¿Cuál es la diferencia entre la teoría y la aplicación práctica de la contabilidad de gestión?

Además, algunos métodos de contabilidad de gestión carecen de valor de aplicación práctica. Algunos métodos de contabilidad de gestión se derivan del tiempo y son el resumen de la experiencia, mientras que algunos métodos, conceptos y modelos se derivan de la economía y la estadística, como el análisis de regresión, el costo marginal, el tamaño del lote económico, el costo de oportunidad, etc. La introducción de estos métodos es un avance en la contabilidad de gestión, pero es difícil aplicarlos en la práctica. Porque: en primer lugar, los requisitos de estos modelos no se corresponden con la situación real. Si se utiliza el método de regresión simple para separar los costos fijos y los costos variables en los gastos indirectos, el requisito es que la variedad de productos de la empresa permanezca sin cambios. Sólo en este caso se puede utilizar este método para separar los costos. Este tipo de invariancia debe mantenerse durante 10 años, 20 años o incluso más, porque el análisis de regresión requiere docenas de datos para ser lo suficientemente significativos como para cumplir con los requisitos estadísticos. Estos requisitos son imposibles en la gestión empresarial. En segundo lugar, muchos de los modelos cuantitativos y supuestos identificados no son válidos en la vida económica real. Por ejemplo, el "análisis de equilibrio" se basa principalmente en el "producto único", lo cual es factible como concepto aplicado en el análisis teórico de la economía, pero en realidad pocas empresas producen un solo producto. Al introducir el método de programación lineal, el análisis de equilibrio también se puede realizar en el caso de dos productos, pero de hecho el fenómeno de múltiples productos es común. En tercer lugar, algunas técnicas y métodos son discusiones puramente teóricas. Por ejemplo, los modelos de análisis matemático, los modelos de programación matemática, los modelos de álgebra matricial, etc. carecen de valor de aplicación práctica debido al alto costo de los datos necesarios para obtener modelos matemáticos o la dificultad de comprender los modelos matemáticos.