O`zbеkistоn rеspublikаsi оliy vа o`rtа mахsus tа’lim vаzirligi tоshkеnt mоliya instituti

23-BOB. XARAJATLARNI BAHOLASH VA ULAR DINAMIKASI

23.1. Xarajatlar vazifalarini, ahamiyati va umumiy qoida (printsip)lari.

23.2. Xarajatlarni baholashda muhandislik va buxgalteriya usullarining afzalliklari.
23.3. Xarajatlarni baholashda grafik va miqdor usullarni ko’llashning xususiyatlari.


Tayanch so‘z va iboralar: Xarajatlar, Regressiya tenglamasi, oddiy regressiya, ko’plik regressiyasi, muxandislik usullari, buxgalteriya usullarini tekshirish, grafik usul yoki tarqalish diagrammasi, eng ko’p va eng kam miqdor usuli.


23.1. Xarajatlar vazifalarini, ahamiyati va umumiy qoida (printsip)lari

Xarajatlarni baholash uchun qo’llaniladigan turli usullarni ko’rib chiqishdan oldin bu bobda biz foydalanadigan ba’zi atamalarni bilib olishimiz lozim.

Regressiya tenglamasi tobe o’zgaruvchan miqdor (bu o’rinda xarajat) va erkin o’zgaruvchan xarajatning (ya’ni faollik ko’rsatkichi yoki chiqimlar omilining), bitta yoki ko’p soni o’rtasidagi kutilayotgan tobelikni ko’rsatadiki, ular oldingi kuzatuvlarga asoslanadi. Tenglama faqat bitta erkin o’zgaruvchi xarajatni o’z ichiga olsa oddiy regressiya deyiladi va bunday holatda regressiya tenglamasini to’g’ri chiziqli grafik tarzida ko’rsatish mumkin. Agar tenglama va undan ko’proq erkin o’zgaruvchi xarajatlarni o’z ichiga olsa, gap ko’plik regressiyasi to’g’risida boradi³³. Agar bitta erkin o’zgaruvchi va tobelik to’g’ri chiziqli bo’lsa, regressiya chizig’ini to’g’ri chiziqli tenglama shaklida ifodalash mumkin:
u = a + bx.
Agar biz tobe o’zgaruvchi (xarajatlar) va erkin o’zgaruvchi (faoliyat turi), o’rtasidagi aloqani ifodalamoqchi bo’lsak u holda:
u — x faollik darajasida hisobot davridagi umumiy xarajatlar;
a — hisobot davridagi umumiy doimiy chiqimlar;
b — mahsulot turi birligiga o’zgaruvchi o’rtacha chiqimlar;
x — faoliyat turi hajmi yoki hisobot davrida chiqimlar omillari.
Agar misol uchun olganda, aniq bir davrda doimiy chiqimlar 5000 evroga teng bo’lsa, o’zgaruvchi o’rtacha chiqimlar mahsulot birligida 1 evroni tashkil qilsa, asosiy xodimlarning mehnat soati esa chiqimlar omili bo’lsa, u holda
Umumiy xarajatlar = 5000 + 1 x asosiy xodimlar mehnat soati (x), yoki
u = a +bx, shu sababli u = 5000 +1x.
Tobe o’zgaruvchi yoki bir necha erkin o’zgaruvchi o’rtasidagi bog’liqlikni ifodalovchi regressiya tenglamasiga nisbatan maqsadli vazifa atamasi ham qo’llaniladi. Xarajatlarni baholash umumiy xarajatlar bilan bu xarajatlarni talab qiluvchi potentsial omillar o’rtasidagi oldingi tobelikni o’lchashdan boshlanadi. Bunday holatda maqsad bo’lajak sarf-xarajatlarni taxmin qilish uchun yordamchi vosita sifatida oldingi xarajatlarning o’zgarish turidan foydalanishdir. Lekin kelgusida sodir bo’lishi mumkin bo’lgan vaziyatning har qanday o’zgarishi oldingi ma’lumotlarga mumkin bo’lgan shu o’zgarishlarni hisobga olib, tuzatish kiritishini talab qiladi.
Ayni paytda o’tgan davr ma’lumotlari asosida chiqarilgan xarajatlar vazifalari to’satdan to’xtab qolishi mumkin bo’lgan soxta korrelyatsiya asosida aniqlanishi xavfi mavjud. O’zgaruvchi birliklar iqtisodiy jihatdan asoslangan bo’lsa, kuchli korrelyatsiya (o’zaro bog’liqlik) bo’lishi mumkin. Shu sababli xarajatlar vazifasini faqat ilgari kuzatilgan statistik tobelik asosida aniqlamaslik kerak. Har qanday holatda ham kuzatiladigan statistik tobelikning tabiati oqilona va iqtisodiy jihatdan asoslangan bo’lishi kerak. Agar bunday sharoit bo’lmasa, turlicha ma’lumotlar asosida natijalarni prognozlash uchun xarajatlar vazifasidan foydalanilganda baholanayotgan karamlik (tobelik) takrorlanishiga ishonib bo’lmaydi.
Operatsiyalarni bilish yoki mantiq tahlili qilinayotgan o’zgaruvchi birliklar o’rtasida sabab va oqibat tobeligi mavjud degan xulosa chiqarishga imkon bergan holdagina iqtisodiy asoslash mavjud bo’lishi mumkin. Masalan, komponentlar soni materiallarga ishlov berishga xarajatlar uchun potentsial omildir, chunki detallar soni qancha ko’p bo’lsa, xarajatlar shuncha ko’p bo’ladi. Mantiq ushbu holatda komponentlar soni bilan materiallarga ishlov berish xarajatlari o’rtasida sabab-oqibat tobeligi mavjud deb taxmin qilishga imkon beradi.