¿Qué pueden reflejar las partidas contables?
Las cuentas contables se pueden dividir en cinco categorías según el contenido económico que reflejan: activos, pasivos, patrimonio neto, costes y ganancias y pérdidas.
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- ¿Qué significa GM en el trabajo contable? El nombre completo del modelo científico GM: modelo de ecuación diferencial de la teoría gris. El modelo de ecuaciones diferenciales de la teoría de grises se denomina modelo GM, donde G representa gris y M representa modelo. GM (1, n) representa un modelo de ecuación diferencial de primer orden con n variables, y el mecanismo y las características del modelo GM de teoría gris GM (1, 1) se pueden resumir como: 1. La teoría general de sistemas solo puede establecer modelos diferenciales, no modelos diferenciales, mientras que la teoría gris puede establecer modelos de ecuaciones diferenciales. El modelo diferencial es un modelo recursivo que solo puede analizar el desarrollo de un sistema en etapas, solo puede usarse para separaciones a corto plazo y solo puede comprender los cambios revelados por el sistema. Como señala D. C. C. H55a de la Universidad de California en su monografía "Ingeniería de sistemas", "aunque los modelos aproximados discretos de sistemas continuos son útiles en muchas aplicaciones de ingeniería, en algunas áreas de investigación a menudo es deseable utilizar modelos de ecuaciones diferenciales. En campos Como en las ciencias de la vida, la economía y la biomedicina, los coeficientes de ecuaciones diferenciales describen las propiedades de los procesos físicos o químicos dentro del sistema que deseamos identificar ", sin embargo, la gente no encuentra el método para establecer este modelo, como. c·LHIL señaló: "De hecho, dado que la señal derivada es difícil de obtener la relación, la solución no existe. Teoría del sistema gris, basada en el grado de correlación, el número de generación, la derivada gris y la ecuación diferencial gris. Establezca modelos de ecuaciones diferenciales". basado en los principios de convergencia de otros puntos de vista y métodos. 2. La secuencia de datos del comportamiento del sistema suele ser irregular y cambia aleatoriamente. La gente suele utilizar métodos estadísticos y de probabilidad para estudiar variables aleatorias y procesos aleatorios. El método estadístico probabilístico requiere una gran cantidad de datos para encontrar reglas estadísticas a partir de una gran cantidad de datos. Solo es conveniente tratar con distribuciones de probabilidad típicas y procesos de traducción en reglas estadísticas, y es difícil tratar con otras distribuciones atípicas. -procesos estacionarios y ruido coloreado. Total 2. Métodos de investigación de probabilidad y estadística. La carga de trabajo informática es de nueve y hay muy pocos problemas que puedan resolverse y abordarse. La teoría del sistema gris considera todas las variables aleatorias como cantidades grises que cambian dentro de un cierto rango, y los procesos aleatorios especiales como procesos grises relacionados con el tiempo que cambian dentro de un cierto rango. La cantidad gris no se estudia a través de muestras de gran tamaño desde la perspectiva de encontrar regularidades estadísticas, sino a través de métodos de procesamiento de datos (la teoría gris se llama generación de datos) para organizar datos originales caóticos en una serie de secuencias con gran regularidad, y luego realizar una investigación. La teoría de Gray cree que el comportamiento del sistema es ordenado y tiene funcionalidad general, aunque los datos estén desordenados. Por lo tanto, debe haber algún tipo de regularidad escondida detrás de los datos caóticos. El nacimiento de Gray Number es explorar, descubrir y descubrir este equipo de regularidad inherente a partir de los datos caóticos originales. Ésta es una ley realista, no una ley a priori. 3. La teoría de Gray resuelve el problema de modelado de sistemas de alto orden mediante múltiples modelos GM(1,n). 4. La teoría de Gray establece la absorción del modo GM(1,1) como la forma principal de mejorar la precisión del modelo a través de la diferencia (error residual) entre el valor calculado y el valor real del modelo.
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