Metodo alto basso vs analisi di regressione

Il metodo high low e l'analisi di regressioneMetodi di previsioneTop Metodi di previsione. In questo articolo, spiegheremo quattro tipi di metodi di previsione dei ricavi che gli analisti finanziari utilizzano per prevedere i ricavi futuri. sono i due principali metodi di stima dei costi utilizzati per stimare gli importi dei costi fissi e variabiliCosti fissi e variabiliIl costo è qualcosa che può essere classificato in diversi modi a seconda della sua natura. Uno dei metodi più popolari è la classificazione secondo. Generalmente, i manager devono suddividere i costi misti nelle loro componenti fisse e variabili per prevedere e pianificare il futuro.

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Il metodo alto basso utilizza una piccola quantità di dati per separare i costi fissi e variabili. Prende i livelli di attività più alti e più bassi e confronta i loro costi totali. D'altra parte, l'analisi di regressione mostra la relazione tra due o più variabili. Viene utilizzato per osservare i cambiamenti nella variabile dipendenteVariabile dipendenteUna variabile dipendente è una variabile il cui valore cambierà a seconda del valore di un'altra variabile, chiamata variabile indipendente. relativo ai cambiamenti nella variabile indipendenteVariabile indipendenteUna variabile indipendente è un input, assunzione, o driver che viene modificato per valutarne l'impatto su una variabile dipendente (l'esito).

Metodo alto basso

Il metodo high low determina le componenti fisse e variabili di un costo. Può essere applicato nel discernere gli elementi fissi e variabili del costo di un prodottoCosto delle merci prodotte (COGM)Costo delle merci prodotte (COGM) è un termine utilizzato nella contabilità gestionale che si riferisce a un programma o una dichiarazione che mostra il totale, macchina, negozio, area geografica di vendita, linea di prodotto, eccetera.

Per esempio, nel costo di produzione di un prodotto, i costi fissi possono comprendere gli stipendi del dipendente e le spese di locazione, mentre i costi variabili includono i costi sostenuti per l'acquisto delle materie prime.

Formula

Il metodo high low divide le componenti variabili e fisse dei costi misti. Le formule per ogni componente sono le seguenti:

In cui si:

sì ₂ è il costo al più alto livello di attività

sì ₁ è il costo al livello di attività più basso

X ₂ è il numero di unità al livello di attività più alto

X ₁ è il numero di unità al livello di attività più basso

Una volta calcolato il costo variabile, il costo fisso può essere ricavato sottraendo il costo variabile totale dal costo totale. Questo è rappresentato dalla seguente formula:

Costo fisso =Y ₂ – bX ₂

o

Costo fisso =Y ₁ – bX ₁

In cui si:

b è il costo variabile

Esempio

La società ABC è un produttore di prodotti farmaceutici. La società vuole stimare l'ammontare dei costi generali che dovrà sostenere ad aprile, dato che la società prevede di realizzare 8, 000 unità in quel mese. Di seguito i dati da gennaio a marzo:

Utilizzando la formula del costo variabile sopra, dove:

Y2 =$ 30, 000

Y1 =$25, 000

X2 =6, 000

X1 =4, 000

Perciò:

Costo fisso =$ 30, 000 – (2,5 x $ 6, 000) = $ 15, 000

o

Costo fisso =$ 25, 000 – (2,5 x $ 4, 000) =$ 15, 000

Il costo variabile previsto per il mese di aprile è calcolato come segue:

=2,5 x $ 8, 000

=$ 20, 000

Costo totale =Costo fisso + Costo variabile

=$15, 000 + $ 20, 000

=$35, 000

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Vantaggi del metodo High Low

L'utilizzo del metodo high low offre i seguenti vantaggi:

Facile da usare

Il metodo high-low richiede solo le informazioni sui costi e sulle unità al livello di attività più alto e più basso per ottenere le informazioni richieste. I manager possono implementare questa tecnica con facilità poiché non richiede strumenti speciali.

Alta precisione con costi stabili

Il metodo alto-basso può essere relativamente accurato se i livelli di attività più alti e più bassi sono rappresentativi del comportamento complessivo dei costi dell'azienda. Però, se i due livelli estremi di attività sono sistematicamente diversi, quindi il metodo alto basso produrrà risultati imprecisi.

Svantaggi del metodo High Low

Il metodo high low presenta i seguenti svantaggi:

Potrebbe essere inaffidabile

Il metodo non rappresenta tutti i dati forniti poiché si basa solo su due livelli estremi di attività. Tali livelli di attività potrebbero non essere rappresentativi dei costi sostenuti, a causa di costi anomali superiori o inferiori a quelli sostenuti dall'organizzazione in altri livelli di attività.

Non tiene conto dell'inflazione

Il metodo high low esclude gli effetti dell'inflazioneInflazioneL'inflazione è un concetto economico che si riferisce all'aumento del livello dei prezzi dei beni in un determinato periodo di tempo. L'aumento del livello dei prezzi significa che la valuta in una data economia perde potere d'acquisto (cioè, con la stessa somma si può comprare di meno). quando si stimano i costi.

Analisi di regressione

In contrasto con il metodo High Low, L'analisi di regressione si riferisce a una tecnica per stimare la relazione tra le variabili. Aiuta le persone a capire come cambia il valore di una variabile dipendente quando una variabile indipendente è variabile mentre un'altra è mantenuta costante. L'analisi di regressione viene utilizzata nella previsione dei dati futuri. I due principali tipi di analisi di regressione sono regressione lineare e regressione multipla .

Regressione lineare

La regressione lineare è un metodo che studia la relazione tra variabili continue. Le variabili sono tracciate su una linea retta. La regressione lineare può essere calcolata utilizzando la seguente formula:

Y =a + bX + ⋴

In cui si:

Y è la variabile dipendente

X è la variabile indipendente

b è la pendenza della retta di regressione

a è l'intercetta della retta di regressione

è il residuo di regressione

Dalla formula sopra, possiamo dedurre che il valore di Y dipende dal valore di X, mentre il valore di b mostra le variazioni di Y ogni volta che cambia il valore di X. Significato, se b è uguale a 0,5, significa che ogni volta che X aumenta o aumenta di un determinato valore, il valore di Y aumenta o diminuisce di quel valore. D'altra parte, quando X=0, il valore di “a” è uguale al valore di Y.

Ipotesi di regressione lineare

• La relazione tra variabile dipendente Y e variabile indipendente X è lineare nella pendenza e intercetta 'a' e 'b, ' rispettivamente.
• La variabile indipendente X non è casuale.
• Il valore del termine di errore è 0 ed è costante per tutte le osservazioni.

Regressione multipla

La regressione multipla è una tecnica statistica che prevede il valore di una variabile utilizzando il valore di due o più variabili indipendenti. Una volta determinata ciascuna delle variabili indipendenti, possono essere utilizzati per prevedere la quantità di effetto che le variabili indipendenti hanno sulla variabile dipendente. L'effetto è rappresentato su una linea retta per approssimare ciascuno dei punti dati.

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Formula

La formula per la regressione multipla è la seguente:

sì ₁ =B ₀ + B ₁ X ₁ + b ₂ X ₂ + ………..b _n X _n +

In cui si:

sì ₁ è il valore previsto della variabile dipendente

B ₀ è l'intercetta

B _1, B _{2 …} B _n sono il coefficiente di regressione

X _1, X _{2, ……} X _n sono le variabili indipendenti

è il residuo di regressione

Ipotesi di regressione multipla

• Esiste una relazione lineare tra variabili dipendenti e indipendenti.
• sì ₁ le osservazioni sono selezionate in modo indipendente e casuale dalla popolazione.
• Le variabili indipendenti non sono altamente correlate tra loro.
• Il residuo di regressione mostra una media di 0 e una varianza di 0.

Letture correlate

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