收付实现制与权责发生制区别和联系是什么?

本文详细介绍了会计核算中的权责发生制与收付实现制,包括它们各自的原则、特点、优缺点以及适用范围。通过对比分析,帮助读者更好地理解这两种方法在实际应用中的区别与联系。

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 一、权责发生制(应计制,Accrual Basis)
1、权责发生制亦称为应收应付制,是指在会计核算中,按照收入已经实现,费用已经发生,并应由本期负担为标准来确认本期收入和本期费用。
2、根据权责发生制原则处理会计业务时应做到以下两点。其一,凡本期内实际发生并应属本期的收入和费用,无论其款项是否收到或付出,均应作为本期的收入和费用处理;其二,凡不应属于本期的收入和费用,即使款项已经收到或支付,亦不应作为本期的收入和费用予以处理。
因此,采用权责发生制,在会计期末必须对账簿记录进行账项调整,才能够使本期的收入和费用存在合理的配比关系,从而可以比较正确地计算企业的本期盈亏。
3、优点及适用范围。权责发生制能够真实地反映当期的经营收入和经营支出,更加准确地计算和确定企业的经营成果。因此,它在企业会计中被普遍采用。

二、收付实现制(现金制,cash basis)
1、收付实现制是一种与权责发生制相对应的关于收入和费用这两个会计要素的计量基础。收付实现制亦称实收实付制,是指在会计核算中,以实际收到或支付款项为确认本期收入和本期费用的标准。
2、根据收付实现制原则处理会计业务时应做到以下两点。其一,凡本期内实际收到的收入和支付的费用,无论其是否应归属本期,均应作为本期的收入和费用处理;其二,凡本期未曾收到的收入和未曾支付的费用,即使应归属本期,亦不应作为本期的收入和费用予以处理。
因此,采用收付实现制,会计处理手续比较简便,会计核算可以不考虑应计收入、应计费用、预收收入、预付费用的存在。
3、缺点及适用范围。收付实现制不能正确地计算和确定企业的当期损益,缺乏合理的收支配比关系。因此,它只适用于业务比较简单和应计收入、应计费用、预收收入、预付费用很少发生的企业以及机关、事业、团体等单位。

三、收付实现制与权责发生制区别和联系
1、联系:其联系是二者的目的均为正确计算和确定企业的收入、费用和损益。
2、区别:二者之间的主要区别是确认收入和费用的标准不同;对收入与费用的配比要求不同;会计期末处理方法不同;各会计期间计算的收益结果不同;核算过程中设置的账户设置不同;各自的优点缺点不同;适用的范围不同等。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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