Esercizi svolti di ragioneria

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I materiali sono organizzati per anno di corso e argomento trattato. Questo contributo propone agli insegnanti delle classi del nuovo biennio un approccio originale al calcolo e alla rappresentazione del Reddito e del Patrimonio delle imprese, attraverso una procedura guidata con esempi numerici.

Richiede di redigere e interpretare i documenti aziendali e riconoscere i documenti commerciali che caratterizzano gli scambi internazionali. Aprile di Giuliana Airaghi Masina Il test propone diversi esercizi riepilogativi sulla corretta redazione dei documenti relativi alla Situazione patrimoniale e alla Situazione economica.

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Proponiamo un'ampia esercitazione di sintesi su questo argomento.

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Richiede di essere in grado di calcolare e di impiegare i principali indici di bilancio. Richiede inoltre di saper redigere i conteggi relativi e saper commentare i risultati ottenuti. Secondo biennio - Azienda: organizzazione e gestione. Snc, Srl e Spa: confronto tra le principali operazioni con rilevazioni in CO. Verifica riepilogativa sulle s. Registrazione in P. Operazioni tipiche di una s. Operazioni varie di gestione con prime scritture in P. Scelta tra due canali di distribuzione; registrazioni in P.

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Esercizi su finanziamenti ed investimenti: Esercizio su finanziamenti, investimenti, trasformazione tecnica-economica, disinvestimento Esercizio su capitale proprio e di terzi. Esercizi sui fattori produttivi: Esercizio su fattori produttivi a breve e lungo ciclo di utilizzo.

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Esercizi sulla situazione patrimoniale, sul capitale e sul reddito: Esercizio sulla situazione patrimoniale dell'impresa Esercizio sulla situazione patrimoniale dell'impresa Esercizio sul capitale Esercizio sul reddito Esercizio sul reddito. Esercizi di preparazione alla Partita Doppia: Esercizio di preparazione alla partita doppia.

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BigML computes four different performance measures to select the best model for a given objective field. You can create a time series model selecting one or several fields from your dataset to use as objective fields to forecast their future values. You can also list all of your time series. This can be used to change the names of the fields in the time series with respect to the original names in the dataset or to tell BigML that certain fields should be preferred. Example: 100 name optional String,default is dataset's name The name you want to give to the new time series.

The type of the field must be numerical. Non-numeric fields will be ignored, and if not present, the right-most valid field in the dataset will be used. The period needs to be set taking into account the time interval of your instances and the seasonal frequency. For example, for monthly data and annual seasonality, the period should be 12, for daily data and weekly seasonality, the period should be 7.

It can take values from 0 to 60. If the period is set to 1, there is no seasonality. If the period is 0, or not given, BigML will automatically learn the period in your data. The range of successive instances to build the time series.

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Multiplicative seasonality models are only available when the objective field has strictly positive values (greater than 0). Example: 2 tags optional Array of Strings A list of strings that help classify and index your time series. If absent, the first datetime field in the dataset whose values are continuously either decreasing or increasing.

If not given, the server will auto-detect the first sequential datetime field in the dataset. All fields are optional: giving any two among start, end, and interval are enough for a full specification, since the remaining one can always be computed.

If you give all three, end is ignored and recomputed using start and interval. After the initial pass through the input data, the value of end will be adjusted to coincide with the last non-missing objective value.

If the objective field has missing values at its tail, then this adjusted value will differ from the one specified or computed from start and interval. If you do not specify an objective field, BigML. Once a time series has been successfully created it will have the following properties.

Each field's id has a list of objects with the following properties: The property forecast is a dictionary keyed by each field's id in the source. Each field's id has a list of objects with the following properties: In addition to the ETS models, BigML also provides simple forecast models for each field, to be used as references for the performance of the ETS models.

Due to their trivial nature, these are always computed regardless of what ETS parameters are selected in the input.

Currently, we offer three simple model types: naive, mean, and drift. Naive: this model always forecasts the last value of the observed time series.


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