స్థూల లాభం పద్ధతి
స్థూల లాభ విధానం అవలోకనం
స్థూల లాభం పద్ధతి రిపోర్టింగ్ వ్యవధిలో జాబితా ముగిసే మొత్తాన్ని అంచనా వేస్తుంది. కింది పరిస్థితులలో ఇది ఉపయోగపడుతుంది:
భౌతిక జాబితా గణనల మధ్య మధ్యంతర కాలానికి.
జాబితా నాశనం అయినప్పుడు మరియు భీమా రీయింబర్స్‌మెంట్ కోసం దావాను దాఖలు చేసే ఉద్దేశ్యంతో మీరు ముగింపు జాబితా బ్యాలెన్స్ను అంచనా వేయాలి.
స్థూల లాభ పద్ధతిని ఉపయోగించి ముగింపు జాబితాను అంచనా వేయడానికి ఈ దశలను అనుసరించండి:
విక్రయానికి అందుబాటులో ఉన్న వస్తువుల ధర వద్దకు రావడానికి ప్రారంభ జాబితా ఖర్చు మరియు కొనుగోళ్ల ఖర్చును కలపండి.
అమ్మిన వస్తువుల అంచనా వ్యయానికి చేరుకోవడానికి ఈ కాలంలో అమ్మకాల ద్వారా గుణించాలి (1 - అంచనా స్థూల లాభం%).
అమ్మిన వస్తువుల అంచనా వ్యయాన్ని (దశ # 2) అమ్మకానికి అందుబాటులో ఉన్న వస్తువుల ధర నుండి (దశ # 1) తీసివేయండి.
అదనంగా, ఫలితాల అమ్మకం శాతంగా అమ్మిన శాతాన్ని అదే ధోరణికి ఇటీవలి ధోరణి రేఖతో పోల్చడం ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఫలితం సహేతుకమైనదా అని చూడటానికి.
స్థూల లాభం పద్ధతి సంవత్సర-ముగింపు జాబితా బ్యాలెన్స్ను నిర్ణయించడానికి ఆమోదయోగ్యమైన పద్ధతి కాదు, ఎందుకంటే ఇది ముగింపు జాబితా బ్యాలెన్స్ ఏమిటో మాత్రమే అంచనా వేస్తుంది. ఆడిట్ చేయబడిన ఆర్థిక నివేదికలకు నమ్మదగినదిగా ఉండటానికి ఇది తగినంత ఖచ్చితమైనది కాదు.
స్థూల లాభ విధానం ఉదాహరణ
అమల్గామేటెడ్ సైంటిఫిక్ కార్పొరేషన్ (ASC) మార్చి నెలలో తన నెల-ముగింపు జాబితాను లెక్కిస్తోంది. దీని ప్రారంభ జాబితా 5,000 175,000 మరియు నెలలో దాని కొనుగోళ్లు 5,000 225,000. అందువల్ల, అమ్మకానికి అందుబాటులో ఉన్న వస్తువుల ధర:
5,000 175,000 ప్రారంభ జాబితా + 5,000 225,000 కొనుగోళ్లు = sale 400,000 వస్తువుల అమ్మకం ధర
గత 12 నెలల్లో ASC యొక్క స్థూల మార్జిన్ శాతం 35%, ఇది నమ్మకమైన దీర్ఘకాలిక మార్జిన్‌గా పరిగణించబడుతుంది. మార్చిలో దీని అమ్మకాలు, 000 500,000. అందువల్ల, అమ్మిన వస్తువుల అంచనా వ్యయం:
(1 - 35%) x $ 500,000 = sold 325,000 అమ్మిన వస్తువుల ధర
విక్రయానికి అందుబాటులో ఉన్న వస్తువుల ధర నుండి అమ్మబడిన వస్తువుల అంచనా వ్యయాన్ని తీసివేయడం ద్వారా, ASC అంచనా వేసిన జాబితా బ్యాలెన్స్ $ 75,000 వద్దకు వస్తుంది.
స్థూల లాభ పద్ధతిలో సమస్యలు
స్థూల లాభ పద్ధతిలో అనేక సమస్యలు ఉన్నాయి, ఇది దీర్ఘకాలికంగా జాబితా విలువను నిర్ణయించే ఏకైక పద్ధతిగా నమ్మదగనిదిగా చేస్తుంది, అవి:
చారిత్రక ఆధారం. స్థూల లాభం శాతం గణనలో ఒక ముఖ్య భాగం, కానీ శాతం సంస్థ యొక్క చారిత్రక అనుభవంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ప్రస్తుత పరిస్థితి వేరే శాతాన్ని ఇస్తే (తగ్గిన ధరలకు ప్రత్యేక అమ్మకం వల్ల సంభవించవచ్చు), అప్పుడు గణనలో ఉపయోగించిన స్థూల లాభ శాతం తప్పు అవుతుంది.
జాబితా నష్టాలు. చారిత్రక స్థూల లాభాల శాతంలో దొంగతనం, వాడుకలో లేకపోవడం మరియు ఇతర కారణాల వల్ల దీర్ఘకాలిక నష్టాల రేటు చేర్చబడిందని లెక్క. కాకపోతే, లేదా ఈ నష్టాలు ఇంతకుముందు గుర్తించబడకపోతే, అప్పుడు లెక్కింపు తప్పుగా అంచనా వేయబడిన ముగింపు జాబితాకు దారి తీస్తుంది (మరియు బహుశా చాలా ఎక్కువ).
అనువర్తనీయత. రిటైల్ పరిస్థితులలో ఈ సంస్థ చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ ఒక సంస్థ సరుకులను కొనుగోలు చేసి, తిరిగి విక్రయిస్తుంది. ఒక సంస్థ బదులుగా వస్తువులను తయారు చేస్తుంటే, జాబితా యొక్క భాగాలలో శ్రమ మరియు ఓవర్ హెడ్ కూడా ఉండాలి, ఇది స్థూల లాభ పద్ధతిని నమ్మదగిన ఫలితాలను ఇవ్వడానికి చాలా సరళంగా చేస్తుంది.
సాధారణంగా, ఏదైనా జాబితా అంచనా సాంకేతికత స్వల్ప కాలానికి మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుంది. బాగా నడుస్తున్న సైకిల్ లెక్కింపు కార్యక్రమం మామూలుగా జాబితా రికార్డు ఖచ్చితత్వాన్ని అధిక స్థాయిలో ఉంచడానికి ఒక గొప్ప పద్ధతి. ప్రత్యామ్నాయంగా, ప్రతి రిపోర్టింగ్ వ్యవధి ముగింపులో భౌతిక జాబితా గణనను నిర్వహించండి.
