Analyse de la méthode par rapport à l'analyse de régression

La méthode de haut bas et l'analyse de régression Méthodes de prévision Principales méthodes de prévision. Dans cet article, nous expliquerons quatre types de méthodes de prévision des revenus que les analystes financiers utilisent pour prédire les revenus futurs. sont les deux principales méthodes d'estimation des coûts utilisées pour estimer les montants des coûts fixes et variables. Coûts fixes et variables Le coût peut être classé de plusieurs façons selon sa nature. L'une des méthodes les plus courantes est la classification selon les coûts fixes et les coûts variables. Les coûts fixes ne changent pas avec les augmentations / diminutions des unités de volume de production, tandis que les coûts variables sont uniquement dépendants. Habituellement, les gestionnaires doivent diviser les coûts mixtes en leurs composantes fixes et variables pour prévoir et planifier l'avenir.

Pour en savoir plus, consultez le cours de mathématiques pour la finance d'entreprise.

Diagramme d'analyse de la méthode haute basse et de l'analyse de régression

La méthode high low utilise une petite quantité de données pour séparer les coûts fixes et variables. Il prend les niveaux d'activité les plus élevés et les plus bas et compare leurs coûts totaux. D'autre part, l'analyse de régression montre la relation entre deux ou plusieurs variables. Il est utilisé pour observer les changements dans la variable dépendante Variable dépendante Une variable dépendante est une variable qui changera en fonction de la valeur d'une autre variable, appelée variable indépendante. relative aux changements de la variable indépendante Variable indépendante Une variable indépendante est une entrée, une hypothèse ou un moteur qui est modifié afin d'évaluer son impact sur une variable dépendante (le résultat). .

Méthode haute basse

La méthode haut-bas détermine les composantes fixes et variables d'un coût. Il peut être appliqué pour discerner les éléments fixes et variables du coût d'un produit. indique les coûts de production totaux d'une entreprise pendant une période donnée. , machine, magasin, région géographique de vente, gamme de produits, etc.

Par exemple, dans le coût de production d'un produit, les coûts fixes peuvent comprendre les salaires des employés et les dépenses de location, tandis que les coûts variables incluent les coûts liés à l'achat de matières premières.

Formule

La méthode haut-bas répartit les composantes variable et fixe des coûts mixtes. Les formules pour chaque composant sont les suivantes:

Méthode haute basse

Où:

Y 2 est le coût au niveau d'activité le plus élevé

Y 1 est le coût au niveau d'activité le plus bas

X 2 est le nombre d'unités au niveau d'activité le plus élevé

X 1 est le nombre d'unités au niveau d'activité le plus bas

Une fois le coût variable calculé, le coût fixe peut être calculé en soustrayant le coût variable total du coût total. Ceci est représenté par la formule suivante:

Coût fixe = Y 2 - bX 2

ou

Coût fixe = Y 1 - bX 1

Où:

b est le coût variable

Exemple

La société ABC est un fabricant de produits pharmaceutiques. L'entreprise souhaite estimer le montant des frais généraux qu'elle encourra en avril, étant donné qu'elle prévoit de fabriquer 8 000 unités ce mois-là. Voici les chiffres de janvier à mars:

Méthode haute basse

En utilisant la formule de coût variable ci-dessus, où:

Y2 = 30 000 USD

Y1 = 25 000 USD

X2 = 6 000

X1 = 4 000

Par conséquent:

Exemple - Coût variable

Coût fixe = 30 000 USD - (2,5 x 6 000 USD) = 15 000 USD

ou

Coût fixe = 25 000 USD - (2,5 x 4 000 USD) = 15 000 USD

Le coût variable projeté pour le mois d'avril est calculé comme suit:

= 2,5 x 8 000 $

= 20 000 $

Coût total = Coût fixe + Coût variable

= 15 000 USD + 20 000 USD

= 35 000 $

Pour en savoir plus, consultez le cours de mathématiques pour la finance d'entreprise.

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Avantages de la méthode High Low

L'utilisation de la méthode high low offre les avantages suivants:

Facile à utiliser

La méthode haut-bas nécessite uniquement les informations de coût et d'unité au niveau d'activité le plus élevé et le plus bas pour obtenir les informations requises. Les gestionnaires peuvent mettre en œuvre cette technique facilement car elle ne nécessite aucun outil spécial.

Haute précision avec des coûts stables

La méthode haut-bas peut être relativement précise si les niveaux d'activité les plus élevés et les plus bas sont représentatifs du comportement global des coûts de l'entreprise. Cependant, si les deux niveaux d'activité extrêmes sont systématiquement différents, alors la méthode très faible produira des résultats inexacts.

Inconvénients de la méthode High Low

La méthode high low présente les inconvénients suivants:

Peut être peu fiable

La méthode ne représente pas toutes les données fournies puisqu'elle ne repose que sur deux niveaux d'activité extrêmes. Ces niveaux d'activité peuvent ne pas être représentatifs des coûts encourus, en raison de coûts aberrants supérieurs ou inférieurs à ce que l'organisation engage dans d'autres niveaux d'activité.

Ne tient pas compte de l'inflation

La méthode du haut-bas exclut les effets de l'inflation L'inflation L'inflation est un concept économique qui fait référence à des augmentations du niveau des prix des biens sur une période donnée. La hausse du niveau des prix signifie que la monnaie dans une économie donnée perd du pouvoir d'achat (c'est-à-dire que moins peut être achetée avec la même somme d'argent). lors de l'estimation des coûts.

Analyse de régression

Contrairement à la méthode High Low, l'analyse de régression fait référence à une technique d'estimation de la relation entre les variables. Il aide les gens à comprendre comment la valeur d'une variable dépendante change lorsqu'une variable indépendante est variable tandis qu'une autre est maintenue constante. L'analyse de régression est utilisée pour prévoir les données futures. Les deux principaux types d'analyse de régression sont la régression linéaire et la régression multiple .

Régression linéaire

La régression linéaire est une méthode qui étudie la relation entre les variables continues. Les variables sont tracées sur une ligne droite. La régression linéaire peut être calculée à l'aide de la formule suivante:

Y = a + bX + ⋴

Où:

Y est la variable dépendante

X est la variable indépendante

b est la pente de la droite de régression

a est l'intersection de la droite de régression

⋴ est le résidu de régression

À partir de la formule ci-dessus, nous pouvons déduire que la valeur de Y dépend de la valeur de X, tandis que la valeur de b montre les changements de Y à chaque fois que la valeur de X change. Cela signifie que si b est égal à 0,5, cela signifie que chaque fois que X augmente ou augmente d'une valeur spécifique, la valeur de Y augmente ou diminue de cette valeur. En revanche, lorsque X = 0, la valeur de «a» est égale à la valeur de Y.

Hypothèses de régression linéaire

  • La relation entre la variable dépendante Y et la variable indépendante X est linéaire dans la pente et intercepte respectivement «a» et «b».
  • La variable indépendante X n'est pas aléatoire.
  • La valeur du terme d'erreur ⋴ est 0 et est constante pour toutes les observations.

Régression multiple

La régression multiple est une technique statistique qui prédit la valeur d'une variable en utilisant la valeur de deux ou plusieurs variables indépendantes. Une fois que chacune des variables indépendantes a été déterminée, elles peuvent être utilisées pour prédire la quantité d'effet que les variables indépendantes ont sur la variable dépendante. L'effet est représenté sur une ligne droite pour approximer chacun des points de données.

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Formule

La formule de la régression multiple est la suivante:

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

Où:

Y 1 est la valeur prédite de la variable dépendante

B 0 est l'interception

B 1, b 2… b n sont le coefficient de régression

x 1, x 2, …… x n sont les variables indépendantes

⋴ est le résidu de régression

Hypothèses de régression multiple

  • Il existe une relation linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes.
  • Les observations Y 1 sont sélectionnées indépendamment et au hasard dans la population.
  • Les variables indépendantes ne sont pas fortement corrélées les unes aux autres.
  • Le résidu de régression montre une moyenne de 0 et une variance de 0.

Lectures connexes

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