第13章 成本预测、决策与计划02(课件)《成本会计》同步教学(北师大)

2023-12-13
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第13章成本预测、决策与计划 目录 第一节成本预测概述 第二节成本预测方法 第三节成本决策概述 第四节成本决策方法 第五节成本计划概述 第六节成本计划的编制方法 第三节成本决策概述 一、成本决策的概念及其意义 二、成本决策的分类 三、成本决策的程序 一、成本决策的概念及其意义 1.概念 所谓成本决策,是指根据成本预测的结果和其他相关的资料,在多个备选的成本方案中选择最优方案,确定目标成本,成本决策有以下几层基本含义: (1)成本决策是从成本的角度所做的一种管理决策。 (2)成本决策应以成本预测为前提的 (3)成本决策应是编制成本计划的前提 2.成本决策的意义 (1)成本决策是完善的管理决策的重要组成部分,只有进行成本决策,才能保证管理决策的完整件,才能保证决策结果的经济有效。 (2)成本决策是成本会计工作的基本内容,成本预测的结果,只是提供了多种可能性,它有待于成本决策之后才能加以确定并付诸实施。 二、成本决策的分类 (一)按决策时间长短,成本决策可分为: 长期成本决策 短期成本决策。 (二)按决策者掌握信息不同情况,成本决 策可以分为: 确定型成本决策 风险型成本决策 不确定型成本决策 三、成本决策的程序 在任何企业中,成本决策程序都是由若干个相 互联系的步骤组成,其基本步骤为: 1.确定决策目标 2.提出备选方案 3.收集资料 4.确定可行方案 5.选择最满意方案 第四节成本预测的方法 一、确定型成本决策方法 二、风险型成本决策方法 三、不确定型成本决策方法 一、确定型成本决策方法 确定型成本决策——通常是指决策者对未来情况所掌握的信息都是肯定的数据,没有不确定性因素在内,只要比较不同方案的计算结果就能做出的决策。 其分析方法一般有: 差量分析法 本量利分析法 线性规划法 数学模型法等。 (一)差量分析法 差量分析法是根据两个备选方案的差量收入与差量成本的比较来确定哪个方案较优的方法。其中,差量成本是指从可供选择的不同投资方案之间所估计出来的成本差异数。如果差量收入大于差量成本,前一个方案较优;如果差量收入小于差量成本,则后一方案较优。 应该注意的是:计算差量收入和差量成本的方案排列顺序必须保持一致。 (二)本量利分析法 本量利分析法,就是根据成本、业务量(产量、销售量)、利润三者之间的依存关系的原理来进行成本决策的一种方法。确定盈亏临界点,是进行本量利分析的关键。 所谓盈亏临界点,就是指使得贡献毛益与固定成本恰好相等时的销售量。此时,企业处于不盈不亏的状态。 本量利分析的原理以成本习性分析为基础,本量利三者的关系表现为: (1)按实物单位计算,其公式为: (2)按金额综合计算,其公式为: (三)线性规划法及运用 线性规划法是运筹学的一个重要组成部分,专门用来对具有线性联系的极值问题进行求解的一种现代数学方法。该方法的基本计算程序是: (1)全面分析所要决策的问题,确定目标函数和未知量; (2)然后,应将各有关变量的约束条件进行分析,确定有关变量的值域,列出所有的约束线性方程组; (3)求解该方程组,一般可采用单纯形法,在只有两个变量时也可采用图解法。这里主要介绍图解法。 (四)数学模型法及运用 数学模型法是通过对反映实际情况的数学模型进行分析,从各因素的数量关系中寻求极值决策方法。 数学模型分析法在会计的运用很广泛,常用于最大利润或收入的决策,也可以用于最小成本的决策,盈亏平衡点分析、存货的最佳定货批量和最佳投产批量的决策。 二、风险型成本决策方法 风险型决策问题是指在决策过程中存在着两种以上决策者无法加以控制的自然状态,但各种自然状态下可能的概率大致可以预测确定的决策问题。企业在风险决策过程中通常是以最佳期望值作为评判标准,即根据哪个方案的期望值最优就选哪个方案。 风险型成本决策常用的分析计算方法有:决策矩阵法和决策树法。 三、不确定型成本决策方法 不确定型成本决策是指决策者事先不知道决策可能出现的后果,或者虽然知道决策的可能后果但不知道出现各种后果的概率的各种决策。 在实践中,人们通常先把不确定型决策问题转化为确定型或风险型决策问题,估计出各种方案的预期收益或损失,然后以预期收益的最大值或预期损失的最小值作为最优方案。 (一)小中取大法 小中取大法是指决策者对前途持审慎、稳健态度的选优标准,也称为保守法。运用小中取大法进行决策,首先要确定每一可选方案的最小收益值,然后从这些方案最小收益值中,选出一个最大值,与该最大值相对应的方案就是决策所选择的方案。 (二)大中取大法 大中取大法是指决策者对前途持乐观态度的一种选优标淮。运用大中取大法进行决策,首先,确定每一可选方案的最大收益值;然后,在这些方案的最大收益中选出一个最大值,与该最大值相对应的那个可选方案便是决策选择的方案。 (三)大中取小法 大中取小法,也是一种决策

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