Modelování nákladů. Modely závislosti nákladů na 1 činiteli

Podobné dokumenty
Přehled funkcí. Funkce na množině D R je předpis, který každému číslu z množiny D přiřazuje právě jedno reálné číslo. přehled fcí.

Stavebnictví NÁKLADY, CENA A OBJEM PRODUKCE

STATISTIKA I Metodický list č. 1 Název tématického celku:

Matematika 1 pro PEF PaE

Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová

Měření závislosti statistických dat

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

1. K morálnímu opotřebení dlouhodobého majetku nedochází: Vlivem vědeckotechnického pokroku Růstem produkce práce Intenzivním využíváním 2.

IEKPO Testové zadání A

na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy

Program SMP pro kombinované studium

Náklady. Analýza bodu zvratu.

Diferenciální počet funkcí jedné proměnné

Náklady. Analýza bodu zvratu.

Aplikovaná matematika I

4. Aplikace matematiky v ekonomii

Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/ Mgr. Jakub Novák. Datum: Ročník: 9.

Tržby, náklady, klasifikace nákladů, evidence nákladů, manažerské pojetí nákladů, nákladové funkce, metody odhadu fixních nákladů

21.5 Členění v závislosti na objemu výroby

Náklady, klasifikace nákladů, evidence nákladů, manažerské pojetí nákladů, nákladové funkce, metody odhadu fixních nákladů

Maturitní témata z matematiky

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu

Efektivnost podniku a její základní kategorie

FUNKCE A JEJICH VLASTNOSTI

Výnosy & Náklady Hospodářský výsledek. cv. 6

Výnosy & Náklady Hospodářský výsledek. cv. 7

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Matematika vzorce. Ing. Petr Šídlo. verze

EKONOMIKA BEZPEČNOSTNÍ FIRMY BLOK 2 EKONOMICKÉ A PRÁVNÍ SOUVISLOSTI ŘÍZENÍ BEZPEČNOSTNÍ FIRMY ING. JAKUB PICKA

Planimetrie 2. část, Funkce, Goniometrie. PC a dataprojektor, učebnice. Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora. Průřezová témata Poznámky

II. Zakresli množinu bodů, ze kterých vidíme úsečku délky 3 cm v zorném úhlu větším než 30 0 a menším než 60 0.

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd

Interpolace pomocí splajnu

KFC/SEM, KFC/SEMA Elementární funkce

Základy matematiky kombinované studium /06

Základy matematiky pro FEK

P ˇ REDNÁŠKA 3 FUNKCE

Kapitola 7: Integrál. 1/17

KGG/STG Statistika pro geografy. Mgr. David Fiedor 4. května 2015

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Poznámky pro žáky s poruchami učení z matematiky 2. ročník 2005/2006 str. 1. Funkce pro UO 1

Matematika (KMI/PMATE)

soubor FUNKCÍ příručka pro studenty

FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ VOLBA TECHNOLOGIE. Semestrální práce MIE2

METODY STANOVOVÁNÍ CENY

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

Statistika (KMI/PSTAT)

Mikroekonomie 1 -TOMÁŠ VOLEK (Prezentace 6) 1

Matematika B 2. Úvodní informace

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Ukázka závěrečného testu

Střední škola F. D. Roosevelta pro tělesně postižené, Brno, Křižíkova 11 příspěvková organizace sídlo: Brno, Křižíkova 11

Úvod, základní pojmy, funkce

Funkce jedné reálné proměnné. lineární kvadratická racionální exponenciální logaritmická s absolutní hodnotou

Podniková ekonomika, 6. týden

Systém vykonávající tlumené kmity lze popsat obyčejnou lineární diferenciální rovnice 2. řadu s nulovou pravou stranou:

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332


Funkce jedné proměnné

Podniková ekonomika : efektivnost podniku; přednáška pro 1. ročník VOŠE. Ing. Vlastimil K. Vyskočil, CSc. 2005

Užitek a užitkové funkce Jan Čadil FNH VŠE

Matematická analýza pro informatiky I.

Bonita stanoviště a bonita porostu

5 NÁKLADY PODNIKU A JEJICH KALKULACE

Hledáme lokální extrémy funkce vzhledem k množině, která je popsána jednou či několika rovnicemi, vazebními podmínkami. Pokud jsou podmínky

Aplikace matematiky v ekonomii

Míra růstu dividend, popř. zisku

PC, POWER POINT, dataprojektor

Matematika - rovnice a nerovnice

Qopt. = (2 x C x D) / S

Studijní opory předmětu MT 105 KVANTITATIVNÍ METODY v kombinovaném studiu Vysoké školy hotelové v Praze, magisterský studijní program všech oborů

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně

Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok

EKONOMIKA PODNIKU PŘEDNÁŠKA č.5

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

Varianta A. rovnoměrný odpis Q1 = * 0,142 = Kč Q4 = * 0,286 = Kč

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro nástavbové studium. varianta B 6 celkových týd.

Příklady k T 2 (platí pro seminární skupiny 1,4,10,11)!!!

Obecná rovnice kvadratické funkce : y = ax 2 + bx + c Pokud není uvedeno jinak, tak definičním oborem řešených funkcí je množina reálných čísel.

Kvadratickou funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí. Definičním oborem kvadratické funkce je množina reálných čísel.

SBÍRKA ÚLOH I. Základní poznatky Teorie množin. Kniha Kapitola Podkapitola Opakování ze ZŠ Co se hodí si zapamatovat. Přírozená čísla.

. 1 x. Najděte rovnice tečen k hyperbole 7x 2 2y 2 = 14, které jsou kolmé k přímce 2x+4y 3 = 0. 2x y 1 = 0 nebo 2x y + 1 = 0.

Matematika I (KMI/5MAT1)

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Funkce. Mocninné funkce. Mgr. Tomáš Pavlica, Ph.D. Digitální učební materiály, Gymnázium Uherské Hradiště.

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY KRÁTKODOBÁ ROVNOVÁHA FIRMY SHORT TIME EQUILIBRIUM OF THE FIRM

Intervalová data a výpočet některých statistik

Matematická analýza ve Vesmíru. Jiří Bouchala

6. Lineární regresní modely

Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy

Transkript:

Modelování nákladů Modely závislosti nákladů na 1 činiteli Modely fixních nákladů Modely variabilních nákladů Modely mezních nákladů Modely průměrných nákladů Modely závislosti nákladů na více činitelích Prognostické modely nákladů Analýza bodu zvratu Kalkulace s využitím analýzy funkce

Model = zjednodušení reality, výběr typických znaků společných skupině nákladů nebo charakterizující hypotézu o průběhu a chování nákladů Strukturování problému Formální matematický obraz problému Algoritmus Typ matematické funkce Parametry funkce Definiční obor

Polynom m-tého stupně: 0 1 1 1... a a a a m m m m Typickým pro tento případ je lineární nebo kvadratická funkce: 0 1 a a 0 1 2 2 a a a variabilní náklady fixní náklady

A: Modely závislosti nákladů na 1 činiteli x Přímka Polynom 2.stupně Mocninná funkce Exponenciální funkce Hyperbola Jednoduchá polynomiální regrese = a + b*x = a + b*x + c*x 2 = a * x b = a * b x = A / a + b*x = a + b*x + c*x 2 + d*x 3 +

Přímka = a + b* a > 0 b > 0 = a + b* a > 0 b < 0

Polynom 2.stupně = a + b* + c* 2 c > 0 = a + b* + c* 2 c < 0

Mocninná funkce = a * b a > 0 b > 1 = a * b a > 0 b 0,1 = a * b a > 0 b < 1

Exponenciální funkce = a * b a > 0 b < 1 = a * b a > 0 b 0,1

Hyperbola = A / a + b* A > 0 b >1 a<0

Závislost nákladů na objemu výroby = a + b* n = a/ + b = a + b* + c* 2 n = a/ + b + c* minimální jednotkové náklady = tg β A T β 0 A *

Modely mezních nákladů Δ Δ + Δ

Modely mezních nákladů 1 m m d d m lim0

n m n= / Minimální jednotkové náklady m=n =d / d *

ákladová elasticita d d E * * n d d m n m E

F Kapacitní omezení Fnevyuž. Fvyuž. skut max

Volné fixní náklady vf MAX SK * F MAX kde : MAX SK F je maximální možná kapacita produkce je skutečná aktuální produkce jsou celkové fixní náklady volné fixní náklady = neuhrazený fixní náklad, nerealizovaný výnos, nebo přímo ztracený nedosažený zisk; jinak též ušlý výnos, čili oportunitní náklad ztráta se bude zvyšovat s klesajícím stupněm využití kapacity

Modely průměrných nákladů Proporcionální variabilní náklady = F + V = a + b* F prům = a / V prům = M = b prům =F prům + V prům = a / + b prům F F prům V V F V prům M prům V prům =M F prům 0 0

Modely průměrných nákladů Progresivní variabilní náklady = F + V = a + b* + c* 2 F prům = a / V prům = b + c* prům =F prům + V prům = a / + b + c* M = = b + 2c F prů m M V V F prům V prům prům V prům F M F prům 0 0 *

n m n= / Minimální jednotkové náklady m=n =d / d *

Minimální jednotkové náklady M = prům = prům b + 2c = a / + b + c* c = a / 2 = a / c * a c

Modely průměrných nákladů Degresivní variabilní náklady = F + V = a + b* - c* 2 F prům = a / V prům = b - c* prům =F prům + V prům = a / + b - c* M = = b - 2c F V V F prů m F prům V prům 0 0 * M prům V prům M F prům

B: Modely závislosti nákladů na více činitelích Vícenásobná lineární polynomiální regrese = a + b*x 1 + c*x 2 + d*x 3 +..+ x k elineární regrese Závislost nákladů na objemu výroby a čase,t = a* + b*t + c

C: Prognostické modely nákladů Časové řady údajů vzorce, grafy modelující náklady jako funkci času Trend vývoje nákladů Cyklické průběhy nákladů Sezónní výkyvy nákladů epravidelné výkyvy Klouzavý průměr Metoda nejmenších čtverců Metoda vhodně zvolených bodů

D: Analýza bodu zvratu Předpoklad : oddělené sledování fixních a variabilních nákladů Výnosy = áklady bod zvratu

výnosy z prodeje VP 4 500 000 - variabilní náklady V 1 800 000 příspěvek na úhradu fixních nákladů a zisku 2 700 000 - fixní náklady F 1 800 000 zisk 900 000 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 ZTRÁTA krit 0 90 ZISK fixní náklady variabilní náklady náklady celkem výnosy z prodeje

Kritické množství produkce V = *p = F + V prům * krit = F / p V prům = F / u

E: Kalkulace s využitím funkční analýzy 30 900 35 1050 60 1200 90 1500 120 1800 130 1700 150 2250 180 2600 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 y = 10,531x + 578,51 R 2 = 0,9594 0 50 100 150 200 = 580 + 10,5