На практике классификация затрат на переменные и постоянные состоит в нахождении коэффициентов уравнения
TC = dc · Q + FC(1)
где TC – полные затраты; dc – удельные прямые переменные затраты; FC – постоянные затраты; Q – объем производства.
Для получения значений dcи FC используются следующие методы[4]:
1) минимаксный метод, основанный на нахождении постоянной составляющей затрат FC и удельный переменных затрат dcпо периодам с минимальным и максимальным объемом производства;
2) метод корреляции, аналогичный минимаксному, но использующий график в виде прямой линии проведенной симметрично "на глаз" через "облако точек";
3) метод наименьших квадратов.
Первые два метода являются приблизительными. Недостатком всех методов является то, что они используют данные о затратах за прошлые периоды деятельности. Поэтому прогнозы поведения затрат в будущем являются ограниченными.
Формально уравнение (1) может быть получено во всех случаях при наличии данных об изменении объема производства и данных о соответствующих затратах. Однако, на практике по различным причинам наблюдается значительный разброс данных. Именно поэтому предпочтительным для практического использования является метод наименьших квадратов с последующей проверкой адекватности линейной регрессионной модели и проверкой значимости коэффициента dc. Эта проверка осуществляется с использованием стандартных процедур математический статистики по критериям Фишера и Стьюдента.
Если линейное уравнение регрессии (1) оказывается неадекватным, то необходимо уменьшить рассматриваемую область релевантности, то есть сузить рассматриваемый диапазон изменения объема производства. Тогда может возникнуть ситуация, когда изменение какой-либо статьи затрат будет описываться разными уравнениями на разных участках изменения объема производства. Опыт анализа затрат предприятий пищевой промышленности показывает, что это достаточно редкая ситуация. Гораздо чаще встречается ситуация, когда коэффициент dc оказывается незначим, то есть статистически он равен нулю, хотя формально его значение получено. Очевидно, что в этом случае колебания затрат носят случайный характер и анализируемую статью затрат необходимо считать постоянной. Для уточнения прогнозов, например, при применении сценарного подхода в планировании, можно учитывать возможные отклонения этих постоянных затрат от среднего значения
TCi = FCi ± ∆FCi, (2)
где FCi – принимается как среднее значение затрат в области релевантности; ∆FCi – возможные отклонения от среднего значения, которые можно принять равными среднеквадратичному отклонению. Вообще величины среднеквадратичного отклонения, характеризующие погрешность линии регрессии относительно опытных данных полезно использовать во всех случаях, что поможет оценить возможные отклонения в плановых величинах, например, для ожидаемой прибыли.
Еще одна проблема, с которой можно часто встретиться в практике анализа затрат при классификации их на переменные и постоянные состоит в том, что коэффициент FC уравнения (1) может оказаться отрицательным. Это происходит для тех статей затрат, для которых область релевантности попадает в зону, где закон изменяющихся пропорций увеличивает затраты прогрессивно.
Если рассмотреть в качестве примера поведение какой-либо составляющей затрат в широком диапазоне изменения объема производства, то на S-образной кривой можно выделить три зоны в соответствии с действием закона изменяющихся пропорций (рис. 6):
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.