財務計算方法の生産高原価法

＜p＞変動コストは製品の生産量の変化と密接に関連しており、製品の生産量が高くなり、変動コストが高くなる。製品の生産量が低くなり、変動コストが下がる。

コスト総額では変数として表現されます。

この関係によって製品のコストの一次方程式を作ることができます。

＜p＞y=a bx＜/p＞

＜p＞式では、y—コスト総額、

＜p＞a—固定コスト、＜p＞

＜p＞b—単位変動原価、＜p＞

＜p＞x—製品の生産量、

＜p＞bx—変動コスト総額。

＜/p＞

＜p＞変動コスト総額は、生産量の増減によって変動します。

歴史資料を利用して、一定の方法でaとbの値を確定し、どの生産量における製品総コストを予測します。すなわち、歴史コスト法です。

公式のa、b値を確定する方法には高低点法、散布図法、回帰分析法などがあります。

＜/p＞

＜p＞生産コスト法の具体的な方法＜/p＞

＜p＞＜strong＞1、＜href=“//www.sjfzxm.com/news/indexuc.asp”＞高低点法＜a＞＜strong＞＜p＞

＜p＞高低点法とは、過去一定期間の製品生産量及び製品コストの記録資料から製品生産量の最高点と最低点及び製品コストの最高点と最低点を選出し、単位製品の変動コストbを推計した上で、総コストと単位変動コストに基づいて固定コストaを確定し、将来のコスト方程式を確定する。

＜/p＞

＜p＞高低点法は比較的簡単ですが、データは2つのグループだけに依存していますので、選択したデータは企業の生産経営活動の正常さを反映できない場合、計算結果にも大きな誤差があります。

したがって、歴史資料に基づいて数学的方法を用いてaとbの数値を計算する場合、実際に調査研究を行い、予算期間がコスト変動に影響する各要素を考慮して、a、bの数値を適切に調整し、計画期間の生産量に基づいて計画期間の総原価と単位コストを計算することを注意するべきである。

＜/p＞

＜p＞＜strong＞2、＜href=“//www.sjfzxm.com/news/indexuc.asp”＞散布図法＜a＞＜strong＞＜p＞

＜p＞散布図法は、いくつかの期の歴史資料に基づいて各期のコストポイント散布図を描き、各点の間に原価変動の平均傾向を反映する直線を描き、直線の切間に固定コストを計算し、それに基づいて単位変動コストを計算し、それによって得られた固定を本、単位変動コスト予測計画期間の製品コストにする方法である。

その作業手順は：

＜p＞1）ヒストリカルデータの収集＜p＞

＜p＞以前の各期の生産量と総原価のヒストリカルデータを収集する。

＜/p＞

＜p＞2）散布図＜p＞を描く

＜p＞各期の総コストデータを直角座標系にマークし、散布図を描く。

＜/p＞

＜p＞3）固定原価の平均値＜p＞を決定する

＜p＞離散的な歴史コストポイント目視コストによって、生産量によって変動する傾向に従って、コストの平均変動傾向を反映する直線を描き、直線と縦軸の交点すなわち固定コストの平均値を描く。

＜/p＞

＜p＞4）単位変動原価＜p＞を計算します。

＜p＞直線的に着任して、計算式によって、単位変動コストを計算します。

＜/p＞

＜p＞5）総コストの計算＜/p＞

＜p＞算出した固定原価平均値（a）、単位変動原価（b）に基づき、将来のある期間の生産量における総コストを予測し、予測式は＜p＞である。

＜p＞y=a bx＜/p＞

＜p＞式中：y—未来予測期間の総コスト、

＜p＞x—生産量。

＜/p＞

＜p＞＜strong＞3、＜a href=“//www.sjfzxm.com/news/indexuc.asp”＞分析法＜a＞＜strong＞＜p＞に戻ります。

＜p＞回帰分析法は、変数間の相互関係を研究するための数理統計法です。

これは一連の歴史的コスト資料に基づいて、数学上の最小二乗法の原理を用いて、平均コストレベルを表す直線的な切欠率と傾きを計算し、固定コストと変動コストとして、コスト予測を行う方法です。

＜/p＞

＜p＞回帰分析法を採用するには、いくつかの観測データも必要であり、全ての観測データは目視の代わりに計算して、aとbの値及び直線議題式を確定することによって、散布図法とは異なる。

最小二乗法を用いて回帰直線を決定し、各観測点とこの線上の対応点の距離の二乗と最小を要求する。

＜/p＞

＜p＞直線議題式y=a bxと以前の幾つかの期間（n）の歴史資料に基づいて、回帰直線を決定する連立方程式を作成することができます。

＜p＞まず、上記の議題を観測値で表します。計算式は以下の通りです。

＜p＞その後、上式の左右の生産量を加重して、

＜p＞上記の2つの式に基づいて、変換を経て、a、bの値を求める計算式を直接並べます。

すなわち:

＜p＞a、bの値の計算式があると、他の各値を代入して式a、bの値を求めることができ、さらに直線式が得られます。

＜/p＞

＜p＞以上は回帰直線方程式によって算出されたy値は平均であり、この値はあくまでも近似値であり、実際の値とある程度の誤差がある。

誤差が小さいほど、求められたデータはより確実になります。

誤差の大きさは回帰直線方程式におけるyとxの間の線形関係の相関の程度を決定し，相関の程度が高いほど誤差が小さくなる。

測定係数（簡単にR 2と書く）を利用して、その相関度を測定します。測定係数が大きいほど、相関度が高くなり、誤差が小さいほど、測定係数が小さいほど、相関度合いが低くなり、誤差が大きいということです。

測定係数の計算式は以下の通りです。

＜p＞式では、yi――月別実費、

＜p＞――実際の製品コストの平均数、

＜p＞→直線上の毎月のコストに戻ります。＜/p＞

＜p＞SSR――離差の二乗和に復帰する＜／p＞

＜p＞SST――離差の二乗和。

＜/p＞

＜p＞上の式から見ても、戻り離差の二乗と、差の二乗と中に占める割合が大きいほど、R 2の値が大きくなります。

これはxとyの相関が強くなればなるほど誤差が小さくなり、求められた直線方程式の信頼性も大きくなることを示しています。

＜/p＞

＜p＞企業は複数の財務計算モードにおいて、自身の財務状況に基づいて自分に適した財務計算方法を選択し、企業の継続的な発展を助ける。

＜/p＞