eng Product-Costing

Как распределить затраты на постоянные и переменные: метод регрессии

Большинство экономических расчетов (например, CVP-анализ с точкой безубыточности) строится на точном разделении постоянных и переменных расходов.

Однако на практике таких исходных данных обычно нет. Многие затраты не являются ни однозначно постоянными, ни однозначно переменными. И чем больше развивается экономика, тем больше заметны полупеременные и полупостоянные затраты.

К ним почти всегда относятся:

- IT-затраты

- расход электроэнергии и другие коммунальные услуги

- транспортные расходы

- налоги

- взносы с оплаты труда

- расходы на уборку помещений

- переналадка оборудования и многие др. расходы.

Предположим, вы держите отель и ежемесячно получаете счета за электроэнергию. Вы видите, что эти счета различаются в зависимости от загрузки отеля - чем больше отдыхающих у вас проходит за месяц, тем больше затрачивается энергии.

Понятно, что на каждый день отдыха каждого человека (на каждую дополнительную единицу продукции) вы в среднем затрачиваете какое-то определенное (примерно одинаковое) количество дополнительных кВт энергии. Однако если мы вообще не будем производить продукцию, нам все равно придется регулярно нести какие-то затраты на электроэнергию (постоянные издержки), чтобы поддерживать отель в рабочем состоянии.

Но по исходным данным вы не можете точно выделить ни постоянные, ни переменные затраты.

Регрессия, как статистический метод, может использоваться для приблизительного разделения постоянных и переменных затрат.

Здесь очень важно, чтобы показатели были стабильными, и у них не было сезонных колебаний между месяцами. Если потребление электроэнергии меняется не только в зависимости от загрузки отеля, а еще и сезонной периодичностью (например, зимой увеличивается, а летом падает), его нельзя будет рассчитать простым способом и потребуются методы сглаживания, которые будут показаны в другой статье.

А в данном примере мы находим простую линейную регрессию. Нас интересуют два параметра:

Эти параметры усредненно показывают, что 285 кВт - наши постоянные расходы, которые мы будем нести ежемесячно вне зависимости от объема производства, а на производство каждой единицы продукта мы несем 4,93 кВт дополнительных (переменных) расходов.

Теперь умножаем каждый объем продаж на средние затраты, добавляем 285 кВт постоянных затрат и получаем средние (регрессионные) затраты для каждого прошедшего месяца (столбец E):

Дальше проверим себя самым простым методом: для каждого месяца рассчитаем, на сколько процентов найденное среднее отклоняется от реальных затрат.

Для этого возьмем модуль от [(среднее - реальное) / реальное * 100%]

или, еще проще, от [(среднее / факт - 1) * 100 %].

Модуль в Excel находится формулой Abs. Это позволит рассчитать отклонения вне зависимости от того, в большую или в меньшую сторону они сыграли: допустим, цифры 110 и 90 одинаково отклоняются от 100 (на 10%).

В данном примере мы получили такие отклонения (столбец F):

Здесь отклонения колеблются от 0,3% до 5,1%, что не является значительным отклонением, поэтому модель является вполне допустимой.

Однако не следует ориентироваться только на размеры отклонений расчетных средних расходов от фактических.

Если по графику или даже по логике показателя понятно, что тенденция закругленная, линейная регрессия не подойдет, и нужно перебирать другие модели.