Criterios para el diseño de sistemas racionales de asignación de costes indirectos

• Ana María Arias Álvarez ^[1] ; Beatriz García Cornejo ^[1] ; José Luis García Suárez ^[1]
  1. [1] Universidad de Oviedo

     Universidad de Oviedo

     Oviedo, España

     
• Localización: La Unión Europea, un reto para las empresas y los profesionales españoles / coord. por Asociación Española de Contabilidad y Administración de Empresas, Vol. 2, 1997, ISBN 8486414954, págs. 471-493
• Idioma: español
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• Resumen

  • Uno de los aspectos en los que ponen mayor énfasis las nuevas propuestas para diseñar sistemas de costes es la mejora en la precisión del cálculo a partir del incremento en el número de lugares de coste (con independencia de que éstos se llamen secciones, centros o actividades). Con ello se pretende que la imputación de cargas indirectas responda a una verdadera relación causal, de forma que recoja la multiplicidad de bases de asignación que existen en la empresa. Igualmente, el aumento que en el entorno actual han experimentado los volúmenes de costes indirectos ha hecho cada vez más compleja la búsqueda de esa variable (o variables) que permita vincular los consumos de este tipo de recursos con el objeto que los demanda. En este sentido, la presente comunicación pretende hacer una reflexión acerca de los criterios que deben estar presentes a la hora de plantear un sistema de asignación de costes indirectos que no distorsione la valoración final de los productos, ofreciendo información útil para la adopción de decisiones. EI análisis de regresión, presentado en muchas ocasiones únicamente como un método para llevar a cabo la separación de costes en fijos y variables (y en muchas otras de forma puramente teórica) se revela como un modelo útil a la hora de evaluar la actividad desarrollada en los distintos lugares de coste así como para definir la variable o variables que permitan transferir las prestaciones realizadas. Por otra parte, su empleo permite actuar en el campo de la planificación y control, mediante la aplicación del mismo al modelo de la curva de aprendizaje.