Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Giáo trình hướng dẫn ứng dụng biến động của chi phí nguyên vật liệu trực tiếp từ định mức tiêu hao p2

Dự báo chi phí sản xuất chung bằng hồi quy đơn Sử dụng phương pháp thống kê hồi quy nhằm để dự báo chi phí sản xuất chung theo khối lượng sản xuất linh hoạt, điều này sẽ giúp cho nhà quản lý có thể chủ động điều tiết lượng hàng sản xuất cho phù hợp với quy mô hoạt động tình hình tài chính của | Tỷ lệ hoàn thành kế hoạch giá trị sản lượng 1.200 __ __ X100 120 1.000 Tỷ lệ hoàn thành kế hoạch so lượng cong nhàn 800 X100 200 100 Tỷ lệ hoàn thành kế hoạch nàng suất lào động 120 X100 60 00 Tỷ lệ hoàn thành kế hoạch tiến lương bình quàn 580 X100 131 82 440 2.3.3. Dự bao chi phí san xuất chung bằng hồi quy đơn Sử dụng phương phí p thong ke hồi quy nhằm để dự báo chi phí sản xuất chung theo khồl lương sản xuất linh hoat. điểu này sể giup cho nhà quản ly cồ thể chu động điểu tiểt lương hàng sản xuất cho phu hơp vơi quy mo hoat động tình hình tài chính của đơn vị. Goi Y là chi phí sản xuất chung a là định phí sản xuất chung b là biển phí sản xuất chung trển 1 đơn vị sản phẩm X so lương sán phẩm cần sán xuất Ta co phương trình hoi quy cua chi phí sán xuất chung Y biển so phu thuọc - dểpểndểnt variablể thểo khối lương sán phẩm cần sin xuất X biển so đôc lập - indểpểndểnt variablể như sau Y a bX 2.3 57 Lấy ví dụ minh hoa tại một doanh nghiệp co tình hình sản xuất qua 6 thing đầu năm như sau Đơn vi tính 1.0O0đ Ky sản xuất 1 2 3 4 5 6 So lương sán xuất trong ky sin phẩm 10.000 11.000 12.000 13.000 14.000 15.000 Tong chi phí sản xuat chung trong ky 115.000 117.500 120.000 122.500 125.0 00 127.500 Bang 2.5. Tổng chi phí san xuất chung tiêu hao tại doanh nghiệp sư dung Microsoft excel đệ tính đệ tìm phương trình hoi quy cu thệ là tìm tung đo goc a intercept và đo doc hay hệ so goc b slope cac thio tác thực hiện như sau Lệnh Tools Analysis Regression OK chon dư liệu đưa vào o Input Y Range và o Input X hinge. Ta đươc ket quả sau 58 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0 9931 R Squire 0 9863 Adjusted R Squire 0 9829 Sliiridnrd Error 559 2512 Observations 6 ANOA df SS MS F Significance F Regression 1 00 90.062.285 71 90.062.285 71 287 96 0 00 Residu l 4 00 1.251.047 62 312.761 90 Total 5 00 91.313.333 33 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95 Upper 95 O Intercept 92.509 52 1.686 61 54 85 0 00 87.826 75 97.192 30 X Variable 1 2 27 0 13 16 97 0 00 1