成本会计课件:第13章成本预测、决策与计划

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1、第13章成本预测、决策与计划第一节成本预测概述 第二节成本预测方法 第三节成本决策概述第四节成本决策方法 第五节成本计划概述第六节成本计划的编制方法下载!免财富值!!学习目标:1.了解成本预测的概念及其作用2.掌握成本预测的常用方法3.了解成本决策的概念及其程序方法4.了解成本计划与成本预测、成本决策的关系成本预测成本5.掌握编制成本计划的一版方法第一节成本预测概述一、成本预测的概念及其作用二、成本预测的内容三、成本预测的原则四、成本预测的程序一、成本预测的概念及其作用1.成本预测的概念:所谓成本预测,就是在科学的理论指导下,根据成本特性和大量的经济信息资料,分析影响成本的各种因素

2、及其程度,掌握成本的变化趋势与规律,选择恰当的预测方法,对成本的未来发展趋势或状况进行估计,为企业的决策、计划服务,以提高生产经营综合经济效益的一种会计预测。2.成本预测的作用(1)成本预测是进行成本决策和编制成本计划的基础。(2)成本预测有利于加强成本管理和降低产品成本。二、成本预测的内容企业成本预测的内容主要包括:一是产品结构和生产工艺的设计或改造的成本预测。如对新产品设计试制、老产品更新改制、新技术和新工艺的采用等业务活动的成本预测;二是生产过程中的成本计划制定和实施阶段的成本预测。如在编制成本计划阶段,预测目标成本;在生产预测的基础上,通过期中的成本预测,从而揭示前一阶段成

3、本计划的执行过程和完成的程度以及单位产品成本水平的变化趋势等。三、成本预测的原则1.系统性原则:应把预测对象看成一个系统,综合考虑系统内外的各种因素。2.时间性原则:应考虑预测时期长短,对预测结果的影响。3.相关性原则:应考虑所选择因素与产品成本之间的相关性程度。4.客观性原则:考虑预测所依据的会计、统计资料是否完整、准确。5.适应性原则:要不断对预测结果进行修正。四、成本预测的程序成本预测一般包括六个步骤:1.确定预测对象和目标。2.收集和分析资料。3.提出假设,建立数学模型。4.选择预测方法,进行预测。5.分析预测误差,检验假设。6.修正预测结果。第二节成本预测方法一、成本预测

4、定性方法二、成本预测定量方法三、常用的成本预测方法一、成本预测定性方法成本的定性预测,是成本管理人员,根据实践经验和专业知识,通过调查研究,利用已有资料,对成本的发展趋势以及可能达到的水平,经过逻辑思维所作的合理分析和推断。常用的定性预测法有调查研究判断法和分析判断法两种。1.调查研究判断法调查研究判断法是依靠专家来预测成本的方法,所以也称专家预测法,主要应用方式有:(1)个人判断法(2)座谈会法(3)德尔菲法,也称函询调查法或往复预测法2.分析判断法分析判断法亦称因素测算法,是通过分析研究与成本变动有关的各项技术经济因素、发展前景和准备采取的相应措施的影响,根据几个有关经济指标之

5、间的内在联系,由一个或几个因素的变动来测算所要预测指标数值的方法,其具体步骤是:第一步:收集和分析历史成本资料,以及计划期的各项生产技术计划资料,据此测算影响计划年度产品成本的技术经济指标的增长率。第二步:计算按上年月平均单位成本计算的计划年度产品总成本中各成本项目的比重。其计算公式为:产品成本中某成本项目的比重=第三步:计算影响计划年度产品成本的各因素变动所形成的成本降低率和降低额。各因素变动所形成的成本降低额计算公式为:某因素变得所形成的降低额=该因素变动形成的降低率×按上年平均单位成本计算的计划年度总成本第四步:测算出计划年度产品成本降低率和降低额。综上所述,将各项目增减变动

6、所形成的降低率和降低额进行汇总,即为计划年度产品成本降低幅度的预测结果。据此与成本降低目标比较。若达不到目标要求,就要进一步挖掘潜力,采取措施,以保证目标实现。二、成本预测的定量方法成本的定量预测,是利用历史成本会计统计资料以及成本与影响因素之间的数量关系,通过建立一定的数学模型来计算未来成本的可能结果的成本预测方法。进行成本预测时采用的数学模型,通常有以下三种类型:1.因果关系模型2.时间关系模型3.结构关系模型三、常用的成本预测方法1.高低点法高低点法是一种非常简单的成本预测方法,它是利用y=a×bx的线性模型,选择相关范围内的成本动因观察值得最高点和最低点,计算出a和b的值,

7、从而确定连接这两点的直线y=a×bx,并根据计划产量测算出计划年度总成本的成本预测方法。2.回归分析法回归分析法是统计学中常用的一种线性模型,用于计量一个或多个自变量变动一个单位时导致因变量发生变动的平均值,包括一元线性回归模型和多元线性回归模型。一元线性回归模型是最简单的线性回归模型,用于估计一个自变量和因变量之间的关系,其模型为y=a+bx;用于估计多个自变量和因变量之间关系得模型是多元线性回归模型,其模型为y=3.本量利分析法本量利分析法,即CVP预测法是依据成

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