Классификация затрат по признаку поведения в управленческом учете осуществляется по трем основным группам: постоянные, переменные и смешанные.
Смешанные затраты (англ. Mixed Cost) или условно переменные затраты (англ. Semi-variable Cost) одновременно сочетают в себе поведение постоянных и переменных. Другими словами, некоторые их элементы ведут себя как переменные затраты, а некоторые как постоянные. Примером смешанных затрат могут служить услуги мобильной связи, которые, как правило, предполагают фиксированную абонентскую плату и поминутную тарификацию при выходе за рамки пакета. Другим примером таких затрат являются транспортные расходы, которые состоят из фиксированной части в виде амортизации транспортного средства и переменной части в виде расходов на топливо.
Поскольку абсолютная величина условно переменных затрат не является информативной при обосновании управленческих решений, при помощи специальных методов анализа из нее выделяются постоянная и переменная части. К таким методам относятся.
1. Метод наибольших и наименьших значений.
2. Метод диаграммы рассеяния.
3. Метод наименьших квадратов (регрессионный анализ).
Рассмотрим способ классификации затрат по степени зависимости от объемов выпуска продукции (работ, услуг).
Итак, валовые (суммарные) затраты хозяйствующего субъекта можно условно разделить на две категории:
· переменные,
· постоянные.
Переменные затраты – отличаются тем, что их величина меняется в краткосрочном периоде при изменении объемов выпуска продукции (работ, услуг), объемов производства, или в более общем смысле – объемов хозяйственной деятельности.
Следует также отметить, что понятия переменных и постоянных затрат справедливы лишь в краткосрочной и среднесрочной перспективе. В долгосрочной перспективе принято все затраты считать переменными, т.к. здесь не остается естественных препятствий к изменению производительных мощностей организации. В случае устойчивого развития (расширения или сокращения деятельности) в долгосрочной перспективе при достижении определенных
краткосрочных ограничений организация может изменить свои производительные мощности (построить новые помещения, закупить оборудование, расширить штат и т.д.), что отразится как единовременное изменение уровня постоянных затрат. Выйдя на новый уровень, организация будет функционировать уже с качественно другим уровнем постоянных затрат (рис. 1.5). Это можно рассматривать как проявление общего свойства затрат иметь переменный характер в долгосрочной перспективе.
Метод экспертных оценок. Существует возможность выделить постоянные и переменные компоненты смешанных затрат на основе экспертных оценок. Данный метод заключается в том, что аналитик, основываясь на своих знаниях о динамике издержек, непосредственно оценивает величины постоянных и переменных составляющих, не используя никаких статистических методов.
Метод визуального наблюдения
Хотя на практике данный метод является одним из самых распространенных способов разделения смешанных издержек, он весьма субъективен. Если нанесенные на график точки расположены достаточно близко друг к другу, но не лежат на одной прямой (что и наблюдается в большинстве случаев), то может быть много вариантов в оценке постоянных и переменных элементов затрат. Разные эксперты, по всей вероятности, придут к разным результатам, проведя линии через разные точки. В данной связи существенную помощь может оказать использование более объективных статистических методов.
Статистические методы обычно основываются на анализе предыдущего поведения затрат при различных уровнях деловой активности. Если такой анализ проведен тщательно, то точные предположения относительно постоянных и переменных элементов издержек могут быть достигнуты с минимальными усилиями. Наиболее часто применяемыми на практике статистическими методами определения этих параметров и соответственно разделения смешанных издержек являются: метод "минимум-максимум" и регрессионный метод.
Метод "минимум-максимум". Главным преимуществом данного метода является его простота. С помощью этого метода могут быть получены хотя и приблизительные, но вполне пригодные для целей прогнозирования значения затрат при различных объемах производства и для принятия ряда управленческих решений результаты. Применение метода "минимум-максимум" для анализа смешанных издержек подразумевает, что затраты должны рассматриваться как в период наивысшей производственной активности, так и в период самой низкой активности в пределах релевантного уровня. Поскольку совокупные затраты возрастают по мере увеличения объема производства, очевидно, что в них присутствует некий переменный элемент. Иными словами, делается допущение, что между указанными параметрами существует линейная зависимость. Используем уже известную нам формулу
Y = a + b × X,
где Y – сумма смешанных затрат (зависимая переменная); а – постоянная составляющая смешанных затрат; b – средние переменные издержки па единицу объема производства; X – объем производства (независимая переменная).
При этом значение b определяется путем деления разности между максимальным и минимальным уровнями затрат на избранном временно́м промежутке на разность между
высшим и низшим значениями типичной производственной активности, с которой связаны эти затраты за тот же период.
Значение же постоянных затрат (а) исчисляется путем вычитания суммы переменных затрат, соответствующей определенному объему производства, из суммы полных (смешанных) затрат для того же объема производства.
Поскольку согласно рассматриваемому методу в основе расчета линейной функции используются всего две точки (минимальная и максимальная), следует обращать особое внимание на то, чтобы используемые цифры были типичны для нормальной производственной деятельности. Включение в расчет завышенных или заниженных затрат приведет к искажению данных.
В нашем примере в ноябре затраты являются явно не типичными, они могут включать значительную долю единовременных расходов. Так, если текущий ремонт по каким-то причинам производился в праздничные дни, то этот вид затрат едва ли может быть увязан с объемом производства. Поэтому, хотя в ноябре наблюдалась самая низкая производственная активность, в качестве минимального показателя следует рассматривать объем производства и затраты в июле. Максимальными же для использования в данной модели являются показатели января, поскольку именно январю соответствует наибольший объем производства, несмотря на то что максимальные затраты были понесены в октябре.
Вычислим средние переменные затраты на один машино-час:
(5600 – 2800): (700 – 300) = 7 ден. ед/машино-час.
Далее, подставляя полученный показатель, вычислим постоянную часть смешанных затрат:
5600 = а + 7 × 700, или 2800 = а + 7 × 300;
Получаем
а = 700 ден. ед.
После произведенных вычислений формула для смешанных затрат будет выглядеть следующим образом:
Y = 700 + 7X.
Несмотря на достаточную распространенность, рассмотренный метод имеет ряд существенных недостатков. Во-первых, в основе построения формулы издержек присутствуют всего два показателя объема производства – минимальный и максимальный, все прочие игнорируются. Как правило, двух показателей недостаточно для получения точных результатов при анализе издержек. Более того, отсутствует возможность проверки степени точности, достигнутой в вычислениях. Во-вторых, на практике бывает сложно определить, действительно ли избранным максимальным и минимальным уровням производственной активности соответствуют наиболее типичные величины затрат. В-третьих, возможная ошибка может быть заложена в самом допущении, что между объемом производства и переменной компонентой смешанных затрат, представляющих собой большей частью накладные расходы, существует линейная зависимость.
Регрессионный метод. Для анализа и прогнозирования смешанных затрат широко применяется группа методов, известных иод общим названием "регрессионный анализ". Если независимая
переменная одна (например, сделано допущение, что единственной причиной изменения поведения переменной составляющей смешанных затрат является объем производства), то имеет место простой регрессионный анализ. Данное допущение вполне приемлемо для многих смешанных издержек, но в некоторых ситуациях может быть более одного причинного фактора, меняющего поведение переменного элемента. В такой ситуации уравнение регрессии будет включать несколько (две и более) независимых переменных, а анализ станет многофакторным. Хотя дополнительные независимые переменные делают вычисления более сложными, основные принципы остаются теми же, что и при использовании простого регрессионного анализа.
Применение регрессионного анализа помогает решить две основные задачи – нахождение оптимальной зависимости между затратами и объемом выпуска (в том числе графическое построение линии наибольшего соответствия) и оценка значимости полученных результатов. Ни одна из этих задач не решается при использовании метода экспертных оценок и метода "минимум-максимум".
В соответствии с регрессионным методом прямая на графике не определяется на основе визуального наблюдения или с использованием всего двух значений затрат, соответствующих минимальному и максимальному уровням объема производства. Она представляет собой линию, относительно которой сумма квадратов отклонений наблюдаемых значений минимальна. Иными словами, линия на графике строится таким образом, чтобы сумма квадратов расстояний по вертикали от регрессионной прямой до указанных точек была меньше, чем при построении любой другой линии (точки выбросов целесообразно исключать из анализа). Подобный метод не носит признаков субъективности или упрощенности.
Искомая линия наибольшего соответствия определяется путем решения системы двух линейных уравнений. Применяемые при этом математические процедуры носят название метода наименьших квадратов, поэтому нередко в экономической литературе применительно к анализу затрат для рассматриваемого способа разделения смешанных издержек вместо термина "регрессионный анализ" используется термин "метод наименьших квадратов" либо оба термина рассматриваются как синонимы. Квадраты отклонений используются потому, что отклонения могут быть как положительными, так и отрицательными, и если бы они использовались без возведения в квадрат, то их сумма показала бы слишком тесную взаимосвязь, что неизбежно привело бы к искажению результатов.
Прежде чем воспользоваться имеющимися данными для иллюстрации регрессионного метода, необходимо остановиться на присущих ему допущениях. Дело в том, что сложные математические модели, как правило, основываются на упрощениях, которые, если теряют силу, могут поставить под сомнение результаты, полученные при использовании модели. Соответственно, качество результатов регрессионного анализа в значительной мере зависит от того, насколько введенные данные укладываются в модель.
Можно выделить три наиболее важных допущения регрессионного метода. Во-первых, как и в методе "минимум-максимум", предполагается существование линейной зависимости между переменной частью смешанных затрат и объемом выпуска. Во-вторых, на графике точки, обозначающие затраты, распределены квазиравномерно вдоль линии регрессии. В-третьих, последовательные измерения затрат не зависят друг от друга. Последние два допущения относятся в основном к техническим сложностям статистического анализа.
