|
Савош Лариса
к.е.н.,
доцент
Луцький
національний технічний університет
м.
Луцьк
АНАЛІТИЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОЦІНКИ ВИТРАТ ДЛЯ ПОТРЕБ УПРАВЛІНСЬКОГО ОБЛІКУ
Основним завданням
управлінського обліку є накопичення, класифікація, узагальнення та надання
необхідної інформації, яка дозволяє керівникам підприємств та організацій
приймати ефективні рішення, контролювати діяльність, здійснювати планування їх
функціонування та розвитку. В сучасних умовах жорсткої конкуренції одним із
основних завдань управлінського обліку є формування інформації про витрати
підприємства для забезпечення процесу
управління з метою їх мінімізації.
Для утримання позицій
в сучасному конкурентному середовищі, керівник підприємства повинен володіти
інформацією про прогнозний рівень загальних витрат виробництва, величина яких
залежать від великої кількості факторів і змінюється в залежності від багатьох
об’єктивних і суб’єктивних чинників.
Сучасні методи
аналізу дозволяють з досить високим рівнем ймовірності отримати інформацію про
оцінку витрат виробництва в кожний момент часу, та спрогнозувати їх значення
для більш-менш віддаленого майбутнього.
Дослідженню питання
аналітичного забезпечення управління витратами для потреб управлінського обліку
присвячені наукові праці багатьох
зарубіжних і вітчизняних вчених, зокрема К. Друри, Джеймса К. Ван Хорна, Джона М.Ваховича, В.А.Чернова та інших
науковців.
Основою аналітичного
забезпечення оцінки витрат виробництва для отримання досить точних результатів
прогнозування при розгляді
декількох незалежних
видів затратах найчастіше
використовують методику множинного регресійного аналізу.
Припустимо, що між
групою незалежних факторів рівня виробництва (виходу продукції, числа
робітників, затрат праці основних робітників тощо)  і показником Y (загальні затрати) існує
одностороння, випадкова, лінійна залежність, то вона може представлена у
вигляді:
Для визначення
справжніх значень параметрів моделі множинної лінійної регресії, зазвичай,
використовують метод найменших квадратів, суть
якого полягає в тому, що сума квадратів відхилень розрахункових значень
показника від фактичних значень показника
повинна прямувати до мінімума.
Підставляючи
дослідні значення витрат виробництва і обсягів виробництва у рівняння множинної
лінійної моделі, знаходимо числові значення параметрів.
Побудовану
числову множинну лінійну модель, яка описує залежність між витратами
виробництва і його незалежними факторами можна аналізувати, провівши попередньо
оцінку її адекватності (відповідності) фактичним даним.
Перевіряють адекватність побудованої економетричної моделі
експериментальним даним використовуючи критерій Фішера, розрахункове значення якого обчислюється за формулою:
де - коефіцієнт множинної детермінації, який розраховується за формулою:
Табличне значення критерію Фішера
знаходимо за
заданою ймовірністю та числом
ступенів вільності і які
визначаються за формулами:
де – кількість
проведених спостережень;
– кількість факторів, які мають
суттєвий вплив на показник.
За умови, якщо розрахункове значення більше за
табличне, тобто , то побудована економетрична модель, яка характеризує рівень витрат в залежності від факторів
рівня виробництва, вважається адекватною експериментальним
даним і для неї справедливі всі закономірності
функціонування і розвитку, що характерні для реального економічного явища, тобто для
залежності між рівнем загальних витрат і факторами рівня виробництва.
Крім
того, для для аналізу побудованої моделі використовують наступні показники:
-
коефіцієнт множинної детермінації;
-
коефіцієнти еластичності.
За таким методом можна побудувати і
дослідити залежність між загальними витратами та кількістю годин роботи
обладнання, кількістю годин роботи основних робітників, кількістю одиниць
випущеної продукції, кількістю виробничих циклів тощо.
Особлива цінність застосування
математичних моделей в управлінському обліку полягає в можливості прогнозування
рівня витрат в залежності від різних
рівнів факторів виробництва та застосування результатів прогнозу для прийняття
управлінських рішень.
Для визначення прогнозного значення показника у здобуте
регресійне рівняння підставляють прогнозного значення незалежних факторів. Результатом такої
підстановки є
точкова оцінка середнього значення показника при даних рівнях незалежних факторів.
Отже, якщо задані
прогнозні значення факторів моделі множинної лінійної регресії , то прогнозне значення показника буде
обчислюватися за формулою:
Щоб
визначити ступінь точності розрахованого прогнозного значення залежної змінної,
що було отримане на основі вибраних прогнозних значень факторів, фактичним
даним витрат використовують коефіцієнт змішаної кореляції.
Дослідження того, як змінюються витрати в залежності від різних незалежних між
собою факторів виробничої діяльності, та прогнозування їх рівня є важливим
аспектом, важливе значення для планування, прогнозування і прийняття
управлінських рішень в системі управлінського обліку.
Аналізувати, а
особливо прогнозувати витрати нелегко, оскільки їх динаміка залежить від
багатьох суб’єктивних та об’єктивних обставин.
Саме тому для аналізу
і прогнозування витрат виробництва в залежності від різних факторів
рекомендується використовувати методи множинного регресійного аналізу із
застосуванням комп’ютерної техніки, що дозволить підвищити точність проведених
досліджень та зекономити ресурси.
| 
