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  • 변동비/고정비 통계분석이란? (회귀분석-Regression Analysis)
  • AI 예측의 신뢰도와 개입원칙
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  • 🧠 왜 회귀분석이 필요한가요?
  • 📈 실전적용 방법 (with finex)
  • 🪙 회귀분석 시 실무적 관점의 장점
  • 🛠️ 유의사항
  • 💬 파이넥스 고객을 위한 팁

변동비/고정비 통계분석이란? (회귀분석-Regression Analysis)

파이넥스에서 지원하는 변동비와 고정비 통계 분석 로직인 회귀분석을 설명합니다.

기업의 경영분석과 예산 수립을 위해서는 비용을 고정비(Fixed Cost)와 변동비(Variable Cost)로 구분하는 작업이 필수적입니다.

🧠 왜 회귀분석이 필요한가요?

전통적으로 비용은 계정과목 혹은 예산 기준으로 고정/변동으로 분류됩니다. 하지만 이는 담당자의 주관이나 업종별 특수성에 따라 달라질 수 있어, 수치 기반의 정량적 분류기법이 필요합니다.

회귀분석은 일정 기간 동안의 총비용(Y)과 활동량(X, 매출액) 사이의 관계를 모델링하여, 다음과 같은 비용 함수 형태로 고정비와 변동비를 분리합니다:

총비용(Y) = 고정비(a) + 변동비단가(b) × 활동량(X)


📈 실전적용 방법 (with finex)

  1. 최근 12개월의 월별 비용[원가]과 매출 데이터를 수집합니다.

  • 상품 원가는 상품 매출 기준으로

  • 제품 원가는 제품 매출 기준으로

  • 공사 원가는 공사 매출 기준으로

  • 판매비와관리비(판관비)는 총매출 기준으로 분석합니다.

  1. 수집한 데이터를 월별 매출(x)과 비용[원가](y)의 형태로 구성합니다.

  • 입력 : 활동량(X, Default Value, 매출), 비용(Y) x = 매출, y = 해당 월의 비용[원가]

  1. 회귀분석 수행 x, y 데이터를 기반으로 선형 회귀 분석을 수행 후 회귀분석 결과를 출력합니다.

  • 출력:

    • 절편 b (고정비 추정값)

    • 기울기 m (변동비율)

3. 회귀모형의 해석

항목
절편 a (고정비)
기울기 b (변동비 단가)

운반비

1,000,000원

0.01

통신비

500,000원

0

→ 기울기 b와 활동량과의 관계가 명확 (즉, 변동비 특성이 강함) → 기울기 b가 0에 가까우면 고정비로 간주 가능


🪙 회귀분석 시 실무적 관점의 장점

  • 정량적 근거 제공: 사람의 직관이나 분개 기준에 의존하지 않고, 실제 활동량과 비용 간의 관계를 수치로 확인 가능

  • 비용의 경향성 파악: 활동량이 증가할 때 어떤 항목이 민감하게 반응하는지 통계적으로 검증 가능

  • 재무예측에 유리: 예산·시나리오 분석 등 미래 지향적 분석에 바로 활용 가능

실무적용 예시 파이넥스에서는 회귀분석 모델을기반으로 각 계정과목의 비용 유형을 자동 분류하고, KPI 예산 계획에 반영합니다.

매출 증가 시 동일한 비율로 증가 → 변동비로 분류 (b > 0, R² > 0.8)

매출과 무관 → 고정비로 분류 (b ≈ 0, R² < 0.3)

일정 수준 고정비 + 일정 비율 변동비 → 혼합비용으로 관리


🛠️ 유의사항

  • 하나의 계정 안에 고정성/변동성이 혼재된 경우(ex: 소모품비)에는 회귀분석이 왜곡될 수 있습니다.

    • 계정과목 분류 기준 세팅 진행 > 실무자의 회계기준에 따라 1차 분류

    • 회귀분석을 통해 이견 있는 계정의 논리적 검토

    • 일부 계정의 예외적 처리 (예: ‘광고비’는 판촉 시기마다 급증 → 회귀값은 무의미) > ‘고정비’로 수동 분류 진행가능

  • 이상치(Outlier) 제거는 필수입니다. 갑작스러운 이벤트성 비용은 제외해야 합니다.


💬 파이넥스 고객을 위한 팁

  • 파이넥스 내 분석 탭에서 자동 회귀분석 기능을 활용하세요.

  • 회귀분석 결과를 바탕으로 KPI 예산을 수립하면 실현가능성과 통제력을 동시에 확보할 수 있습니다.

  • 계정과목별로 고정/변동비 비율이 저장되며, 매월 추이 비교가 가능합니다.

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