High-Low-Methode vs. Regressionsanalyse

Die High-Low-Methode und Regressionsanalyse Prognosemethoden Top-Prognosemethoden. In diesem Artikel werden vier Arten von Methoden zur Umsatzprognose erläutert, mit denen Finanzanalysten zukünftige Umsätze vorhersagen. sind die beiden Hauptmethoden zur Kostenschätzung, mit denen die Beträge der festen und variablen Kosten geschätzt werden. Die festen und variablen Kosten Die Kosten können je nach Art auf verschiedene Arten klassifiziert werden. Eine der beliebtesten Methoden ist die Klassifizierung nach Fixkosten und variablen Kosten. Die Fixkosten ändern sich nicht mit der Zunahme / Abnahme des Produktionsvolumens, während die variablen Kosten ausschließlich abhängig sind. Normalerweise müssen Manager gemischte Kosten in ihre festen und variablen Komponenten aufteilen, um die Zukunft vorherzusagen und zu planen.

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High Low Methode vs. Regressionsanalysediagramm

Die High-Low-Methode verwendet eine kleine Datenmenge, um feste und variable Kosten zu trennen. Es nimmt die höchsten und niedrigsten Aktivitätsstufen und vergleicht ihre Gesamtkosten. Andererseits zeigt die Regressionsanalyse die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen. Es wird verwendet, um Änderungen in der abhängigen Variablen zu beobachten. Abhängige Variable Eine abhängige Variable ist eine Variable, die sich abhängig vom Wert einer anderen Variablen ändert, die als unabhängige Variable bezeichnet wird. relativ zu Änderungen in der unabhängigen Variablen Unabhängige Variable Eine unabhängige Variable ist eine Eingabe, Annahme oder ein Treiber, der geändert wird, um ihre Auswirkungen auf eine abhängige Variable (das Ergebnis) zu bewerten. .

High Low Methode

Die High-Low-Methode bestimmt die festen und variablen Komponenten der Kosten. Es kann angewendet werden, um die festen und variablen Elemente der Kosten eines Produkts zu unterscheiden. Herstellungskosten (COGM) Herstellungskosten, auch als COGM bezeichnet, ist ein Begriff, der in der betrieblichen Rechnungslegung verwendet wird und sich auf einen Zeitplan oder eine Erklärung bezieht, die zeigt die Gesamtproduktionskosten für ein Unternehmen während eines bestimmten Zeitraums. , Maschine, Geschäft, geografische Vertriebsregion, Produktlinie usw.

Beispielsweise können bei den Produktionskosten eines Produkts die Fixkosten die Löhne und Mietkosten der Mitarbeiter umfassen, während die variablen Kosten die Kosten für den Einkauf von Rohstoffen umfassen.

Formel

Die High-Low-Methode teilt die variablen und festen Komponenten der gemischten Kosten auf. Die Formeln für jede Komponente lauten wie folgt:

High Low Methode

Wo:

Y 2 sind die Kosten auf der höchsten Aktivitätsstufe

Y 1 sind die Kosten auf der niedrigsten Aktivitätsstufe

X 2 ist die Anzahl der Einheiten auf der höchsten Aktivitätsstufe

X 1 ist die Anzahl der Einheiten mit der niedrigsten Aktivitätsstufe

Sobald die variablen Kosten berechnet wurden, können die Fixkosten abgeleitet werden, indem die gesamten variablen Kosten von den Gesamtkosten abgezogen werden. Dies wird durch die folgende Formel dargestellt:

Fixkosten = Y 2 - bX 2

oder

Fixkosten = Y 1 - bX 1

Wo:

b sind die variablen Kosten

Beispiel

Das Unternehmen ABC ist ein Hersteller von Arzneimitteln. Das Unternehmen möchte die Höhe der Gemeinkosten schätzen, die im April anfallen werden, da das Unternehmen plant, in diesem Monat 8.000 Einheiten herzustellen. Es folgen die Zahlen von Januar bis März:

High Low Methode

Unter Verwendung der obigen Formel für variable Kosten, wobei:

Y2 = 30.000 USD

Y1 = 25.000 USD

X2 = 6.000

X1 = 4.000

Deshalb:

Beispiel - Variable Kosten

Fixe Kosten = 30.000 USD - (2,5 x 6.000 USD) = 15.000 USD

oder

Fixe Kosten = 25.000 USD - (2,5 x 4.000 USD) = 15.000 USD

Die prognostizierten variablen Kosten für den Monat April werden wie folgt berechnet:

= 2,5 x 8.000 USD

= 20.000 USD

Gesamtkosten = Fixkosten + variable Kosten

= 15.000 USD + 20.000 USD

= 35.000 USD

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Vorteile der High-Low-Methode

Die Verwendung der High-Low-Methode bietet folgende Vorteile:

Einfach zu verwenden

Die High-Low-Methode erfordert nur die Kosten- und Einheiteninformationen auf der höchsten und niedrigsten Aktivitätsstufe, um die erforderlichen Informationen zu erhalten. Manager können diese Technik problemlos implementieren, da keine speziellen Tools erforderlich sind.

Hohe Genauigkeit bei stabilen Kosten

Die High-Low-Methode kann relativ genau sein, wenn die höchsten und niedrigsten Aktivitätsniveaus für das Gesamtkostenverhalten des Unternehmens repräsentativ sind. Wenn sich die beiden extremen Aktivitätsniveaus jedoch systematisch unterscheiden, führt die High-Low-Methode zu ungenauen Ergebnissen.

Nachteile der High-Low-Methode

Die High-Low-Methode hat folgende Nachteile:

Kann unzuverlässig sein

Die Methode repräsentiert nicht alle bereitgestellten Daten, da sie nur auf zwei extremen Aktivitätsstufen beruht. Diese Aktivitätsstufen sind möglicherweise nicht repräsentativ für die Kosten, die aufgrund von Ausreißerkosten anfallen, die höher oder niedriger sind als die Kosten, die der Organisation in anderen Aktivitätsstufen entstehen.

Berücksichtigt nicht die Inflation

Die High-Low-Methode schließt die Auswirkungen der Inflation aus. Inflation Inflation ist ein wirtschaftliches Konzept, das sich auf einen Anstieg des Preisniveaus von Waren über einen festgelegten Zeitraum bezieht. Der Anstieg des Preisniveaus bedeutet, dass die Währung in einer bestimmten Volkswirtschaft an Kaufkraft verliert (dh weniger kann mit dem gleichen Geldbetrag gekauft werden). bei der Kostenschätzung.

Regressionsanalyse

Im Gegensatz zur High-Low-Methode bezieht sich die Regressionsanalyse auf eine Technik zum Schätzen der Beziehung zwischen Variablen. Es hilft Menschen zu verstehen, wie sich der Wert einer abhängigen Variablen ändert, wenn eine unabhängige Variable variabel ist, während eine andere konstant gehalten wird. Die Regressionsanalyse wird zur Vorhersage zukünftiger Daten verwendet. Die beiden Haupttypen der Regressionsanalyse sind lineare Regression und multiple Regression .

Lineare Regression

Die lineare Regression ist eine Methode, die die Beziehung zwischen kontinuierlichen Variablen untersucht. Die Variablen sind auf einer geraden Linie dargestellt. Die lineare Regression kann nach folgender Formel berechnet werden:

Y = a + bX + ⋴

Wo:

Y ist die abhängige Variable

X ist die unabhängige Variable

b ist die Steigung der Regressionslinie

a ist der Achsenabschnitt der Regressionslinie

⋴ ist der Regressionsrest

Aus der obigen Formel können wir ableiten, dass der Wert von Y vom Wert von X abhängt, während der Wert von b die Änderungen in Y jedes Mal zeigt, wenn sich der Wert von X ändert. Das heißt, wenn b gleich 0,5 ist, bedeutet dies, dass jedes Mal, wenn X um einen bestimmten Wert zunimmt oder zunimmt, der Wert von Y um diesen Wert zunimmt oder abnimmt. Wenn andererseits X = 0 ist, entspricht der Wert von "a" dem Wert von Y.

Annahmen der linearen Regression

  • Die Beziehung zwischen der abhängigen Variablen Y und der unabhängigen Variablen X ist in der Steigung linear und schneidet 'a' bzw. 'b' ab.
  • Die unabhängige Variable X ist nicht zufällig.
  • Der Wert des Fehlerterms ⋴ ist 0 und für alle Beobachtungen konstant.

Multiple Regression

Die multiple Regression ist eine statistische Technik, die den Wert einer Variablen unter Verwendung des Werts von zwei oder mehr unabhängigen Variablen vorhersagt. Sobald jede der unabhängigen Variablen bestimmt wurde, können sie verwendet werden, um das Ausmaß der Auswirkung vorherzusagen, die die unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable haben. Der Effekt wird auf einer geraden Linie dargestellt, um jeden der Datenpunkte zu approximieren.

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Formel

Die Formel für die multiple Regression lautet wie folgt:

Y 1 = B 0 + B 1 x 1 + b 2 x 2 + ……… ..b n x n + ⋴

Wo:

Y 1 ist der vorhergesagte Wert der abhängigen Variablen

B 0 ist der Achsenabschnitt

B 1, b 2… b n sind der Regressionskoeffizient

x 1, x 2, …… x n sind die unabhängigen Variablen

⋴ ist der Regressionsrest

Annahmen der multiplen Regression

  • Es gibt eine lineare Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen.
  • Y 1 -Beobachtungen werden unabhängig und zufällig aus der Population ausgewählt.
  • Unabhängige Variablen sind nicht stark miteinander korreliert.
  • Der Regressionsrest zeigt einen Mittelwert von 0 und eine Varianz von 0.

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