ПЛАНИРОВАНИЕ ПРИБЫЛИ И СОСТАВЛЕНИЕ СМЕТЫ

из "Управленческий учет "

В предыдущей главе было показано, каким образом затраты, произведенные за истекший период и определенные с помощью системы учета, можно систематизировать и сопоставить с причинами этих затрат. [c.205]
Рассчитывать и контролировать затраты, анализировать их изменения с успехом можно, применяя сведения из статистики о корреляционной зависимости между экономическими показателями. [c.205]
Зависимости между показателями, проявление которых наблюдается лишь в общем, в среднем, при массовом наблюдении называются корреляционными. [c.205]
В корреляционных зависимостях одному значению факторного признака (х) соответствует одно значение результативного признака (у) (возможно существование и нескольких значений у, тогда рассматривается среднее). [c.205]
Для эффективного использования этой взаимосвязи необходимо ее формировать в уравнение регрессии и убедиться, что найденная взаимосвязь действительно тесная. [c.205]
Второй вопрос о тесноте связи решается вычислением коэффициента корреляции. [c.206]
Рассмотрим применение данного статистического инструментария для контроля сметы затрат. Контроль заключается в том, что затраты должны в конечном итоге соответствовать расчетам по уравнению регрессии, а значительные отклонения свидетельствуют о каких-то изменениях в производстве, которые должны быть рассмотрены. [c.206]
Показатель, используемый в качестве факторного для контроля сметы, должен наилучшим образом отражать изменение объема производства и соответственно влиять на затраты. Если выбранный показатель не отвечает этим требованиям, то смета не будет пригодной для планирования и контроля, и весь этот процесс окажется под угрозой. [c.206]
С другой стороны, может быть несколько факторных контрольных показателей, которые применяются непосредственно и показывают различные причинные взаимосвязи с затратами, к которым они относятся. Наилучшие соотношения и корреляции между показателями за различные периоды можно определить математически, и ниже будет показано, как это делается. [c.206]
Построение графика разброса представляет собой процесс нанесения на график фактических затрат за некоторый период в зависимости от объема производства за этот же период. На рис. 8.1 показана зависимость фактической месячной заработной платы работников отдела отгрузки продукции от нормативных трудозатрат производственных работников предприятия. График разброса позволяет получить наглядное представление, но он не дает количественного измерения тесноты связи между фактическими затратами и фактическим объемом производства. Это и не является целью данного метода. Однако он показывает, существует ли какое-либо соотношение между независимой переменной х и зависимой переменной у. [c.206]
Количественный показатель степени корреляции (тесноты связи) находится математическими методами путем вычисления коэффициента корреляции по приведенной ниже формуле. [c.206]
Вывод о взаимосвязи рассматриваемых величин долен быть сделан сначала на основе качественного экономического анализа и затем уже подкреплен расчетами коэффициента корреляции. [c.206]
Коэффициент 1,00 означает, что существует полная функциональная связь между появлением затрат и контрольным показателем сметы. Если же коэффициент стремится к нулю, то это свидетельствует о слабой взаимосвязи. Обычно в качестве контрольного факторного показателя сметы выбирается такой, при котором достигается наибольший коэффициент корреляции. При этом, естественно, предполагается, что целесообразно использовать именно этот контрольный показатель. [c.207]
Вы отвечаете Я знаю, но это в большей степени зависит от количества сыра в килограммах или же от количества отдельных ящиков . Она отвечает Я считаю, что важно и то и другое . [c.208]
Поскольку компания отгружает сыр в упаковках различного размера, вы согласны провести корреляционный анализ. Причина необходимости разговора с Ольгой состоит в том, что уже сейчас она вовлечена в процесс составления сметы. Без поддержки Ольги вы сможете найти самую точную корреляцию, но вам, вероятно, не удастся убедить Ольгу принять ваши количественные показатели. Привлекайте ее к участию в этом процессе (и других руководителей структурных подразделений) и покажите ей, как вы используете ее количественные данные. Она начнет относиться к вам с уважением. [c.208]
В общем случае для одного структурного подразделения достаточно иметь один контрольный показатель. Это наиболее простой и самый легкий способ контроля гибкой сметы. Однако не ограничивайте анализ одним показателем только для того, чтобы упростить контроль. Если вы сосредоточите свое внимание на ключевой цели, то в одном структурном подразделении могут использоваться несколько контрольных показателей, что обеспечит лучшее планирование и лучший контроль затрат, и руководители полностью признают необходимость принятия программы составления сметы. [c.209]
Существует несколько возможных способов задания этих величин. Наиболее часто используемым способом является рассмотренное выше построение графика разброса. На графике зависимости фактических затрат от значения контрольно-факторного показателя сметы на глаз строится прямая наилучшего соответствия. Угловой коэффициент этой прямой и показывает ставку переменных расходов. Точка пересечения этой прямой с осью у представляет собой нормативные сметные затраты. Это показано на рис. 8.2. Нормативная величина составляет 1 200 руб., а сметная ставка равна 0,38 руб. за нормо-час труда производственных рабочих. Преимущества метода построения графика разброса и подбора на глаз прямой нормативной сметы затрат состоят в том, что это простой метод, он понятен всем, кто с ним связан. Недостаток его в том, что разные люди, рассматривая одни и те же точки, нанесенные на график, могут провести эту прямую несколько иначе. [c.210]
Исходные данные и расчетная прямая графически показаны на рис. 8.3. [c.211]
Преимущество данного метода состоит в том, что он не зависит от субъективных оценок лица, строящего график нормативной сметы. Для метода наименьших квадратов, а также многих других математических методов имеются стандартные программы для ЭВМ. Подробное объяснение применения корреляционного анализа и построений уравнений регрессии, а также примеры их применения можно найти в любом учебнике по математической статистике. [c.212]

Вернуться к основной статье