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Método Alto Baixo vs. Análise de Regressão

p O método alto baixo e a análise de regressão. Métodos de previsão; Métodos de previsão superiores. Neste artigo, vamos explicar quatro tipos de métodos de previsão de receita que os analistas financeiros usam para prever receitas futuras. são os dois principais métodos de estimativa de custos utilizados para estimar os montantes de custos fixos e variáveisCustos fixos e variáveisCusto é algo que pode ser classificado de várias formas dependendo da sua natureza. Um dos métodos mais populares é a classificação de acordo. Usualmente, os gerentes devem dividir os custos mistos em seus componentes fixos e variáveis ​​para prever e planejar o futuro.

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p O método alto baixo usa uma pequena quantidade de dados para separar custos fixos e variáveis. Ele pega os níveis de atividade mais altos e mais baixos e compara seus custos totais. Por outro lado, a análise de regressão mostra a relação entre duas ou mais variáveis. É usado para observar mudanças na variável dependente Variável dependente Uma variável dependente é uma variável cujo valor mudará dependendo do valor de outra variável, chamada de variável independente. em relação às mudanças na variável independente; Variável independente; uma variável independente é uma entrada, suposição, ou driver que é alterado para avaliar seu impacto em uma variável dependente (o resultado).

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Método Alto Baixo

p O método alto baixo determina os componentes fixos e variáveis ​​de um custo. Pode ser aplicado para discernir os elementos fixos e variáveis ​​do custo de um produto Custo dos bens fabricados (COGM) Custo dos bens fabricados (COGM) é um termo usado na contabilidade gerencial que se refere a um cronograma ou declaração que mostra o total, máquina, armazenar, região geográfica de vendas, linha de produto, etc.

p Por exemplo, no custo de produção de um produto, custos fixos podem incluir salários do funcionário e despesas de aluguel, enquanto os custos variáveis ​​incluem os custos incorridos na compra de matérias-primas.

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Fórmula

p O método alto baixo divide os componentes variáveis ​​e fixos dos custos mistos. As fórmulas para cada componente são as seguintes:

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p Onde:

p Y 2 é o custo no nível de atividade mais alto

p Y 1 é o custo no nível de atividade mais baixo

p X 2 é o número de unidades no nível de atividade mais alto

p X 1 é o número de unidades no nível de atividade mais baixo

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p Uma vez que o custo variável foi calculado, o custo fixo pode ser obtido subtraindo o custo variável total do custo total. Isso é representado pela seguinte fórmula:

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Custo Fixo =Y 2 - bX 2
p ou

Custo Fixo =Y 1 - bX 1
p

p Onde:

p b é o custo variável

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Exemplo

p A empresa ABC é fabricante de produtos farmacêuticos. A empresa quer estimar o montante de despesas gerais que incorrerá em abril, dado que a empresa planeja fazer 8, 000 unidades naquele mês. A seguir estão os números de janeiro a março:

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p Usando a fórmula de custo variável acima, Onde:

p Y2 =$ 30, 000

p Y1 =$ 25, 000

p X2 =6, 000

p X1 =4, 000

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p Portanto:

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Custo Fixo =$ 30, 000 - (2,5 x $ 6, 000) = $ 15, 000
p ou

Custo fixo =$ 25, 000 - (2,5 x $ 4, 000) =$ 15, 000
p

p O custo variável projetado para o mês de abril é calculado da seguinte forma:

p =2,5 x $ 8, 000

p =$ 20, 000

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p Custo total =custo fixo + custo variável

p =$ 15, 000 + $ 20, 000

p =$ 35, 000

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Vantagens do método High Low

p Usar o método alto baixo oferece os seguintes benefícios:

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Fácil de usar

p O método alto-baixo requer apenas as informações de custo e unidade no nível de atividade mais alto e mais baixo para obter as informações necessárias. Os gerentes podem implementar essa técnica com facilidade, pois não requer nenhuma ferramenta especial.

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Alta precisão com custos estáveis

p O método alto baixo pode ser relativamente preciso se os níveis de atividade mais altos e mais baixos forem representativos do comportamento de custo geral da empresa. Contudo, se os dois níveis de atividade extrema são sistematicamente diferentes, então, o método alto baixo produzirá resultados imprecisos.

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Desvantagens do método High Low

p O método alto baixo vem com as seguintes desvantagens:

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Pode não ser confiável

p O método não representa todos os dados fornecidos, pois depende de apenas dois níveis extremos de atividade. Esses níveis de atividade podem não ser representativos dos custos incorridos, devido a custos discrepantes que são maiores ou menores do que os que a organização incorre em outros níveis de atividade.

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Não leva em conta a inflação

p O método alto baixo exclui os efeitos da inflação. A inflação é um conceito econômico que se refere a aumentos no nível de preços dos bens durante um determinado período de tempo. O aumento no nível de preços significa que a moeda em uma determinada economia perde poder de compra (ou seja, menos pode ser comprado com a mesma quantia de dinheiro). ao estimar custos.

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Análise de regressão

p Em contraste com o Método High Low, A análise de regressão se refere a uma técnica para estimar a relação entre as variáveis. Ajuda as pessoas a entender como o valor de uma variável dependente muda quando uma variável independente é variável enquanto outra é mantida constante. A análise de regressão é usada na previsão de dados futuros. Os dois principais tipos de análise de regressão são regressão linear e regressão múltipla .

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Regressão linear

p A regressão linear é um método que estuda a relação entre variáveis ​​contínuas. As variáveis ​​são plotadas em uma linha reta. A regressão linear pode ser calculada usando a seguinte fórmula:

p

Y =a + bX + ⋴
p

p Onde:

p Y é a variável dependente

p X é a variável independente

p b é a inclinação da linha de regressão

p a é a interceptação da linha de regressão

p ⋴ é o resíduo da regressão

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p Pela fórmula acima, podemos deduzir que o valor de Y depende do valor de X, enquanto o valor de b mostra as mudanças em Y toda vez que o valor de X muda. Significado, se b é igual a 0,5, isso significa que toda vez que X aumenta ou aumenta em um valor específico, o valor de Y aumenta ou diminui nesse valor. Por outro lado, quando X =0, o valor de “a” é igual ao valor de Y.

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Suposições de regressão linear

  • A relação entre a variável dependente Y e a variável independente X é linear na inclinação e intercepta 'a' e 'b, 'Respectivamente.
  • A variável independente X não é aleatória.
  • O valor do termo de erro ⋴ é 0 e é constante para todas as observações.
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Regressão múltipla

p A regressão múltipla é uma técnica estatística que prevê o valor de uma variável usando o valor de duas ou mais variáveis ​​independentes. Uma vez que cada uma das variáveis ​​independentes foi determinada, eles podem ser usados ​​para prever a quantidade de efeito que as variáveis ​​independentes têm na variável dependente. O efeito é representado em uma linha reta para aproximar cada um dos pontos de dados.

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Fórmula

p A fórmula para regressão múltipla é a seguinte:

p

Y 1 =B 0 + B 1 x 1 + b 2 x 2 + ……… ..b n x n + ⋴
p

p Onde:

p Y 1 é o valor previsto da variável dependente

p B 0 é a interceptação

p B 1, b 2 ... b n são os coeficientes de regressão

p x 1, x 2, …… x n são as variáveis ​​independentes

p ⋴ é o resíduo da regressão

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Suposições de regressão múltipla

  • Existe uma relação linear entre as variáveis ​​dependentes e independentes.
  • Y 1 as observações são selecionadas de forma independente e aleatória da população.
  • As variáveis ​​independentes não são altamente correlacionadas entre si.
  • O resíduo da regressão mostra uma média de 0 e variância de 0.
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Leituras Relacionadas

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