超过3%;无锡、扬州、哈尔滨跌幅在2%~3%之间;淮安、江阴、宝鸡、芜湖跌幅在1.6%~2%之间。另外,嘉兴、株洲等26个城市环比下跌,其中,嘉兴、株洲等6个城市跌幅在1%~1.6%之间,东莞、包头等20个城市跌幅在1%以内。
百城(新建)住宅价格同比涨跌幅分析
2月,百城住宅价格同比2013年2月上涨10.79%,连续第15个月上涨,但涨幅比上月缩小0.31个百分点。100个城市中,有90个城市住宅价格同比上涨,上涨城市个数较上月减少4个。其中,北京、厦门等5个城市涨幅介于20%~30%之间;柳州、南京等17个城市涨幅介于10%~20%之间;徐州、杭州等66个城市涨幅在1%~10%之间;秦皇岛、东营涨幅在1%以内。
2014年2月,100个城市中有10个城市住宅价格同比下跌,下跌城市个数较上月增加4个。其中,温州跌幅超过10%,同比下跌10.58%;绍兴、马鞍山等7个城市跌幅在1%~5%之间;呼和浩特、济南跌幅在1%以内。
十大城市(新建)住宅价格涨跌情况
根据百城价格指数对北京、上海等十大城市的全样本调查数据显示,2014年2月十大城市住宅均价为19433元/平方米,环比上涨1.08%,涨幅较上月缩小0.14个百分点。具体来看,北京环比上涨1.97%,涨幅居十大城市之首,较上月缩小0.15个百分点;南京、深圳和上海涨幅在1%~1.5%之间;重庆(主城区)、成都、天津、武汉和广州涨幅在0.6%以内;杭州环比下跌0.13%,为十大城市中唯一下跌城市。
同比来看,十大城市平均价格上涨17.09%,连续第16个月上涨,涨幅较上月小幅缩小0.02个百分点。本月,十大城市全部同比上涨,北京上涨29.55%,涨幅居十大城市首位;广州、深圳分别上涨23.37%和20.51%,位列其后;南京、上海涨幅在10%~20%之间,杭州、重庆(主城区)等5个城市涨幅在5%-10%之间。
十大城市主城区二手住宅价格涨跌情况
根据对北京等十大城市主城区二手住宅的活跃样本的调查,2014年2月,十大城市主城区二手住宅样本平均价格为27201元/平方米,环比上涨0.64%,同比上涨18.05%。
环比来看,2014年2月十大城市主城区二手住宅平均价格上涨0.64%,涨幅较上月收窄0.21个百分点。十大城市中9个城市环比上涨,北京、成都、深圳涨幅扩大,6个城市涨幅收窄,杭州持续下跌。具体来看,深圳涨幅居首,环比上涨1.60%;南京、天津、北京的涨幅介于0.8%~1% (含1%)之间,广州、成都、重庆、武汉和上海的环比上涨均在0.6%以内,其中北京、成都环比涨幅均扩大0.38个百分点,深圳环比微幅扩大0.03个百分点。杭州环比持续下跌,跌幅为0.57%。
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