会计中实际利率法是最初依据怎样的原理提出的,有在数学上验证其可行性但其财务费用的确定原理并不透彻

路贵祥 2019-12-21 18:43:00

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插值法其实原理很简单。就是来自于平面几何里面的相似三角形中的两边比例相等过来的。因为在年金终值现值差之比。举个例子:利率r1对应的现值是PV1,r2对应的现值是PV2。你要求目标利率i,而对应的现值是PV0。利用三角形相似的原理:可以得到r1-i/r1-r2=PV1-PV0/PV1-PV2,i=r1-r1-r2*PV1-PV0/PV1-PV2这里,i就是实际利率。同时再次提醒,r1和r2之间的距离一般不要超过2%,否则误差会很大。如果说的不是很清楚,可以看看CPA财务成本管理中第五章中“债券的收益率”的内容,里面有插值法配合试错法的讲解。希望帮助你。一定要会啊!不光财管要用,会计里面融资租赁算内涵收益率、持有至到期投资的内含利率都需要这个。
齐文艳2019-12-21 19:15:46

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  • 一、会计中的实际利率法中的实际利率,是根据使某项资产或负债的未来现金流量现值等于当前公允价值的折现率的原理提出的。是指按照金融资产或金融负债确认各期应收取或支付的利息债权或债务,差额作为利息调整项目。这样,避免了编表以及保管表格供以后各期利用的麻烦。3、采用账面价值按照分录模型摊销,发生金融资产减值,重新计算实际利率后,按照账面价值与新实际利率计算确定本期的投资收益即可,不必重新编制摊销表,简化了核算工作。
    樊振萍2019-12-21 18:58:56

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简而言之,数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计。数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计,它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度,比如时间,部门,维表放的就是这些东西的定义,事实表里放着要查询的数据,同时有维的ID。单从概念上讲,有些晦涩。任何技术都是为应用服务的,结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台,客户在银行做的每笔交易都会写入数据库,被记录下来,这里,可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台,它从事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一个月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。如果存款又多,消费交易又多,那么该地区就有必要设立ATM了。显然,银行的交易量是巨大的,通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就要求时效性,客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的,这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的,它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的,汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。那么,数据仓库与传统数据库比较,有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作,是按照主题存储的。这一点,类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面,白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上,如果它们是一个小贩卖的;而超市里,白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的菜数据是按照小贩应用程序归堆存储的,超市里面则是按照菜的类型同主题归堆的。与时间相关”:数据库保存信息的时候,并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同,出于决策的需要,数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中,时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客,一位是最近三个月购买九车,一位是最近一年从未买过,这对于决策者意义是不同的。不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息,并不是很多数据库处理的那种日常事务数据有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息。因此,数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然,向数据仓库添加数据是允许的。数据仓库的出现,并不是要取代数据库。目前,大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说,数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。补充一下,数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,由于有较大的冗余,所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务,数据仓库必须有如下几点优点,否则是失败的数据仓库方案。1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等,可以看出,日为周期的数据要求的效率最高,要求24小时甚至12小时内,客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大,设计不好的数据仓库经常会出问题,延迟1-3日才能给出数据,显然不行的。2.数据质量。客户要看各种信息,肯定要准确的数据,但由于数据仓库流程至少分为3步,2次ETL,复杂的架构会更多层次,那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨,都可以导致数据失真,客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策,造成损失,而不是效益。3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂,是因为考虑到了未来3-5年的扩展性,这样的话,客户不用太快花钱去重建数据仓库系统,就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性,数据仓库方案中多出一些中间层,使海量数据流有足够的缓冲,不至于数据量大很多,就运行不起来了。
#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#defineSTACK_INIT_SIZE10//栈的初始长度#defineSTACKINCREMENT5//栈的追加长度typedefstructbitree{chardata;structbitree*lchild,*rchild;}bitree;//二叉树结点定义typedefstruct{bitree**base;bitree**top;intstacksize;}sqstack;//链栈结点定义top栈顶base栈底且栈元素是指向二叉树结点的二级指针//建立一个空栈intinitstacksqstack*s{s->base=bitree*mallocSTACK_INIT_SIZE*sizeofbitree;//栈底指向开辟空间if!s->baseexit1;//抛出异常s->top=s->base;//栈顶=栈尾表示栈空s->stacksize=STACK_INIT_SIZE;//栈长度为开辟空间大小return1;}//进栈intpushsqstack*s,bitree*e{ifs->top-s->base>=s->stacksize//如果栈满追加开辟空间{s->base=bitree*reallocs->base,s->stacksize+STACKINCREMENT*sizeofbitree;if!s->baseexit1;//抛出异常s->top=s->base+s->stacksize;//感觉这一句没用s->stacksize+=STACKINCREMENT;}*s->top=e;s->top++;//进栈栈顶后移return1;}//出栈intpopsqstack*s,bitree**e{ifs->top==s->basereturn0;//栈空返回0--s->top;*e=*s->top;//栈顶前移取出栈顶元素给ereturn1;}//取栈顶intgettopsqstack*s,bitree**e//去栈顶元素注意top指向的是栈顶的后一个{ifs->top==s->basereturn0;//所以s->top-1*e=*s->top-1;return1;}/*------------------------非递归-----先序建立二叉树----------------------------------*/bitree*createprebitree{charch;bitree*ht,*p,*q;sqstack*s;s=mallocsizeofbitree;//加上这一句为s初始化开辟空间ch=getchar;ifch!=''#''&&ch!=''\n''/*输入二叉树先序顺序是以完全二叉树的先序顺序不是完全二叉树的把没有的结点以#表示*/{ht=bitree*mallocsizeofbitree;ht->data=ch;ht->lchild=ht->rchild=NULL;p=ht;initstacks;pushs,ht;//根节点进栈whilech=getchar!=''\n''//算{ifch!=''#''{q=bitree*mallocsizeofbitree;//法q->data=ch;//ifp==*s->top-1p->lchild=q;//核elsep->rchild=q;//pushs,q;p=q;//心}//else{ifp==*s->top-1p->lchild=NULL;//的elsep->rchild=NULL;//pops,&p;}//步//}//骤returnht;}elsereturnNULL;}/*--------------------------递归---------先序建立二叉树-------------------------------*/voidCreateBiTreebitree**T{//按先序次序输入二叉树中的结点的值,空格字符表示空树,//构造二叉链表表示二叉树charch;scanf"%c",&ch;ifch==''#''*T=NULL;else{*T=bitree*mallocsizeofbitree;if!*Texit1;*T->data=ch;//生成根结点CreateBiTree&*T->lchild;//构造左子树CreateBiTree&*T->rchild;//构造右子树}}/*--------------------------非递归-------中序建立二叉树-------------------------------*//*--------------------------递归---------中序建立二叉树-------------------------------*//*--------------------------非递归-------后序建立二叉树-------------------------------*//*--------------------------递归---------后序建立二叉树-------------------------------*//*-----------------------非递归------先序输出二叉树------------------------------*/voidpreordertraversebitree*h{sqstackm;initstack&m;whileh||m.base!=m.top{ifh{push&m,h;printf"%c",h->data;h=h->lchild;}else{pop&m,&h;h=h->rchild;}}}/*------------------------非递归-----中序输出二叉树----------------------------*/voidinordertraversebitree*h{sqstackm;initstack&m;whileh||m.base!=m.top{ifh{push&m,h;h=h->lchild;}else{pop&m,&h;printf"%c",h->data;h=h->rchild;}}}/*---------------------非递归----后序遍历二叉树----------------------------------*/voidpostordertraversebitree*h{sqstackm;initstack&m;whileh||m.base!=m.top{ifh{push&m,h;h=h->lchild;}else{bitree*r;//使用r结点表示访问了右子树代替标志域gettop&m,&h;ifh->rchild&&h->rchild!=r{h=h->rchild;push&m,h;h=h->lchild;}else{pop&m,&h;printf"%c",h->data;r=h;h=NULL;}}}}//层次遍历二叉树用队列哈哈以后做/*-------------------------------主过程-------------------------------*/intmain{bitree*ht;printf"先序非递归建立一个二叉树:";ifht=createprebitree!=NULL//非递归建立//CreateBiTree&ht;//ifht!=NULL//递归建立{printf"先序遍历输出二叉树:";preordertraverseht;putchar''\n'';printf"中序遍历输出二叉树:";inordertraverseht;putchar''\n'';printf"后序遍历输出二叉树:";postordertraverseht;putchar''\n'';}elseprintf"空二叉树\n";}这是先序递归和非递归建立二叉树和先、中、后的遍历输出。