Élevé Faible Méthode vs. Analyse de régression

La méthode high low et l'analyse de régressionMéthodes de prévisionMéthodes 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 est quelque chose qui peut être classé de plusieurs manières selon sa nature. L'une des méthodes les plus populaires est la classification selon. D'habitude, les gestionnaires doivent diviser les coûts mixtes en leurs composantes fixes et variables pour prévoir et planifier l'avenir.

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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 de la variable dépendanteVariable dépendanteUne variable dépendante est une variable dont la valeur va changer en fonction de la valeur d'une autre variable, appelée variable indépendante. par rapport aux changements de la variable indépendanteVariable indépendanteUne variable indépendante est une entrée, supposition, ou moteur qui est modifié afin d'évaluer son impact sur une variable dépendante (le résultat).

Méthode haute basse

La méthode high low 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. machine, boutique, zone 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 frais de location, tandis que les coûts variables comprennent les coûts encourus pour l'achat de matières premières.

Formule

La méthode high low divise les composantes variables et fixes des coûts mixtes. Les formules pour chaque composant sont les suivantes :

Où:

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

Oui 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 dérivé en soustrayant le coût variable total du coût total. Ceci est représenté par la formule suivante :

Coût fixe =O 2 – bX 2

ou

Coût fixe =O 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 devra engager en avril, étant donné que l'entreprise prévoit d'en faire 8, 000 unités ce mois-là. Voici les chiffres de janvier à mars :

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

Y2 =30 $, 000

Y1 =25 $, 000

X2 =6, 000

X1 =4, 000

Par conséquent:

Coût fixe =30 $, 000 – (2,5 x 6 $, 000) = 15 $, 000

ou

Coût fixe =25 $, 000 – (2,5 x 4 $, 000) =$ 15, 000

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 + 20 $, 000

=35 $, 000

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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 ne nécessite que 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 facilement mettre en œuvre cette technique car elle ne nécessite aucun outil spécial.

Haute précision avec des coûts stables

La méthode high low 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 high low produira des résultats inexacts.

Inconvénients de la méthode High Low

La méthode high low comporte 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 ceux que l'organisation engage dans d'autres niveaux d'activité.

Ne tient pas compte de l'inflation

La méthode haut bas exclut les effets de l'inflationInflationL'inflation est un concept économique qui fait référence à l'augmentation du niveau des prix des biens sur une période de temps définie. La hausse du niveau des prix signifie que la monnaie dans une économie donnée perd du pouvoir d'achat (c'est-à-dire, on peut en acheter moins avec le même montant). 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. Cela 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 régression linéaire et 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'interception de la droite de régression

est le résidu de régression

A partir de la formule ci-dessus, on peut en 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. Sens, 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. D'autre part, 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 « a » et « b, ' respectivement.
• 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, ils peuvent être utilisés 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 :

Oui 1 =B 0 + B 1 X 1 + b 2 X 2 + ………..b m X m +

Où:

Oui 1 est la valeur prédite de la variable dépendante

B 0 est l'interception

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

X 1, X 2, …… X m sont les variables indépendantes

est le résidu de régression

Hypothèses de régression multiple

• Il existe une relation linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes.
• Oui 1 les observations sont sélectionnées de manière indépendante et aléatoire dans la population.
• Les variables indépendantes ne sont pas fortement corrélées entre elles.
• Le résidu de régression montre une moyenne de 0 et une variance de 0.

Lectures connexes

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