3x3 เคลื่อนไหว - เฉลี่ย ตัวบ่งชี้

3x3 เคลื่อนไหว - เฉลี่ย ตัวบ่งชี้

Forex- CSV
Forex- นัว - 3mm
Forex- Gump - izle


Forex- Polska -SP -z - OO - พอซนัน “ Forex- สโมสร nyc 5min -forex- ซื้อขาย Abb หุ้น ตัวเลือก Forumuri -forex- โรมาเนีย Forex- โซนเวลา แปลง ดาวน์โหลด

คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อดูสินค้าของเราที่ใช้เครื่องชั่งชั้นสำหรับขาย เครื่องชั่งน้ำหนักพาเลทเครื่องชั่งชั้นเครื่องชั่งน้ำหนักอิเล็กทรอนิกส์แบบอเนกประสงค์นี้ใช้งานได้หลากหลาย การออกแบบโครงสร้างเหล็กทนทานต่อการใช้งานหนักในหลายปี เราจัดส่งเครื่องชั่งมาตรฐานจากสต็อคในวันถัดไป quotLegal-for-Tradequot โดยปกติจะมีค่าใช้จ่ายมากกว่า quotNot Legal สำหรับ Tradequot เนื่องจากจำเป็นต้องมีการทดสอบเพื่อให้ได้ใบรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนด Low Profile Warehouse ชั้นจำหน่ายเครื่องชั่งน้ำหนักราคาใหม่พาเลทขนาดชั้นวางขาย ราคาส่วนลดที่มีให้เมื่อคุณซื้อด้วยระบบชั้นวางของที่เป็นเจ้าของล่วงหน้า ทนทาน - การออกแบบแพลตฟอร์มที่ทนทานทนทานต่อการใช้งานในภาคอุตสาหกรรมหนัก กำลังการผลิตเกินพิกัด 200, ความจุสูงสุดที่โหลดได้ 100 รายการ กำลังการผลิตรวมของโหลดเซลล์มีความจุเป็นสองเท่า โครงสร้างเหล็กโครงสร้างทั้งหมด วัตถุประสงค์ทั้งหมด - ติดตั้งง่าย ระดับที่มี lugs (ไม่มี shimming) ง่ายต่อการย้าย ติดตั้งด้านบนหรือด้านล่าง มีอุปกรณ์ครบครัน ตัวเลือก ได้แก่ สแตนเลสขนาดที่กำหนดเองเรียบหรือดาดฟ้าเพชร อุปกรณ์เสริม ได้แก่ ทางลาดบันไดกล่องพ็อกเก็ต NEMA 4X และช่องใส่รถยก คุณภาพสูงสุดโดยใช้เซลล์โหลดแบบเฉือนของ NTEP โครงเหล็กมีโครงสร้างเป็นเหล็กโครงสร้าง กรอบแนบบัตร ABS-NEMA 4X IN Models, NTEP IN เป็น NTEP (Legal for Trade) และผลิตในประเทศสหรัฐอเมริกา เครื่องชั่งชั้นนี้เป็นผลิตภัณฑ์ชั้นนำของ บริษัท Indiana Scale เป็นผลมาจากการรวม 100 ปีในการผลิตเครื่องชั่งอุตสาหกรรม ความจุตั้งแต่ 1,000 ปอนด์ถึง 5,000 ปอนด์ช่วงขนาดตั้งแต่ 2 x 2 ถึง 5 x 7 เครื่องชั่งน้ำหนักบางรุ่นสามารถปรับเทียบได้กับเครื่องชั่งขนาด 5,000 x .5 ปอนด์หรือ 10,000 x 1 ปอนด์ (รุ่น LP-7510) เรามีสายการผลิตเต็มรูปแบบ ของตัวบ่งชี้เครื่องพิมพ์และส่วนประกอบขนาดเพื่อเติมเต็มความต้องการทั้งหมดของคุณ NTEP ได้รับการรับรองสำหรับ 5000 หน่วยงานที่มีคุณภาพต่ำต้นทุนต่ำ NTEP ได้รับการอนุมัติสำหรับ 5000 หน่วยงานตู้เหล็กสเตนเลสหรือตู้เหล็กอ่อนทำงานบนอะแดปเตอร์ AC หรือ DC-DC 9 โวลต์ (Optional) ตัวเลือกการแสดงผล LED หรือ LCD Full Duplex RS-232 พอร์ต Serial Port IO เพื่อทำการควบคุมอัตโนมัติภายนอก 4-20ma (ค่าเฉลี่ยหรือช่วงสูงสุด) การอัพเดตวันที่และเวลาอัตโนมัติปิดเครื่องอัตโนมัติและประหยัดพลังงานการเตือนความจำสูงสุดของเครื่องช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับแรงโน้มถ่วงขึ้นอยู่กับความต่างกัน ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ 100 การตั้งค่าศูนย์ด้วยตนเองการตั้งค่าการแจ้งเตือนข้อผิดพลาดอัตโนมัติระดับพื้นเข้าสู่พาเลท Ramp Pallet สามารถเข้าถึงได้ แท่นวางสินค้าสำหรับแท่นวางสินค้าและตะกร้าทางลาดเข้าช่วยให้สามารถขนถ่ายพาเลตเข้าสู่ทางลาดได้โดยใช้พาเลทมาตรฐาน ข้อมูลทางการเงินของรัฐบาล - ข้อมูลรายไตรมาสข้อมูลจากวันที่ 23 มกราคม 2017 ข้อมูลเมตาการปรับปรุงตามฤดูกาลอัปเดตเมื่อวันที่ 23 มกราคม 2017 ข้อมูลล่าสุด: ข้อมูล Eurostat เพิ่มเติมตารางข้อมูลหลักและฐานข้อมูล การปรับปรุงตามแผนของบทความ: 25 เมษายน พ.ศ. 2560 ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Eurostat ได้ขยายขอบเขตข้อมูลสถิติรายไตรมาสที่รวมอยู่ในข้อมูลสถิติด้านการเงินของรัฐบาลให้ภาพที่มีคุณภาพสูงขึ้นในเวลาอันใกล้และมีคุณภาพสูงขึ้นในวิวัฒนาการของการเงินของรัฐบาลในสหภาพยุโรป . ข้อมูลที่นำเสนอในบทความนี้สะท้อนถึงธุรกรรมทั้งที่ไม่ใช่การเงินและการเงิน (ธุรกรรมรายไตรมาสและไม่ใช่การเงินสำหรับรัฐบาลทั่วไป) และครอบคลุมประเทศในสหภาพยุโรป (EU-28) รวมทั้งไอซ์แลนด์นอร์เวย์และสวิตเซอร์แลนด์ บทความนี้อิงจากข้อมูลที่ส่งไปยัง Eurostat เมื่อสิ้นเดือนธันวาคมปี 2016 และในช่วงเดือนมกราคม 2560 รวมถึงข้อมูลที่ครอบคลุมในไตรมาสที่สามของปี พ.ศ. 2559 และปฏิบัติตามวิธีการของ ESA 2010 ข้อมูลเพิ่มเติมที่ได้รับการปรับปรุงโดยภาคี EU และ EFTA ที่จัดทำขึ้นโดยสถาบันอาเซียน Eurostat เผยแพร่ข้อมูลรายไตรมาสรายจ่ายรายจ่ายและรายจ่ายส่วนเกิน () ซึ่งมีการปรับฤดูกาลและวันทำการประจำเป็นประจำทุกเดือนสำหรับประเทศสมาชิกสิบแปดแห่ง สวิตเซอร์แลนด์และสหภาพยุโรป ตารางที่ 1: การให้กู้ยืมสุทธิ (), รายจ่ายทั้งหมดและรายได้รวมของ EU-28 (%) ของ GDP, ข้อมูลที่ปรับฤดูกาลแล้วที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) ข้อมูลการปรับฤดูกาล: ยูโรstatและการคาดการณ์ของสถาบันสถิติแห่งชาติตารางที่ 2: การให้กู้ยืมสุทธิ (%) สุทธิ (-) เป็นเปอร์เซ็นต์ของ GDP ข้อมูลที่ปรับฤดูกาลแล้วที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) ข้อมูลการปรับฤดูกาล: สถาบันสถิติแห่งชาติประมาณการตารางที่ 3: การให้กู้ยืมสุทธิรายไตรมาส () การกู้ยืมสุทธิ (-) แยกตามประเทศข้อมูลที่ไม่ได้ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) Figure 1: การให้กู้ยืมสุทธิรายไตรมาสของ EU-28 และ EA-19 การกูยืมสุทธิ (-), 160 ลานจีดีพี, ขอมูลที่ปรับฤดูกาลแลวที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) รูปที่ 2: รายไดรวมของ EA-19 และคาใชจายรวม, ขอมูลปรับฤดูกาลและที่ไมไดปรับขาวลานเหรียญยูโรที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) รายรับรวมและรายจ่ายทั้งหมดของ EA-19, ข้อมูลที่ปรับฤดูกาลและไม่ปรับปรุง, 160 ของ GDP ที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) รูปที่ 4: การให้กู้ยืมสุทธิ (-a) ของ EA-19 (-), ข้อมูลปรับฤดูกาลและข้อมูลที่ไม่ปรับปรุง, 160 ของ GDP และพันล้านยูโรที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) รูปที่ 5: EU-28 ส่วนประกอบของรัฐบาลทั่วไปรายได้รวมพันล้านยูโรที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) รูปที่ 6: องค์ประกอบของ EU-28 ของรัฐบาลโดยรวมค่าใช้จ่ายพันล้านยูโรที่มา: Eurostat (gov10qggnfa) รูปที่ 7: EU-28 สุทธิ fina การทำธุรกรรมในสินทรัพย์และหนี้สินพันล้านยูโรที่มา: Eurostat (gov10qggfa) รูปที่ 8: ธุรกรรมทางการเงินสุทธิของ EA-19 ธุรกรรมในสินทรัพย์และหนี้สินพันล้านยูโรที่มา: Eurostat (gov10qggfa) รูปที่ 9: มูลค่าทางการเงินสุทธิของ EU-28 หุ้นของสินทรัพย์และหนี้สินพันล้านยูโรและ 160 ของ GDP ที่มา: Eurostat (gov10qggfa) รูปที่ 10: มูลค่าทางการเงินสุทธิของ EA-19 หุ้นสินทรัพย์และหนี้สินพันล้านยูโรและ 160 ของ GDP ที่มา: Eurostat (gov10qggfa) Figure 11: EU- 28 หุ้นของสินทรัพย์โดยใช้เครื่องมือทางการเงิน 160 ของ GDP ที่มา: Eurostat (gov10qggfa) รูปที่ 12: หุ้น EA-19 ของสินทรัพย์โดยใช้เครื่องมือทางการเงิน 160 แห่ง GDP ที่มา: Eurostat (gov10qggfa) รูปที่ 13: หุ้น EU-28 หนี้สินทางการเงิน (Gov10qggfa) รูปที่ 15: วิวัฒนาการของมูลค่าทางการเงินสุทธิตามประเทศ 160 ของ GDP ที่มา: Eurostat (gov10qggfa) รูปที่ 16: สกุล (จีดีพีต่อวัน) ที่มา: Eurostat (gov10qggdebt) รูปที่ 17: การเปลี่ยนแปลงของหนี้ภาครัฐโดยรวม GDP ของจีดีพี 2016Q3 เทียบกับ 2016Q2 ที่มา: Eurostat (gov10qggdebt) Figure 18: การเปลี่ยนแปลงของหนี้สาธารณะโดยรวมของรัฐบาล , เปอร์เซ็นต์ของ GDP, 2016Q3 เทียบกับ 2015Q3 ที่มา: Eurostat (gov10qggdebt) รูปที่ 19: วิวัฒนาการของการขาดดุลและหนี้ของรัฐบาลทั่วไปในรุ่น EA-19, 2016Q3, เปอร์เซ็นต์ของ GDP ที่มา: Eurostat (gov10qggdebt) ข้อมูลสถิติหลักในไตรมาสที่สามของปี 2016 อัตราการขาดดุลการค้าของรัฐบาลทั่วไปที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลต่อ GDP อยู่ที่ 1.7160 ในยูโรโซน (EA-19) เพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับ 1.5160 ของ GDP ในไตรมาสที่สองของปี 2016 ใน EU-28 การขาดดุลต่อ GDP อยู่ที่ 1.9160 เพิ่มขึ้นเล็กน้อยจาก 1.8160 ในไตรมาสก่อนหน้า รายได้และรายจ่ายรัฐบาลรายไตรมาสรายรับและรายจ่ายของรัฐบาลทั้งรายได้และค่าใช้จ่ายทั้งหมดมีฤดูกาลที่ชัดเจน เพื่อที่จะตีความแนวโน้มในช่วงไตรมาสล่าสุดข้อมูลที่ปรับฤดูกาลจะถูกนำเสนอนอกเหนือจากข้อมูลดิบที่ส่งโดยประเทศสมาชิกสหภาพยุโรป (ดูคำอธิบายด้านล่าง) ในไตรมาสที่สามของปี 2016 รายได้รัฐบาลโดยรวมที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลในเขตยูโรมีจำนวน 46.5160 ของ GDP เมื่อเทียบกับไตรมาสที่สองของปี 2559 ค่าใช้จ่ายโดยรวมของรัฐบาลในเขตยูโรอยู่ที่ 48.2160 ของ GDP เพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า (48.1 ของ GDP) ใน EU-28 รายได้ของรัฐบาลทั้งหมดอยู่ที่ 45.1160 ของ GDP ในไตรมาสที่สามของปี 2016 เทียบกับ 45.0160 ในไตรมาสที่สองของปี 2016 ค่าใช้จ่ายทั้งหมดของรัฐบาลใน EU-28 เท่ากับ 46.9160 ของ GDP เทียบกับ 46.8160 ในไตรมาสก่อนหน้า . จากไตรมาสที่สี่ของปี 2553 เป็นต้นไปแนวโน้มของค่าใช้จ่ายรวมต่อ GDP จะลดลงสะท้อนถึงการลดลงของค่าใช้จ่ายทั้งหมดรวมทั้งผลกระทบของการต่ออายุการเติบโตของสหภาพยุโรปและเขตยูโร ปรับฤดูกาล) การเสื่อมสภาพที่เห็นได้ในไตรมาสที่สองและสี่ของปี 2012 เกิดจากผลการดำเนินงานแบบครั้งเดียวในหลายประเทศสมาชิก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในไตรมาสที่สี่ของปี 2012 และในไตรมาสที่สองของปี 2013 ค่าใช้จ่ายรวมเพิ่มขึ้นเล็กน้อยในทั้งสองด้านโดยได้รับอิทธิพลจากการแทรกแซงเพื่อสนับสนุนภาคการธนาคารในหลายประเทศสมาชิกโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสเปนในไตรมาสที่สี่ของปี 2012 และในกรีซใน ในไตรมาสที่สองของปี 2013 การสนับสนุนภาคธนาคารในหลายประเทศเป็นเหตุผลหลักในการเพิ่มขึ้นในไตรมาสที่สี่ของปี 2015 ในไตรมาสแรกของปี 2016 เนื่องจากผลกระทบที่เกิดขึ้นครั้งเดียวในหลายประเทศสมาชิกตามฤดูกาล รัฐบาลปรับตัวเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ความแตกต่างระหว่างรายได้รวมของรัฐบาลทั่วไปและรายจ่ายทั้งหมดเป็นที่รู้จักในคำศัพท์ของ ESA2010 เนื่องจากการกู้ยืมสุทธิ (-) (-) (ESA2010 ประเภทบี 9) และมักเรียกว่าขาดดุล (หรือส่วนเกิน) ตัวเลขนี้เป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของสถานการณ์โดยรวมของการเงินของรัฐบาล โดยปกติจะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ GDP ในช่วงไตรมาสที่สามของปี 2016 อัตราส่วนการขาดดุลงบประมาณของรัฐบาลทั่วไปที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลต่อ GDP อยู่ที่ 1.7160 ในยูโรโซน (EA-19) เพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับ 1.5160 ในไตรมาสที่สองของปี 2016 ใน EU-28 การขาดดุลถึง GDP อยู่ที่ 1.9160 ซึ่งเพิ่มขึ้นเล็กน้อยเมื่อเทียบกับ 1.8160 ในไตรมาสก่อนหน้า เนื่องจากวิกฤติเศรษฐกิจและการเงินซึ่งเริ่มต้นขึ้นในปี 2551 รัฐบาลของสหภาพยุโรปมีการขาดดุลอย่างต่อเนื่องและมีการบันทึกในระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ -7.1160 ของ GDP (ปรับฤดูกาล) ในไตรมาสที่สามของปี 2553 จุดเริ่มต้นของการรวมการเงินสาธารณะซึ่งอาจเป็นได้ จากไตรมาสที่สี่ของปี 2553 เป็นต้นไปเป็นผลมาจากการลดลงของค่าใช้จ่ายของภาครัฐไม่เพียง แต่ในแง่ของ GDP เท่านั้น แต่ยังอยู่ในรูปแบบสัมบูรณ์รวมถึงการเติบโตอย่างต่อเนื่องของรายได้ที่แน่นอน (จำนวนที่แน่นอนตามฤดูกาล) ซึ่งแซงหน้าการเติบโตของ GDP ตั้งแต่ไตรมาสที่ 1 ปี 2554 เป็นต้นมาการขาดดุลงบประมาณรัฐบาลปรับฤดูกาลตามฤดูกาลไม่เกิน 5 ของ GDP อย่างไรก็ตามตั้งแต่ไตรมาสที่สามของปี 2554 เป็นต้นไปค่าใช้จ่ายรวมของรัฐบาลโดยรวมก็เริ่มกลับมาขยายตัวเมื่อวัดในรูปแบบสัมบูรณ์ นับตั้งแต่ไตรมาสที่สี่ของปี 2014 เป็นต้นไปการขาดดุลการค้าโดยรวมของภาครัฐที่ปรับฤดูกาลแล้วยังคงต่ำกว่า 3 ในเขตยูโรและสหภาพยุโรปโดยรวม การขาดดุลการค้าโดยรวมที่ปรับฤดูกาลแล้วควรสังเกตว่าข้อมูลที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลโดยทั่วไปจะไม่เท่ากับข้อมูลที่ไม่ได้ปรับเป็นรายปี เมื่อใช้ตัวเลขรายปีจะเหมาะสมกว่าที่จะใช้ข้อมูลที่ไม่ได้ปรับฤดูกาล การใช้ข้อมูลที่ปรับฤดูกาลเป็นไปในทิศทางตรงกันข้ามมากขึ้นเมื่อมองที่อัตราการเติบโตในไตรมาสก่อน สำหรับเบลเยียมการขาดดุลที่ปรับฤดูกาลแล้วเพิ่มขึ้นในไตรมาสที่สามของปี 2016 อันเป็นผลมาจากผลรวมของรายได้รวมในขณะที่ภาษีเงินทุนในปี 2015 ได้รับแรงหนุนจากการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวบางส่วนพวกเขาลดลงในไตรมาสหนึ่งของปี 2016 พร้อมกับภาษีเงินได้ และความมั่งคั่ง อย่างไรก็ตามการเพิ่มรายได้สำหรับภาษีทางอ้อมและค่าธรรมเนียม (ค่าผ่านทางมอเตอร์เวย์) การขาดดุลอย่างมากสำหรับสโลวีเนียในไตรมาสที่สี่ของปี 2556 เกิดจากการระดมทุนเพื่อสนับสนุนสถาบันการเงิน นี่เป็นสาเหตุของการขาดดุลขนาดใหญ่ในไตรมาสแรกของปี 2013 และไตรมาสที่สี่ของปี 2014 นอกเหนือจากนี้ยังมีผลกระทบที่เกิดขึ้นในไตรมาสที่สามและสี่ของปี 2013 เนื่องจากการตัดสินใจของศาล ในทางกลับกันไตรมาสที่สามของปี 2556 ได้รับผลกระทบจากการจ่ายเงินปันผลจากธนาคารกลางแห่งชาติ สำหรับกรีซการเกินดุลของรัฐบาลรายไตรมาส (ซึ่งไม่ได้รับการปรับปรุงตามฤดูกาล) ในปี 2016Q3 ได้รับอิทธิพลเชิงบวกจากการเพิ่มขึ้นของรายได้จากภาษี แต่รวมถึงผลกระทบที่เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวเนื่องจากกำหนดเวลาชำระเงินค่าภาษีทรัพย์สิน การชำระคืนเงินกู้ยืมบางส่วนในปี 2016Q3 เป็นไปตามหลักเกณฑ์การขาดดุลเนื่องจากมีการเบิกจ่ายแล้ว ในปีงบประมาณ 2015Q4 การขาดดุลมีอิทธิพลอย่างมากจากการโอนเงินไปให้กับ บริษัท ทางการเงิน สำหรับออสเตรียการขาดดุลอย่างมากในไตรมาสที่สี่ของปี 2014 เป็นเพราะส่วนใหญ่เป็นการฉีดเงินทุนที่ถือเป็นการโอนเงินเพื่อใช้โครงสร้างการเอาชนะ HETA ในขณะที่การขาดดุลค่อนข้างต่ำในไตรมาสที่สี่ของปี 2013 เกิดจากการประมูลใบอนุญาตโทรศัพท์มือถือ . การขาดดุลขนาดใหญ่เมื่อเทียบกับไตรมาสที่สามของปี 2015 เป็นเพราะการฉีดเงินทุนถือเป็นการโอนเงินในบริบทของ HETA การลดลงของการขาดดุลที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลในไตรมาสที่สามของปีพ. ศ. 2562 สำหรับฟินแลนด์เป็นไปอย่างมากเนื่องจากการเพิ่มขึ้นของรายได้จากภาษี สำหรับสหราชอาณาจักรการขาดดุลในไตรมาสที่สองและสามของปีพ. ศ. 2562 มีอิทธิพลอย่างมากจากการจ่ายเงินปันผลจากธนาคารกลาง (Bank of England Asset Purchase Facility) นี่เป็นกรณีที่เกิดขึ้นหลายไตรมาสนับตั้งแต่ไตรมาสแรกของปี 2012 สำหรับมอลตาค่าใช้จ่ายทั้งหมดในไตรมาสแรกของปี พ.ศ. 2558 จะได้รับอิทธิพลเชิงบวกจากการโอนเงินทุนให้กับ บริษัท มหาชน ส่งผลเสียต่อการขาดดุลในไตรมาสแรกของปี 2015 สำหรับโปรตุเกสการขาดดุลขนาดใหญ่ในไตรมาสที่สี่ของปี 2015 ได้รับการอธิบายโดยการสนับสนุน บริษัท ทางการเงิน สำหรับไอซ์แลนด์ส่วนเกินที่รายงานไว้ในไตรมาสแรกของปี 2016 เป็นผลมาจากเงินบริจาคที่มีเสถียรภาพแบบครั้งเดียวที่จ่ายโดยธนาคารที่ล้มเหลว เมื่อวันที่ Eurobase วันที่ปรับฤดูกาลและวันที่มีการปรับรายได้รวมและข้อมูลค่าใช้จ่ายทั้งหมดของประเทศสมาชิกและประเทศ EFTA ซึ่งมีข้อมูลปรับตามฤดูกาลและวันปรับข้อมูลสำหรับรายได้รวมค่าใช้จ่ายรวมและการให้กู้ยืมสุทธิ () การกู้ยืมสุทธิ (-) นอกเหนือไปจากข้อมูลที่ไม่ได้ปรับฤดูกาลแล้วจะถูกนำเสนออย่างละเอียด ข้อมูลนี้จัดทำขึ้นโดยสมัครใจโดยสถาบันสถิติแห่งชาติ บัญชีการเงินรายไตรมาสสำหรับภาครัฐธุรกรรมทางการเงิน - สินทรัพย์หนี้สินและธุรกรรมทางการเงินสุทธิบัญชีการเงินของรัฐบาลโดยเฉพาะอย่างยิ่งจะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ว่ารัฐบาลใช้เงินทุนในการขาดดุลหรือลงทุนเพิ่มทุนได้อย่างไร รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับธุรกรรมทางการเงิน (ซื้อสุทธิของสินทรัพย์ทางการเงินและการก่อหนี้สินทางการเงินสุทธิ) และรายการงบดุล (หุ้นสินทรัพย์และหนี้สินทางการเงินที่มียอดคงค้าง ณ สิ้นไตรมาส) สำหรับรัฐบาลและ บริษัท ย่อย ความแตกต่างของหุ้นจะอธิบายได้ทั้งจากการทำธุรกรรมและปัจจัยอื่น ๆ เช่นการถือครองกำไรและขาดทุนและการเปลี่ยนแปลงอื่น ๆ ของปริมาณ จุดมุ่งหมายของส่วนนี้คือการนำเสนอลักษณะสำคัญของบัญชีการเงินของรัฐบาลทั่วไป วิกฤตการณ์ทางการเงินและการเงินส่งผลให้ความผันผวนของอัตราการเกิดหนี้สินสุทธิและการได้มาซึ่งสินทรัพย์สุทธิเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ จากไตรมาสที่ 4 ปี 2551 ความผันผวนของการทำธุรกรรมทั้งในสินทรัพย์และหนี้สินเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ช่องว่างระหว่างปริมาณธุรกรรมในสินทรัพย์และหนี้สินมีจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างมากส่งผลให้ตัวเลขทางการเงินในงบการเงินสุทธิเพิ่มขึ้น (ข. 9f) ซึ่งถูกตีความว่าเป็นส่วนเกินดุลของรัฐบาลที่ได้รับจากบัญชีการเงิน การเพิ่มขึ้นและยอดการทำธุรกรรมในสินทรัพย์ทางการเงินสามารถอธิบายได้โดยรัฐบาลที่ซื้อสินทรัพย์เพื่อสนับสนุนสถาบันการเงิน ธุรกรรมทางการเงินสุทธิยังคงลดลงเรื่อย ๆ ตั้งแต่ไตรมาสที่สองของปี 2551 จนถึงไตรมาสที่สามของปี 2552 จากไตรมาสที่สี่ของปี พ.ศ. 2553 เป็นต้นไปพบว่ามีการลดลง งบดุลของรัฐบาลในระดับ EU-28 และ EA-19 มีการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในหุ้นหนี้สินตั้งแต่ไตรมาสที่สามของปี 2551 พร้อมกับการเพิ่มขึ้นของสินทรัพย์ที่ไม่ชัดเจน การเพิ่มขึ้นของสต็อกหนี้สินส่วนใหญ่เกิดจากตราสารหนี้ซึ่งเป็นเครื่องมือทางการเงินที่สำคัญที่สุดในส่วนที่เกี่ยวกับความรับผิดของรัฐบาล หนี้สินเงินให้กู้ยืมเพิ่มขึ้นอย่างมาก ส่วนที่เหลือของหนี้สินทางการเงินส่วนใหญ่เป็นเจ้าหนี้อื่น สินทรัพย์ทางการเงินส่วนใหญ่ประกอบด้วยส่วนของผู้ถือหุ้นและเงินลงทุน (เช่น บริษัท มหาชนที่ไม่ได้จัดอยู่ในกลุ่มธนาคารพาณิชย์) รวมถึงลูกหนี้อื่นสกุลเงินและเงินฝาก (ซึ่งเป็นฤดูกาลที่แข็งแกร่ง) เงินให้กู้ยืมและตราสารหนี้มีส่วนสำคัญ ชิ้นส่วน เงินให้กู้ยืมเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงวิกฤตทางการเงิน ส่วนต่างระหว่างหุ้นของสินทรัพย์และหนี้สินทางการเงินเป็นรายการทางการเงินที่มีมูลค่ายอดคงเหลือ หนี้ขั้นต้นรายไตรมาสสำหรับรัฐบาลทั่วไปเมื่อสิ้นไตรมาสที่สามของปี 2016 อัตราส่วนหนี้สินของรัฐบาลต่อ GDP ในเขตยูโร (EA-19) อยู่ที่ 90.1 เทียบกับ 91.2 ณ สิ้นไตรมาสที่สองของปี 2016 ใน EU-28 อัตราส่วนลดลงจาก 84.2 เป็น 83.3 เมื่อเทียบกับไตรมาสที่สามของปี 2015 อัตราส่วนหนี้สินของรัฐบาลต่อ GDP ปรับตัวลดลงทั้งในยูโรโซน (จาก 91.5 ถึง 90.1) และ EU-28 (จาก 85.9 เป็น 83.3) อัตราส่วนที่สูงที่สุดของหนี้ภาครัฐต่อ GDP ณ สิ้นไตรมาสที่สามของปี 2559 มีการบันทึกในกรีซ (176.9) โปรตุเกส (133.4) และอิตาลี (132.7) และต่ำที่สุดในเอสโตเนีย (9.6) ลักเซมเบิร์ก (21.5) และบัลแกเรีย (28.7) เมื่อเทียบกับไตรมาสที่สองของปี 2016 หกประเทศสมาชิกได้ลงทะเบียนการเพิ่มขึ้นของอัตราส่วนหนี้สินต่อ GDP ณ สิ้นไตรมาสที่สามของปี 2016 และลดลง 22 เท่า อัตราการเพิ่มขึ้นสูงสุดในประเทศไซปรัส (3.1 pp) โปรตุเกส (1.6 pp) และลิทัวเนีย (1.1 pp) การลดลงมากที่สุดในกรีซ (-2.9 pp โดยเฉพาะจากการไถ่ถอนหลักทรัพย์ระยะยาว), อิตาลี (-2.8 pp) และออสเตรีย (-2.3 pp) เมื่อเทียบกับไตรมาสที่สามของปี 2015 ประเทศสมาชิก 11 ประเทศได้ลงทะเบียนเพิ่มขึ้นในอัตราส่วนหนี้สินต่อ GDP ณ สิ้นไตรมาสที่สามของปี 2016 และลดลงเป็นสิบเอ็ด การเพิ่มขึ้นสูงสุดในอัตราส่วนถูกบันทึกในกรีซ (4.4 pp), ลิทัวเนีย (3.1 pp), โปรตุเกส (2.9 pp) และบัลแกเรีย (2.1 pp) ในขณะที่การลดลงมากที่สุดในไอร์แลนด์ (-8.5 pp โดยได้รับอิทธิพลจากผลกระทบต่อ ตัวอยางคือการเติบโตอยางตอเนื่องของ GDP) เนเธอร์แลนด์ (-4.3 pp) และฮังการี (-3.2 pp) การลดลงของหนี้ในกรีซในไตรมาสแรกของปี 2015 เป็นผลมาจากการชำระคืนเงินกู้จาก EFSF ให้แก่ HFSF แทนเงินทุนที่ยังไม่ได้ใช้สำหรับการเพิ่มทุนของสถาบันการเงินในประเทศกรีกและการชำระคืนเงินกู้ที่ได้รับจาก IMF การเพิ่มขึ้นในช่วงไตรมาสที่สองของปีพ. ศ. 2562 มีอิทธิพลจากการเบิกจ่าย ESM วิวัฒนาการของการขาดดุลและหนี้สินรูปที่ 18 แสดงการเชื่อมโยงที่สำคัญที่สุดระหว่างการขาดดุลรายไตรมาสและหนี้รายไตรมาสสำหรับเขตยูโร โดยทั่วไปหนี้สาธารณะของรัฐบาลจะเพิ่มขึ้นเมื่อมีการขาดดุลของรัฐบาลซึ่งไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้นในระยะสั้น เห็นได้ชัดว่ามีการเคลื่อนไหวร่วมกันของการซื้อสินทรัพย์ทางการเงินที่มีอยู่กับวิวัฒนาการของหนี้สินรายไตรมาส การเกิดหนี้สินที่ไม่อยู่ในหนี้ของรัฐบาลรายไตรมาส (ส่วนใหญ่เป็นเจ้าหนี้อื่น) มีบทบาทน้อย ข้อมูลและแหล่งที่มาของข้อมูลงบการเงินรายไตรมาสของรัฐบาลโดยทั่วไป Eurostat เผยแพร่ข้อมูลรายไตรมาสและกระแสข้อมูลสำหรับภาครัฐโดยใช้โครงสร้างแบบผสมผสานซึ่งรวมข้อมูลจากบัญชีที่ไม่ใช่การเงินรายไตรมาสของรัฐบาลทั่วไป (QNFAGG) บัญชีการเงินรายไตรมาสสำหรับรัฐบาลแห่งชาติ QFAGG) และหนี้รายไตรมาสของรัฐบาล (QGD) สิ่งพิมพ์แบบบูรณาการซึ่งรวมข้อมูลจากตารางทั้งสามนี้ได้รับการเผยแพร่เป็นรายไตรมาสในส่วนข้อมูลสถิติการคลังของรัฐบาล (GFS) ของเว็บไซต์ Eurostat และในหน้าสถิติที่อธิบายโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการนำเสนอข้อมูลทางการเงินแบบบูรณาการของรัฐบาล ข้อมูลถูกส่งไปตามโปรแกรมการส่ง ESA2010 สำหรับ QFAGG และ QDEBT ข้อมูล QNFAGG ถูกส่งภายใต้ข้อตกลง gentlemens Eurostat เผยแพร่ตัวเลขทางการเงินของรัฐบาลรายไตรมาสตามระบบระเบียบ European System of Accounts 2010 (ESA 2010) ข้อมูลในข่าวประชาสัมพันธ์ฉบับนี้รวมถึงการแก้ไขที่เกิดจากการใช้ ESA2010 และการรวมตัวของการปรับสถิติอื่น ๆ การเปลี่ยนแปลงทางเทคนิคใน ESA2010 รวมถึงการรักษาทรัพย์สินของโครงการบำเหน็จบำนาญที่โอนไปยังรัฐบาลทั่วไปเพื่อเป็นการชดเชยบางส่วนสำหรับการรับภาระเงินบำนาญ ในขณะที่การถ่ายโอนสินทรัพย์ได้รับการจัดให้เป็นธุรกรรมที่ไม่ใช่การเงินภายใต้ ESA95 ภายใต้ ESA2010 การโอนเงินรายปักษ์ดังกล่าวจาก บริษัท (มหาชน) ถือเป็นรายการทางการเงินโดยไม่มีผลกระทบต่อการกู้ยืมเงินสุทธิโดยรวมของรัฐบาล (-) นอกจากนี้ความแตกต่างระหว่างมูลค่าสินทรัพย์ที่ได้รับจากรัฐบาลและมูลค่าของภาระผูกพันบำเหน็จบำนาญถือเป็นเงินทุนจากภาครัฐไปยัง บริษัท ที่เกี่ยวข้อง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่การตัดสินใจของ Eurostat เกี่ยวกับปัญหา: ที่นี่ มีผลกระทบสำคัญต่อข้อมูลรายไตรมาสของประเทศที่เกี่ยวข้อง สถิติ QNFAGG และ QFAGG และ QDEBT ครอบคลุมข้อมูลสำหรับรัฐบาลทั่วไปตามที่กำหนดไว้ใน ESA2010 ย่อหน้า 2.111 ข้อมูลทางการเงินของรัฐบาลรายไตรมาสมีการรายงานไปยัง Eurostat ในรูปแบบตัวเลขที่ไม่ได้ปรับฤดูกาลตามฤดูกาล (อธิบายโดยการเชื่อมโยงกับฤดูกาลของกิจกรรมทางเศรษฐกิจและโดยการวางแผนงบประมาณและการปฏิบัติทางบัญชีของรัฐบาลแห่งชาติ) ซึ่งทำให้ยากที่จะดำเนินการข้ามประเทศที่มีความหมายโดยตรงและ การวิเคราะห์อนุกรมเวลาโดยใช้ข้อมูลที่ไม่ได้ปรับเปลี่ยน เช่นเดียวกับ GDP ซึ่งสะท้อนถึงรูปแบบตามฤดูกาลของกิจกรรมทางเศรษฐกิจทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจ ข้อมูลที่ปรับฤดูกาลถูกนำเสนอสำหรับ EU-28 และ EA-19 ในบทความนี้เพื่อเอาชนะปัญหานี้และเพื่อให้เข้าใจถึงแนวโน้มนอกเหนือจากข้อมูลที่ไม่ได้ปรับฤดูกาล การปรับฤดูกาลมีเป้าหมายเพื่อลบฤดูกาลที่เชื่อมโยงกับข้อมูลรายไตรมาสนี้ ควรสังเกตว่าข้อมูลที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลโดยทั่วไปไม่เท่ากับข้อมูลที่ไม่ได้ปรับเป็นรายปี เมื่อใช้ตัวเลขรายปีจะเหมาะสมกว่าที่จะใช้ข้อมูลที่ไม่ได้ปรับฤดูกาล การใช้ข้อมูลที่ปรับฤดูกาลเป็นสิ่งที่เหมาะสมกว่าเมื่อมองที่อัตราการเติบโตในไตรมาสก่อน การปรับฤดูกาลสำหรับรายได้รวมและรายจ่ายทั้งหมดจะกระทำโดยใช้ขั้นตอนทางอ้อม (ในระดับประเทศ) โดยใช้ Tramo-Seat ใน Demetra) ในกรณีที่มีการประมาณการของสถาบันสถิติแห่งชาติจะใช้เป็นข้อมูลสำหรับการรวบรวมซึ่งจัดทำขึ้นตามข้อตกลงในสัญญา Gentlemens ระดับประเทศที่ประมาณการและข้อมูลสำหรับการรวมของสหภาพยุโรปจะมีการเผยแพร่ใน Eurobase ประมาณการเหล่านี้ได้รับการสนับสนุนโดยประมาณการของ Eurostats สำหรับประเทศเหล่านั้นซึ่งยังไม่ได้ประมาณการของตัวเอง ข้อมูลนี้มีข้อความเป็นความลับและไม่ได้เผยแพร่ การให้ยืมสุทธิ (สุทธิ) (-) ได้รับจากบัญชีโดยทางอ้อม: การให้กู้ยืมสุทธิ () เงินกู้ยืมสุทธิ (-) รายได้รวม - ค่าใช้จ่ายรวม สำหรับประเทศต่อไปนี้ข้อมูลประมาณการที่จัดทำขึ้นโดยสถาบันสถิติแห่งชาติซึ่งทั้งหมดนี้เป็นไปตามหลักเกณฑ์ ESS เกี่ยวกับการปรับฤดูกาลตามฤดูกาล EU aggregates: โดยประมาณโดยทางอ้อมที่ Eurostat โดยอาศัยข้อมูลของประเทศสมาชิกเท่าที่มีการจัดทำขึ้นในระดับชาติและเสริมด้วย ประมาณการของ Eurostats เองโดยที่ไม่มีข้อมูลที่นำเสนอในระดับประเทศ ที่นั่ง Tramo ทำงานบน Demetra ใช้ในทุกกรณี ข้อมูลรายไตรมาสของประเทศโครเอเชียมีตั้งแต่ไตรมาสแรกของปี 2012 สำหรับประเทศต่อไปนี้ข้อมูลประมาณการที่จัดทำโดยสถาบันสถิติแห่งชาติซึ่งเป็นไปตามหลักเกณฑ์ ESS เกี่ยวกับการปรับฤดูกาลตามฤดูกาล: สำหรับประเทศต่อไปนี้ สถาบันสถิติแห่งชาติซึ่งเป็นไปตามหลักเกณฑ์ ESS ในการปรับฤดูกาล: เบลเยี่ยม: ชุดที่ปรับปรุงตามฤดูกาลคำนวณโดยใช้วิธีทางอ้อม ส่วนประกอบของรายได้และค่าใช้จ่ายของรัฐบาลทั่วไปจะได้รับการปรับปรุงตามฤดูกาลโดยใช้ Tramo Seats โดยคำนึงถึงการมีอยู่ของค่าผิดปกติที่เป็นไปได้และผลกระทบจากปฏิทิน โมเดลของแต่ละคอมโพเนนต์ (GT20) ได้รับการตรวจสอบแล้ว (ไม่สร้างแบบจำลองอัตโนมัติ) ไม่มีฤดูกาลที่เหลือหลังจากการรวมตัวได้รับการตรวจสอบแล้ว ข้อมูลมีการเปรียบเทียบกับผลรวมประจำปีของชุดข้อมูลที่ไม่ได้ปรับเปลี่ยน การเปรียบเทียบเป็นประจำทุกปีจะคำนวณจากส่วนประกอบแต่ละส่วนโดยใช้ขั้นตอนของ Denton แบบทวีคูณ บัลแกเรีย: Tramo ที่นั่งบน Demetra ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: ไม่มีผลในวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์, การแปลงบันทึก, รุ่น ARIMA (2,1,0) (0,1,1), outlier: AOIV-2007, TCIV-2008, AO2009-I รายได้รวม: การแปลงบันทึกไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์รุ่น ARIMA (0,1,1) (0,1,1) นอกงบ: LS2007-I สาธารณรัฐเช็ก: Tramo ที่นั่งบน Demetra ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: ไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลต่ออีสเตอร์, รุ่น ARIMA (0.1,1) (0.1,1), ค่าผิดปกติ: AO2003-I, AO2003-III, AO2012-IV, TC2001-IV รายได้รวม: ไม่มีผลต่อวันทำการไม่มีผลอีสเตอร์รุ่น ARIMA (1,1,0) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: AO2003-I, TC2007-III, AO2008-III เดนมาร์ก: X12-ARIMA ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: การเปลี่ยนแปลงการเข้าสู่ระบบไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลต่ออีสเตอร์รุ่น ARIMA (1,1,0) (1,0,0), ค่าผิดปกติ: AO2005-IV, TC2011-I รายได้รวม: การเปลี่ยนแปลงการเข้าสู่ระบบ, ผลของวันทำการซื้อขาย, ไม่มีผลต่ออีสเตอร์, รุ่น ARIMA (0,1,0) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: TC2009-II, AO2008-II, TC2009-II, LS2015-I, 2004-I เยอรมนี: X-12-ARIMA ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: การเปลี่ยนแปลงการเข้าสู่ระบบ, ไม่มีผลกระทบต่อวันทำการ, แบบจำลอง ARIMA (0,1,1) (0,1,1), ข้อผิดพลาด AO 1995-I, 1995-III, 2000-III, 2010-III รายได้รวม: การแปลงบันทึก, ไม่มีผลกระทบต่อวันซื้อขาย, รูปแบบ ARIMA (0,1,0) (0,1,1) ไม่มีค่าผิดปกติ เอสโตเนีย: Tramo ที่นั่งบน Demetra ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: การเปลี่ยนแปลงการเข้าสู่ระบบ, ไม่มีผลต่อวันซื้อขาย, ไม่มีผลอีสเตอร์, รุ่น ARIMA (0,1,0) (0,1,0), LS2011-IV รายได้รวม: การแปลงบันทึก, ไม่มีผลต่อวันทำการ, ไม่มีอีสเตอร์ รูปแบบ ARIMA (0.1,1) (0.1,1) ฝรั่งเศส: มีการส่งข้อมูลที่ปรับฤดูกาลแล้ว การปรับวันทำการจะทำเมื่อมีความเกี่ยวข้อง ใช้วิธีทางอ้อม การปรับฤดูกาลทำได้โดยใช้ X-12-ARIMA สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมคุณสามารถอ่านวิธีการ INSEEs (เริ่มจากหน้า 21) ที่ลิงก์ต่อไปนี้ (เอกสารมีทั้งภาษาอังกฤษและภาษาฝรั่งเศส): insee.frenindicateurscnattrimPubMethenInsee20MC3A9thodes20nC2B0126.pdf ลัตเวีย: Tramo ที่นั่งบน JDemetra ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: การแปลงบันทึก, แบบจำลอง ARIMA (0,1,1) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: LS2006-IV, LS2009-III รายได้รวม: การแปลงบันทึก, แบบ ARIMA (0,1,0) (0,1,1), ค่าผิดปกติ AO2006-IV มอลตา: ที่นั่ง Tramo ใน Demetra, ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: ไม่มีผลในวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์, รุ่น ARIMA (0,0,0) (0,1,1), 1 outliers detected: AO2003-IV รายได้รวม: ไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์, รุ่น ARIMA (0,1,1) (0,1,0) ไม่พบข้อผิดพลาด ออสเตรีย: Tramo ที่นั่งบน Demetra ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: การเปลี่ยนแปลงการเข้าสู่ระบบไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลต่ออีสเตอร์, รุ่น ARIMA (0,1,1) (0,1,1), ค่าผิดปกติ AO2009-IV, การเตรียมการเฉพาะ: 2004-II, 2004-IV , 2013-IV, 2014-IV, 2015-III รายได้รวม: การแปลงบันทึกไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์รุ่น ARIMA (0,1,1) (0,1,1) นอกงบ: LS2009-II โปแลนด์: Tramo ที่นั่งบน JDemetra ใช้วิธีการโดยตรง ปรับตัวในไตรมาสที่ 1 ปีละครั้งปรับไตรมาส 2, ไตรมาสที่ 3, ไตรมาสที่ 4 (ปรับปรุงปีละครั้ง) ใช้การปรับค่าปฏิทิน วันทำงานที่มีผลปีอธิกสุรทิน (2 regressors) และผลกระทบอีสเตอร์ที่ทำการทดสอบแต่ละชุด - เฉพาะผลกระทบที่สำคัญที่ใช้ในข้อกำหนดขั้นสุดท้ายเท่านั้น ระบุรูปแบบ ARIMA โดยอัตโนมัติ ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: P.2 การแปลงบันทึกไม่มีผลกระทบต่อรูปแบบ ARIMA (0,0,0) (1,1,0) P.5L - การแปลงบันทึกไม่มีผลต่อรูปแบบของ ARIMA (1,1,0) (0 , 1,1), ค่าผิดปกติ: LSQ1-2001 AOQ1-2016 D.1 - การแปลงบันทึกไม่มีผลกระทบต่อรูปแบบ ARIMA (0,1,1) (0,1,1) D.6M - การแปลงบันทึกไม่มีผลต่อปฏิทิน, แบบจำลอง ARIMA (0,1,1) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: AO (Q4-2007) LS (Q4-2004) TC (Q3-2000) D.4 - การแปลงบันทึกไม่มีผลกระทบต่อรูปแบบ ARIMA ( 0,0,0) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: LS (Q3-2013) P.29D.3 - การแปลงบันทึกไม่มีผลกระทบต่อรูปแบบ ARIMA (0,1,1) (0,0,1) , ค่าผิดปกติ: TC (Q1-2004) รายได้รวม: D.2 - การแปลงบันทึกไม่มีผลกระทบต่อรูปแบบ ARIMA (0,1,1) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: AO (Q2-2004), TC (Q1-2009) D.4 no- การแปลง log ไม่มีผลกระทบของปฏิทิน, รูปแบบ ARIMA (0,0,0) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: TC (Q3-2007), TC (Q2-2012) D.5 - การแปลง log ไม่มีผลกระทบต่อรูปแบบ ARIMA (1,0,0) (0,1,0) D.61 - การแปลงบันทึกไม่มีผลต่อรูปแบบ ARIMA (0,1,0) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: TC (Q4-2008), AO (Q4-2007), AO (Q3-2011) P.1D.7 ไม่มีฤดูกาล โปรตุเกส: X13-ARIMA ใน Demetra การรักษาด้วยมือด้วยตนเองจะดำเนินการโดยการระบุและหักค่าใช้จ่ายเพียงครั้งเดียว มีการตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดภายนอกก่อนการรักษา การปรับฤดูกาลตามรายได้รวมยกเว้นค่าตอบแทนพนักงานและค่าตอบแทนของพนักงาน รายได้รวม: การแปลงบันทึกไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์ ARIMA model (0,1,1) (0,1,1) outliers: AO2003-IV, AO2009-II, SO III 1999 2008 (ตัวแปรที่กำหนดโดยผู้ใช้) ค่าใช้จ่ายทั้งหมด (ยกเว้นค่าตอบแทนของพนักงาน): การแปลง log, ไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์ ARIMA model (1,0,1) (0,1,0) outliers: AO (IV-2002), LS (II-2012 ) ค่าตอบแทนของพนักงาน: การเปลี่ยนแปลงการเข้าสู่ระบบไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์ ARIMA model (1,1,0) (0,1,1) outliers: TC (III-2005), LS (I-2011), LS ( I-2012), TC (I-2013), AO (III-2014), SO II 2012 2013 (ตัวแปรที่กำหนดโดยผู้ใช้), SO IV 2012 2016 (ตัวแปรที่กำหนดโดยผู้ใช้) สโลวีเนีย: Tramo ที่นั่งบน JDemetra ตัวอยางที่ระบุไวกวา: LS 2009-I, AO 2012-I, รุน ARIMA (0,1,1) (0,1,1) AO 2013-I, TC 2011-I, AO 2014-IV, รุ่น ARIMA (0.1,1) ) (0,1,1) สโลวะเกีย: Tramo ที่นั่งบน JDemetra ค่าใช้จ่ายรวม: การแปลงบันทึก, ไม่มีผลกระทบต่อวันทำการ, ไม่มีผลต่ออีสเตอร์, รูปแบบ ARIMA (0,1,1) (0,1,1), ค่าผิดปกติ: LS2000-IV, AO2015-IV, AO2002-IV รายได้รวม: การแปลงบันทึกไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์รุ่น ARIMA (0,1,1) (0,1,1), นอกงบ: LS2001-III, AO2015-IV ฟินแลนด์: ที่นั่ง Tramo บน Demetra 2.2 การรักษาเบื้องต้นจะทำถ้าจำเป็นตัวอย่างเช่นสำหรับการตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาด รายได้รวมและรายจ่ายทั้งหมดจะประมาณโดยทางอ้อมตามส่วนประกอบและข้อมูลของแผนกย่อย สวีเดน: Tramo ที่นั่งบน Demetra ค่าใช้จ่ายทั้งหมด: ไม่มีผลต่อวันซื้อขายไม่มีผลอีสเตอร์, รุ่น ARIMA (0.1,2) (0.1,1), outlier AO2010-IV Total revenue: Log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,0)(0,1,1), AO2014-IV. United Kingdom: Adjustment using X-11 algorithm in X-13ARIMA-SEATS. Net borrowing: log transformation, no trading day effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers: AO2008Q3, AO2012-II, seasonal moving average: 3x3, trend moving average: 5. Total expenditure: No trading day effects, no Easter effects, multiplicative, ARIMA model(0,1,1)(0,1,1), outliers: AO2008Q3, seasonal moving average: 3x5, trend moving average: 5. Total revenue: no trading day effects, no Easter effects, additive, ARIMA model(0,1,1)(0,1,1), outliers: LS2009Q1, AO2012Q2, seasonal moving average: 3x5, trend moving average: 5. For the purpose of calculation the EU aggregates, B.9 is derived indirectly. Annualised seasonally adjusted data is benchmarked on the annualised non-adjusted data. Switzerland: The data reported is trend-cycle data. A Denton-Cholette method is used to temporally disaggregate annual data. The quarterly data is extrapolated using smoothed indicators. Please refer to the country notes on EMIS for more important information at country level. Gross domestic product Throughout this publication, gross domestic product (GDP) at current prices (nominal) is used, either using the non-seasonally adjusted or the seasonally and working-day adjusted forms as appropriate. Further Eurostat information Publications Main tables Government statistics (tgov). see: Annual government finance statistics (tgov10a) Government deficit and debt (tgov10dd) Quarterly government finance statistics (tgov10q)Government statistics (gov). see: Annual government finance statistics (gov10a) Government deficit and debt (gov10dd) Quarterly government finance statistics (gov10q)Dedicated section Methodology Metadata Other information External linksThe Top 25 United Methodist Annual Conferences Total membership in United Methodist congregations in the United States was 7,679,850 for the year 2009. Total average weekly worship attendance was 3,125,513, or about 40 of membership. Of the top 10 conferences on the list, six reside in the Southeast Jurisdiction (a jurisdiction is a grouping of Annual Conferences there are five in the United States). Two are in the South Central and two are in the North Central. While it is not news that United Methodist membership remains strongest in the southern half of the United States, the relationship of attendance to worship is interesting. In fact, here is a breakdown of annual conferences according to percentage of its members in weekly worship: Average Weekly Worship Attendance Pct of Members in Worship Greater New Jersey Illinois Great Rivers Red Bird Missionary Susquehanna (Central Pennsylvania) Western North Carolina Western New York Oklahoma Indian Missionary Troy (closed 2010) North Central New York It is interesting to note that many of the smaller conferences of the Western Jurisdiction have a high percentage of their members in worship. Of the top 10 conferences in percentage of members in worship, five reside in the Western Jurisdiction, four in the North Central, and one in the Northeast. None are from the Southeast or South Central. The only conferences to rank in the top 10 in both attendance and in percentage of members in attendance are West Ohio and Indiana, which speaks well of the vitality of these conferences. The Southeast and South Central jurisdictions continue to enjoy the influence of a passing cultural era, whereas the Western Jurisdiction, while smaller, is doing more to engage its members through worship. About the Author Len Wilson Christ follower. Storyteller. Strategist. Writer. Creative Director at St Andrew. Tickle monster. Author, Think Like a Five Year Old (Abingdon). Share this Post 30 Comments on ldquoThe Top 25 United Methodist Annual Conferencesrdquo Len, interesting statistics, cannot say I agree with all of your assumptions though. I would love to have seen you add in a growth statistic to this as well. Growth isn8217t always a key to vitality but it is a great indicator. I agree that growth is important Allen. I have a separate post on fastest growing UM churches by worship attendance. Church consultant Lovett Weems also suggests a variety of other metrics for measurement including morale, discipleship growth, prayer vitality, biblical competency, mission engagement, and community involvement. Len8230attendance growth is the most important indicator. It is the 8220outcome8221 metrics of the other ones mentioned. (prayer, discipleship, etc.) We often used this 8220process8221 measures to justify our 8220spiritual growth8221 without a numerical one. We need to measure our 8220fruit8221 both by the quantity and the quality. If we have 8220sweet fruit8221 the quantity will follow. I agree that worship attendance growth is very important, particularly for measuring people moving into first stages of spiritual development, and that a lot of UM churches point to other indicators as a cover for what is actually a declining ministry. I8217d also offer though that while on the worship team at Ginghamsburg Church in the 1990s we experienced some amazing growth but weren8217t always good at moving people from attendance into deeper discipleship. Our back door was pretty big, too. So community involvement and mission engagement are also important. It is a matter of creating the pipeline. If attendance goes up and then down (i.e. people leaving) it would show an 8220integration8221 and 8220spiritual growth8221 underlying issue (potentially8230) The problem is that too many churches justify their lack of growth by focusing on 8220look8230he have 80 of our people in bible study8221 and so on. Len, any idea what these figures are as a percentage of the overall population in the conference Could be found easily for conferences bounded by state lines but I wonder if there8217s a way to find the answer for all conferences. I don8217t know the answet to that David but it8217s easy to find out. Contact Deb Smith above, who does a lot of research on this topic. I do know that, just like the move from rural to urban in city planning, megachurches house a steadily increasing percentage of the total church population, and that trend has been constant for several years. Sam Persons Parkes Interesting, Len. I8217m a clergy member of the Alabama-West Florida Annual Conference. I8217d guess that there are cultural reasons why SEJ conferences have smaller percentages of membership in worship. In the Bible belt, church membership is something of a shibboleth in the culture. Whether or not you actually attend, maintaining membership is important to many people, especially extended families. Additionally, purging church rolls is not often encouraged by the superintendency and can often open cans of pastoral worms in congregations that many pastors would just as soon leave alone. As I have often heard it said, 8220The Methodist Church is the easiest one to get into and the hardest to get out of8221 You wrote 8220The Southeast and South Central jurisdictions continue to enjoy the influence of a passing cultural era82308221 What in the world does that mean This statement seems to dismiss their membership figures and reflect a strange prejudice against the south. I agree that the attendance averages in other areas are wonderful. But remember that the Southeastern Jurisdiction is the only one which is growing, which can8217t be disregarded as 8220enjoying the influence of a passing cultural era8221 Thanks for posting. Steve is of course correct that any statement like thes is inherently an overstatement and flawed. Yet Sam speaks well to the differences. Having served churches above and below the Mason Dixon line I can attest first hand that there remains a difference in cultural attitudes toward church in each region. I8217m a southerner and I think the SEJ is doing good work in some areas, aided by more flagship churches than you can find in the north. In some ways, though, I found ministry in the northern states refreshingly honest. In my own experience, of course. As a southerner now worshiping in northcentral, i8217ll offer this personal experience. growing-up my entire family counted as members in my SEJ conference local church, even though only my mother and I ever attended (dad didn8217t go, siblings moved away but mom wouldn8217t allow them to drop membership somewhere). In (most situations in) the north there8217s little pressure for a family to join when only one or two family members attend. so, our family would have 2 members and 2 attending in the northern accounting, while it was 5 members and 2 attending in the southern accounting. i don8217t claim to understand all of it, but there are regional differences in the way people and families manage memberships in churches. This is a great breakdown. ขอขอบคุณ. Interesting project, but the statistical analysis is based on data that does not reflect the dramatic sectional differences in attitudes about church membership. Also does not take into account the positive and negative effect of seasonal residents that spend half the year in Sun Belt conferences, inflating Southern Jurisdictions8217 attendance and diminishing Northern Jurisdictions8217 attendance. I wonder how much of the difference between your two lists have to do with how diligent a conference is at maintaining clean membership rolls It would seem that those that put emphasis on purging rolls would decrease their overall membership number thereby increasing their percentage in list number two. I think the better issue to examine is average attendance rate changes over time. 1yr. 5yr, 10 yr, 20 yr. This shows the actual vitality of a church. Any of these numbers (unless placed in perspective of time) are generally useless unless you want bragging rights of 8220my house is bigger than yours.8221 Is this data available If so, where can we source it Eric and all, this post was ancillary to another post I wrote on the 25 fastest growing UM churches. At the time I was sr. acquisitions editor at Abingdon and conducting research on pastors who were growing their congregations. In the course of that research I discovered this data, which was interesting and I thought merited its own post. Kinda funny that three years later it starts to get a lot of attention I have seen the same thing on my blog. it is a matter of the 8220long tail8221 and when people find it. I agree that it is fascinating and I think the right questions are surfacing about it attendance is tricky and a flawed measure. a person would have to attend every worship service in order to be counted as a 1 in the average attendance numbers. in some places a family attending once a month considers themselves active participants. a church with 100 members who attend once a month would have an average attendance of 23. so too a church with 23 members who attend every Sunday. those are two very different churches. perhaps its time to think about the number of persons who consider a local church their spiritual home and they maintain a certain minimum of presence and gifts. a local church is a network of how many relationships I know in East Ohio we are far more interested in our real estate than having a mission. I8217m growing very weary of it and I am just about as loyal as you are going to get. Why so USA-centric I don8217t mean to be nitpicky, but this article should really be titled, 8220The Top 25 American United Methodist Annual Conferences.8221 North Katanga, with its 800,000 members, and Cote d8217Ivoire, with its 677,000 members, must dwarf all other annual conferences in terms of attendance. We need to get past the idea that UMC US. I suspect that the stats on Pct of Members in Worship are inaccurate. If the statistical figures are simply reporting worship attendance, those attendance figures include many nonmember attendees. The true ratio of attending members to 8220on-the-books8221 members is, unfortunately, far smaller than the percentage posted in this chart. I find it interesting that the numerical average worship attendance has been pretty much the same since the merger. We had a church membership of about 8.3 million then, with average worship attendance of about 3 million. Anyone have thoughts on why, as we lose 8220members,8221 the worship attendance seems to not shrink as well Leave a Reply Cancel reply
Fx- ตัวเลือก ทวินาม ต้นไม้
ทั่วโลก -forex- NZ- จำกัด