Tasuvusaeg ehk ummikseis määrab toodetud ühikute arvu, mille kogutulu ja -kulud on võrdsed.
Ummikust kõrgema ühikute taseme tootmine toob kasumit, samas kui lukust madalamate ühikute tootmine toob kaasa kahjumit.
Surnud punkti arvutamisel põhineva analüüsi tegemiseks peavad olema täidetud need kaks tingimust:
- Ühiku muutuvhind peab jääma konstantseks mis tahes tootmistaseme puhul.
- Meie ees on täiusliku konkurentsi turg, nii et kõiki osakuid saab selle hinnaga müüa.
Kuidas arvutatakse ummikseis või murdepunkt?
Surnupunkti arvutamine vastab nn otsekuludele; raamatupidamises tuntud ka kui otseste kulude mudel. Seda seetõttu, et see klassifitseerib kulud kaheks kirjeks: fikseeritud ja muutuv.
P = ühiku hind
Q = müügimaht (füüsilistes ühikutes)
CF = püsikulude kogusumma
CVU = ühiku muutuv kulu
Q = CF / (P-CVU)
Näide tupiku või murdepunkti arvutamisest
Ettevõttel on püsikuludeks 30 000 rahaühikut, samas kui müügihinnaks on 15 rahaühikut. Teiselt poolt on selle muutuvkulu ühikuks hinnanguliselt 6 rahaühikut. Mis saab olema ettevõtte ummikseis?
Q = CF / (P-CVU) = 30 000 / (15-6) = 3333 füüsilist ühikut.
Kui ettevõte müüb rohkem kui 3333 füüsilist ühikut, saab see kasumit, vähem müües aga kahjumit.
Neutraalse eelised
Ummiku eeliste hulgas tuleks esile tõsta järgmist:
- See pakub teavet tootmismahtude kõikumisest tulenevate riskide kohta.
- Annab selge ülevaate suurenenud püsikulude mõjudest.
- Seda kasutatakse kasumi muutuse määramiseks hinna ja kulude muutuste korral.
Ummiku piirangud
Kuid ummikseisul on piirangud:
- Tootmine ja müük ei ole tavaliselt samaaegsed protsessid. Seega põhjustab ühe viivitamine teise ees mõju varude tasemele.
- Müüdud toodete maht ei sõltu tavaliselt müügihinnast.
- Täisvõimsuse keskkonnas tekkivad muutuvad kulud võivad erineda rohkem kui proportsionaalselt tootmise kasvuga.
- Kulude klassifitseerimine püsivaks ja muutuvaks sõltub kavandatavast ajahorisondist.
- Kui vaadeldav tootmisvahemik on ulatuslik, ei pruugi püsikulud püsida konstantsena ja võivad suureneda.
- Mitmekesistes toodangutes võib piirmäära kõikuda erinevatel ja erinevatel põhjustel (geograafilised piirkonnad, kanalid, klienditüübid).
- Ajalooliste andmete ekstrapoleerimine, kui need pole stabiilsed, võib olla riskantne ja valed järeldused.
- Traditsioonilises analüüsis ei võeta tulevaste hinnangute tegemisel arvesse ei riski ega ebakindlust.
- See analüüs kehtib ainult lühiajaliselt.
