Cost projection – Regression analysis

Cost projection

コスト予測。Variable(変数)を使って、Cost を予測する。

  • Dependent variable(従属変数)
  • Independent variable (独立変数)
POINT

・Regression equation は Y = aX +b。Y は Dependent variable、X は Independent variable、a は Coefficient、b は Constant term


・Coefficient of determination は Cost driver の正確性を示す。1 に近づくほど相関関係が強い。

High low method

Cost と Activity の Range から Variable cost や Fixed cost を導く。High cost と Low cost との差額から Activity あたりの Variable cost を算出する。

(Highest cost – Lowest cost) ÷ (Highest activity – Lowest activity)

  ◇Example
  Orders

  January … 600
  February … 300
  March … 550
  April … 200


  
Cost

  January … $3,700
  February … $2,200
  March … $3,250
  April … $1,700

  High low method


  Variable cost per order は?

  Cost、3,700 – 1,700 = 2,000 
  Orders、600 – 200 = 400 

  2,000 ÷ 400 = 5

Scatter chart method

データをグラフに示して、散布図から推測する。

Regression equation

回帰分析。2つの相関関係にある Variable(変数)を分析して一方の Variable を予測する。また、Probable error の Measure を Provide できる。

この Regression equation は、下記のような一次方程式で表す。Regression equation(回帰式)

Y = aX

Y は Dependent variable(従属変数)、目的変数ともいわれる。予測の目的となる Variable。従属変数よりわかりやすい。

X は Independent variable(独立変数)、説明変数ともいわれる。Dependent variable を説明するVariable。 

a は Coefficient

たとえば、

Total cost を Number of units から求めるときは、

Total cost を Dependent variable(X)、Number of units を Independent variable(Y) とする。

Simple regression analysis

単回帰分析、Linear regression ともいわれる。ひとつの Independent variable(X) で Dependent variable(Y) を推測する。

Y = aX

Multiple regression analysis

重回帰分析。Probable error の Measures を Produce。複数の Independent variable(X) で Dependent variable(Y) を推測する。

Y = aX¹ + bX² + cX³ …

Constant term

定数項、Intercept(切片)。下記の式でいう b。Independent variable(独立変数)の変動に影響を受けない値。

Y = aX + b

Constant term は Simple regression analysis でも Multiple regression analysis でも使用される。

  ◇Example
  Coefficient … 60

  Production of units … 200
  Coefficient of determination … 0.9
  Constant term … 20
  Regression analysis による Total cost は?


  Y = aX + b
  60 × 200 + 20
  12,020

Correlation coefficient

相関関数、Rで示される。Dependent variable と Independent variable の Relationship の強さを Measure 。

-1 から 1 の間で示す。

Correlation coefficient が負の場合、グラフは Negative slope をえがく。  

R-squared

決定変数、Coefficient of determination ともいう。R2で示される。

Independent variable の Variance(変化)を受けた Dependent variable の Variance(変化)の Extent を Measure できる。

すなわち、Regression equation(回帰式)の精度を示す。

R-squared は 0から1の間で示される。 1 に近づくほど Regression equation の Assurance が強いので、Cost driver として正確といえる。

R-squared は Simple regression analysis でも Multiple regression analysis でも使用できる。

Linear programming

線形計画法。Constraint(制約)の中で最大値や最小値を求める。Profit の最大化や Cost の最小化をみちびく。