对于成本会计而言,标准成本法是再熟悉不过的成本分析工具了~它能以预先制定的标准成本为基础,通过比较标准成本与实际成本,计算和分析成本间的差异,从而找出成本差异的动因,进一步对实施成本加以控制。

在标准成本法的实际应用中,我们通常会分5步走:

成本分析和收益比较(10分钟就能搭建出成本差异分析模型)(1)

产品标准成本通常由直接材料标准成本、直接人工标准成本和制造费用标准成本构成。每一成本项目的标准成本应分为用量标准(包括单位产品消耗量、单位产品人工小时等)和价格标准(包括原材料单价、小时工资率、小时制造费用分配率等)。

在进行差异计算与动因分析时,我们会用到如下公式:

直接材料成本差异是指直接材料实际成本与标准成本之间的差额,这项差异可分解为直接材料价格差异和直接材料数量差异:

类似的,对于直接人工成本差异有:

对于制造费用差异有:

大家了解了计算的方法后,接下来我们通过一个实际案例,来看看如何将Python应用到标准成本法的分析中:

下表是某公司某月的预算损益和实际损益的对比,从表中我们可以看出营业利润亏损6414是受以下因素的影响:

销售额:正向影响15000

变动成本:负向影响17400

固定制造费用:负向影响4014

成本分析和收益比较(10分钟就能搭建出成本差异分析模型)(2)

销售额的增加是由于单价提高,那变动成本的差异原因又有哪些呢?我们可以通过Python来做一个简单的成本差异分析模型。

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将每件产品分项成本的标准价格、用量和平均实际价格、用量数据导入Pandas:

成本分析和收益比较(10分钟就能搭建出成本差异分析模型)(3)

import pandas as pd # 成本项目,实际用量,实际价格,标准用量,标准价格 data = [['直接材料-螺丝',6,4.5,6,7], ['直接材料-灯',3,44,5,31], ['直接材料-轴承',5,22,4,20.5], ['直接材料-齿轮',2,32,2,25.5], ['直接材料-铁板',6,24.5,7,26], ['直接材料-线',1,10,2,19], ['直接人工',10,36,9,28], ['变动制造费用-电',100,0.3,100,0.35], ['变动制造费用-水',50,0.6,70,0.5], ['变动制造费用-维修',2,20,2,10]] df = pd.DataFrame(data,columns=['成本项目','实际用量','实际价格','标准用量','标准价格']) df

成本分析和收益比较(10分钟就能搭建出成本差异分析模型)(4)

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计算每件产品的实际成本和标准成本,及两者差异:

df['实际成本']=df['实际用量']*df[‘实际价格’] df['标准成本']=df['标准用量']*df[‘标准价格’] df['差异']=df['实际成本']-df[‘标准成本’] df

成本分析和收益比较(10分钟就能搭建出成本差异分析模型)(5)

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变动成本差异分析核心公式:

归纳上述公式,我们发现共性:

基于上述公式构造差异分析函数:

df['价格差异']=df['实际用量']*(df[‘实际价格’]-df['标准价格']) df['用量差异']=df['实际用量']-['标准用量']*df[‘标准价格’]) df

成本分析和收益比较(10分钟就能搭建出成本差异分析模型)(6)

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计算300件销量下的成本差异总额:

df[['差异总额','价格差异总额','用量差异总额']]=df[['差异','差异','价格差异','用量差异']]*300 df

成本分析和收益比较(10分钟就能搭建出成本差异分析模型)(7)

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验证汇总数据和损益表数据:

df[['差异总额','价格差异总额','用量差异总额']].sum()

成本分析和收益比较(10分钟就能搭建出成本差异分析模型)(8)

通过成本差异分析,我们知道造成变动成本总差的17400元分别由哪些项目构成,并且能够很清晰的看出,哪些价格差异在增加,从而进一步分析是市场原因还是采购成本的原因;还能分析出哪些用量差异在增加,从而进一步控制车间车本。

小伙伴们,你们学会了吗?Python在管理会计中的应用非常广哟!

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