基于BP神经网络的作业成本法的应用研究和实践

【摘要】：产品成本是企业产品定价和制定战略决策的重要依据,而费用分配的合理程度是影响成本计算结果准确性的重要因素之一。在航空维修行业,产品是满足客户各种需求的具有专业技术水平的维修服务。这些服务通常包含复杂的生产工艺和技术要求,其对人员技术水平和设备配备上的要求也增加了企业的间接费用。所以,传统的成本核算方法不能准确反映这类企业的成本管理要求。本文将BP神经网络和作业成本法结合并应用于成本核算中,可使成本核算更为精确,论文研究具有实际应用价值。 本文通过对所调研的企业现行产品成本核算的分析,提出了作业成本法运用于航空维修行业企业的程序、成本计算模型,并对运用结果进行比较,得出结论:航空维修行业在运用作业成本法进行成本核算时,应合理确定资源成本动因和作业成本动因;应合理摊配资源和作业成本。为解决一般企业财务和生产历史数据的完备性难以达到作业成本法高要求的问题,将BP神经网络应用于成本动因分配系数的处理上,并结合企业生产特性,得到更合理的成本分配系数。 实践表明,结合BP神经网络算法的作业成本法,对企业成本的核算更为精确。论文研究成果对中小企业成本核算具有借鉴作用。