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偏差率计算公式在线播放_偏差率计算公式怎么算(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

偏差率计算公式

IFRS17合同服务边际全解析 𐟓Œ 合同服务边际（Contractual Service Margin, CSM）是IFRS17准则中的一个重要概念，它代表了合同组内保单的未赚利润，这部分利润将在未来提供服务时逐步确认。 𐟓Œ 初始计量 CSM的初始确认基于首日利得，计算公式如下： CSM0 = 现值 of 未来预计流入项 - （现值 of 未来预计流出项 + 非金融风险调整 RA）如果CSM0为正数，表示盈利；若为负数，则为亏损（LC）。 𐟓Œ 后续计量 CSM的后续计量涉及多个因素：期末CSM = 期初CSM + 新增合同组带来的CSM + CSM计息 + 未来履约现金流的变动 + 汇兑损益 - CSM摊销 𐟓Œ CSM的计息对于开放的合同组，折现率为从第一个月开始已有的合同组折现率与后续每个月新增折现率的加权平均，权重可以选择保费或保障责任单元。例如：1月有一保单折现率曲线为D1，保费为P1，2月进来一个新的保单折现率为D2，保费为P2。则折现率曲线在1月为D1，在2月为D1P1/(P1+P2) + D2P2/(P1+P2)。对于已关闭的合同组，折现率按照关闭之前的锁定利率计算。 𐟓Œ 未来履约现金流的变动这主要包括三项内容：保费的偏差、Outgo中投资成分的偏差以及BEL和RA的调整，这些都会被CSM吸收。 𐟓Œ CSM摊销 CSM作为未赚利润，需要随着时间的推移逐步释放，并确认为保险服务收入。摊销的载体为保障责任单元，常见的保障责任单元为Sum Assured *有效保单件数。

外贸出口必备计算公式大全 𐟚€ 成本计算 FOB价格（离岸价）= 出厂价格 + 运费至港口 + 港口费用 CIF价格（成本、保险、运费）= FOB价格 + 运输保险费用 𐟒𜠥ˆ馶樮᧮— 毛利润 = 销售收入 - 成本（包括产品成本、运输成本、关税、税费等）净利润 = 毛利润 - 运营费用（包括市场费用、办公费用、人力成本等） 𐟓ˆ 价格调整汇率调整 = 原始价格㗠汇率价格溢价 = 原始价格㗠(1 + 溢价率) 𐟓栨🐨𔹨运费 = 货物重量㗠运输单位价格包装费用 = 单位包装费用㗠货物数量 𐟒𜠩€€税计算退税金额 = 出口货物总金额㗠退税率 𐟓Š 到达率与售出率到达率 = 实际到达数量 / 订单数量㗠100% 售出率 = 实际销售数量 / 库存数量㗠100% 𐟓ˆ ROI（投资回报率） ROI = (净利润 / 投资额) 㗠100% 𐟓Š 偏差分析偏差率 = （实际值 - 目标值） / 目标值㗠100% 𐟓Š 市场份额市场份额 = 公司销售额 / 市场总销售额㗠100% 𐟒𜠥…𓧨Ž与增值税关税 = 进口货物的货值㗠关税税率增值税 = （货物的货值 + 关税）㗠增值税税率 𐟓栦‡与净重毛重 = 货物本身的重量 + 包装材料的重量净重 = 毛重 - 包装材料的重量 𐟓 体积重量（航空运输）体积重量 = 货物的体积 / 体积重量换算率体积重量换算率 = 航空公司规定的每个单位体积对应的重量运费 = 较大值（毛重，体积重量）㗠运输单位价格 𐟓Š 折算率与货物价值折算率 = (1 + 关税率 + 增值税率) 货物价值 = 产品单价㗠数量 𐟒𜠥‡𚥏㩀€税出口退税金额 = 出口货物总金额㗠出口退税率

𐟓楤–贸货代必备计算公式大揭秘𐟔 𐟓š纯干货来袭！外贸、货代行业的朋友们，你们是不是在为各种复杂的计算公式烦恼呢？别担心，这里有一份你们必备的计算公式清单！ 1️⃣ 成本计算： - FOB价格(Free on Board) = 出厂价格 + 运费至港口 + 港口费用 - CIF价格(Cost, Insurance, and Freight) = FOB价格 + 运输保险费用 2️⃣ 利润计算： - 毛利润 = 销售收入 - 成本(包括产品成本、运输成本等) - 净利润 = 毛利润 - 运营费用(包括市场费用、办公费用等) 3️⃣ 价格调整： - 汇率调整 = 原始价格 x 汇率 - 价格溢价 = 原始价格 x (1 + 溢价率) 4️⃣ 运费计算： - 运费 = 货物重量 x 运输单位价格 - 包装费用 = 单位包装费用 x 货物数量 5️⃣ 退税计算： - 退税金额 = 出口货物总金额 x 退税率 6️⃣ ROI(投资回报率)计算： - ROI = (净利润 / 投资额) x 100% 7️⃣ 偏差分析： - 偏差率 = (实际值 - 目标值) / 目标值 x 100% 8️⃣ 关税计算： - 关税 = 进口货物的货值 x 关税税率 9️⃣ 增值税计算： - 增值税 = (货物的货值 + 关税) x 增值税税率 𐟔Ÿ 其他实用计算： - 毛重 = 货物本身的重量 + 包装材料的重量 - 净重 = 毛重 - 包装材料的重量 - 体积重量 = 货物的体积 / 体积重量换算率 (以航空运输为例) - 运费 = 较大值(毛重，体积重量) x 运输单位价格 - 折算率 = (1 + 关税率 + 增值税率) (用于计算离岸价格) - 货物价值 = 产品单价 x 数量 - 出口退税金额 = 出口货物总金额 x 出口退税率 𐟎‰这些计算公式是外贸、货代行业的必备工具，希望这份清单能帮助你们更高效地开展工作！记得收藏哦！𐟌Ÿ

夏普比率：投资组合的效率度量夏普比率（Sharp Ratio）是一个用来衡量投资组合每单位风险所能获得的超额回报的指标。简单来说，它告诉我们投资组合的风险和收益之间的关系。让我们来详细了解一下这个概念。不同投资标的的风险和收益 𐟓Š 首先，不同的投资标的收益不同，风险也不同。比如说，股票和债券的风险和收益就有很大的差异。股票的收益可能更高，但风险也更大。而债券相对来说风险较小，但收益也较低。不同资产类型的风险和收益范围 𐟌 其次，不同的资产类型收益范围和风险范围也不同。比如，房地产、股票、债券、现金等，每种资产的风险和收益都有自己独特的特性。超额收益和风险 𐟒𐊥䏦™”率用超额收益来表示收益（超过无风险收益，比如国债的收益）。同时，它用历史收益率的统计标准差来表示风险。标准差（用ᨧ亯𜉤𙟨⫧簤𘺦 ‡准偏差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度的测量依据。标准差是方差的算术平方根，能反映一个数据集的离散程度。历史数据的重要性 𐟓ˆ 历史数据越多越好，因为它们可以帮助我们更好地预测未来的风险和收益。虽然历史不能完全预测未来，但它提供了一个很好的参考。计算公式 𐟓 夏普比率的计算公式是：Sharpe Ratio = (E(Rp) - Rf) / Op 其中： E(Rp)：投资组合预期年化报酬率 Rf：年化无风险利率 Op：投资组合年化报酬率的标准差这个公式的目的是计算投资组合每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬。总结 𐟓 夏普比率是一个非常重要的投资指标，它帮助我们理解投资组合的风险和收益之间的关系。通过优化夏普比率，我们可以找到那些既能提供高收益又能控制风险的资产配置方案。

𐟓ˆ 收益率曲线与固收分析：揭秘市场动态 𐟓Š 收益率曲线是固收分析的关键，它揭示了不同期限债券的收益率差异。常见的四种收益率曲线包括：向上、向下、水平以及驼峰形。其中，向上收益率曲线最为普遍，期限越长，投资者面临的风险越大，要求的收益率也越高。 𐟔„ 向下收益率曲线通常出现在市场流动性不足的情况下，导致短期资金利率快速上升，超过长期资金利率。影响收益率曲线形态的主要因素包括市场预期利率、债券风险溢价理论和凸性偏差。 𐟓… 期限利差是衡量不同期限同类型债券差异的指标，常见的是10-1年利差，一般选择国债和国开债进行计算。期限利差的公式为长端收益率减去短端收益率。长端收益率主要受经济基本面的影响，而短端收益率则受货币政策和市场流动性的影响。 𐟓ˆ 牛平、牛陡、熊陡、熊平是期限利差的四种形态。牛平表示长端收益率下降幅度快于短端收益率；牛陡表示长端收益率下降幅度大；熊陡表示短端收益率上行速度慢于长端收益率；熊平则表示短端收益率上行速度快于长端收益率。市场走势多数情况下符合牛平-牛陡-熊陡-熊平的规律。 𐟓Š 短端收益率主要受货币政策的影响，可以用货币市场利率R007来代表货币市场的走势。R007也叫7天质押回购利率，与1年期国开债收益率的走势有同步性。 𐟔 分析期限利差的原因是期限利差具有均值回归性，通过观察期限利差可以发现潜在的投资机会。如果10-1年的期限利差显著低于历史均值，未来该期限利差大概率会走阔，可以考虑做多期限利差来套利。

如何计算和分析工厂的毛利率工厂的毛利率是衡量其盈利能力的重要指标。以下是计算和分析工厂毛利率的几个关键步骤：计算毛利率 𐟧斥…ˆ，我们需要明确毛利率的计算公式：毛利率 = （营业收入 - 营业成本）/ 营业收入㗠100%。这个公式是计算毛利率的基础，确保数据的准确性。纵向分析 𐟓ˆ 历史趋势分析：通过观察工厂毛利率在多个时间段的变化，可以了解其盈利能力的发展趋势。如果毛利率持续上升，说明产品或服务的附加值在增加，成本控制得很好。反之，如果持续下降，可能需要关注成本是否上升或售价是否降低。与预算对比分析：将实际毛利率与预算毛利率进行对比，如果实际毛利率高于预算，可能是成本控制超预期或市场需求旺盛导致售价提高；如果低于预算，则需要分析预算执行偏差的原因，以便改进经营管理。横向分析 𐟏튤𘎥Œ行业比较：将工厂的毛利率与同行业其他公司进行对比，如果高于行业平均水平，说明工厂在产品竞争力、成本控制等方面具有优势；如果低于行业平均水平，则需要找出差距，分析是产品差异、成本过高还是市场定位不同等原因导致。因素分析 𐟔 售价变动影响：当产品或服务售价提高时，如果成本不变，毛利率会上升。需要关注市场供需关系、产品竞争力等因素对售价的影响。成本变动影响：原材料价格、人工成本、生产效率等成本因素的变动会影响毛利率。分析成本结构，找出关键成本驱动因素，评估其对毛利率的影响程度。产品结构变化影响：如果工厂有多种产品或服务，产品结构的变化会影响整体毛利率。需要分析各产品或服务的销售占比及毛利率变化，评估产品结构调整对企业盈利能力的影响。特殊项目分析 𐟚€ 非经常性损益影响：如处置资产收益、政府补贴等非经常性损益会影响企业的利润总额，但不反映核心经营业务的盈利能力。分析时应剔除这些因素，以更准确地评估毛利率和企业的持续盈利能力。会计政策变更影响：会计政策变更可能会对企业的财务数据产生重大影响，包括毛利率。需要关注会计政策变更的内容及对成本、收入确认等方面的影响，确保分析结果的可比性和准确性。通过以上步骤，我们可以全面了解工厂的毛利率情况，并找出提升盈利能力的关键因素。

数据分析的常见陷阱，你中招了吗？数据虽然能给我们提供很多有用的信息，但有时候它们也会隐藏一些陷阱，让我们得出错误的结论。今天，我就来聊聊那些常见的数据分析陷阱，看看你有没有中招。 𐟌𙠥𙸥혨€…偏差什么是幸存者偏差呢？简单来说，就是当我们只关注那些“幸存”下来的人或事时，往往会忽略那些没有幸存的。这种做法很容易导致我们得出错误的结论。举个例子吧：有一次，央视记者在一辆高铁上问乘客：“您买到票了吗？”乘客回答：“买到了！”然后记者又问：“您呢，您买到了票了吗？”乘客又回答：“买到了！”这样问下去，似乎所有人都能买到票。但实际上，可能有些乘客根本没买到票，只是没有出现在镜头里。如何避免这种情况呢？首先，样本选择时要尽量随机或者采用分层抽样（比如按照性别、年龄）、系统抽样等方法。其次，要分布校验，确保抽样的样本与总体分布近似一致。最后，如果分布不一致，要慎重下结论并尝试纠偏。 𐟌𙠨𞛦™–论辛普森悖论是指在进行分组研究时，每个组比较时都占优势的一方，在总评中有时反而是失势的一方。这种现象在数据分析领域并不少见。举个例子：假设某公司考核员工有个指标叫“迟到出错率”，计算公式是（迟到次数+出错次数）/（出勤次数+工作个数）。A员工做了5件重要工作，出错1件；B员工做了100件简单的小事情，出错21件。A员工出勤100次，迟到29次，每次1分钟；B员工出勤10次，迟到9次，每次2小时。那么，A员工的迟到出错率是20%，迟到率是29%；B员工的迟到出错率是21%，迟到率是90%。如果只看这些数据，A员工明显比B员工优秀。但实际情况呢？A员工的迟到出错率是30/105，B员工的迟到出错率是30/110，B员工的评分反而高于A员工。如何避免这种情况呢？首先，分维度看数据时，要关注维度的结构是否发生了变化。其次，关注指标体系而非单一指标，或者在分析问题时选择更合适的指标。 𐟌𙠧›𘥅𓦀礸Ž因果性相关性和因果性是两个不同的概念。有些数据看似有相关性，但实际上并没有因果关系。比如：小A发现看广告的用户留存更高，于是得出广告能提升用户留存的结论。二氧化碳浓度升高导致肥胖率增加。如何避免这种情况呢？首先，可以进行AB实验。其次，有参照的前后对比加上逻辑关系链（伪AB、因果推断）。这样就能更准确地判断相关性和因果性了。总之，数据分析虽然重要，但也要小心这些常见的陷阱。希望大家在做数据分析时能更加谨慎和全面！

𐟧›应链利润计算全攻略𐟒𜊰Ÿ䔦ƒ𓨦知道供应链的利润是怎么算出来的吗？这里为你揭秘！ 𐟓Š计划管理类： - 采购计划准确率: 衡量采购计划与实际需求的匹配度，公式为（提报采购数量-实际需求数量）/实际需求数量㗱00%。 - 销售计划准确率: 预测需求与实际销售的偏差，公式为（预测需求数量-实际销售数量）/实际销售数量㗱00%。 𐟛’采购管理类： - 采购合格率: 确保采购质量，批次合格率为采购合格批次/总采购批次㗱00%，总数合格率为采购合格商品数量/采购总数量㗱00%。 - 采购降本率: 降低成本，公式为（基期采购单价-目标期采购单价）/基期采购单价㗱00%。 𐟓椻“储管理类： - 数字准确率: 盘点差异与实际库存的对比，公式为（实际库存数量-盘点差异）/实际库存数量㗱00%。 - 坪效: 仓库空间利用效率，一定周期内仓库出货货值/仓库面积。 𐟚š物流管理类： - 妥投率: 客户满意度指标，成功送达客户数/总发货数㗱00%。 - 及时交付率: 订单交付时效性，按约定时间交付的订单金额/订单总金额㗱00%。 𐟒᥅𖤻–重要指标如库存周转率、客诉率、物流费率等也关键影响供应链利润。掌握这些，让你成为供应链管理高手！𐟌Ÿ

𐟓调研问卷的理想数量揭秘 𐟤”想要了解调研问卷的理想数量吗？这可不是随便决定的哦！它关系到数据的可靠性和研究结论的可信度。那么，到底应该发放多少份问卷呢？ 𐟓Œ首先，我们要明白置信水平、允许误差和样本大小这些关键概念。置信水平代表你对结果准确性的信心，而允许误差则是你愿意接受的结果偏差范围。样本大小则是确保数据有效性的关键因素。 𐟓ˆ接下来，我们有一个重要的计算公式：n=(zⲃ—p㗨1-p))/eⲣ€‚其中，z代表置信水平的标准正态分布Z值，p是预期的成功概率或比例（如果未知，可以选择0.5以获得最大样本量），e则是设定的允许误差。 𐟒᤽†是，理论计算只是基础。我们还需要考虑响应率，根据过往经验或预调查来估计实际的问卷回复率。如果响应率较低，可能需要发放更多的问卷以确保回收到足够数量的有效问卷。 𐟎累楤–，如果是用于构建预测模型，还要考虑自变量数量、效应大小等因素。这种情况下，可能需要更大的样本量来确保模型的稳定性和统计功效。 𐟒Œ最后，提醒大家在设计问卷时，要兼顾内容的全面性和合理性，同时结合实际情况灵活调整问卷份数，确保数据采集的质量与效率并重哦！

在研究基础代谢率和每日耗能计算公式，接到联通电话，确认我反映的免流量问题具体是什么（大致是这个意思）。我确定是问句。我回答，已经得到了解决。对方平缓地继续问了我几个关于这些的连带问题，记不太清了，只记得平缓地就像人机一样。我的耐心很足，包括昨晚给那个业务生疏的客服做解释，以及早上的电话我也耐心听完且认真给予回应。临结束前，对方说，反馈给我套餐内半价赠金。挂断电话我也没理会，以为是那种变相销售或者是需要另外付费才能享受的业务。短信进来，我去后台查了一下，真的有进账诶，如对方所言。想想，觉得好有意思呀，就是那种哭笑不得地诙谐。不晓得怎么形容，平时任何形式的抽奖，我甚至无法跻身参与奖。愣是没想到以这种形式塞钱给我。开始冥思，是不是以前做的善事，在以这种福利散播于我。昨天刮刮乐中了奖，今天返钱给我。幸运降临？好事接踵而来，挡不住的那种。（不过说这种话的时候，我是皱眉的，我不理解，我始终不信。）为什么说挡不住：昨天刮刮乐是掉头回去的，且临时起意买的（注意，这里是双重不想买），本就只想买一张彩票而已;今天第一个联通电话我没接，第二个电话间隔20分钟后打来我接了，两个电话我都在玩手机。我不知道为什么自己又掉头，为什么好好的要买刮刮乐，且中奖后没有贪得无厌再买一张，我也不知道为什么第一个电话不接，第二个电话快速接起来。每一个动作，我都解释不清。说回基础代谢的问题，按公式推导，我的基础代谢值为1094.94千卡，每日能量消耗估算约1505千卡。按照近期轻微活动算的，1-3天低强度活动应该涵盖我吧。按这个数值算，难怪我最近会小幅度的掉个几两，还纳闷，吃的也不少，怎么还在掉啊，秤不准嘛。不过贪吃的时候，晚上吃零食，第二天会弹回去一两斤。所以，我自己的情况，以及按照人家图中说的结合，少吃，多动，在一定热能消耗差下，会变瘦。但不多。除非要做一些更加消耗的高强度运动，才能掉秤。查了手机里的静息能量大致在1460千卡浮动，与计算出来的，偏差不小。诚然，写这条微博的主要目的是，我要买运动手环。迫切地想知道自己的数据，而不是估算。之前也想过要买，想着等自己坚持运动后，入股不亏不浪费。此刻，我就是想要，不管最终运动能否持之以恒，或者手环因各种原因束之高阁。