估算的合同总价与实际的合同总价

本文详细解析了总价加激励费用合同(FPIF)中的估算合同总价(PTA)与实际合同总价的计算方法,通过具体案例演示了如何在不同条件下正确计算合同总价,特别强调了区分估算与实际的重要性。

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一、对于第一个问题,估算的合同总价实际是指PTA(具体含义请参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a656bb40100oi7t.html)其关键词是“估算的”:

其计算方式如下:

 

 

实际

目标成本

600 000

x

目标费用

60 000

60 000

分摊比例

8020

(600 000-x)×0.2

目标总价

660 000

x+60 000+(600 000-x)×0.2

最高总价

680 000

680 000

即:x+60 000+(600 000-x)×0.2=680 000

计算得到:估算的合同总价=PTA=625 000

所以,第一套题目第48题的答案为:C本题目中实际成本为630 000是一个干扰项。

 

二、对于第一个问题,实际的合同总价计算的是最终甲方需要付给乙方的总价(也就是最终的实际合同价):

其计算方式如下:

 

 

实际

目标成本

600 000

630 000

目标费用

60 000

60 000

分摊比例

8020

(600000-630000)×0.2=-6000

目标总价

660 000

计算得到合同价格690 000

最高总价

680 000

 

实际的合同总价

 

min(630 000+60 000-6000680 000)=680000

实际的合同总价需要比较最高总价与计算得到合同价格,因为计算后的合同价格690 000大于最高总价680 000,所以只能按照最高总价即680 000支付乙方。

所以,对于第二个问题的答案为680 000

 

总结:在遇到这样的题目时,首先区分到底是要我们计算估算的合同总价(PTA还是实际的合同总价,然后再来计算。

 

同类题目请参考:

关于总价加激励费用合同的计算问题http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a656bb40100nyuu.html

对总价加激励费用合同(FPIF)的解释http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a656bb40100oi7t.html

关于总价加激励费用合同(FPIF)问题的具体解答过程http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a656bb40100oi7r.html

PMP合同管理中总体假设点 PTA的概念及例题 有一个总价加激励费用(FPIF)合同合同规定目标成本为$320 000,承包商的目标利润为$40 000,价格上限为$380 000,客户,承包商以 80/20的比例分成,项目的实际成本是$340 000。 那么估算合同总价是多少? A$332 500 B$320 000 C$345 000 D$365 000 这道题问的是“估算合同总价”,实际总价加激励费用合同(FPIF)中是一个 PTA(Point of Total Assumption)的概念,翻译成总体假设点更合适。 该类合同中几个概念如下: 目标成本(Target costs):是双方协商后预期的成本 目标利润(Fix Fee):成本在符合目标的情况下,给卖方的奖励(利润) 目标价格(target price):目标成本+目标利润 最高限价(Ceiling Price):表示买方最多给的价格,已经是天花板了,超支再多买方也只能给 这么多 分成比例(Share Ratio):表示实际成本节约时的奖励比例或超支时的惩罚比例 总体假设点 PTA实际上是求一个成本,就是买方支出最高限价(Ceiling Price)时,卖方所花 费的成本,超过这个点意味着卖方利润会迅速降低,因为再多花的成本都不用算分成比例了, 统统由卖房承担。 求 PTA的公式如下: PTA=(最高限价-目标价格)/买方分担比例 + 目标成本 本题中,PTA=(380 000-(320 000 + 40 000))/0.8+320 000=345 000(美元),所以选 C 计算 PTA时在签完合同就可以了,不需要知道项目实际成本,所以题目中际成本是$340 000 不影响 PTA的计算。
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制。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)融合注意力机制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制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和数据科学家。 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、智能制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,优化资源调度和风险管控;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和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和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和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。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,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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