Analiza kosztów – metody szacowania

Metody szacowania kosztów w analizie koszów wykorzystują kryterium podziału kosztów w zależności od wielkości produkcji, czyli podział na koszt stały i koszt zmienny. Wyróżnia się następujące metody szacowania kosztów:
1. Metody niestatystyczne:
a) metoda księgowa,
b) metoda pomiaru inżynierskiego.
2. Metody matematyczno – statystyczne:
a) metoda wizualna,
b) metoda wielkości krańcowych,
c) metoda regresji liniowej.
Metody niestatystyczne mogą być wykorzystywane w każdych warunkach, natomiast metody statystyczne nie nadają się do zastosowania chociażby w sytuacji, kiedy firma zaczyna dopiero co swoją działalność i nie posiada żadnej bazy statystycznej. Jeżeli nawet posiada dostatecznie bogatą bazę statystyczną to należy zwrócić uwagę, aby dane te nie były przypadkowe.
Metoda księgowa – pracownik działu księgowości w oparciu o posiadaną wiedzę i doświadczenie dokonuje podziału kosztów na stałe i zmienne. Zaletą tej metody jest mała pracochłonność i prostota, natomiast wadą jest to, że występuje subiektywność w klasyfikacji kosztów przez pracownika.
Metoda pomiaru inżynierskiego – dokonywana przez inżynierów w procesie projektowania produktu na podstawie szczegółowej analizy. Zaletą tej metody jest to, że w sposób dokładny ustala kalkulację wyrobu, natomiast wadą jest duża pracochłonność.
Wśród metod matematyczno – statystycznych wyróżnia się:
metodę wielkości krańcowych (ekstremalnych, skrajnych) – metoda ta polega na tym, że analizując dane zjawisko w czasie bierze się tylko pod uwagę dwie wielkości, tj. wielkość największą i najmniejszą, natomiast ignoruje się pozostałe wielkości co jest wadą, gdyż mogą kształtować się one pod wpływem takich czynników jak jakość, parametry techniczne.

Przykład
W przedsiębiorstwie X wielkość produkcji i koszty w 5 kolejnych miesiącach kształtowała się następująco:

Na podstawie tych danych ustalić:
a) koszt zmienny jednostkowy i koszt stały całkowity

KC = kzj × x + KSC
KCmax = kzj × xmax + KSC
KCmin = kzj × xmin + KSC

222800 = 120 x kzj + KSC
200000 = 100 x kzj +KSC

dodajemy do siebie równania zmieniając znak na minus w drugim wyrażeniu
20 kzj = 22800
kzj = 1140
200000 = 100 × 1140 + KSC
KSC = 86000

b) planowane koszty całkowite w czerwcu, jeżeli zakładamy produkcję 150 szt. wyrobów

KCczerwiec = 1140 × 150 + 86000
KCczerwiec = 257000

metodę wizualną (graficzną) – polega na tym, ze nanosimy na układ współrzędny wszystkie obserwacje analizowanego zjawiska. Następnie wyznaczamy linię rysując od najwyższego punktu. Punkt przecięcia tej linii z osią Y wyznacza wielkość kosztów stałych całkowitych. Następnie znając koszt całkowity maksymalny oraz wielkość produkcji maksymalną koszt zmienny jednostkowy ustala się według wzoru:

gdzie:
xmax – wielkość produkcji maksymalna
KCmax – koszt całkowity maksymalny
KSC – koszt stały całkowity

Zaletą tej metody jest to, że bierze pod uwagę wszystkie analizowane zjawiska, natomiast wadą jest to, że wymaga dużej precyzji dokładności.

KC = 1190 × x + 80000
Wielkość produkcji dla czerwca
KC = 1190 × 150 + 80000
KC = 258500

metodę analizy regresji liniowej – jest pozbawiona wszelkich wad przedstawionych wszystkich metod. Metoda ta daje najdokładniejsze wyniki postaci funkcji kosztów. Metoda ta polega na jak najlepszym dopasowaniu linii kosztów do wszystkich obserwacji oraz określeniu stopnia dopasowaniu tej linii do tych obserwacji, przy czym wykorzystuje się w tym celi klasyczną metodę najmniejszych kwadratów. Zgodnie z tą metoda poszukujemy zmiennych to jest kosztów stałych i kosztów zmiennych rozwiązując następujący układ równań:

∑KC = n × KSC + kzj × ∑x
∑x × KC = KSC × ∑x + kzj × ∑x2

gdzie:
n – liczba obserwacji,
x – suma obserwacji wielkości produkcji,
KC – suma obserwacji kosztów całkowitych,
x2 – suma kwadratów obserwacji wielkości produkcji,
x × KC – suma iloczynów wielkości produkcji i kosztów całkowitych
KSC – koszty stałe całkowite
kzj – koszt zmienny jednostkowy

Strona korzysta z ciasteczek (cookies). Więcej informacji

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close