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経営経済学 大学生・専門学校生・社会人

簿記について質問です。除却について,②の備品は取得時の24万を基準にするのに③のソフトウェアは取得の200万が基準にならないのはどうしてでしょうか? ご教授下さい。

問 第4回 建物 取得年月日 固定資産管 用 途 期末数量 耐用年数 平成19.4.1 備品 7,500,000 事務所 25年 2) 当期の取引 平成2041 平成25.10.1 27.10.1 平成23.4.1 平成 25.4.1) 平成26.4.1 ソフトウェア 備品B 備品PC 1,800,000 備品 A 8年 10510 6 年 4年 600,000 2,200,000 800,000 システムA システムB 10年 2,000,000 10年 3,000,000 C 10 2,800,000 1 平成27年4月1日に備品C (耐用年数8年) を¥800,000 (翌月末払い)で購入した。 4 ② 固定資産の棚卸を実施したところ、 備品Bのうち2個が滅失していることが判明し、前期末 3 の帳簿価額にもとづき除却処理を期首で行うこととした。 10000円 000-000 平成27年7月1日に、事務所の改築を行い、改築工事の代金¥1,500,000(翌月末払い)のう ち、80%が資本的支出であったため、これを建物勘定に追加計上し、耐用年数15年で減価償却 を行うこととした。80%は、建物で残りは修繕費ということ 平成27年10月1日から、新たなシステムCが稼働しソフトウェアの代金(翌月末払い)は ¥2,800,000であった。 システムC (耐用年数10年)の稼働に伴い、システムAが不要となった ため、9月末の帳簿価額にもとづき、期末で償却費の計上と除却処理を行った。 減価償却の方法 減価償却費は年次で期末に一括計上している。減価償却の方法は、以下のとおりである。 建物(定額法(残存価額ゼロ) 期中取得分は年間の償却費を月割で計算 (間接法による】 備品 平成19年4月1日から平成24年3月31日までの取得 250%定率法(間接法による 平成24年4月1日以後の取得 200%定率法(間接法による) ソフトウェア 定額法 期中取得分は年間の償却費を月割で計算 (直接法による) 耐用年数に対応する償却率は、下表のとおりである(計算にあたってはこの表の数値 ること)。 耐用年数 定額法 250%定率法 200%定率法 4年 20.250 0.625 0.500 6年 0.167 20.417 20.333 8年 0.125 0.313 20.250 10年 0.100 0.250 0.200 15年 0.067 0.167 0.133 25年 0.040 0.100 0.080 固定資産除却損の算定に用いる減価償却累言

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物理 大学生・専門学校生・社会人

人が棒から受ける垂直抗力と、その反作用については考えなくてもよいのですか?どうしてですか?

8 力のモーメント ( すべる条件) Po 11/22 出題パターン S[m]〕 ―合力が 浮力 力のしくみ なめらかで鉛直な壁の前方6mのところから、 長さ10m 質量 M 〔kg〕 の一様なはしごが壁に 立てかけられてある。重力加速度の大きさをg 壁 〔m/s2〕 とし,床とはしごとの間の静止摩擦係数 =1/2とする。 A B 上向きの いま、このはしごを質量 5M 〔kg〕 の人が登り 始めた。この人はどこまで登りうるか。 床 解答のポイント! ST 力のつりあいの式の数) < (未知数の数) のとき, 未知数を求めるために力の モーメントのつりあいの式も必要になる。 棒の重心は、棒の中央である。 う。 解法 あいで、 図2-16のように, 人が下端から1〔m〕 ま AK で登ったとき, はしごの下端がすべる直前と N ずらす N' X て なり,摩擦力が最大静止摩擦力μN=12 N 1-SE になったと考える。 力のつりあいの式より, 5Mg 8 x: N' =1/ N Mg y: N = Mg +5Mg 立のたの Sg ここで,未知数の数はN,N', lの3つ に対し,式の数は2つしかない。 ずらす 2N 4 よって、力のモーメントのつりあいの式の 立て方3ステップに入る。た 0 B Mg 5 5Mg STEP1 支点は力の集中するB点。 図2-16 STEP2 各力の作用線に「うで」を下ろす。 STEP3 力のモーメントのつりあいの式より、各力をうでの位置までずら して,

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

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