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Der Prozess der Verwendung vergangener Kosteninformationen zur Vorhersage zukünftiger Kosten wird als Kostenschätzung bezeichnet. Während viele Methoden zur Kostenschätzung verwendet werden, ist die Regressionsmethode der kleinsten Quadrate zur Kostenschätzung eine der beliebtesten. Wenn Sie den Prozess, die Vor- und Nachteile der Methode der kleinsten Quadrate kennen, können Sie die beste Kostenschätzungsmethode für Ihr Unternehmen auswählen.

Verfahren

Die Methode der kleinsten Quadrate der Kostenschätzung umfasst die Verwendung mathematischer Regressionstechniken, um die Steigung und den Achsenabschnitt der Best-Fit-Linie für die bei der Schätzung verwendeten Kosten zu berechnen. Um diese Schätzungen zu ermitteln, stellt ein Manager Kostendaten nach Kosten und Produktionsniveau zusammen. Sobald der Manager diese geordneten Paare zusammengestellt hat, kann die Tabellenkalkulationssoftware verwendet werden, um die Steigung und den Achsenabschnitt zu berechnen. Der Achsenabschnitt repräsentiert die Fixkosten des Unternehmens und die Steigung repräsentiert die variablen Kosten pro Einheit. Beispielsweise kann eine Tabellenkalkulationssoftware dem Manager mitteilen, dass die Steigung 4 und der Schnittpunkt 24.000 beträgt. Dies impliziert, dass die am besten geeignete Linie die Gleichung hat: Gesamtkosten = 4 (produzierte Einheiten) + 24.000. Anhand dieser Informationen kann der Manager die Gesamtkosten für ein bestimmtes Produktionsniveau schätzen.

Richtigkeit

Einer der größten Vorteile der Regressionsmethode der kleinsten Quadrate ist die relative Genauigkeit im Vergleich zur Streudiagramm- und High-Low-Methode. Die Scattergraph-Methode der Kostenschätzung ist sehr subjektiv, da der Manager die beste visuelle Anpassungslinie durch die Kosteninformationen ziehen muss. Die High-Low-Methode verwendet nur die höchsten und niedrigsten Aktivitätsstufen für die Kostenschätzung. Wenn diese Punkte nicht repräsentativ für das tatsächliche Kostenverhalten sind, wird die Schätzung verzerrt.

Schwierigkeit

Wenn eine Tabellenkalkulationssoftware verwendet wird, ist der Schwierigkeitsgrad bei der Berechnung der Steigung der kleinsten Quadrate und der Schnittschätzungen trivial. Wenn jedoch keine Tabellenkalkulationssoftware verfügbar ist, ist ein gewisses Verständnis von Algebra und Statistik erforderlich. Da der Prozess rechenintensiv ist, gibt es zahlreiche Möglichkeiten für einen kleinen Fehler, das Endergebnis zu beeinflussen. Wenn Sie keine Tabellenkalkulationssoftware zur Verfügung haben, kann es daher eine gute Idee sein, eine andere Methode zu verwenden.

Linearität

Die Regressionsmethode der kleinsten Quadrate zur Kostenschätzung bestimmt mathematisch die Best-Fit-Linie durch ein Punktfeld. In dem Maße, in dem eine Zeile das Kostenverhalten nicht am besten beschreibt, sind Kostenschätzungen daher ungenau. Nehmen wir zum Beispiel an, ein Unternehmen kauft Strom zur Verwendung in der Produktion. Da das Unternehmen einer der größten Kunden des Energieversorgungsunternehmens ist, erhält das Unternehmen bei Verwendung größerer Strommengen einen zunehmenden Rabatt. Wenn die Methode der kleinsten Quadrate für Produktionsniveaus mit unterschiedlichen Rabatten angewendet wird, wird die Schätzung der variablen Kosten für höhere Produktionsniveaus überschätzt und für niedrigere Produktionsniveaus unterschätzt.