Management en cost accounting

ΣY 2 = 36.614,05 × 10 6
ΣY1 2 ΣY = 14.954
2
ΣY3 2 = 3,8582 × 10 6
2 = 374,423 × 10 6
ΣX 1 Y = 373,5374 × 10 6
ΣX 2 Y = 22,81284 × 10 6
ΣX 3 Y = 3692,2774 × 10 6
De management accountant wil de beste onafhankelijke variabele selecteren (X 1 ,
X 2 of X 3 ) voor toekomstige ramingen van de totale productiekosten met een
normale regressievergelijking op basis van de kleinste kwadraten. Hij overweegt
ook het gebruik van de hoog-laag-techniek en meervoudige regressievergelijkingen
als basis voor toekomstige kostenramingen.
Gevraagd:
a Geef aan welk van de drie onafhankelijke variabelen (X 1 , X 2 of X 3 ) die
hierboven zijn genoemd, waarschijnlijkst de slechtste schatting geeft van de
totale kosten (Y). Geef uw redenen, maar voer geen berekeningen uit.
b Bereken voor de twee overige onafhankelijke variabelen afzonderlijk de
waarden van de twee parameters α en ß voor elke regressielijn. Bereken de
determinatiecoëfficiënt (r 2 ) voor elke relatie.
c Geef met redenen aan welke van deze onafhankelijke variabelen moet worden
gebruikt om de totale kosten in de toekomst te ramen, op basis van de
resultaten van b hierboven.
d Stel de twee vergelijkingen op die kunnen worden gebruikt met de hoog-laagtechniek,
in plaats van de twee regressielijnen die u onder b hierboven hebt
berekend, en geef commentaar bij de gevonden verschillen tussen de twee sets
vergelijkingen.
e Geef uw kritiek op het gebruik van de hoog-laag-techniek en de gewone
regressiemethode met de kleinste kwadraten als hulp voor prognoses en
schattingen, en baseer uw bespreking op de hierboven verkregen resultaten.
Geef daarnaast opmerkingen over de voor- en nadelen van prognoses en
schattingen op basis van meervoudige regressie. Geef ook aan of de management
accountant volgens u in deze situatie moet overwegen deze methoden te
gebruiken.
Opmerking: De bovenstaande vraag kan worden beantwoord met behulp van de
volgende formule:
ß =
Σxy – nx_ y _
Σx2 – nx _ 2
α = y _
– ßx _
R 2 = αΣy + ßΣxy – ny_ 2
Σy 2 – ny _ 2
Se = √ Σy2 – αΣy – ßΣxy
n –2
24 KOSTENRAMING EN KOSTENGEDRAG
489