Método alto-bajo versus análisis de regresión

¿Estás buscando la mejor manera de predecir el comportamiento de una variable dependiente en función de una o más variables independientes? En el mundo del análisis de datos, existen varias técnicas que te pueden ayudar en esta tarea, pero hoy nos centraremos en dos en particular: el método alto-bajo y el análisis de regresión. Ambos métodos son ampliamente utilizados y ofrecen resultados precisos, pero ¿cuál es el más adecuado para tu situación? En este artículo, exploraremos los conceptos básicos de cada método y te ayudaremos a entender cuál puede ser la mejor opción para tus necesidades. ¡Sigue leyendo y descubre cómo utilizar el método alto-bajo y el análisis de regresión para obtener resultados sobresalientes en tus análisis de datos!

Métodos para estimar el monto de los costos fijos y variables.

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Método alto-bajo versus análisis de regresión

El método de alto-bajo y el análisis de regresión son los dos métodos principales de estimación de costos para estimar la cantidad de costos fijos y variables. Normalmente, los gerentes necesitan dividir los costos mixtos en sus componentes fijos y variables para predecir y planificar el futuro.

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Método alto-bajo versus análisis de regresión

El método alto-bajo utiliza una pequeña cantidad de datos para separar los costos fijos y variables. Se determinan los niveles de actividad más altos y más bajos y se comparan sus costos totales. Por otro lado, el análisis de regresión muestra la relación entre dos o más variables. Se utiliza para observar cambios en la variable dependiente en relación con los cambios en la variable independiente.

Método alto-bajo

El método alto-bajo determina los componentes de costos fijos y variables. Se puede utilizar para distinguir los elementos fijos y variables del costo de un producto, máquina, negocio, región geográfica de ventas, línea de productos, etc.

Cuando se trata de los costos de producción de un producto, los costos fijos pueden incluir, por ejemplo, los sueldos y salarios de los empleados. Costos de alquilermientras que los costos variables incluyen los costos incurridos en la compra de materias primas.

fórmula

Con el método alto-bajo se dividen las partes variable y fija de los costos mixtos. Las fórmulas para cada componente son las siguientes:

Método alto-bajo versus análisis de regresión

Dónde:

Y2 son los costos en el nivel más alto de actividad

Y1 es el costo en el nivel de actividad más bajo

X2 es el número de unidades en el nivel de actividad más alto

X1 es el número de unidades en el nivel de actividad más bajo

Una vez que se han calculado los costos variables, los costos fijos se pueden derivar restando los costos variables totales de los costos totales. Esto está representado por la siguiente fórmula:

Costos fijos = Y2 – bX2

o

Costos fijos = Y1 – bX1

Dónde:

b son los costos variables

Ejemplo

La empresa ABC es un fabricante de productos farmacéuticos. La empresa quiere estimar la cantidad de costos generales en los que incurrirá en abril, ya que planea producir 8.000 unidades ese mes. A continuación se muestran los números de enero a marzo:

Método alto-bajo versus análisis de regresión

Usando la fórmula de costo variable anterior:

Y2 = $30,000

Y1 = $25,000

X2 = 6.000

X1 = 4.000

Por lo tanto:

Método alto-bajo versus análisis de regresión

Costos fijos = $30 000 – (2,5 x $6 000) = $15,000

o

Costos fijos = $25 000 – (2,5 x $4 000) = $15.000

Los costos variables esperados para el mes de abril se calculan de la siguiente manera:

= 2,5 x 8.000 dólares

= $20,000

Costos totales = costos fijos + costos variables

= $15,000 + $20,000

= $35,000

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Método alto-bajo versus análisis de regresión

Ventajas del método alto-bajo

El uso del método alto-bajo ofrece las siguientes ventajas:

Fácil de usar

El método alto-bajo solo requiere la información de costos y unidades en los niveles de actividad más altos y más bajos para obtener la información requerida. Los gerentes pueden implementar fácilmente esta técnica ya que no requiere herramientas especiales.

Alta precisión con costos estables

El método alto-bajo puede ser relativamente preciso si los niveles de actividad más alto y más bajo son representativos del comportamiento general de costos de la empresa. Sin embargo, si los dos niveles extremos de actividad son sistemáticamente diferentes, el método alto-bajo producirá resultados inexactos.

Desventajas del método alto-bajo

El método alto-bajo tiene las siguientes desventajas:

Posiblemente poco confiable

El método no representa todos los datos proporcionados, ya que se basa únicamente en dos niveles extremos de actividad. Estos niveles de actividad pueden no ser representativos de los costos incurridos porque los costos atípicos pueden ser mayores o menores que los costos incurridos por la organización en otros niveles de actividad.

No tiene en cuenta la inflación.

El método alto-bajo excluye el impacto de la inflación al estimar los costos.

Análisis de regresión

A diferencia del método alto-bajo, el análisis de regresión se refiere a una técnica para estimar la relación entre variables. Ayuda a las personas a comprender cómo cambia el valor de una variable dependiente cuando una variable independiente varía mientras otra se mantiene constante. El análisis de regresión se utiliza para predecir datos futuros. Los dos tipos principales de análisis de regresión son regresión lineal Y regresión múltiple.

Regresión lineal

La regresión lineal es un método que examina la relación entre variables continuas. Las variables se trazan en línea recta. La regresión lineal se puede calcular utilizando la siguiente fórmula:

Y = a + bX + ⋴

Dónde:

Y es la variable dependiente

X es la variable independiente

b es la pendiente de la recta de regresión

a es la intersección de la recta de regresión

⋴ es el residuo de regresión

De la fórmula anterior, podemos deducir que el valor de Y depende del valor de X, mientras que el valor de b muestra los cambios de Y cada vez que cambia el valor de X. Es decir, si b es igual a 0,5, significa que cada vez que X aumenta o aumenta en un determinado valor, el valor de Y aumenta o disminuye en ese valor. Por otro lado, si X=0, el valor de “a” es igual al valor de Y.

Supuestos de regresión lineal

  • La relación entre la variable dependiente Y y la variable independiente X es lineal en la pendiente y en la intersección “a” y “b”, respectivamente.
  • La variable independiente X no es aleatoria.
  • El valor del término de error ⋴ es 0 y es constante para todas las observaciones.

Regresión múltiple

La regresión múltiple es una técnica estadística que predice el valor de una variable en función del valor de dos o más variables independientes. Una vez determinada cada una de las variables independientes, se pueden utilizar para predecir la magnitud del efecto que tendrán las variables independientes sobre la variable dependiente. El efecto se traza en una línea recta para aproximar cada punto de datos.

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Método alto-bajo versus análisis de regresión

fórmula

La fórmula para la regresión múltiple es la siguiente:

Y1=B0 +B1X1 +b2X2+ ………..bnorteXnorte + ⋴

Dónde:

Y1 es el valor predicho de la variable dependiente

b0 es el punto de intersección

b1, b2… bnorte son el coeficiente de regresión

X1, X2, …… Xnorte son las variables independientes

⋴ es el residuo de regresión

Supuestos de regresión múltiple

  • Existe una relación lineal entre las variables dependientes e independientes.
  • Y1 Las observaciones se seleccionan de forma independiente y aleatoria de la población.
  • Las variables independientes no están altamente correlacionadas entre sí.
  • El residual de regresión tiene una media de 0 y una varianza de 0.

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