Метод визуального приспособления.

Метод визуального приспособления — графический подход к определению функции затрат, при котором аналитик визуально проводит прямую линию, принимая во внимание все точки затрат.

Затраты, грн

Машино-часы

Y

X

Допустим, некоторый, в нашем случае, аналитик, пытаясь учесть все точки на графике, провел черту функции расходов таким образом (рис. 11):

 

 

Рис. 12 - Линия функции затрат, определенная путем визуального приспособления

Из приведенного графика видно, что постоянные затраты составляют 5 000 грн. Для расчета переменных затрат используем данные при объеме деятельности 132 машино-часа. В этой точке общие расходы составляют 18 165 грн. Следовательно, переменные затраты равняются:

18 165 - 5000= 13 165 грн.

Соответственно, переменные расходы на 1 машино-час будут составлять:

13 165: 132 = 99,7 грн.

Функция расходов в этом случае будет:

У = 5 000 + 99,7 х.

Метод визуального приспособления дает возможность избежать недостатков метода высшей – низшей точки, но не лишает субъективности, поскольку результаты расчетов существенно зависят от точности глаза и руки аналитика.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ — статистическая модель, которую используют для определения изменения среднего значения зависимой переменной величины под воздействием изменения значения одной или нескольких независимых переменных величин.

При применении регрессионного анализа для определения функции затрат общую сумму затрат рассматривают как переменную величину, зависимую от определенного фактора (объема производства, количества заказов и тому подобное), который выступает как независимая величина.

Линейную взаимосвязь между зависимой и независимой переменными величинами можно описать графически как линию регрессии, или посредством формулы (уравнения регрессии).

Модель, которая использует только одну независимую переменную величину для определения изменения независимой переменной величины, называют простым регрессионным анализом. Она имеет вид:

Y = а + bх.

Модель, которая использует несколько независимых переменных величин для определения изменения зависимой переменной величины, имеет название множественный регрессионный анализ и может быть описана так:

Y = a + b₁x₁ + b₂x₂ + … + b_nx_n..

В отличие от метода высшей - низшей точки, регрессионный анализ учитывает все данные наблюдения для определения функции затрат.

Наряду с этим, регрессионный анализ делает возможным избежание недостатков визуального подхода, поскольку предусматривает применение метода наименьших квадратов.

 

Упрощенный статистистический анализ.

Упрощенный статистический анализ — это метод определения функции затрат, который предусматривает распределение показателей на две группы, исходя из роста значения х, и расчета постоянных затрат на основе средних значений х и у.

 

Выбор среди функций затрат.

Применение различных методов для определения функции затрат дает различные результаты (табл. 2.5).

Таблица 2.5.

Сравнительная характеристика функций расходов, определенных различными методами

 

Метод	Значение функции затрат
Высшей - низшей точки	Y = 355 + 149, 2 х
Визуального приспособления	Y = 5 000 + 99,7 х
Наименьших квадратов	Y = 4528 + 103 х
Упрощенного статистического анализа	Y = 3 998 + 107,7 х

В рассмотренном примере мы исходим из предположения, что затраты изменяются под воздействием изменения времени работы оборудования.

Но на практике могут быть и другие факторы затрат (количество изготовленной продукции, вес материалов, количество переналадок оборудования и тому подобное).

Поэтому для принятия управленческих решений следует избрать наиболее релевантную функцию затрат. Для правильного выбора среди функций затрат целесообразно применить такие критерии:

- экономическая правдоподобность;

- хорошая приспособленность;

- значимость независимых переменных величин.

Экономическая правдоподобность означает, что взаимосвязь между зависимой переменной величиной (затратами) и независимой переменной величиной (фактором затрат) должна быть экономически целесообразной.

Хорошая приспособленность определяет, насколько тесной является взаимосвязь между затратами и определенным фактором, то есть насколько точно функция затрат описывает их взаимосвязь.

Значимость независимых переменных величин дает ответ на вопрос: существенно ли будет влиять на сумму общих затрат колебание значения (b) независимой переменной величины?

.