Le coût de revient par commande Flashcards
Quel est l’objectif du calcul du coût de revient?
Fournir une information utile à la prise de décision et à la gestion.
Quelle est la formule pour calculer le coût de revient complet?
CR complet = MP + MOD + FGF + FVA
Quelle est la formule pour transformer les coûts de fabrication complets en coût de fabrication variable?
Bénéfice selon les coûts de fabrication complet + FGF fixes inclus dans les stocks début - FGF fixes inclus dans les stocks fin = bénéfice selon les coûts de fabrication variable.
Qu’est-ce qui explique la différence entre les coûts variables et les coûts complets?
La variation des ventes et la variation de la production
Quelles sont les avantages d’utiliser la méthode des coûts variables?
- Méthode servant de base à l’analyse CVB
- Le bénéfice n’est pas influencé par la variation des stocks
Quelles sont les deux méthodes d’accumulation du coût de fabrication?
- Coût de revient par commande
2. Coût de revient en série
Quelles sont les bases d’évaluation pour les coûts de revient commande et série?
Coût de revient standard, réel ou rationnel.
Quelles sont les avantages de l’accumulation par commande?
- Permet de déterminer le genre de commandes qui est le plus profitable.
- Fournit de l’information pour la fixation des prix
Comment fonctionne l’accumulation par centres de coûts?
Les coûts directs sont directement attribués à l’objet de coût, tandis que les coûts indirects sont attribués aux centres de coûts, et ces derniers les attribue aux objets de coût par la suite.
Quel est un bon outil pour identifier un bon inducteur de coûts?
La régression linéaire.
Quelle est la fonction de coûts de la régression linéaire?
y = a + bx
y = coûts semi-variables totaux a = coûts fixes totaux b= coût variable unitaire (CVu) x = volume d'activité
Quels sont les 4 critères à prendre en considération lors de l’analyse de la régression linéaire?
- Coefficient de détermination (R2 ajusté)
- Coefficient de Student (t)
- L’importance des erreurs-types (Se et Sb)
- Parcimonie
Vrai ou faux, lors de l’analyse de la régression linéaire, il faut au moins avoir un R2 ajusté plus grand que 0,5?
Vrai
Vrai ou faux, lors de l’analyse de la régression linéaire, il faut choisir le coefficient de détermination le plus proche de 0.
Faux, il faut choisir le coefficient le plus proche de 1.
Vrai ou faux, lors de l’analyse de la régression linéaire, le coefficient de Student devrait avoir une valeur absolue supérieure à 2?
Vrai
Vrai ou faux, lors de l’analyse de la régression linéaire, il faudrait prendre le modèle avec les erreurs types les plus élevées?
Faux, il faut prendre un modèle avec erreurs-types faibles.
Vrai ou faux, lors de l’analyse de la régression linéaire, il faut un échantillon de taille suffisante et avoir des observations en dollars constants?
Vrai
Quelles sont les limites de la fonction de coûts de la régression linéaire?
- La fonction n’est valide qu’à l’intérieur de l’échantillon évalué.
- La fonction est basée sur des observations et données historiques.
Lorsque les FGF imputés sont plus faibles que les FGF réels, c’est une surimputation ou une sous-imputation?
sous-imputation
Lorsque les FGF imputés sont plus élevés que les FGF réels, c’est une surimputation ou une sous-imputation?
Surimputation
Quelle est l’écriture pour se départir de la sous-imputation?
CMV Xxx
FGF Xxx
Quelle est l’écriture pour se départir de la surimputation?
Répartit entre le CMV, les stocks de produits finis et les stocks de produits en cours au prorata des FGF imputés dans chaque compte
FGF 10 000$
SPEC 435$
SPF 1118$
CMV 8447$
Quels sont les deux types de pertes?
Pertes normales et pertes anormales
Vrai ou faux, les pertes normales sont des pertes découlant d’une situation inhabituelle ou résultant d’une inefficience exceptionnelle?
Faux, les pertes normales découlent directement des opérations régulières.
Vrai ou faux, on doit attribuer les pertes normales aux bonnes unités fabriquées?
Vrai
