Korkean matalan menetelmän ja regressioanalyysin ennustamismenetelmät Suosituimmat ennustusmenetelmät. Tässä artikkelissa selitämme neljän tyyppisiä tulojen ennustamismenetelmiä, joita rahoitusanalyytikot käyttävät tulojen ennustamiseen. ovat kaksi pääasiallista kustannusarviointimenetelmää, joita käytetään kiinteiden ja muuttuvien kustannusten määrän arvioimiseksi. Kiinteät ja muuttuvat kustannukset Kustannukset voidaan luokitella monella tavalla sen luonteesta riippuen. Yksi suosituimmista menetelmistä on luokittelu kiinteiden ja muuttuvien kustannusten mukaan. Kiinteät kustannukset eivät muutu tuotantomäärän yksiköiden kasvaessa / vähentyessä, kun taas muuttuvat kustannukset ovat yksinomaan riippuvaisia. Yleensä johtajien on jaettava sekakustannukset kiinteiksi ja muuttuviksi osiksi ennustamaan ja suunnittelemaan tulevaisuutta.
Lisätietoja Finance's Math for Corporate Finance -kurssista.
Korkea matala -menetelmä käyttää pientä datamäärää kiinteiden ja muuttuvien kustannusten erottamiseksi. Se käyttää korkeinta ja matalinta aktiivisuustasoa ja vertaa niiden kokonaiskustannuksia. Toisaalta regressioanalyysi osoittaa kahden tai useamman muuttujan välisen suhteen. Sitä käytetään tarkkailemaan riippuvan muuttujan muutoksia riippuvainen muuttuja Riippuva muuttuja muuttuu riippuen toisen muuttujan arvosta, nimeltään itsenäinen muuttuja. suhteessa riippumattoman muuttujan muutoksiin Riippumaton muuttuja Riippumaton muuttuja on panos, oletus tai ohjain, jota muutetaan sen vaikutuksen arvioimiseksi riippuvaan muuttujaan (lopputulokseen). .
Korkea matala menetelmä
Korkea matala -menetelmä määrittää kustannusten kiinteät ja muuttuvat komponentit. Sitä voidaan käyttää eriteltäessä tuotteen kustannusten kiinteitä ja muuttuvia osia Valmistettujen tavaroiden kustannukset (COGM) Valmistettujen tavaroiden kustannukset, jotka tunnetaan myös nimellä COGM, on johdon kirjanpidossa käytetty termi, joka viittaa aikatauluun tai lausuntoon, joka näyttää yrityksen kokonaistuotantokustannukset tiettynä ajanjaksona. , kone, myymälä, maantieteellinen myyntialue, tuotelinja jne.
Esimerkiksi tuotteen tuotantokustannuksissa kiinteät kustannukset voivat sisältää työntekijän palkat ja vuokrakulut, kun taas muuttuvat kustannukset sisältävät raaka-aineiden ostamisesta aiheutuvat kustannukset.
Kaava
Korkea matala -menetelmä jakaa sekakustannusten muuttuvat ja kiinteät komponentit. Kunkin komponentin kaavat ovat seuraavat:
Missä:
Y2 on korkeimman aktiivisuustason hinta
Y1 on kustannukset alimmalla aktiivisuustasolla
X2 on yksikkömäärä korkeimmalla aktiivisuustasolla
X1 on yksikkömäärä alimmalla aktiivisuustasolla
Kun muuttuvat kustannukset on laskettu, kiinteät kustannukset voidaan johtaa vähentämällä muuttuvien kokonaiskustannukset kokonaiskustannuksista. Tätä kuvaa seuraava kaava:
Kiinteät kustannukset = Y2 - bX2
tai
Kiinteät kustannukset = Y1 - bX1
Missä:
b on muuttuva hinta
Esimerkki
Yritys ABC on lääkkeiden valmistaja. Yhtiö haluaa arvioida huhtikuussa aiheutuvien yleiskustannusten määrän, koska yhtiö aikoo valmistaa 8000 yksikköä kyseisessä kuussa. Seuraavat luvut tammi-maaliskuussa:
Käytä yllä olevaa muuttuvien kustannusten kaavaa, jossa:
Y2 = 30000 dollaria
Y1 = 25 000 dollaria
X2 = 6000
X1 = 4000
Siksi:
Kiinteät kustannukset = 30000 dollaria - (2,5 x 6000 dollaria) = $15,000
tai
Kiinteät kustannukset = 25 000 dollaria - (2,5 x 4 000 dollaria) = dollaria15,000
Arvioidut muuttuvat kustannukset huhtikuulle lasketaan seuraavasti:
= 2,5 x 8 000 dollaria
= $20,000
Kokonaiskustannukset = kiinteät kustannukset + muuttuvat kustannukset
= $15,000 + $20,000
= $35,000
Lisätietoja Finance's Math for Corporate Finance -kurssista.
Korkean matalan menetelmän edut
Korkean matalan menetelmän käyttäminen tarjoaa seuraavat edut:
Helppokäyttöinen
Korkea-matala-menetelmä vaatii vain korkeimman ja matalimman aktiivisuustason hinta- ja yksikkötiedot vaadittujen tietojen saamiseksi. Johtajat voivat toteuttaa tämän tekniikan helposti, koska se ei vaadi erityisiä työkaluja.
Suuri tarkkuus ja vakaat kustannukset
Korkea matala -menetelmä voi olla suhteellisen tarkka, jos korkein ja alin aktiivisuustaso edustavat yrityksen kokonaiskustannuskäyttäytymistä. Jos kuitenkin kaksi äärimmäistä aktiivisuustasoa ovat systemaattisesti erilaisia, niin korkea matala -menetelmä tuottaa epätarkkoja tuloksia.
Korkean matalan menetelmän haitat
Korkea matala -menetelmällä on seuraavat haitat:
Voi olla epäluotettava
Menetelmä ei edusta kaikkia toimitettuja tietoja, koska se perustuu vain kahteen äärimmäiseen aktiivisuustasoon. Nämä toimintatasot eivät välttämättä edusta aiheutuneita kustannuksia johtuen ulkopuolisista kustannuksista, jotka ovat suurempia tai pienempiä kuin organisaation muilla toimintatasoilla.
Ei ota huomioon inflaatiota
Korkea matala -menetelmä sulkee pois inflaation vaikutukset Inflaatio Inflaatio on taloudellinen käsite, joka viittaa tavaroiden hintatason nousuun tietyn ajanjakson ajan. Hintatason nousu tarkoittaa, että tietyn talouden valuutta menettää ostovoimaa (eli vähemmän voidaan ostaa samalla rahamäärällä). kustannuksia arvioitaessa.
Taantumisanalyysi
Toisin kuin High Low Method, regressioanalyysi viittaa tekniikkaan muuttujien välisen suhteen arvioimiseksi. Se auttaa ihmisiä ymmärtämään, kuinka riippuvan muuttujan arvo muuttuu, kun yksi riippumaton muuttuja muuttuu, kun taas toista pidetään vakiona. Regressioanalyysiä käytetään tulevien tietojen ennustamisessa. Regressioanalyysin kaksi päätyyppiä ovat lineaarinen regressio ja moninkertainen regressio.
Lineaarinen regressio
Lineaarinen regressio on menetelmä, joka tutkii jatkuvien muuttujien välistä suhdetta. Muuttujat piirretään suoralla viivalla. Lineaarinen regressio voidaan laskea seuraavalla kaavalla:
Y = a + bX + ⋴
Missä:
Y on riippuva muuttuja
X on riippumaton muuttuja
b on regressioviivan kaltevuus
a on regressioviivan leikkaus
⋴ on regressiojäännös
Yllä olevasta kaavasta voidaan päätellä, että Y: n arvo riippuu X: n arvosta, kun taas b: n arvo näyttää Y: n muutokset aina, kun X: n arvo muuttuu. Jos b on 0,5, se tarkoittaa, että joka kerta, kun X kasvaa tai kasvaa tietyllä arvolla, Y: n arvo kasvaa tai pienenee kyseisen arvon verran. Toisaalta, kun X = 0, a-arvon arvo on yhtä suuri kuin Y: n arvo.
Oletukset lineaarisesta regressiosta
- Riippuvan muuttujan Y ja riippumattoman muuttujan X suhde on lineaarinen kaltevuudessa ja sieppaa vastaavasti ‘a’ ja ’b’.
- Itsenäinen muuttuja X ei ole satunnainen.
- Virhetermin ⋴ arvo on 0 ja se on vakio kaikissa havainnoissa.
Moninkertainen regressio
Moninkertainen regressio on tilastollinen tekniikka, joka ennustaa yhden muuttujan arvon käyttämällä kahden tai useamman itsenäisen muuttujan arvoa. Kun kukin riippumaton muuttuja on määritetty, niitä voidaan käyttää ennustamaan riippumattomien muuttujien vaikutuksen määrä riippuvaan muuttujaan. Vaikutus on esitetty suoralla viivalla kunkin datapisteen arvioimiseksi.
Lisätietoja Finance's Math for Corporate Finance -kurssista.
Kaava
Kaavan regressio on seuraava:
Y1= B0 + B1x1 + b2x2+ ……… ..bnxn + ⋴
Missä:
Y1 on riippuvan muuttujan ennustettu arvo
B0 on sieppaus
B1, b2 … bn ovat regressiokerroin
x1, x2, …… xn ovat riippumattomia muuttujia
⋴ on regressiojäännös
Useiden regressioiden oletukset
- Riippuvien ja riippumattomien muuttujien välillä on lineaarinen suhde.
- Y1 havainnot valitaan itsenäisesti ja satunnaisesti populaatiosta.
- Riippumattomat muuttujat eivät korreloi voimakkaasti toistensa kanssa.
- Regressiojäännöksellä on keskiarvo 0 ja varianssi 0.
Liittyvät lukemat
Kiitos, että lukit rahoituksen vertailun High Low Method- ja Regression Analysis -ohjelmassa. Finance tarjoaa Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® -sertifikaatin. Liity 350 600+ opiskelijaan, jotka työskentelevät yrityksissä, kuten Amazon, J.P.Morgan ja Ferrari -sertifikaattiohjelmassa, niille, jotka haluavat viedä uransa seuraavalle tasolle. Seuraavat rahoitusresurssit ovat hyödyllisiä oppimisen jatkamiseksi ja urasi edistämiseksi:
- Kustannusrakenne Kustannusrakenne Kustannusrakenne viittaa yritystyyppisiin kustannuksiin, ja se koostuu tyypillisesti kiinteistä ja muuttuvista kustannuksista. Kiinteät kustannukset pysyvät ennallaan
- Homogeeninen kustannusjoukko Homogeeninen kustannusjoukko Homogeeninen kustannusjoukko on lähinnä kirjanpitotermi, jota yrityksen johto käyttää ryhmittelemään yhteen kustannukset, joilla on samanlainen syy-seuraussuhde tai saadut hyödyt, suhteessa kustannusten kohdentamisperusteeseen. Lyhyesti sanottuna homogeeniset kustannuspoolit ovat tapa loogisesti ryhmitellä toisiinsa liittyviä
- Tuloslaskelmaerien ennustaminen Tuloslaskelmaerien ennustaminen Keskustelemme eri menetelmistä tuloslaskelmaerien projisoimiseen. Tuloslaskelmaerien ennustaminen alkaa myyntituotoista ja sitten kustannuksista
- Muuttuva kustannus Vaihtuva kustannus Vaihtuva kustannus on johto- ja kustannuslaskennassa käytetty käsite, jossa kiinteät valmistuskustannukset syntyvät tuotteen valmistuskaudella. Menetelmä on ristiriidassa absorptiokustannusten kanssa, jossa kiinteät valmistuskustannukset kohdistetaan tuotettuihin tuotteisiin. Kirjanpitokehyksissä
