基于成本习性的成本估计和成本预测方法研究

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1、基于成本习性的成本估计和成本预测方法研宄马元驹韩岚岚葛欣首都经济贸易大学会计学院山东工商学院会计学院北京市顺义区李桥镇政府摘要：根据收入和费用和配比的原则，本文提出选择“营业净收入”作为成本动因，选择“收入动因成木”作为被营业净收入驱动的成木的基于成木习性的成木估计方法。根据沪深两市A股制造业542家上市公司2012到2014年12个财务报表季度数据，分解出每家公司的固定成本和变动成本，构建以营业净收入为白变量、以收入动因成本为因变量的成本预测模型。然后将2015年第1季度的实际营业净收入代入预测模型获得预测的收入动因成本，再将其与2015年

2、第1季度各公司实际的收入动因成木进行比较验证，验证结果显示该方法具有很好的成本预测价值，说明以营业浄收入为自变量、以收入动因成本为因变量的成本习性估计方法是可行的、有效的和合理的。由于该成本估计方法直接利用财务报表数据进行成本习性估计，克服了传统的管理会计成本习性估计需要的数据获取难度大、成本高以及应用范围只限于企业内部的局限，有利于促进管理会计成本习性估计方法的广泛应用。关键词：成本习性;成本动因;成本估计;营业净收入;收入动因成本;作者简介：马元驹（1957—），男，甘肃兰州人，首都经济贸易大学教授，博士生导师；作者简介：韩岚岚（1981

3、一），女，河北邯郸人，山东工商学院；作者简介：葛欣（1991一），女，河北沧州人，北京市顺义区李桥镇政府。收稿日期：2017-08-10基金：国家自然科学基金项目“风险异向式企业经营绩效评价体系的构逑与应用研究”（项目编号:71572118）AStudyofCostPredictionMethodBasedonStructureofCostBehaviorMAYuan-juHANLan—lanGEXinSchoolofAccounting，CapitalUniversityofEconomicsandBusiness;ShandongTech

4、nologyandBusinessUniversity;ThePeople’sGovernmentofLiqiaoTownofShunyiDistrict;Abstract：Accordingtothematchingprincipleofrevenueandcost,andbasedoninvestigatingthecostdriverwhichdrivesthechangeofcost,thepaperproposestochoose“netincomefromoperation”intheincomestatementasthecos

5、tdriverwhichdrivestheupsordownsofcost,tochoose“incomedrivercost”asthecostwhichisdrivenbynetincomefromoperation.Accordingtothefinancialstatementdataof542A-sharcmanufacturinglistedcompaniesinShanghaiandShenzhenofthefirstquarterof2012tothefourthquarterof2014，wedecomposethefixe

6、dcostandvariablecostofeachcompany,selectnetincomefromoperationasindependentvariableandincomedrivercostasdependentvariable,buildacostpredictionmodelbasedoncostbehaviorstructure.Thenweputtheactualnetrevenuesofthefirstquarterof2015intothepredictionmodel,andobtaintheforecasting

7、incomedrivercostandcomparewiththeactualincomedrivercostofthatquarter;theresultsindicatethatthismethodhasgoodcostpredictivevalue,illustratingthatthepredictionmethodisfeasibleandeffective.Itisanattemptofapplicationinnovationofmanagementaccountingcostbehavioranalysisandcostpre

8、dictionmethod.Thismethodusesfinancialstatementsdatatoanalyzecostbehaviorandpredict