История рекламы
Создание рекламы
Основные виды рекламы
Принципы и практика рекламы
Как работает реклама
Эффективность рекламоносителей
Исследование рынка
Расходы на рекламу
Социокультурные измерения рекламы
Маркетинг
Маркетинг:основы теории и практики
Маркетинг и рост фирм
Управление малым бизнесом
Международная экономика
Производственный учёт



Предыдущая     |         Содержание     |    следующая

Производственный учёт

Основные положения

Одним из распространенных способов оценки зависимости затрат от объема производства является регрессионный анализ. Регрессионный анализ представляет собой статистическую процедуру для математического расчета среднего значения соотношения зависимой и независимой переменных величин. Метод расчета, применяемый для этой цели, называется методом наименьших квадратов. Существует два вида регрессий. Первый вид простая регрессия, второй множественная регрессия. Простая регрессия включает в себя одну независимую переменную например только ПТЧЧ или только машино-часы, в то время как множественная регрессия включает в себя две или более функциональных переменных. При рассмотрении метода наименьших квадратов возьмем за основу простую линейную регрессию. Это означает, что мы вновь воспользуемся уравнением у = а + Ьх. Изучив материал этой главы, вы сможете:

объяснять преимущества и недостатки метода наименьших квадратов; ,

устанавливать с помощью метода наименьших квадратов значения величин для соотношения затраты-объем производства;

для расчетов по формуле затрат и объема производства применять электронные таблицы программ типа Лотус 1-2-3;

разбираться в значениях различных показателей регрессионной статистики, например коэффициента определенности и величины t;

понять, в чем заключается необходимость использования множественного регрессионного анализа;

проводить различие между содержанием отчетов о прибылях и убытках по маржинальной прибыли и обычного типа, между способами их применения.

метод наименьших квадратов (регрессионный анализ)

В отличие от минимаксного метода регрессионный анализ включает в себя все результаты наблюдений в целях определения линии наилучшего соответствия при расчете переменной величины и постоянной составляющей затрат. Для нахождения такой линии: используется метод наименьших квадратов. Для объяснения содержания метода введем определение ошибки как разность между наблюденными и расчетными величинами некоторых смешанных затрат и обозначим ее и.

Для нахождения b и а на конкретном примере обратимся к табл. 10-1. Все необходимые данные и вычисления следуют ниже.

Данные регрессионной статистики

В отличие от минимаксного метода регрессионный анализ является статистическим методом учета. В нем используются различные статистические данные в целях определения точности и достоверности результатов регрессии. В эти данные входят:

1. Коэффициент корреляции (г) и коэффициент определенности (г2).

2. Стандартная ошибка оценки (Se).

3. Стандартная ошибка коэффициента регрессии (Sb) и t-статистическое.