비용 행동 분석-비용 및 활동 분석, 예

비용 행동 분석은 조직의 활동 수준 변화와 관련하여 운영 비용이 어떻게 변하는 지 이해하려는 경영진의 시도를 말합니다. 이러한 비용에는 제품 개발로 인해 발생하는 직접 재료, 직접 노동 및 간접비가 포함될 수 있습니다. 경영진은 일반적으로 수학적 비용 함수를 통해 비용 행동 분석을 수행합니다.

비용 함수는 비용 (예 : 재료, 노동 또는 간접비)이 해당 비용과 관련된 활동 수준의 변화에 ​​따라 어떻게 변하는 지에 대한 설명입니다. 예를 들어 총 변동 비용은 활동 증가에 따라 변경되지만 고정 비용은 동일하게 유지됩니다. 비용 함수는 다양한 형태로 나타날 수 있습니다.

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비용 행동 분석 차트

비용 함수 가정

비용 함수는 일반적으로 y = mx + b 형식으로 제공되며 그래프에 그릴 수 있습니다.

이러한 비용 함수를 결정하기 위해 관리자는 일반적으로 단순화를 위해 다음과 같은 가정을합니다.

  • 비용 동인의 변동은 관련 총 비용의 변동을 설명합니다.
  • 비용 행동은 관련 범위 내에서 선형 비용 함수로 요약 할 수 있습니다.

여기서 관련 범위는 총 비용과 활동 수준 간의 관계가 유지되는 활동 범위를 나타냅니다. 그러나 실제 상황에서 모든 비용 함수가 선형적인 것은 아니며 단일 비용 동인으로 설명되지도 않습니다.

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정량적 비용 분석

경영진은 비용 함수를 설명하기 위해 정량적 분석 방법을 사용하는 것이 일반적입니다. 가장 간단한 방법은 high-low 방법입니다. 이 방법은 비용 함수를 결정하기 위해 비용 동인과 해당 비용의 최고 값과 최저값 만 사용합니다.

이 접근 방식에는 많은 제한이 있지만 비용 동인과 전체 비용 간의 관계를 조사하는 간단한 첫 번째 시도입니다.

회귀 분석은 통계적 방법을 사용하여 독립 변수의 변화와 관련된 종속 변수의 평균 변화량을 측정하는 또 다른 방법입니다. 회귀 접근 방식은 변수 간의 관계를 훨씬 더 잘 나타냅니다. Microsoft Excel과 같은 소프트웨어는 회귀 분석을 수행하는 데 유용한 도구입니다.

고 / 저 비용 동작 예

XYZ Company는 노동 시간의 변화에 ​​따라 간접비가 어떻게 작용하는지 조사하려고합니다.

총 간접비 노동 시간
행진 $ 50,000 2,000
4 월 70,000 3,000
할 수있다 55,000 1,500
유월 65,000 3,500
칠월 55,000 1,000
팔월 65,000 2,000
구월 45,000 1,500
십월 80,000 4,000
십일월 55,000 2,500
12 월 60,000 2,500

관찰 된 비용 데이터는 다음과 같습니다.

시간 비용
가장 높은 관찰 4,000 80,000 달러
최저 관찰 (1,000) (55,000)
3,000 25,000

기울기 또는 변동 비용 : 25,000 / 3,000 = $ 8.33

Y 절편 또는 고정 비용 : $ 46,667

따라서 전체 비용 함수는 Y = 8.33x + 46,667입니다. 이는 추가 노동 시간마다 총 간접비가 $ 8.33 증가한다는 것을 의미합니다.

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회귀 비용 행동 접근법

회귀 비용 행동 분석을 사용하는 접근 방식은 상당히 유사하지만 최고 및 최저 값 대신 모든 데이터 포인트를 사용합니다.

MS Excel의 회귀 함수를 사용하여 Y = 8.72x + 39,502의 비용 함수를 제공하는 ANOVA 출력을 얻을 수 있습니다.

즉, 추가 노동 시간마다 총 간접비가 $ 8.72 씩 증가하고 노동 시간이없는 경우 총 간접비는 $ 39,502의 고정 비용과 같습니다.

회귀 접근 방식에서 다음과 같은 여러 기준을 사용하여 비용 함수를 분석 할 수 있습니다.

경제적 타당성 적합도 자신
주요 개념 총 간접비가 노동 시간에 영향을 받거나 결정되는 것이 타당합니까? 회귀 출력의 R 제곱 값에 의해 결정됩니다. 숫자가 클수록 종속 변수의 변화가 독립 변수로 설명 될 수 있습니다. 표준 오류와 절편 (고정 비용) 및 x 변수 (가변 비용) 간의 관계
사례 분석 총 간접비와 노동 시간이 관련되어 있다는 것은 논리적으로 보입니다. R 제곱은 0.64입니다. 따라서 간접비 변화의 64 %는 노동 시간의 변화로 설명 할 수 있습니다. T-stat가 2보다 크면 관계가 허용됩니다.

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추가 비용 분석 기술

위의 내용에서 우리는 선형 관계를 분석하는 두 가지 방법을 조사했습니다. 그러나 많은 회사는 종종 여러 독립 변수와 단일 종속 변수 간의 관계를 조사합니다.

종종 기업은 각 변수에 대한 분석을 수행 한 다음 결합 된 분석을 수행하여 각 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 추가로 조사 할 수 있습니다. 일반적인 요점은 회사 내에서 비용 행동 데이터를 분석하는 여러 가지 방법이 있으며 분석을 얼마나 심층적으로 수행 할 것인지 결정하는 것은 경영진의 몫이라는 것입니다.

더 많은 데이터와 기술 기반 경제로 변화하고있는 세상에서 데이터를 다양한 방식으로 분석하는 것은 기업이 적절하고 필요한 조치를 수행 할 수 있다면 유익 할 것입니다.

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추가 자료

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