High Low Methode vs. Regressionsanalyse

Die High-Low-Methode und RegressionsanalyseForecasting MethodsTop Forecasting Methods. In diesem Artikel, Wir werden vier Arten von Ertragsprognosemethoden erläutern, die Finanzanalysten verwenden, um zukünftige Erträge vorherzusagen. sind die beiden wichtigsten Kostenschätzungsmethoden, die verwendet werden, um die Höhe der fixen und variablen Kosten zu schätzen. Fixe und variable KostenKosten können je nach Art auf verschiedene Arten klassifiziert werden. Eine der beliebtesten Methoden ist die Klassifizierung nach. In der Regel, Manager müssen die Mischkosten in ihre festen und variablen Komponenten aufteilen, um die Zukunft vorhersagen und planen zu können.

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Die High-Low-Methode verwendet eine kleine Datenmenge, um fixe und variable Kosten zu trennen. Es nimmt das höchste und das niedrigste Aktivitätsniveau und vergleicht deren Gesamtkosten. Auf der anderen Seite, Die Regressionsanalyse zeigt die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen. Es wird verwendet, um Änderungen der abhängigen Variablen zu beobachtenAbhängige VariableEine abhängige Variable ist eine Variable, deren Wert sich abhängig vom Wert einer anderen Variablen ändert. als unabhängige Variable bezeichnet. relativ zu Änderungen der unabhängigen VariableUnabhängige VariableEine unabhängige Variable ist eine Eingabe, Annahme, oder Treiber, der geändert wird, um seine Auswirkungen auf eine abhängige Variable (das Ergebnis) zu bewerten.

Hoch Niedrig Methode

Die High-Low-Methode ermittelt die fixen und variablen Komponenten eines Kostenbeitrags. Es kann verwendet werden, um die fixen und variablen Kostenelemente eines Produkts zu ermitteln. Maschine, Geschäft, geografische Vertriebsregion, Produktreihe, usw.

Zum Beispiel, in den Herstellungskosten eines Produkts, Fixkosten können die Löhne und Mietkosten des Arbeitnehmers umfassen, während die variablen Kosten die Kosten umfassen, die beim Einkauf von Rohstoffen anfallen.

Formel

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

Woher:

Ja ₂ sind die Kosten auf der höchsten Aktivitätsstufe

Ja 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 auf der niedrigsten Aktivitätsstufe

Nachdem die variablen Kosten berechnet wurden, Die Fixkosten können durch Subtraktion der gesamten variablen Kosten von den Gesamtkosten abgeleitet werden. Dies wird durch die folgende Formel dargestellt:

Fixkosten =Y ₂ – bX ₂

oder

Fixkosten =Y ₁ – bX ₁

Woher:

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, 8 000 Einheiten in diesem Monat. Nachfolgend die Zahlen von Januar bis März:

Verwenden Sie die obige Formel für variable Kosten, wo:

Y2 =30 $, 000

Y1 =25 $, 000

X2 =6, 000

X1 =4, 000

Deswegen:

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

oder

Fixkosten =25 $, 000 – (2,5 x $4, 000) =$ fünfzehn, 000

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

=2,5 x 8 $, 000

=20 $, 000

Gesamtkosten =Fixkosten + Variable Kosten

=$15, 000 + 20 $, 000

=35 $, 000

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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 Aktivitätsebene, um die erforderlichen Informationen zu erhalten. Manager können diese Technik problemlos implementieren, da keine speziellen Werkzeuge erforderlich sind.

Hohe Genauigkeit bei stabilen Kosten

Die High-Low-Methode kann relativ genau sein, wenn das höchste und das niedrigste Aktivitätsniveau repräsentativ für das Gesamtkostenverhalten des Unternehmens sind. Jedoch, wenn die beiden extremen Aktivitätsniveaus systematisch unterschiedlich sind, dann 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 Aktivitätsniveaus beruht. Diese Aktivitätsniveaus sind möglicherweise nicht repräsentativ für die entstandenen Kosten, aufgrund von Ausreißerkosten, die höher oder niedriger sind als die, die der Organisation in anderen Aktivitätsebenen entstehen.

Berücksichtigt keine Inflation

Die High-Low-Methode schließt Inflationseffekte ausInflationInflation ist ein ökonomischer Begriff, der sich auf die Erhöhung des Preisniveaus von Gütern über einen bestimmten Zeitraum bezieht. Der Anstieg des Preisniveaus bedeutet, dass die Währung in einer bestimmten Volkswirtschaft an Kaufkraft verliert (d. h. weniger kann mit dem gleichen Geldbetrag gekauft werden). bei der Kostenschätzung.

Regressionsanalyse

Im Gegensatz zur High-Low-Methode Die Regressionsanalyse bezieht sich auf eine Technik zur Schätzung der Beziehung zwischen Variablen. Es hilft 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 bei der Vorhersage zukünftiger Daten verwendet. Die zwei Hauptarten der Regressionsanalyse sind lineare Regression und mehrfache Regression .

Lineare Regression

Die lineare Regression ist eine Methode, die die Beziehung zwischen kontinuierlichen Variablen untersucht. Die Variablen sind auf einer geraden Linie aufgetragen. Die lineare Regression lässt sich nach folgender Formel berechnen:

Y =a + bX +

Woher:

Y ist die abhängige Variable

X ist die unabhängige Variable

b ist die Steigung der Regressionsgeraden

a ist der Achsenabschnitt der Regressionsgeraden

⋴ ist das Regressionsresiduum

Aus der obigen Formel Wir können folgern, dass der Wert von Y vom Wert von X abhängt, während der Wert von b die Änderungen von Y jedes Mal anzeigt, wenn sich der Wert von X ändert. Bedeutung, wenn b gleich 0,5 ist, es bedeutet, dass jedes Mal, wenn X um einen bestimmten Wert zunimmt oder zunimmt, der Wert von Y erhöht oder verringert sich um diesen Wert. Auf der anderen Seite, wenn X=0, der Wert von „a“ entspricht dem Wert von Y.

Annahmen der linearen Regression

• Der Zusammenhang zwischen der abhängigen Variablen Y und der unabhängigen Variablen X ist in der Steigung und dem Achsenabschnitt „a“ und „b“ linear, ' bzw.
• Die unabhängige Variable X ist nicht zufällig.
• Der Wert des Fehlerterms ⋴ beträgt 0 und ist für alle Beobachtungen konstant.

Multiple Regression

Multiple Regression ist eine statistische Technik, die den Wert einer Variablen anhand des Wertes von zwei oder mehr unabhängigen Variablen vorhersagt. Nachdem jede der unabhängigen Variablen bestimmt wurde, sie können verwendet werden, um den Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable vorherzusagen. Der Effekt wird auf einer geraden Linie dargestellt, um jeden der Datenpunkte anzunähern.

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Formel

Die Formel für die multiple Regression lautet wie folgt:

Ja ₁ =B ₀ + B ₁ x ₁ + b ₂ x ₂ + ………..b _n x _n +

Woher:

Ja ₁ ist der vorhergesagte Wert der abhängigen Variablen

B ₀ ist das abfangen

B _1, B _{2 …} B _n sind der Regressionskoeffizient

x _1, x _{2, ……} x _n sind die unabhängigen Variablen

⋴ ist das Regressionsresiduum

Annahmen der multiplen Regression

• Zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen besteht ein linearer Zusammenhang.
• Ja ₁ Beobachtungen werden unabhängig und zufällig aus der Grundgesamtheit ausgewählt.
• Unabhängige Variablen sind nicht stark miteinander korreliert.
• Das Regressionsresiduum zeigt einen Mittelwert von 0 und eine Varianz von 0.

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