Kõrge madala meetodi ja regressiooni analüüs - näidisarvutused

Kõrge madala meetodi ja regressioonanalüüsi prognoosimismeetodid. Selles artiklis selgitame nelja tüüpi tulude prognoosimise meetodeid, mida finantsanalüütikud kasutavad tulevaste tulude prognoosimiseks. on kaks peamist kulude hindamise meetodit, mida kasutatakse püsi- ja muutuvkulude suuruse hindamiseks. Püsivad ja muutuvad kulud on miski, mida saab selle olemuse järgi mitmel viisil liigitada. Üks populaarsemaid meetodeid on klassifitseerimine püsikulude ja muutuvkulude järgi. Püsikulud ei muutu tootmismahu ühikute suurenemise / vähenemise korral, samas kui muutuvkulud sõltuvad ainult. Tavaliselt peavad juhid tuleviku ennustamiseks ja planeerimiseks jagama erinevad kulud oma püsivaks ja muutuvaks komponendiks.

Lisateavet leiate Finance's Corps Finance kursuse Math.

Kõrgemadal meetod kasutab fikseeritud ja muutuvate kulude eraldamiseks väikest andmemahtu. See võtab kõrgeima ja madalaima aktiivsustaseme ning võrdleb nende kogukulusid. Teisalt näitab regressioonanalüüs kahe või enama muutuja suhet. Seda kasutatakse sõltuva muutuja muutuste jälgimiseks sõltuv muutuja Sõltuv muutuja on see, mis muutub sõltuvalt teise muutuja väärtusest, mida nimetatakse sõltumatuks muutujaks. sõltumatu muutuja muutuste suhtes Sõltumatu muutuja Sõltumatu muutuja on sisend, eeldus või draiver, mida muudetakse, et hinnata selle mõju sõltuvale muutujale (tulemusele). .

Kõrge madal meetod

Kõrge madala meetodiga määratakse kindlaks kulude fikseeritud ja muutuvad komponendid. Seda saab rakendada toote maksumuse fikseeritud ja muutuvate elementide eristamisel Valmistatud kaupade maksumus (COGM) Valmistatud kaupade maksumus, tuntud ka kui COGM, on juhtimisarvestuses kasutatav mõiste, mis viitab ajakavale või avaldusele, mis näitab ettevõtte tootmise kogukulusid kindla ajavahemiku jooksul. , masin, pood, geograafiline müügipiirkond, tootesari jne.

Näiteks võivad toote tootmiskuludes püsikulud hõlmata töötaja palka ja rendikulusid, muutuvkulud aga tooraine ostmisel tehtud kulutusi.

Valem

Kõrge madala meetodiga jagatakse segakulude muutuv- ja püsikomponendid. Iga komponendi valemid on järgmised:

Kus:

Y₂ on kõrgeima aktiivsuse taseme hind

Y₁ on madalaima aktiivsuse taseme hind

X₂ on üksuste arv kõrgeimal aktiivsustasemel

X₁ on üksuste arv madalaimal aktiivsustasemel

Kui muutuvkulud on arvutatud, saab püsikulud tuletada, lahutades muutuvkulud kogukuludest. Seda esindab järgmine valem:

Püsikulu = Y₂ - bX₂

või

Püsikulu = Y₁ - bX₁

Kus:

b on muutuvkulud

Näide

Ettevõte ABC on farmaatsiatoodete tootja. Ettevõte soovib hinnata aprillis tekkivate üldkulude summat, arvestades, et ettevõte kavatseb sellel kuul valmistada 8000 ühikut. Järgmised näitajad on jaanuarist märtsini:

Kasutades ülaltoodud muutuvkulude valemit, kus:

Y2 = 30 000 dollarit

Y1 = 25 000 dollarit

X2 = 6000

X1 = 4000

Seetõttu:

Püsikulu = 30 000 dollarit - (2,5 x 6000 dollarit) = $15,000

või

Püsikulu = 25 000 USD - (2,5 x 4 000 USD) = $15,000

Aprillikuu prognoositav muutuv kulu arvutatakse järgmiselt:

= 2,5 x 8 000 dollarit

= $20,000

Kogukulu = püsikulud + muutuvad kulud

= $15,000 + $20,000

= $35,000

Lisateavet leiate Finance's Corps Finance kursuse Math.

Kõrge madala meetodi eelised

Kõrge madala meetodi kasutamine pakub järgmisi eeliseid:

Lihtne kasutada

Kõrg-madal meetod nõuab nõutava teabe saamiseks ainult kõrgeima ja madalaima aktiivsustaseme teavet kulude ja ühikute kohta. Juhid saavad seda tehnikat hõlpsasti rakendada, kuna see ei vaja erilisi tööriistu.

Suur täpsus stabiilsete kuludega

Kõrge madala meetodiga meetod võib olla suhteliselt täpne, kui kõrgeim ja madalaim aktiivsuse tase esindab ettevõtte üldist kulukäitumist. Kui aga kaks äärmist aktiivsuse taset on süstemaatiliselt erinevad, annab kõrge madala meetodiga ebatäpsed tulemused.

Kõrge madala meetodi puudused

Kõrge madala meetodiga kaasnevad järgmised puudused:

Võib olla ebausaldusväärne

Meetod ei esinda kõiki esitatud andmeid, kuna see tugineb vaid kahele äärmuslikule aktiivsustasemele. Need tegevustasemed ei pruugi olla kantud kulude suhtes esinduslikud, kuna kulud ületavad kulusid, mis on suuremad või väiksemad kui organisatsioonil muudel tegevustasanditel.

Ei arvesta inflatsiooni

Kõrge madala meetodiga välistatakse inflatsiooni mõjud. Inflatsioon Inflatsioon on majanduslik mõiste, mis viitab kaupade hinnatase tõusule kindla aja jooksul. Hinnataseme tõus tähendab, et antud majanduse valuuta kaotab ostujõu (s.o sama rahasummaga saab vähem osta). kulude hindamisel.

Regressioonianalüüs

Erinevalt kõrge madala meetodiga viitab regressioonanalüüs muutujate vahelise seose hindamise tehnikale. See aitab inimestel mõista, kuidas muutub sõltuva muutuja väärtus, kui üks sõltumatu muutuja on muutuv, samal ajal kui teist hoitakse konstantsena. Regressioonanalüüsi kasutatakse tulevaste andmete prognoosimisel. Regressioonanalüüsi kaks peamist tüüpi on lineaarne regressioon ja mitmekordne taandareng.

Lineaarne regressioon

Lineaarne regressioon on meetod, mis uurib pidevate muutujate suhet. Muutujad on joonistatud sirgjooneliselt. Lineaarse regressiooni saab arvutada järgmise valemi abil:

Y = a + bX + ⋴

Kus:

Y on sõltuv muutuja

X on sõltumatu muutuja

b on regressioonijoone kalle

a on regressioonijoone lõikepunkt

⋴ on regressiooni jääk

Ülaltoodud valemi põhjal võime järeldada, et Y väärtus sõltub X väärtusest, samas kui b väärtus näitab Y muutusi iga kord, kui X väärtus muutub. See tähendab, et kui b on võrdne 0,5, tähendab see, et iga kord, kui X suureneb või suureneb konkreetse väärtuse võrra, suureneb või väheneb Y väärtus selle väärtuse võrra. Teiselt poolt, kui X = 0, võrdub „a” väärtus Y väärtusega.

Lineaarse regressiooni eeldused

• Sõltuva muutuja Y ja sõltumatu muutuja X suhe on kallakul lineaarne ja lõikub vastavalt 'a' ja 'b'.
• Sõltumatu muutuja X pole juhuslik.
• Veatermini ⋴ väärtus on 0 ja see on kõigi vaatluste jaoks konstantne.

Mitu regressiooni

Mitu regressiooni on statistiline meetod, mis ennustab ühe muutuja väärtuse, kasutades kahe või enama sõltumatu muutuja väärtust. Kui kõik sõltumatud muutujad on kindlaks määratud, saab nende abil ennustada sõltumatute muutujate mõju suurust sõltuvale muutujale. Efekti kujutatakse sirgjooneliselt, et ligikaudselt iga andmepunkti võrrelda.

Lisateavet leiate Finance's Corps Finance kursuse Math.

Valem

Mitmekordse regressiooni valem on järgmine:

Y₁= B₀ + B₁x₁ + b₂x₂+ ……… ..b_nx_n + ⋴

Kus:

Y₁ on sõltuva muutuja prognoositav väärtus

B₀ on pealtkuulamine

B_1, b_{2 …} b_n on regressioonikordaja

x_1, x_{2, ……} x_n on sõltumatud muutujad

⋴ on regressiooni jääk

Mitme regressiooni eeldused

• Sõltuvate ja sõltumatute muutujate vahel on lineaarne seos.
• Y₁ vaatlused valitakse populatsioonist sõltumatult ja juhuslikult.
• Sõltumatud muutujad ei ole omavahel korrelatsioonis.
• Regressioonijääk näitab keskmist 0 ja dispersiooni 0.

Seotud lugemised

Täname, et lugesite rahanduse võrdlust kõrge madala meetodi ja regressioonianalüüsi kohta. Finance pakub finantsmodelleerimise ja hindamise analüütikule (FMVA) ™ FMVA® sertifikaati. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, JP Morgan ja Ferrari sertifitseerimisprogrammis neile, kes soovivad oma karjääri järgmisele tasemele viia. Õppimise jätkamiseks ja oma karjääri edendamiseks on abiks järgmised finantsvahendid:

• Kulustruktuur Kulustruktuur Kulustruktuur viitab äritegevuse kululiikidele ja koosneb tavaliselt püsivatest ja muutuvatest kuludest. Püsikulud jäävad samaks
• Homogeenne kulude kogum Homogeenne kulude kogum Homogeenne kulude kogum on sisuliselt raamatupidamistermin, mida ettevõtte juhtkond kasutab kulude rühmitamiseks kulude rühmitamiseks, millel on sarnane põhjus ja tagajärg või saadud kasud. Lühidalt öeldes on homogeensed kulude kogumid viis omavahel seotud loogiliselt rühmitada
• Kasumiaruande reaartiklite projitseerimine Kasumiaruande reaartiklite projitseerimine Arutame kasumiaruande reaartiklite projitseerimise erinevaid meetodeid. Kasumiaruande ridade prognoosimine algab müügitulust ja seejärel maksumusest
• Muutuvkulude muutuvkulude muutuvkulude arvestamine on juhtimis- ja kuluarvestuses kasutatav mõiste, mille puhul tootmise püsikulud tekivad toote tootmise perioodil. Meetod on vastupidiselt neeldumiskuludele, mille korral tootmise fikseeritud üldkulud jaotatakse toodetud toodetele. Raamatupidamisraamistikes