|
|
Классификация затрат. Тема Классификация затрат. Управление затратами и эффективностью Шогенцукова Залина Хасановна
ΔХ = Хmax – Хmin определяется отклонение в затратах на производство в тех же периодах (максимального и минимального объемов производства) по формуле: ΔЗ = Зmax - Зmin разделив полученной отклонение в затратах на отклонение в объемах производство можно получить ставку переменных затрат на единицу продукции: в = (Зmax - Зmin)/( Хmax – Хmin) умножив количество единиц продукции производимой при одном из объемов производства на переменные затраты на единицу продукции и полученное произведение вычитав из валовых затрат при этом объеме производства можно определить постоянную часть затрат, т.е. постоянные затраты: а = У – в*Х Метод «минимум-максимум». Главным преимуществом данного метода является его простота. С помощью этого метода могут быть получены хотя и приблизительные, но вполне пригодные для целей прогнозирования значения затрат при различных объемах производства и для принятия ряда управленческих решений результаты. Применение метода "минимум-максимум" для анализа смешанных издержек подразумевает, что затраты должны рассматриваться как в период наивысшей производственной активности, так и в период самой низкой активности в пределах релевантного уровня. Поскольку совокупные затраты возрастают по мере увеличения объема производства, очевидно, что в них присутствует некий переменный элемент. Иными словами, делается допущение, что между указанными параметрами существует линейная зависимость. Регрессионный метод. Для анализа и прогнозирования смешанных затрат широко применяется группа методов, известных под общим названием "регрессионный анализ". Если независимая переменная одна (например, сделано допущение, что единственной причиной изменения поведения переменной составляющей смешанных затрат является объем производства), то имеет место простой регрессионный анализ. Данное допущение вполне приемлемо для многих смешанных издержек, но в некоторых ситуациях может быть более одного причинного фактора, меняющего поведение переменного элемента. В такой ситуации уравнение регрессии будет включать несколько (две и более) независимых переменных, а анализ станет многофакторным. Хотя дополнительные независимые переменные делают вычисления более сложными, основные принципы остаются теми же, что и при использовании простого регрессионного анализа. - Регрессионный метод. Для анализа и прогнозирования смешанных затрат широко применяется группа методов, известных под общим названием "регрессионный анализ". Если независимая переменная одна (например, сделано допущение, что единственной причиной изменения поведения переменной составляющей смешанных затрат является объем производства), то имеет место простой регрессионный анализ. Данное допущение вполне приемлемо для многих смешанных издержек, но в некоторых ситуациях может быть более одного причинного фактора, меняющего поведение переменного элемента. В такой ситуации уравнение регрессии будет включать несколько (две и более) независимых переменных, а анализ станет многофакторным. Хотя дополнительные независимые переменные делают вычисления более сложными, основные принципы остаются теми же, что и при использовании простого регрессионного анализа.
Применение регрессионного анализа помогает решить две основные задачи – нахождение оптимальной зависимости между затратами и объемом выпуска (в том числе графическое построение линии наибольшего соответствия) и оценка значимости полученных результатов. Ни одна из этих задач не решается при использовании метода экспертных оценок и метода «минимум-максимум». - В соответствии с регрессионным методом прямая на графике не определяется на основе визуального наблюдения или с использованием всего двух значений затрат, соответствующих минимальному и максимальному уровням объема производства. Она представляет собой линию, относительно которой сумма квадратов отклонений наблюдаемых значений минимальна. Иными словами, линия на графике строится таким образом, чтобы сумма квадратов расстояний по вертикали от регрессионной прямой до указанных точек была меньше, чем при построении любой другой линии (точки выбросов целесообразно исключать из анализа). Подобный метод не носит признаков субъективности или упрощенности.
- Искомая линия наибольшего соответствия определяется путем решения системы двух линейных уравнений. Применяемые при этом математические процедуры носят название метода наименьших квадратов, поэтому нередко в экономической литературе применительно к анализу затрат для рассматриваемого способа разделения смешанных издержек вместо термина «регрессионный анализ» используется термин «метод наименьших квадратов» либо оба термина рассматриваются как синонимы. Квадраты отклонений используются потому, что отклонения могут быть как положительными, так и отрицательными, и если бы они использовались без возведения в квадрат, то их сумма показала бы слишком тесную взаимосвязь, что неизбежно привело бы к искажению результатов.
- Прежде чем воспользоваться имеющимися данными для иллюстрации регрессионного метода, необходимо остановиться на присущих ему допущениях. Дело в том, что сложные математические модели, как правило, основываются на упрощениях, которые, если теряют силу, могут поставить под сомнение результаты, полученные при использовании модели. Соответственно, качество результатов регрессионного анализа в значительной мере зависит от того, насколько введенные данные укладываются в модель.
|
|
|
Скачать 206.19 Kb.