مقاله صورت سود و زیان در تئوری حسابداری

اختصاصی از فی لوو مقاله صورت سود و زیان در تئوری حسابداری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده :

گزارشی که نتایج فعالیتهای واحد انتفاعی طی دوره حسابداری را نمایش می دهد . هدف از تهیه این گزارش ، ارائه کلیه درآمدها و هزینه های شناسائی شده طی دوره مالی و تمرکز اصلی آن درآمدها و هزینه های عملیاتی است . اگرچه اقلام صورت سود و زیان مربوط به عملکرد گذشته واحد تجاری طی دوره حسابداری است ، اما سرمایه گذاران ، اعتبار دهندگان و سایر استفاده کنندگان براساس این اطلاعات ، عملکرد آتی را پیش بینی می نمایند . ( علت اهمیت این صورت مالی این است که امکان پیش بینی گردش وجوه نقد در آینده و همچنین ارزیابی عملکرد مدیریت را فراهم می آورد ). از آنجا که اقلام صورت سود و زیان بر پایه رویدادهای گذشته استوار است ، استفاده کنندگان براساس روند فعالیتهای گذشته می توانند میزان جریانات ورودی وجه نقد آتی از محل فعالیتهای مستمر را پیش بینی نمایند .

فهرست :

تعریف سود و زیان

اهداف صورت سود و زیان

شکل و محتوای صورت سود و زیان

صورت سود و زیان طبق استاندارد ایران

مفهوم سود

مفهوم سود از دیدگاه اقتصادی

مفهوم سود از دیدگاه حسابداری

مفهوم حفظ و نگهداشت سرمایه مالی

مفهوم حفظ و نگهداشت سرمایه براساس واحد پول دارای قدرت خرید ثابت

مفهوم حفظ و نگهداشت سرمایه فیزیکی

اندازه گیری سود در رویکرد معاملاتی

درآمد Revenue

سود غیر عملیاتی Gains

زیان غیر عملیاتی Loss

شناخت درآمد فروش

شناخت درآمد فروش در خلال تولید

قراردادهای بلندمدت

شناسائی درآمد فروش در خاتمه تولید

شناسائی درآمد فروش در مقطع فروش

هزینه و زیان غیر عملیاتی

ارتباط مستقیم علت و معلولی

تخصیص منطقی و سیستماتیک

شناخت بلادرنگ

چه اقلامی باید در هزینه ها منظور شوند ؟

چگونه باید هزینه ها را اندازه گیری کرد ؟

بهای تمام شده تاریخی

تعیین بهای تمام شده

چه موقع هزینه ها تحقق می یابند ؟

مفهوم مقابله هزینه ها با درآمد فروش

تغییر در برآورد حسابداری

تغییر در حقوق صاحبان سهام

سود رقیق نشده هر سهم

صورت سود و زیان جامع

نوع فایل : پاورپوینت

تعداد صفحات : 41 صفحه

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از فی لوو انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر می‎گیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‎باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‎باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتب‎سازی داده‎ها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از فی لوو انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر می‎گیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‎باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‎باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتب‎سازی داده‎ها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از فی لوو انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر می‎گیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‎باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‎باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتب‎سازی داده‎ها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی