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