본 硏究는 準固定費를 포함하는 原價函數를 이용한 단순한 CVP 分析에 있어서 目標販賣量을 결정하기 위한 硏究이다. 즉, 과거의 관찰資料로부터 原價函數를 推定하고, 그 推定値를 이용하여 最尤推定量(maximum likelihood estimator)을 결정하기 위한 것이다. 이러한 目的을 달성하기 위하여 본 硏究는 CVP分析의 統計的 模型을 設定하였으며, CVP分析의 前提條件인 原價 方程式의 推定을 위하여 最小自乘法에 의한 回歸分析法을 사용하였다. 傳統的인 CVP分析은 상이한 활동수준과 固定費 및 變動費의 構成比率들이 利益이 미치는...
본 硏究는 準固定費를 포함하는 原價函數를 이용한 단순한 CVP 分析에 있어서 目標販賣量을 결정하기 위한 硏究이다. 즉, 과거의 관찰資料로부터 原價函數를 推定하고, 그 推定値를 이용하여 最尤推定量(maximum likelihood estimator)을 결정하기 위한 것이다. 이러한 目的을 달성하기 위하여 본 硏究는 CVP分析의 統計的 模型을 設定하였으며, CVP分析의 前提條件인 原價 方程式의 推定을 위하여 最小自乘法에 의한 回歸分析法을 사용하였다. 傳統的인 CVP分析은 상이한 활동수준과 固定費 및 變動費의 構成比率들이 利益이 미치는 영향을 강조하여 利益豫測에 유용한 情報를 제공한다. 그러나 한편, 관련變數들을 확정적인 것으로 간주하고 지나치게 단순화함으로써 操業度의 변화에 따른 原價와 賣出額의 關係만을 보는 損益分岐點分析(Break-Even Point Analysis : BEP分析)에 국한되어 온 것도 사실이다. 따라서 본 硏究는 CVP分析에 있어서 보다 科學的이고 確率的인 模型을 도입함으로써 이러한 限界를 극복하고자 하였다. CVP分析의 統計的 模型을 적용함에 있어서 본 硏究는 여러 가지 활용 가능한 대안 중에서 실제 事例에 대하여 目標 販賣量을 豫測하는 問題를 중심적으로 살펴보기로 하였다. 본 硏究의 事例分析은 다음과 같은 순서로 이루어졌다. 첫째, 回歸分析法에 의해 原價 方程式을 推定하였다. 原價推定을 하는데 있어서 回歸分析法을 사용한 것은 여러 가지 原價 推定方法이 있으나 실무에서 주로 사용하는 個別費用法 등 기타 方法들에 비해 回歸分析法이 가장 統計的 模型에 적합하고 科學的이기 때문이다. 한편 본 硏究의 回歸分析法은 일반적인 回歸分析法이 總原價를 대상으로 原價推定을 하는데 비하여, 總原價를 製造原價와 販賣 및 一般管理費로 구분하여 原價推定을 하였다. 둘째, CVP分析의 統計的 模型을 設定하였다. 본 硏究의 目的인 平均 目標販賣量豫測을 위하여 傳統的인 CVP分析 模型의 變數들을 확정 變數가 아닌 確率變數로 보고 CVP分析 模型을 設定하여 平均 目標販賣量의 最尤推定量(maximum likelihood estimator)을 결정하였다. 셋째, D會社의 資料를 이용하여 原價 方程式을 推定하고 統計的 模型에 의해 平均 目標販賣量을 豫測하였다. 본 硏究의 回歸分析法에 의한 原價 方程式의 推定 및 CVP分析의 統計的 模型을 단순한 CVP分析模型이 단순한 損益分岐點分析에 그치는 限界를 극복하고 個別費用法이 지니고 있는 인위성을 제거하여 CVP分析의 適用範圍에 새로운 가능성을 제공할 것이다.
본 硏究는 準固定費를 포함하는 原價函數를 이용한 단순한 CVP 分析에 있어서 目標販賣量을 결정하기 위한 硏究이다. 즉, 과거의 관찰資料로부터 原價函數를 推定하고, 그 推定値를 이용하여 最尤推定量(maximum likelihood estimator)을 결정하기 위한 것이다. 이러한 目的을 달성하기 위하여 본 硏究는 CVP分析의 統計的 模型을 設定하였으며, CVP分析의 前提條件인 原價 方程式의 推定을 위하여 最小自乘法에 의한 回歸分析法을 사용하였다. 傳統的인 CVP分析은 상이한 활동수준과 固定費 및 變動費의 構成比率들이 利益이 미치는 영향을 강조하여 利益豫測에 유용한 情報를 제공한다. 그러나 한편, 관련變數들을 확정적인 것으로 간주하고 지나치게 단순화함으로써 操業度의 변화에 따른 原價와 賣出額의 關係만을 보는 損益分岐點分析(Break-Even Point Analysis : BEP分析)에 국한되어 온 것도 사실이다. 따라서 본 硏究는 CVP分析에 있어서 보다 科學的이고 確率的인 模型을 도입함으로써 이러한 限界를 극복하고자 하였다. CVP分析의 統計的 模型을 적용함에 있어서 본 硏究는 여러 가지 활용 가능한 대안 중에서 실제 事例에 대하여 目標 販賣量을 豫測하는 問題를 중심적으로 살펴보기로 하였다. 본 硏究의 事例分析은 다음과 같은 순서로 이루어졌다. 첫째, 回歸分析法에 의해 原價 方程式을 推定하였다. 原價推定을 하는데 있어서 回歸分析法을 사용한 것은 여러 가지 原價 推定方法이 있으나 실무에서 주로 사용하는 個別費用法 등 기타 方法들에 비해 回歸分析法이 가장 統計的 模型에 적합하고 科學的이기 때문이다. 한편 본 硏究의 回歸分析法은 일반적인 回歸分析法이 總原價를 대상으로 原價推定을 하는데 비하여, 總原價를 製造原價와 販賣 및 一般管理費로 구분하여 原價推定을 하였다. 둘째, CVP分析의 統計的 模型을 設定하였다. 본 硏究의 目的인 平均 目標販賣量豫測을 위하여 傳統的인 CVP分析 模型의 變數들을 확정 變數가 아닌 確率變數로 보고 CVP分析 模型을 設定하여 平均 目標販賣量의 最尤推定量(maximum likelihood estimator)을 결정하였다. 셋째, D會社의 資料를 이용하여 原價 方程式을 推定하고 統計的 模型에 의해 平均 目標販賣量을 豫測하였다. 본 硏究의 回歸分析法에 의한 原價 方程式의 推定 및 CVP分析의 統計的 模型을 단순한 CVP分析模型이 단순한 損益分岐點分析에 그치는 限界를 극복하고 個別費用法이 지니고 있는 인위성을 제거하여 CVP分析의 適用範圍에 새로운 가능성을 제공할 것이다.
This study is aimed to decide the target of the sales quantity through the simple CVP analysis using semi-fixed cast included cost function. In another words, it is to estimate the cast function and to decide the maximum likelihood estimator out of existing data. This study designed statistical mode...
This study is aimed to decide the target of the sales quantity through the simple CVP analysis using semi-fixed cast included cost function. In another words, it is to estimate the cast function and to decide the maximum likelihood estimator out of existing data. This study designed statistical model of CVP analysis to accomplish these objects and used regression method through method of least squares to estimate cast equation which was required for CVP analysis method of least squares to estimate cost equation which was required for CVP analysis. Traditional CVP analysis is providing useful information far profit estimation by emphasizing the influence of the diverse performance standard and the constitute ratio on profit. It is ,however, true that this analysis, by regarding related variables as fixed values, has traditionally been limited to Break-Even Point analysis far the relation between cast and sales depending an the denominator levels. Thus this study is to overcame such limits by introducing mare scientific and stochastic model. For this purpose, this study is done to analyze the actual examples to estimate the target sales quantity among various applications of CVP model. The order of the study is as follows; First, the cost equation has been estimated through regression method. There are several methods of cost estimation to be available. Especially regression method which has been used for this study is very statistic and scientific model. Regression method of this study has been designed to distinguish full cost by production cast and selling & general administration expenses. Second, the statistical model of CVP analysis has been determined. Third, The data of company D was used to estimate the cost equation and the statistical model to estimate the average target sales quantity. In this study, the estimation of cost equation by regression method and the statistical model of CVP analysis are to overcome the traditional CVP analysis and to provide new possibilities to the range of applications of CVP analysis.
This study is aimed to decide the target of the sales quantity through the simple CVP analysis using semi-fixed cast included cost function. In another words, it is to estimate the cast function and to decide the maximum likelihood estimator out of existing data. This study designed statistical model of CVP analysis to accomplish these objects and used regression method through method of least squares to estimate cast equation which was required for CVP analysis method of least squares to estimate cost equation which was required for CVP analysis. Traditional CVP analysis is providing useful information far profit estimation by emphasizing the influence of the diverse performance standard and the constitute ratio on profit. It is ,however, true that this analysis, by regarding related variables as fixed values, has traditionally been limited to Break-Even Point analysis far the relation between cast and sales depending an the denominator levels. Thus this study is to overcame such limits by introducing mare scientific and stochastic model. For this purpose, this study is done to analyze the actual examples to estimate the target sales quantity among various applications of CVP model. The order of the study is as follows; First, the cost equation has been estimated through regression method. There are several methods of cost estimation to be available. Especially regression method which has been used for this study is very statistic and scientific model. Regression method of this study has been designed to distinguish full cost by production cast and selling & general administration expenses. Second, the statistical model of CVP analysis has been determined. Third, The data of company D was used to estimate the cost equation and the statistical model to estimate the average target sales quantity. In this study, the estimation of cost equation by regression method and the statistical model of CVP analysis are to overcome the traditional CVP analysis and to provide new possibilities to the range of applications of CVP analysis.
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