Método alto bajo versus análisis de regresión

 

Método alto bajo versus análisis de regresión

El método alto bajo y análisis de regresión son los dos métodos principales de estimación de costos utilizados para estimar las cantidades de costos fijos y variables. Por lo general, los gerentes deben dividir los costos mixtos en sus componentes fijos y variables para predecir y planificar el futuro.

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Método alto-bajo vs.Diagrama de análisis de regresión

El método alto-bajo utiliza una pequeña cantidad de datos para separar los costos fijos y variables. Toma los niveles de actividad más altos y más bajos y compara sus costos totales. Por otro lado, el análisis de regresión muestra la relación entre dos o más variables. Se utiliza para observar cambios en el variable dependiente relativo a los cambios en el variable independiente.

Método alto bajo

El método alto bajo determina los componentes fijos y variables de un costo. Puede aplicarse para discernir los elementos fijos y variables del costo de un producto, máquina, tienda, región geográfica de ventas, línea de productos, etc.

Por ejemplo, en el costo de producción de un producto, los costos fijos pueden comprender los salarios del empleado y gastos de alquiler, mientras que los costos variables incluyen los costos incurridos en la compra de materias primas.

Fórmula

El método alto bajo divide los componentes variables y fijos de los costos mixtos. Las fórmulas para cada componente son las siguientes:

Método alto bajo

Dónde:

Y2 es el costo en el nivel de actividad más alto

Y1 es el costo al nivel de actividad más bajo

X2 es el número de unidades en el nivel de actividad más alto

X1 es el número de unidades en el nivel de actividad más bajo

Una vez que se ha calculado el costo variable, el costo fijo se puede derivar restando el costo variable total del costo total. Esto está representado por la siguiente fórmula:

Costo fijo = Y2 – bX2

o

Costo fijo = Y1 – bX1

Dónde:

b es el costo variable

Ejemplo

La empresa ABC es un fabricante de productos farmacéuticos. La empresa quiere estimar el monto de los costos generales en los que incurrirá en abril, dado que la empresa planea fabricar 8.000 unidades ese mes. A continuación se muestran las cifras de enero a marzo:

Método alto bajo

Usando la fórmula de costo variable anterior, donde:

Y2 = $ 30 000

Y1 = $ 25 000

X2 = 6.000

X1 = 4.000

Por lo tanto:

Ejemplo: costo variable

Costo fijo = $ 30,000 – (2.5 x $ 6,000) = $ 15 000

o

Costo fijo = $ 25,000 – (2.5 x $ 4,000) = $15.000

El costo variable proyectado para el mes de abril se calcula de la siguiente manera:

= 2,5 x $ 8 000

= $ 20 000

Costo total = Costo fijo + Costo variable

= $ 15,000 + $ 20,000

= $ 35,000

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Ventajas del método alto bajo

El uso del método alto bajo ofrece los siguientes beneficios:

Fácil de usar

El método alto-bajo solo requiere la información de costos y unidades en el nivel de actividad más alto y más bajo para obtener la información requerida. Los gerentes pueden implementar esta técnica con facilidad ya que no requiere herramientas especiales.

Alta precisión con costes estables

El método de alto bajo puede ser relativamente preciso si los niveles de actividad más alto y más bajo son representativos del comportamiento general de costos de la empresa. Sin embargo, si los dos niveles de actividad extremos son sistemáticamente diferentes, entonces el método alto bajo producirá resultados inexactos.

Desventajas del método alto bajo

El método alto-bajo tiene las siguientes desventajas:

Puede ser poco confiable

El método no representa todos los datos proporcionados, ya que se basa solo en dos niveles extremos de actividad. Esos niveles de actividad pueden no ser representativos de los costos incurridos, debido a costos atípicos que son más altos o más bajos que los que incurre la organización en otros niveles de actividad.

No tiene en cuenta la inflación

El método alto bajo excluye los efectos de inflación al estimar los costos.

Análisis de regresión

A diferencia del método de alto bajo, el análisis de regresión se refiere a una técnica para estimar la relación entre variables. Ayuda a las personas a comprender cómo cambia el valor de una variable dependiente cuando una variable independiente es variable mientras que otra se mantiene constante. El análisis de regresión se utiliza para pronosticar datos futuros. Los dos tipos principales de análisis de regresión son regresión lineal y regresión múltiple.

Regresión lineal

La regresión lineal es un método que estudia la relación entre variables continuas. Las variables se trazan en línea recta. La regresión lineal se puede calcular utilizando la siguiente fórmula:

Y = a + bX + ⋴

Dónde:

Y es la variable dependiente

X es la variable independiente

b es la pendiente de la recta de regresión

a es la intersección de la línea de regresión

⋴ es el residual de regresión

De la fórmula anterior, podemos deducir que el valor de Y depende del valor de X, mientras que el valor de b muestra los cambios en Y cada vez que cambia el valor de X. Es decir, si b es igual a 0,5, significa que cada vez que X aumenta o aumenta en un valor específico, el valor de Y aumenta o disminuye en ese valor. Por otro lado, cuando X = 0, el valor de «a» es igual al valor de Y.

Supuestos de regresión lineal

  • La relación entre la variable dependiente Y y la variable independiente X es lineal en la pendiente y el intercepto ‘a’ y ‘b’, respectivamente.
  • La variable independiente X no es aleatoria.
  • El valor del término de error ⋴ es 0 y es constante para todas las observaciones.

Regresión múltiple

La regresión múltiple es una técnica estadística que predice el valor de una variable utilizando el valor de dos o más variables independientes. Una vez que se ha determinado cada una de las variables independientes, se pueden usar para predecir la cantidad de efecto que tienen las variables independientes sobre la variable dependiente. El efecto se representa en línea recta para aproximar cada uno de los puntos de datos.

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Fórmula

La fórmula para la regresión múltiple es la siguiente:

Y1= B0 + B1X1 + b2X2+ ……… ..bnorteXnorte + ⋴

Dónde:

Y1 es el valor predicho de la variable dependiente

segundo0 es la intersección

segundo1, segundo2… segundonorte son el coeficiente de regresión

X1, X2, …… Xnorte son las variables independientes

⋴ es el residual de regresión

Supuestos de regresión múltiple

  • Existe una relación lineal entre variables dependientes e independientes.
  • Y1 las observaciones se seleccionan de forma independiente y aleatoria de la población.
  • Las variables independientes no están muy correlacionadas entre sí.
  • El residual de regresión muestra una media de 0 y una varianza de 0.