Metodo alto-basso
Qual è il metodo alto-basso?
Nella contabilità dei costi,. il metodo alto-basso è un modo per tentare di separare i costi fissi e variabili in base a una quantità limitata di dati. Il metodo alto-basso consiste nel prendere il livello più alto di attività e il livello più basso di attività e confrontare i costi totali a ciascun livello.
Se il costo variabile è una tariffa unitaria fissa e i costi fissi rimangono gli stessi, è possibile determinare i costi fissi e variabili risolvendo il sistema di equazioni. Vale la pena essere cauti quando si utilizza il metodo alto-basso, tuttavia, poiché può produrre risultati più o meno accurati a seconda della distribuzione dei valori tra gli importi o le quantità in dollari più alti e più bassi.
Comprendere il metodo alto-basso
Il calcolo del risultato per il metodo alto-basso richiede alcuni passaggi della formula. Innanzitutto, devi calcolare la componente di costo variabile e quindi la componente di costo fisso, quindi inserire i risultati nella formula del modello di costo.
Innanzitutto, determina la componente di costo variabile:
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Quindi, utilizzare la formula seguente per determinare la componente di costo fisso:
Utilizzare i risultati delle prime due formule per calcolare il risultato alto-basso costo utilizzando la seguente formula:
Cosa ti dice il metodo alto-basso?
I costi associati a un prodotto, una linea di prodotti, un'attrezzatura, un negozio, un'area geografica di vendita o una filiale sono costituiti sia da costi variabili che da costi fissi. Per determinare entrambe le componenti di costo del costo totale, un analista o un contabile può utilizzare una tecnica nota come metodo alto-basso.
Il metodo alto-basso viene utilizzato per calcolare il costo variabile e fisso di un prodotto o entità con costi misti. Prende in considerazione due fattori. Considera i dollari totali dei costi misti al volume di attività più alto e i dollari totali dei costi misti al volume di attività più basso. Si presume che l'importo totale dei costi fissi sia lo stesso in entrambi i punti di attività . La variazione dei costi totali è quindi il tasso di costo variabile moltiplicato per la variazione del numero di unità di attività .
Esempio di come utilizzare il metodo alto-basso
Ad esempio, la tabella seguente mostra l'attività di una pasticceria per ciascuno dei 12 mesi di un determinato anno.
Di seguito è riportato un esempio del metodo di contabilità dei costi alto-basso:
TTT
L'attività più alta per la panetteria si è verificata in ottobre, quando ha sfornato il maggior numero di torte, mentre agosto ha avuto il livello di attività più basso con solo 70 torte cotte al costo di $ 3.750. Gli importi di costo adiacenti a questi livelli di attività verranno utilizzati nel metodo alto-basso, anche se questi importi di costo non sono necessariamente i costi più alti e più bassi dell'anno.
Calcoliamo i costi fissi e variabili utilizzando i seguenti passaggi:
1. Calcolare il costo variabile per unità utilizzando i livelli di attività alti e bassi identificati
2. Risolvi i costi fissi
Per calcolare i costi fissi totali, inserisci il costo alto o basso e il costo variabile nella formula del costo totale:
Costo totale=(VC×< span class="mord text">Unità prodotte)+Costo fisso totale</ span>$5,550=($3 2.72×125)+Costo fisso totale$5,550=$4, 09< /span>0+</ span>Costo fisso totale< /span>Costo fisso totale=$5,550− $4< span class="mpunct">,090=$1,460dove: VC=Costo variabile per unità ​
3. Costruisci l'equazione del costo totale in base ai calcoli alto-basso sopra
Utilizzando tutte le informazioni di cui sopra, l'equazione del costo totale è la seguente:
Questo può essere utilizzato per calcolare il costo totale di varie unità per la panetteria.
La differenza tra il metodo High-Low e l'analisi di regressione
Il metodo high-low è un'analisi semplice che richiede meno lavoro di calcolo. Richiede solo i punti alti e bassi dei dati e può essere elaborato con una semplice calcolatrice. Fornisce inoltre agli analisti un modo per stimare i costi unitari futuri. Tuttavia, la formula non tiene conto dell'inflazione e fornisce una stima molto approssimativa perché considera solo i valori estremi alti e bassi ed esclude l'influenza di eventuali valori anomali.
L'analisi di regressione aiuta anche a prevedere i costi, confrontando l'influenza di una variabile predittiva su un altro valore o criteri. Considera anche i valori periferici che aiutano a perfezionare i risultati. Tuttavia, l'analisi di regressione è valida solo quanto l'insieme di punti dati utilizzato e i risultati ne risentono quando l'insieme di dati è incompleto.
È anche possibile trarre conclusioni errate supponendo che solo perché due insiemi di dati sono correlati tra loro, uno debba causare cambiamenti nell'altro. L'analisi di regressione viene eseguita al meglio anche utilizzando un programma di fogli di calcolo o un programma di statistiche.
Limitazioni del metodo alto-basso
Il metodo alto-basso è relativamente inaffidabile perché prende in considerazione solo due livelli di attività estremi. I punti alti o bassi utilizzati per il calcolo potrebbero non essere rappresentativi dei costi normalmente sostenuti a quei livelli di volume a causa di costi anomali superiori o inferiori a quelli normalmente sostenuti. In questo caso, il metodo alto-basso produrrà risultati imprecisi.
Il metodo alto-basso generalmente non è preferito in quanto può fornire una comprensione errata dei dati se si verificano variazioni nel tempo delle tariffe a costo variabile o fisso o se viene utilizzato un sistema di tariffazione a più livelli. Nella maggior parte dei casi reali, dovrebbe essere possibile ottenere più informazioni in modo da poter determinare direttamente i costi variabili e fissi. Pertanto, il metodo alto-basso dovrebbe essere utilizzato solo quando non è possibile ottenere i dati di fatturazione effettivi.
Mette in risalto
La semplicità dell'approccio assume come costanti i costi variabili e fissi, che non replicano la realtà .
Il metodo alto-basso è un modo semplice per separare i costi con informazioni minime.
Altri metodi di stima dei costi, come la regressione dei minimi quadrati, potrebbero fornire risultati migliori, sebbene questo metodo richieda calcoli più complessi.
