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管理会计是识别、衡量、分析、解释和向管理人员传达财务信息以实现组织目标的实践。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

会计代写|初级管理会计代写Principles of Management Accounting代考|Adjusted allocation rate approach

The adjusted allocation rate approach, in effect, restates all entries in the general ledger by using actual cost rates rather than budgeted cost rates. First, the actual indirect-cost rate is calculated at the end of each period. Then, every job to which indirect costs were allocated during the period has its amount recalculated using the actual indirect-cost rate (rather than the budgeted indirect-cost rate). Finally, end-of-period closing entries are made. The result is that every single job cost record – as well as the closing stock and cost of goods sold accounts – accurately represents actual indirect costs incurred.

The widespread adoption of computerised accounting systems has greatly reduced the cost of using the adjusted allocated rate approach. Consider the Wallace Company example. The actual manufacturing overhead $(€ 1200000)$ exceeds the manufacturing overhead allocated $(€ 1000000)$ by $20 \%$. The actual 2019 manufacturing overhead rate was $€ 96$ per machine-hour $(€ 1200000 \div 12500$ machine-hours) rather than the budgeted $€ 80$ per machine-hour. At yearend, Wallace could increase the 2019 manufacturing overhead allocated to each job in that year by $20 \%$ using a single software directive. The directive would apply to the subsidiary ledger as well as to the general ledger. This approach increases the accuracy of each individual product cost amount and the accuracy of the end-of-year account balances for stocks and cost of goods sold. This increase in accuracy is an important benefit. After-the-fact analysis of individual product profitability can provide managers with useful insights for future decisions about product pricing and about which products to emphasise. Such decisions are improved by having more accurate product-profitability numbers on prior jobs.

会计代写|初级管理会计代写Principles of Management Accounting代考|Illustrating process costing

In a process-costing system, the unit cost of a product or service is obtained by assigning total costs to many identical or similar units. In a manufacturing process-costing setting, each unit is assumed to receive the same amount of direct materials costs, direct manufacturing labour costs and indirect manufacturing costs. Unit costs are then calculated by dividing total costs by the number of units.

The principal difference between process costing and job costing is the extent of averaging used to calculate unit costs of products or services. In a job-costing system, individual jobs use different quantities of production resources. Thus, it would be incorrect to cost each job at the same average production cost. In contrast, when identical or similar units of products or services are mass produced, and not processed as individual jobs, process costing averages production costs over all units produced.

The easiest way to learn process costing is by example. Consider the following illustration.

Process-costing systems separate costs into cost categories according to the timing of when costs are introduced into the process. Often, as in our Euro-Défense example, only two cost classifications, direct materials and conversion costs, are necessary to assign costs to products. Why? Because all direct materials are added to the process at one time and all conversion costs are generally added to the process uniformly through time. If, however, two different direct materials are added to the process at different times, two different direct material categories would be needed to assign these costs to products. Similarly, if manufacturing labour is added to the process at a time that is different from other conversion costs, an additional cost category (direct manufacturing labour costs) would be needed to separately assign these costs to products.

We will use the production of the DG-19 component in the Assembly Department to illustrate process costing in three cases:
1 Process costing with zero opening and zero closing work-in-progress stock of DG-19, that is, all units are started and fully completed by the end of the accounting period. This case presents the most basic concepts of process costing and illustrates the key feature of averaging of costs.

2 Process costing with zero opening work-in-progress stock but some closing work-in-progress stock of DG-19, that is, some units of DG-19 started during the accounting period are incomplete at the end of the period. This case builds on the basics and introduces the concept of equivalent units.
3 Process costing with both some opening and some closing work-in-progress stock of DG-19. This case adds more detail and describes the effect of weighted-average and first-in, first-out (FIFO) cost-flow assumptions on cost of units completed and cost of work-in-progress stock.
We start with the simple case and work towards the more detailed and more complex cases.

管理会计代考

会计代写|初级管理会计代写管理会计原则代考|调整分配率方法

调整分摊费率办法实际上是用实际费率而不是预算费率重述总分类帐的所有分录。首先，在每个期末计算实际的间接成本率。然后，在此期间分配了间接成本的每个工作都要使用实际的间接成本率(而不是预算的间接成本率)重新计算其数额。最后，编制期末结帐分录。结果是，每一个单独的作业成本记录，以及存货和销售货物的成本，都准确地代表了实际发生的间接成本

电算化会计系统的广泛采用大大降低了使用调整分配率方法的成本。以华莱士公司为例。实际制造开销$(€ 1200000)$超过了$20 \%$分配给$(€ 1000000)$的制造开销。2019年的实际制造费用率是每机器小时$€ 96$$(€ 1200000 \div 12500$机器小时)，而不是预算中的每机器小时$€ 80$。年底时，华莱士可以通过使用一个软件指令，将2019年分配给该年每个工作的制造费用增加$20 \%$。该指示既适用于总分类帐，也适用于明细分类帐。这种方法提高了每一个产品成本金额的准确性，并提高了存货和销售商品成本的年终结余的准确性。精确度的提高是一个重要的好处。对单个产品盈利能力的事后分析，可以为管理者在未来的产品定价决策和强调哪些产品提供有用的见解。通过在之前的作业中获得更准确的产品盈利数据，可以改进此类决策

会计代写|初级管理会计代写管理会计原则代考|说明过程成本

在过程成本法中，产品或服务的单位成本是通过将总成本分配给许多相同或类似的单位而得到的。在制造过程成本的设定中，假设每个单位获得相同数量的直接材料成本、直接制造劳动力成本和间接制造成本。单位成本的计算方法是总成本除以单位数量

过程成本法和作业成本法之间的主要区别是用于计算产品或服务单位成本的平均程度。在作业成本计算系统中，每个作业使用不同数量的生产资源。因此，用相同的平均生产成本来计算每个作业的成本是不正确的。相比之下，当相同或相似的产品或服务单位被大量生产，而不是作为单独的工作进行加工时，过程成本法将生产成本平均于所有生产单位

学习过程成本最简单的方法是通过实例。考虑下面的例子:

过程成本核算系统根据成本引入过程的时间将成本分为不同的成本类别。通常，就像我们Euro-Défense的例子一样，只需要两种成本分类，直接材料和转换成本，就可以将成本分配给产品。为什么?因为所有的直接材料都是一次性添加到过程中，所有的转换成本通常都是随着时间的推移统一添加到过程中。然而，如果在不同的时间向工艺中添加两种不同的直接材料，就需要两种不同的直接材料类别来将这些成本分配到产品上。同样，如果在不同于其他转换成本的时间将制造人工添加到过程中，则需要一个额外的成本类别(直接制造人工成本)将这些成本单独分配给产品

我们将使用装配部的DG-19组件的生产来说明三种情况下的过程成本计算:DG-19的在制品库存零开零关的过程成本计算，也就是说，所有的部件都在会计期间结束前启动并完全完成。本案例介绍了过程成本的最基本概念，并说明了成本平均法的关键特征

g -19的在制品库存为零，但有一些关闭的在制品库存的过程成本计算，也就是说，在会计期间开始生产的DG-19的一些单位在期末是不完整的。本案例建立在基础之上，并引入等价单位的概念。DG-19的一些开放的和一些关闭的在制品库存的过程成本。本案例增加了更多的细节，并描述了加权平均和先进先出(FIFO)成本流假设对已完成单位成本和在制品库存成本的影响。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。