Proje Maliyet Sorunları
Proje Maliyet SorunlarıProje ve programların her zaman nakit maliyetleri vardır; bazen güvenli bir şekilde parasal terimlerle ifade edilemeyecek maliyetleri de vardır. Bunlara faydasızlık denir. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, zararlar, faydalarla aynı tür alanlarda olma eğilimindedir.Örneğin, büyük bir değişim programında dikkate alınması gereken tipik dezavantajlar, düşük personel morali veya ikinci dereceden bir stratejik hedef üzerindeki olumsuz etki olacaktır. Zararlar sayıca daha az ve kapsam olarak daha dar olma eğilimindedir, çünkü normalde bir proje fayda elde etmek için yatırım yapmakla ilgilidir ve zararlar arızidir.Bununla birlikte, bazı durumlarda, faydasızlıklar merkezi olabilir. Üzücü bir nedenden dolayı, İrlanda'nın batısında yeni inşa ettiğiniz tüm rüzgar çiftliklerini yıkmak için bir projeyi düşünmenin gerekli hale geldiğini varsayalım, bu zararlar esas olarak yukarıda listelenen faydaların tersi olacaktır.Negatif sayıları dahil ederek faydaların nicelleştirilmesi ile zararların nicelleştirilmesini entegre etmeye çalışmak tavsiye edilmez. Metodolojiniz neredeyse kesinlikle başarısız olacak ve zaten kimse ne yapmaya çalıştığınızı anlamayacak.Üç alternatif vardır:1. Ofset, puanlama sürecindeki faydalara karşı doğrudan dezavantajlardır. Bu en basit yaklaşımdır, ancak yalnızca faydalar ve zararlar arasında makul bir korelasyon varsa işe yarayacaktır.Örneğin, rüzgar santrallerinin 1. Seçeneği olan mega-çiftliğin bir dezavantajı, iş gücünü sahaya getirmek için her yıl n milyon ekstra yolcu milinin kat edilmesi gerekmesi ve böylece karbon emisyonlarının artmasıysa, bu faktör ölçülebilir ve , yeterince büyükse, ilgili çıktı avantajına ilişkin Seçenek 1 puanından bir puan alınarak dikkate alınır. Bunu yaparsanız, ne yaptığınızı belgelemeniz gerekir.2. Yararları ölçmeye çalışmayın. Normalde olduğu gibi, yalnızca bir veya iki maddi zarar varsa, belki de seçeneklerden yalnızca birini veya ikisini etkiliyorsa, o zaman muhtemelen bunları ölçmeye değer değildir.Maliyetleri ağırlıklı fayda puanlarıyla karşılaştırmak için muhakeme zaten gerekli olacak (aşağıya bakın) ve karışıma başka bir farklı ölçekte üçüncü bir nicel faktör eklemek, zararları kelimelerle kaydetmeye göre herhangi bir avantaj sağlamaz. Bunu yaparsanız, çekicilik-elde edilebilirlik matrisini doldururken ve bunun arkasındaki argümanları oluştururken yararsızlıkların unutulmadığından emin olun.3. Avantajlar haritasını sola doğru genişletin. Fayda haritalama, ağırlıklandırma ve puanlama metodolojisi faydasızlıklar için tekrarlanabilir ve faydalar haritasındaki iş durumu seçeneklerinin solunda faydasızlıklar ve çıktılar gösterilir. Bu, yalnızca faydalarla ilişkilendirilemeyecek çok sayıda ve önemli zararlar varsa yapmaya değer olacaktır. Bunu yaparsanız, fayda ve zarar puanlarını birlikte toplamaya çalışmayın, çünkü bunun mantıksal bir geçerliliği olmayacaktır.Bu noktada, her bir seçeneğin faydalarını değerlendirerek seçenek analizi görevine nasıl başlanacağı açıklanmıştır. Karar vericilere farklı seçenekleri karşılaştırmak için açık, rasyonel ve erişilebilir bir temel sunmak amacıyla, belirlediğiniz seçenekleri bir çekicilik-ulaşılabilirlik tablosunda çizmeye başlamalısınız. Karşılaştırmanın imkansız olduğu sübjektif ifadelerin ötesine geçmek için her seçeneğin faydalarını ölçmek önemlidir.Proje sorunları Proje Maliyet hesaplama Olası maliyet nedir Proje yöneticilerinin en sık karşılaştığı sorun Maliyet tahmin YöntemleriFaydaları ölçmek için yedi adım vardır:1. Proje sonuçlarına odaklanın. Öncelikle, her seçeneğin faydalarını değil, projenin faydalarını sade bir dille, sürücüler üzerinde zaten yapmış olduğunuz çalışmalardan yararlanarak ifade edin.2. Parasal faydaları hariç tutun. Mali faydaları saymayın. Bunun yerine maliyet modelinde yer alacaklar.3. Seçeneklerin çıktılarını projenin faydalarıyla eşleştirin. Her seçeneğin çıktılarını – gözlemlenebilir, ölçülebilir sonuçlarını – projeden beklenen faydalarla ilişkilendiren bir fayda haritası çizin.4. Ağırlıklandırma ve puanlama. Faydaları birbirine göre ağırlıklandırarak ve çıktıların beklenen başarısına göre seçenekleri puanlayarak faydalar haritanızı tamamlayın.5. Maddeyi gözden geçirin. İşinizin size ne söylediğini kontrol edin. Kritik faydalar sağlayamayan tüm seçenekleri bırakın. Proje faydalarının gerçekten de paydaşların ve müşterilerin kendi başlarına değer verecekleri nihai sonuçlar olduğunu doğrulayın. Mantıklı ve güvenilir olup olmadıklarını görmek için tüm nedensel bağlantıları gözden geçirin. Seçenekleriniz gerçekten fayda sağlayacak mı?6. Seçenekleri sıralayın. Basit bir aritmetik prosedür, incelenen seçeneklerin sırasını verir. Bu, yalnızca finansal olmayan faydalarla ilgilidir ve size hangisinin tercih edilmesi gerektiğini söylemez.7. Çalışmalarınızı paydaşlarla doğrulayın. Tüm bu süreç boyunca, paydaşlarınızın yaptığınız varsayımları desteklediğinden emin olun ve her seçeneğin sağlamasının beklendiği faydalarla ilgili önemli konuları tartışma fırsatı buldunuz.Daha sonra, bir veya daha fazla seçenekten doğabilecek herhangi bir dezavantaja ilişkin, genellikle daha basit ve daha az resmi bir değerlendirme yapmanız gerekebilir.Maliyetlendirme Neden Yanlış Yapılıyor?Hiç kimsenin içinde herhangi bir maliyet bilgisi olmadan bir iş gerekçesi sunmaya çalışacak kadar cüretkar olması pek olası değildir, ancak çoğu zaman maliyetlendirme standardı o kadar zayıftır ki, karar vericileri bir tahminde bulunmaya davet etmek daha iyi olabilir. giderler ve kendi deneyimlerine dayanarak bir görüş oluştururlar.Bu fenomenin birçok nedeni olabilir, ancak en olası iki tanesi öne çıkıyor ve bu bölümün çoğu onlarla nasıl başa çıkılacağı hakkında olduğu için bu konular üzerinde kısaca durmakta fayda var.Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, kötü iş vakalarının iki ana nedenini yeterlilik sorunları ve dürüstlük sorunları olarak hatırlıyorlar. Maliyetlendirmeyle yeterince ciddiyet ve bütünlük içinde başa çıkamamak, belki de proje ve programlardaki felaketin en büyük tek nedenidir.Maliyetlendirmenin bazen bu kadar yanlış gitmesinin ilk nedeni, finansal ve aritmetik yeterlilik ve güven eksikliğidir. Başka türlü etkili olan pek çok yönetici, özellikle sayısal bilgi sahibi olmama baskısı altında ortaya çıkar ve temel aritmetik hatalar yapacaktır.Daha da büyük bir kısmı, düzgün işleyen, denetlenebilir bir elektronik tablo tasarlamaktan acizdir; ve çoğunluk, iş gerekçesine dahil edilmek üzere önlerine konulan rakamların gerçekten doğru olup olmadığını kontrol etmeyi zor bulacaktır.Muhasebeciler ve diğer uzmanlar tarafından empoze edilen karmaşık ve bazen gereksiz yere kafa karıştırıcı rakamlara dayalı yaklaşımlar, tam sayısal yöneticilere bile hesaplamaların kendilerinin ötesinde olduğunu hissettirerek bu sorunu daha da artırır. Ortaya çıkan sonuçlara çok geç olmadan meydan okuyacak ya da duyularını kontrol edecek özgüvenden yoksun olduklarından, istemeden hata şampiyonu olurlar.

Regresyon Programlarını Kullanma – Muhasebe Alanında Tez Yaptırma – Muhasebe Tez Yaptırma Ücretleri – Muhasebe Ödevleri – Muhasebe Ödev Ücretleri

En Küçük Kareler Yöntemi

Bu noktaya kadar, bir dağılım grafiğinde gösterilen noktalara en iyi uyan bir çizgi kavramına değindik. En uygun çizgi ile ne kastedilmektedir? Sezgisel olarak, veri noktalarının en yakın olduğu çizgidir. Ama en yakın ne demek?

Burada rastgele bir çizgi (Y 􏰀 F 􏰂 VX) çizilmiştir. Her noktanın çizgiye yakınlığı, noktanın çizgiye olan düşey uzaklığı ile ölçülebilir. Bu dikey mesafe, gerçek maliyet ile hattın tahmin ettiği maliyet arasındaki farktır.

8. nokta için bu, E8 􏰀 Y8 􏰃 F 􏰂 VX8’dir, burada Y8 gerçek maliyettir, F 􏰂 VX8 tahmin edilen maliyettir ve sapma E8 ile temsil edilir. Sapma, noktadan çizgiye olan mesafe ile gösterilen tahmini ve fiili maliyetler arasındaki farktır.

Dikey mesafe, tek bir noktanın doğruya yakınlığını ölçer, ancak gerçekten tüm noktaların doğruya yakınlığının bir ölçüsüne ihtiyacımız var. Bir olasılık, genel bir ölçü elde etmek için tüm tek ölçüleri eklemektir. Ancak, tek ölçümler olumlu veya olumsuz işaretlere sahip olabileceğinden, bu genel ölçüm çok anlamlı olmayabilir.

Örneğin, küçük pozitif sapmaların toplamı, pozitif ve negatif sayıların iptal etkisi nedeniyle, büyük pozitif sapmaların ve büyük negatif sapmaların toplamından daha büyük bir genel ölçümle sonuçlanabilir.

Bu sorunu düzeltmek için, önce her bir yakınlık ölçüsünün karesini alabilir ve ardından bu karesel sapmaları genel yakınlık ölçüsü olarak toplayabiliriz. Sapmaların karesini almak, pozitif ve negatif sayıların karışımından kaynaklanan iptal sorununu önler.

Bu kavramı göstermek için, dağılım grafiği yöntemiyle üretilen maliyet formülü için bir yakınlık ölçüsü hesaplanacaktır. Yakınlık ölçüsü, noktaların çizgiden sapmalarının karelerinin toplamı olduğundan, ölçü ne kadar küçükse, doğru noktalara o kadar iyi uyar. Örneğin, dağılım grafiği yöntemi çizgisinin yakınlık ölçüsü 5.068.200’dür. Benzer bir hesaplama, yüksek-alçak çizgisi için 5,402,013’lük bir yakınlık ölçüsü üretir.

Böylece, dağılım grafiği çizgisi noktalara yüksek-alçak çizgisinden daha iyi uyar. Bu sonuç, dağılım grafiği yönteminde yargı kullanımının yüksek-düşük yönteminden daha üstün olduğu yönündeki önceki iddiayı desteklemektedir.

Prensipte, yakınlık ölçülerini karşılaştırmak, tüm satırların en iyiden en kötüye doğru sıralanmasını sağlayabilir. Noktalara diğer tüm doğrulardan daha iyi uyan doğruya en uygun doğru denir. Kare sapmaların en küçük (en küçük) toplamına sahip doğrudur. En küçük kareler yöntemi, en uygun doğruyu belirler. En uygun çizgiyi üreten formülleri elde etmek için istatistiksel teoriye güveniyoruz.


Excel regresyon analizi yorumlama
Excel Regresyon grafiği
Basit doğrusal regresyon analizi
Doğrusal regresyon örnekleri
Regresyon analizi yorumlama
Excel regresyon denklemi
Excel Regresyon eklentisi
Excel Regresyon analizi


Regresyon Programlarını Kullanma

Regresyon formülünü manuel olarak hesaplamak, yalnızca birkaç veri noktasıyla bile sıkıcıdır. Veri noktalarının sayısı arttıkça manuel hesaplama pratik olmaz. (Çoklu regresyon kullanıldığında, manuel hesaplama neredeyse imkansızdır.) Neyse ki, Microsoft Excel5 gibi elektronik tablo paketlerinin hesaplamaları gerçekleştirecek regresyon rutinleri vardır. Tek yapmanız gereken verileri girmek gerekir.

Elektronik tablo regresyon programı, katsayı tahminlerinden daha fazlasını sağlar. Ayrıca, dağılım grafiği ve yüksek-düşük yöntemleri için mevcut olmayan bir özellik olan maliyet denkleminin ne kadar güvenilir olduğunu görmek için kullanılabilecek bilgiler sağlar. Regresyon katsayılarını hesaplamak için bilgisayarı kullanmanın ilk adımı verileri girmektir.

Malzeme taşıma maliyetine ilişkin Anderson Company verilerini girerseniz göreceğiniz bilgisayar ekranını gösterir ve bir elektronik tabloya geçer. Değişkenlerinizi sergide olduğu gibi etiketlemek iyi bir fikirdir: aylar etiketlenmiştir, B sütunu malzeme taşıma maliyetleri için etiketlenmiştir ve C sütunu hareket sayısı için etiketlenmiştir. Bir sonraki adım regresyonu çalıştırmaktır.

Excel ve Quattro Pro’da, regresyon rutini “araçlar” menüsünün altında (ekranın sağ üst köşesine doğru) bulunur. “Araçlar” menüsünü aşağı çektiğinizde diğer menü olanaklarını göreceksiniz. Quattro Pro’da “sayısal araçlar”ı ve ardından “gerileme”yi seçin. Excel’de “ekle”yi seçin ve ardından “veri analiz araçlarını” ekleyin. Veri analiz araçları eklendiğinde, “araçlar” menüsünün alt kısmında “veri analizi” görünecektir; “veri analizi”ni ve ardından “gerileme”yi tıklayın.

“Regresyon” ekranı açıldığında bağımlı ve bağımsız değişkenlerin nerede olduğunu programa söyleyebilirsiniz. İmleci “bağımsız” dikdörtgenin başına getirin ve ardından (yine imleci kullanarak) bağımsız değişken sütunu altındaki değerleri bloke edin, bu durumda c2 ila c11 arasındaki hücreler.

Ardından, imleci “bağımlı” dikdörtgenin başına getirin ve b2 ile b11 arasındaki hücrelerdeki değerleri engelleyin. Son olarak, bilgisayara çıktıyı nereye yerleştireceğini söylemeniz gerekir. Güzel boyutlu bir dikdörtgeni engelleyin (örneğin, a13 ile f20 arasındaki hücreler) ve “Tamam”ı tıklayın. Bir göz açıp kapayıncaya kadar, regresyon çıktısı tamamlanır. Regresyon çıktısı gösterilir.

Şimdi çıktıya bir göz atalım. İlk olarak, sabit maliyet ve değişken oran katsayılarını bulun. Serginin altında, kesişme noktası ve X Değişkeni 1 gösterilir ve sonraki sütun katsayılarını verir. Yuvarlama, sabit maliyet 854,50 ABD dolarıdır ve değişken oran 12,39 ABD dolarıdır. Şimdi, malzeme taşıma maliyeti için aşağıdaki maliyet formülünü oluşturabiliriz:

  • Malzeme taşıma maliyeti 􏰀 854,50 $ 􏰂 (12,39 $ 􏰁 Hareket sayısı)

Bu formülü, yüksek-düşük ve dağılım grafiği yöntemleri için formüllerde yaptığımız gibi, gelecek aylar için malzeme taşıma maliyetini tahmin etmek için kullanabiliriz.

Regresyon maliyeti formülü en uygun çizgi olduğundan, malzeme taşıma maliyetlerine ilişkin daha iyi tahminler üretmelidir. 350 hamle için, en küçük kareler çizgisi tarafından tahmin edilen tahmin 5,191 $ [854,50 $ 􏰂 (12,39 $ 􏰁 350)], sabit bileşen 854,50 $ artı değişken bileşen 4,336,50 $’dır.

Bu tahmini bir standart olarak kullanarak, dağılım grafiği çizgisi en küçük kareler çizgisine en yakın şekilde yaklaşır. Bilgisayar çıktısı bize sabit ve değişken maliyet katsayılarını verebilirken, asıl kullanışlılığı tahmini maliyet formülünün ne kadar güvenilir olduğu hakkında bilgi sağlama yeteneğinde yatmaktadır. Dağılım grafiği veya yüksek-düşük yöntemleri bu özelliği sağlamaz.

yazar avatarı
tercüman tercüman