2017年高级会计师考试考点训练试题

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2017年高级会计师考试考点训练试题

　　涉及考题

　　某企业为了发现机器运行时间与制造成本之间的关系，收集了2013年7～12月机器运行时间与制造成本的数据，具体关系如下：

	7	8	9	10	11	12
运行时间（千小时）	40	42	45	43	46	50
制造成本（千元）	8800	9100	9600	9300	9800	10500

　　如果2014年1月的机器运行了48000小时，假设本月制造成本占总营业成本费用的80%，企业核定的成本费用利润率为8%。

　　要求：

　　1.采用回归直线法预测趋势线。

　　2.计算2014年1月份的制造成本。

　　3.按照比例预算法计算2014年1月的目标利润。

　　4.具体说明一下比例预算法的几种财务指标测定企业目标利润的计算公式。

月份	运行时间x	制造成本y	xy	x²
7	40	8800	352000	1600
8	42	9100	382200	1764
9	45	9600	432000	2025
10	43	9300	399900	1849
11	46	9800	450800	2116
12	50	10500	525000	2500
n＝6	∑x＝266	∑y＝57100	∑xy＝2541900	∑x²＝11854

　　【正确答案】 1.列表计算∑x、∑y、∑x∑y、∑x2，其结果如下表所示：

月份	运行时间x	制造成本y	xy	x²
7	40	8800	352000	1600
8	42	9100	382200	1764
9	45	9600	432000	2025
10	43	9300	399900	1849
11	46	9800	450800	2116
12	50	10500	525000	2500
n＝6	∑x＝266	∑y＝57100	∑xy＝2541900	∑x²＝11854

　　将上表中的有关数据代入公式计算a、b:

　　b=(nΣxy-ΣxΣy)/nΣx2-(Σx)2=[(6×2541900)-266×57100]/(6×11854-266×266)=170.65(元/时)

　　a=Σy/n-bΣx/n=57100/6-170.65×266/6=1951.18(千元)

　　则成本性态模型为:

　　y=1951180+170.65x

　　2.2014年1月份的制造成本总额为：1951180+170.65×48000=10142380(元)

　　3.目标利润=10142380/80%×8%=1014238(元)

　　4.①销售利润率：目标利润=预计销售收入×测算的销售利润率

　　②成本利润率：目标利润=预计营业成本费用×核定的成本费用利润率

　　③投资报酬率：目标利润=预计投资资本平均总额×核定的投资资本回报率

　　【答案解析】

　　【该题针对“预测与年度经营目标”知识点进行考核】

　　考点：预测与年度经营目标

　　一、预测技术

　　企业要做好未来的规划工作，正确确定年度的经营目标(如下个年度的销售额等)，就必须对未来的经济状况、市场环境、需求变化等进行分析、预测和判断，管理者必须掌握一些定量的预测技术和分析方法。

　　(一)回归分析

　　回归分析用于研究一个因变量(y)对另一个或多个解释变量(X或X1,X2,…，Xn)的依赖关系，可以通过后者(在重复抽样中)的已知或设定值，去估计和(或)预测前者的(总体)均值。

　　回归分析分为双变量回归分析和多元回归分析。在双变量回归分析中，因变量(y)依赖的只有唯一的一个解释变量(X)。在多元回归分析中，包括多个解释变量(X1,X2,…，xn)

　　(二)时间序列分析

　　时间序列是一段时间间隔内所记录的一连串变量的数值。

　　(三)指数平滑法

　　指数平滑法，实质上是一种加权平均法，是以事先确定的平滑指数(1-α)作为权重进行加权计算。公式如下：

　　Ft+1=αYt+(1-α)Ft

　　其中：t一当前期间，Ft+1—第t+1期间的'预测值，Yt—第t期间的实际值，Ft—第t期间预测值，α—平滑指数。

　　(四)学习曲线模型

　　学习曲线理论(learningcurvetheory)认为当人们从事一项新的任务、过程和活动时，在最初不可能立刻实现效率的最大化。随着任务的不断重复，人们的经验和自信逐渐增加，最终会导致更高效和快速的生产，单位产品生产所用时间会逐渐减少。但不会无休止地减少，学习过程最终会停止，从此效率无法继续提升，停留在一个稳定状态。

　　学习曲线模型的计算公式为：

　　y=axb=axlogLR

　　其中：a为首件产品手工工时;X为到目前为止总产量;LR为学习曲线率

　　(如80%、90%或75%);y为累计平均时间。

　　(五)期望值分析

　　期望值法针对不同情况分配对应的概率(最可能的，最差的和最好的)，推导出结果的预期值。其计算公式如下：

　　期望值=∑事件结果X结果对应的概率

　　(六)敏感性分析

　　敏感性分析是一种假设分析，通过改变某个具体的变量来确定结果对该项变量变动的敏感程度。敏感性分析可以帮助决策者确定哪些变量对最佳方案的影响至关重要，是企业利润预测和规划中经常使用的一种方法。

　　如果某个变量的微小变化将导致结果发生重大改变，则表明结果对该变量敏感;如果某个变量的显著变化不能导致结果发生重大改变，则表明结果对该变量不敏感。

　　(七)蒙特卡洛模拟分析

　　蒙特卡洛模拟是一种将敏感性和输人变量概率相结合的方法，首先必须确定各关键变量的概率分布，根据选出的随机数给每个变量赋值，每个变量确定以后，计算机即可产生一组相应结果，对实际情况进行穷举模拟仿真。