3x3 Bevegelig Gjennomsnitt Indikatoren

Industrielle vekter, Lavprofilskalaer, Lagerskalaer Klikk på bildet over for å se vår oversikt over brukte gulvvekter til salgs. Palleskalaer, gulvskalaer Denne allsidige, helt elektroniske gulvskalaen er for det bredeste spekteret av applikasjoner. Strukturelle stålkonstruksjoner tåler år med tung industriell bruk. Vi sender standardskalaer fra lager neste dag. quotLegal-for-Tradequot skalaer koster vanligvis mer enn quotNot Legal for Tradequot, siden omfattende testing er nødvendig for å oppnå et Certificate of Conformance. Lav profil Lagerhus Gulvvekt Prisliste Helt ny gulvpalleskala til salgs. Rabatterte priser tilgjengelig når du kjøper med et pre-owned pallestativsystem. Robust - Holdbar plattform design tåler tung Industriell bruk. 200 overbelastningskapasitet, 100 sluttbelastningskapasitet. Sum kapasitet på lastceller er to ganger skala kapasitet. All-Strukturell-Stålkonstruksjon. All Purpose - Enkel å installere. Nivåer med lugs (ingen shimming). Lett å flytte. Installer over eller under bakken. Komplett utvalg av tilbehør tilgjengelig. Alternativene inkluderer rustfritt stål, egendefinerte størrelser, glatt eller diamantdekk. Tilbehøret inkluderer ramper, støtfanger, NEMA 4X kryssboks og gaffeltruck. Høyeste kvalitet ved hjelp av NTEP-skjærbjelkebelastningsceller. Alle konstruksjonsbøyninger er strukturert stålkanaljern. ABS-NEMA 4X Summing Card-kabinett. IN Modeller, NTEP IN-modeller er NTEP (Legal for Trade), og er laget i USA. Denne gulvskalaen er et førsteklasses produkt fra Indiana Scale Company. Det er resultatet av en kombinert 100 års erfaring i produksjon av industrielle skalaer. Kapasiteter varierer fra 1000 lb til 5000 lb. Størrelser varierer fra 2 x 2 til 5 x 7. Noen av skalaene kan kalibreres til 5.000 x .5 lb eller 10 000 x 1 lb Skalaindikator (Model LP-7510) Vi ​​har en fullstendig linje av indikatorer, skrivere og skala komponenter for å fylle alle dine krav. Høy kvalitet Lavpris NTEP godkjent for 5000 divisjoner Rustfritt stål eller mildt stålkapsel Fungerer på vekselstrømadapter eller 9 Volt DC (valgfritt) LED - eller LCD-skjermalternativer Full Duplex RS-232 Serial Port IO-kort for å utføre eksterne automatiske styremaskiner 4-20ma utgang (valgfritt) Reléutgangssignalfunksjon Viser opptil 50 000 grader Driver opptil 6-350 lastcelle Automatisk venting (gjennomsnitt eller topphold) Automatisk oppdatering av dato og klokkeslett Automatisk avstengning og strømsparing Øverste grensealarm Mulighet for å endre tyngdekraften basert på forskjellige geografiske plasseringer 100 manuelle nullintervallinnstillinger Automatisk feilvarsel alarm Gulvskala Access Ramp Pallet Jack tilgangsramper tilgjengelig. Skalamper for pallerjakker og vogner Tilgangsramper tillater lasting av paller på skala rampen ved bruk av en standard pallenhet. Det tillater også annen tilgang, for eksempel handlekurver og dollies. Government finansstatistikk - kvartalsdata Data fra 23. januar 2017. Metadata for sesongjustering oppdatert 23. januar 2017. Siste data: Ytterligere Eurostat informasjon, Hovedtabeller og Database. Planlagt oppdatering av artikkelen: 25. april 2017. Eurostat har de senere årene vesentlig utvidet omfanget av integrerte kvartalsdata om statlig finansstatistikk som er tilgjengelig, noe som gir et tidsriktig og stadig høyere bilde av utviklingen av offentlige finanser i EU (EU) . Dataene som presenteres i denne artikkelen, reflekterer både ikke-finansielle og finansielle (kvartalsvise ikke-finansielle og finansielle regnskap for offentlig forvaltning) transaksjoner og dekker alle EU-28 landene samt Island, Norge og Sveits. Denne artikkelen er basert på data som sendes til Eurostat i slutten av desember 2016 og i januar 2017 og inkluderer datadekning i tredje kvartal 2016, og følger ESA 2010-metodikken. Det suppleres av ikke-finansielle sesongjusterte data som er estimert gitt frivillig av EU og EFTA-landene National Statistical Institutes. Eurostat publiserer regelmessig sesongjusterte og arbeidsdagsjusterte kvartalsdata om offentlige inntekter, utgifter og overskudd () underskudd (-), for tiden for atten medlemsstater. Sveits og EU-aggregatene. Tabell 1: EA-19 og EU-28 kvartalsvis netto utlån () netto låneopptak (-), totale utgifter og totale inntekter i prosent av BNP, sesongjusterte data Kilde: Eurostat (gov10qggnfa). sesongjusterte data: Eurostat og National Statistical Institutes estimater Tabell 2: Kvartalsutlån () nettolåntagning (-) i prosent av BNP, sesongjusterte data Kilde: Eurostat (gov10qggnfa). sesongjusterte data: National Statistical Institute estimerer Tabell 3: Kvartalsvis netto utlån () netto lån (-) etter land, ikke-sesongjusterte data Kilde: Eurostat (gov10qggnfa) Figur 1: Kvartalsvis netto utlån i EU-28 og EA-19 Kilde: Eurostat (gov10qggnfa) Figur 2: EA-19 totale inntekter og totale utgifter, sesongmessige og ujusterte justerte data, milliarder euro Kilde: Eurostat (gov10qggnfa) Figur 3: EA-19 samlede inntekter og totale utgifter, sesongmessige og ujusterte korrigerte data, 160 av BNP Kilde: Eurostat (gov10qggnfa) Figur 4: EA-19 netto utlån () netto låneopptak (-), sesongmessige og ujusterte korrigerte data, Kilde: Eurostat (gov10qggnfa) Kilde: Eurostat (gov10qggnfa) Figur 5: EU-28-komponentene i offentlig forvaltning og service totalinntekter, milliarder euro Kilde: Eurostat (gov10qggnfa) Eurostat (gov10qggnfa) Figur 7: EU-28 nettofinans Kilde: Eurostat (gov10qggfa) Figur 8: EA-19 netto finansielle transaksjoner, transaksjoner i eiendeler og gjeld, milliarder euro Kilde: Eurostat , beholdning av eiendeler og gjeld, milliarder euro og 160 av BNP Kilde: Eurostat (gov10qggfa) Figur 10: EA-19 netto finansiell verdi, beholdning av eiendeler og gjeld, milliarder euro og 160 av BNP Kilde: Eurostat 28 beholdning av eiendeler etter finansielt instrument, 160 av BNP Kilde: Eurostat (gov10qggfa) Figur 12: EA-19 beholdning av eiendeler etter finansielt instrument, 160 av BNP Kilde: Eurostat (gov10qggfa) Figur 13: Instrument, 160 av BNP Kilde: Eurostat (gov10qggfa) Figur 14: EA-19 aksjeforpliktelse etter finansielt instrument, 160 av BNP Kilde: Eurostat (gov10qggfa) Figur 15: Utvikling av netto finansverdi per land, 160 av BNP Kilde: Eurostat (gov10qggfa) Figur 16: Genera Kilde: Eurostat (gov10qggdebt) Figur 17: Endring i offentlig bruttogjeld, prosentpoeng av BNP, 2016Q3 sammenlignet med 2016Q2 Kilde: Eurostat (gov10qggdebt) Figur 18: Endring i offentlig forvaltning og service bruttogjeld , prosentpoeng av BNP, 2016Q3 sammenlignet med 2015Q3 Kilde: Eurostat (gov10qggdebt) Figur 19: EA-19 utviklingen av offentlig underskudd og gjeld, 2016Q3, prosentandel av BNP Kilde: Eurostat (gov10qggdebt) Hovedstatistiske funn I tredje kvartal 2016 , var sesongjustert offentlig underskudd til BNP på 1,7160 i euroområdet (EA-19), en økning sammenlignet med 1,5160 av BNP i andre kvartal 2016. I EU-28 var underskuddet til BNP på 1,9160, en liten økning sammenlignet med 1,8160 i forrige kvartal. Kvartalsvis ikke-finansregnskap for statens offentlige inntekter og utgifter Både samlede inntekter og utgifter har en klar sesongmessighet. For å tolke trender for de siste kvartalene, presenteres sesongjusterte data i tillegg til de rå dataene som sendes av EUs medlemsstater (se forklaring nedenfor). I tredje kvartal 2016 utgjorde sesongjusterte samlede offentlige inntekter i euroområdet 46,5160 av BNP. uendret sammenlignet med andre kvartal i 2016. Samlede offentlige utgifter i euroområdet var 48,2160 av BNP, en økning sammenlignet med forrige kvartal (48,1 av BNP). I EU-28 var den samlede offentlige omsetningen 45.1160 av BNP i tredje kvartal 2016, sammenlignet med 45.0160 i andre kvartal 2016. Samlede offentlige utgifter i EU-28 var 46,9160 av BNP, sammenlignet med 46,8160 i forrige kvartal . Fra fjerde kvartal 2010 og framover er det en synkende trend i nivået av total utgiftskvoten, noe som reflekterer en absolutt reduksjon i totale utgifter, samt effektene av fornyet vekst i EU og euroområdet (alle sesongjustert). Synlige forverringer i andre og fjerde kvartal 2012, skyldes en rekke engangsvirkninger i flere medlemsstater. Spesielt i fjerde kvartal 2012 og andre kvartal 2013 økte de totale utgiftene noe i begge områder, påvirket av tiltak for å støtte banksektoren i flere medlemsstater, særlig i Spania i fjerde kvartal 2012 og i Hellas i 2. kvartal 2013. Støtte til banksektoren i flere medlemsstater er også hovedårsaken til økningen i fjerde kvartal 2015. I første kvartal 2016, hovedsakelig på grunn av engangseffekter i flere medlemsstater, sesongmessig Justerte statslige utgifter økte betydelig. Offentlige underskudd Forskjellen mellom offentlig forvaltning og service totalinntekter og totale utgifter er kjent i ESA2010-terminologien som offentlig forvaltning netto utlån (-) (-) (ESA2010 kategori B.9) og kalles vanligvis offentlig underskudd (eller overskudd). Dette tallet er en viktig indikator på den generelle situasjonen for statens finanser. Det uttrykkes vanligvis som en prosentandel av BNP. I tredje kvartal 2016 var sesongjustert offentlig underskudd til BNP på 1,7160 i euroområdet (EA-19), en økning sammenlignet med 1.5160 i andre kvartal 2016. I EU-28 var underskuddet til BNP-forholdet var på 1,9160, også en liten økning sammenlignet med 1,8160 i forrige kvartal. På grunn av den økonomiske og finansielle krisen, som startet i 2008, ble underskuddene i EU-regjeringene stadig forverret og nådd et rekordnivå på -7,1160 av BNP (sesongjustert) i tredje kvartal 2010. Begrepet konsolidering av offentlige finanser som kan være observert fra fjerde kvartal 2010 og fremover skyldes en reduksjon av offentlige utgifter, ikke bare når det gjelder BNP, men også i absolutte tall, samt fortsatt vekst i absolutt inntekter (sesongjusterte absolutte tall), som oversteg BNP-veksten. Fra første kvartal 2011 og fremover var det sesongjusterte offentlige underskuddet ikke over 5 av BNP. Fra og med tredje kvartal 2011 fortsatte imidlertid de totale utgiftene i offentlig forvaltning, målt i absolutte tall. Fra og med fjerde kvartal 2014 var det sesongjusterte offentlige underskuddet under 3 i euroområdet og EU som helhet. Sesongjustert offentlig underskudd Det bør bemerkes at årsspesifikke sesongjusterte data ikke er generelt lik årlige ujusterte data. Ved bruk av årstall, er det mer hensiktsmessig å bruke ikke-sesongjusterte data. Å bruke sesongjusterte data er tvert imot mer hensiktsmessig når man ser kvartalsvise vekstrater. For Belgia økte det sesongjusterte underskuddet i tredje kvartal 2016, hovedsakelig på grunn av en kombinasjon av effekter i totalinntektene - mens kapitalskattene i 2015 ble økt med noen midlertidige endringer, faller de i kvartaler i 2016 sammen med inntektsskatt og rikdom. Imidlertid ble økende omsetning observert for indirekte skatter og avgifter (motorveier). Det store underskuddet for Slovenia i fjerde kvartal 2013 skyldes hovedsakelig kapitalinnskudd for å støtte finansinstitusjoner. Dette er også årsaken til det relativt store underskuddet i første kvartal 2013 og fjerde kvartal 2014. I tillegg er det engangseffekter i tredje og fjerde kvartal 2013 på grunn av rettsavgjørelser. I motsetning til dette er tredje kvartal 2013 positivt påvirket av utbytte fra National Bank. For Hellas blir kvartalsreguleringsoverskuddet (ikke sesongjustert) i 2016Q3 positivt påvirket av en generell økning i skatteinntekter, men også en engangsvirkning på grunn av en tidlig betalingsfrist for eiendomsskatt. Tilbakebetaling av noen restskatt i 2016Q3 er nøytral på underskuddet, da utgifter tidligere hadde vært påløpt. I 2015Q4 er underskuddet sterkt påvirket av kapitaloverføringer til finansielle selskaper. For Østerrike er det store underskuddet i fjerde kvartal 2014 i stor grad knyttet til en kapitaltilførsel behandlet som kapitaloverføring for å gjennomføre HETA-avviksstruktur, mens det relativt lave underskuddet i fjerde kvartal 2013 skyldes en auksjon av mobiltelefonlisenser . Det forholdsvis store underskuddet i tredje kvartal 2015 skyldes også kapitalinnskudd behandlet som kapitaloverføringer i forbindelse med HETA. Nedgangen i det sesongjusterte underskuddet i Finland for tredje kvartal 2016 skyldes i stor grad økte skatteinntekter. For Storbritannia er underskuddet i andre og tredje kvartal 2016 positivt påvirket av utbytte fra sentralbanken (Bank of England Asset Purchase Facility). Dette er også tilfelle for flere kvartaler siden første kvartal 2012. For Malta er totale utgifter i første kvartal 2015 positivt påvirket av kapitaloverføring til et offentlig selskap. Dette påvirker underskuddet i første kvartal 2015 negativt. For Portugal er det store underskuddet i fjerde kvartal 2015 forklart av støtte til finansielle selskaper. For Island er det store rapporterte overskuddet i første kvartal 2016 på grunn av engangsstabilitetsbidrag betalt av de mislykkede bankene. På Eurobase justerte sesongjusterte og kalenderdag totale inntekter og totale utgiftsdata fra medlemsstatene og EFTA-landene. som gir sesongjusterte og kalenderdagsjusterte data for totalinntekter, totale utgifter og netto utlån () netto låneopptak (-) i tillegg til de sesongjusterte dataene, presenteres i detalj. Disse dataene er gitt på frivillig basis av National Statistical Institutes. Kvartalsregnskap for offentlig forvaltning og service Finansielle transaksjoner - eiendeler, forpliktelser og netto finansielle transaksjoner Regjeringens finansregnskap lar spesielt en analyse av hvordan regjeringer finansierer underskuddene sine eller investerer overskuddene sine. De inkluderer data om finansielle transaksjoner (nettooppkjøp av finansielle eiendeler og netto forfall av finansielle forpliktelser) og balanseposter (beholdninger av finansielle eiendeler og gjeld utestående ved utgangen av hvert kvartal) for offentlig forvaltning og service og delsektorer. Variasjoner i aksjer forklares både av transaksjonene og av andre faktorer som beholdning gevinst og tap og andre volumendringer. Målet med denne delen er å presentere hovedtrekkene til den offentlige regnskapsregnskapet. Den økonomiske og finansielle krisen førte til en betydelig økning i svingninger i netto forekomst av gjeld og nettoinnkjøp av finansielle eiendeler. Fra fjerde kvartal 2008 og fremover har svingningene i transaksjoner i både eiendeler og forpliktelser økt kraftig. Avstanden mellom volumet av transaksjoner i eiendeler og gjeld har økt kraftig, noe som gir økende negative tall i netto finansielle transaksjoner (B.9f), som tolkes som overskuddsunderskuddet fra finansregnskapet. Økningen og toppene i transaksjoner i finansielle eiendeler kan forklares av at myndighetene har anskaffet eiendeler for å støtte finansinstitusjoner. Netto finansielle transaksjoner fortsatte å forsvinne jevnt fra andre kvartal 2008 til tredje kvartal 2009. Fra fjerde kvartal 2010 og framover er det en synkning. Statens finansbalanse På nivået mellom EU-28 og EA-19 er det observert en betydelig økning i aksjelagrene siden tredje kvartal 2008, sammen med en økning i eiendeler som var mindre uttalt. Stigningen i aksjeforpliktelsen skyldes i hovedsak gjeldspapirer, som er det klart viktigste finansieringsinstrumentet på statens ansvarsside. Låneforpliktelsen økte også betydelig. Resten av finansielle forpliktelser er hovedsakelig andre kontoer, betales. Beholdningen av finansielle eiendeler er hovedsakelig holdt i aksje - og investeringsfondsandeler (for eksempel offentlige selskaper som ikke er klassifisert i offentlig forvaltning), med andre fordringer, valuta og innskudd (disse har en sterk sesongmessighet), lån og gjeldspapirer utgjør også viktige deler. Lånene økte vesentlig i finanskrisen. Forskjellen mellom beholdningen av finansielle eiendeler og forpliktelser er balanseført netto finansiell verdi. Kvartals bruttogjeld for offentlig forvaltning og service Ved utgangen av tredje kvartal 2016 var statsgjelden til BNP i euroområdet (EA-19) 90,1, mot 91,2 ved utgangen av andre kvartal 2016. I EU-28, forholdet redusert fra 84,2 til 83,3. Sammenlignet med tredje kvartal 2015 falt statsgjelden til BNP i både euroområdet (fra 91,5 til 90,1) og EU-28 (fra 85,9 til 83,3). De høyeste forholdene mellom statsgjeld og BNP ved utgangen av tredje kvartal 2016 ble registrert i Hellas (176,9), Portugal (133,4) og Italia (132,7), og den laveste i Estland (9,6), Luxembourg (21,5) og Bulgaria (28,7). Sammenlignet med andre kvartal 2016 registrerte seks medlemsstater en økning i sin gjeld til BNP-forhold ved utgangen av tredje kvartal 2016 og tjuefem en nedgang. Den høyeste økningen i forholdet ble registrert i Kypros (3,1 pp), Portugal (1,6 pp) og Litauen (1,1 pp). De største nedgangene ble registrert i Hellas (-2,9 pp, særlig på grunn av innløsning av langsiktige verdipapirer), Italia (-2,8 pp) og Østerrike (-2,3 pp). Sammenlignet med tredje kvartal 2015 registrerte elleve medlemsstater en økning i gjelden til BNP i slutten av tredje kvartal 2016 og sytten en nedgang. Den høyeste økningen i forholdet ble registrert i Hellas (4,4 pp), Litauen (3,1 pp), Portugal (2,9 pp) og Bulgaria (2,1 pp), mens de største nedgangene ble registrert i Irland (-8,5 pp, påvirket av effekter på nevneren, dvs. sterk vekst i nominell BNP), Nederland (-4,3 pp) og Ungarn (-3,2 pp). Nedgangen i gjeld i Hellas i første kvartal 2015 skyldes hovedsakelig tilbakebetaling av et lån fra EFSF til HFSF, som representerer ubrukte midler til rekapitalisering av greske finansinstitusjoner, samt tilbakebetaling av lån gitt av IMF. Økningen i andre kvartal 2016 påvirkes av ESM-utbetalinger. Utvikling av underskudd og gjeld Figur 18 viser noen av de viktigste sammenhenger mellom kvartalsunderskudd og kvartalsgjeld for euroområdet. Mens generelt brutto gjeld øker i nærvær av et offentlig underskudd, er dette ikke nødvendigvis tilfelle på kort sikt. Det kan sees at en sterk sammenflytning av nettoinnkjøp av finansielle eiendeler eksisterer med utviklingen av kvartalsgjeld. Gjeldsforpliktelser som ikke er i kvartalsgjelden (hovedsakelig andre kontoer, betales) spiller en mindre rolle. Datakilder og tilgjengelighet Kvartalsregnskap for offentlig forvaltning og service Eurostat utgir kvartalsvise flyt - og lagerdata for offentlig sektor, ved hjelp av en integrert struktur som kombinerer dataene fra kvartalsvise ikke-finansielle regnskap for offentlig forvaltning og service (QNFAGG), kvartalsregnskap for offentlig forvaltning og service ( QFAGG) og kvartalsvis statsgjeld (QGD). En integrert publikasjon som kombinerer data fra alle tre tabellene, utgis kvartalsvis på den dedikerte regjeringsfinansiestatistikk-delen (GFS) på Eurostats nettsted og på den dedikert statistiske forklarte siden Integrated Government Finance Statistical Presentation. Data overføres i henhold til ESA2010 overføringsprogram for QFAGG og QDEBT. QNFAGG-data overføres under gentlemen-avtale. Eurostat publiserer kvartalsvise statsfinanserte tall basert på Meta-systemet for europeisk økonomi 2010 (ESA 2010). Dataene i denne utgaven inkluderer revisjoner som skyldes både implementeringen av ESA2010 og innlemmelsen av andre statistiske tilpasninger. Metodologiske endringer i ESA2010 inkluderer behandling av eiendeler i pensjonsordninger overført til offentlig forvaltning som delvis kompensasjon for overtakelse av pensjonsforpliktelser. Selv om overføringen av eiendeler er blitt behandlet som en ikke-finansiell transaksjon i henhold til ESA95, blir ESA2010 behandlet som engangsbeløp fra offentlige foretak som finansiell, uten innvirkning på netto utlån (-). Videre må differansen mellom verdien av eiendeler mottatt av staten og verdien av pensjonsforpliktelsene behandles som en kapitaloverføring fra regjeringen til det berørte selskap. For mer informasjon, se Eurostats vedtak om problemet: her. Dette har stor innvirkning på kvartalsdataene i de berørte landene. QNFAGG og QFAGG og QDEBT statistikk dekker data for offentlig forvaltning som definert i ESA2010, punkt 2.111. Sesongjustering av utvalgte dataserier Kvartalsstatistikkstatistikken rapporteres til Eurostat i form av ikke-sesongjusterte (rå) tall. Imidlertid inneholder et visst antall rapporterte serier sesongmessige mønstre (forklart av sammenhengen med sesongmessig økonomisk aktivitet og av budsjettplanlegging og regnskapsmessig praksis av nasjonale myndigheter), noe som gjør det vanskelig å utføre en direkte meningsfylt langrenns - og tidsserieanalyse ved hjelp av ujusterte data. Det samme gjelder for BNP, som reflekterer sesongmønsteret for alle økonomiske aktiviteter i økonomien. For å overvinne denne vanskeligheten og dermed få en bedre forståelse av trender i tillegg til de sesongjusterte dataene, presenteres sesongjusterte data for EU-28 og EA-19 i denne artikkelen. Sesongjusteringen tar sikte på å fjerne sesongmessigheten knyttet til kvartalsdataene. Det skal bemerkes at årsspesifikke sesongjusterte data ikke er generelt lik årlige ujusterte data. Ved bruk av årstall, er det mer hensiktsmessig å bruke ikke-sesongjusterte data. Å bruke sesongjusterte data er mer hensiktsmessig når man ser kvartalsvise vekstrater. Sesongjusteringen for totale inntekter og totale utgifter gjøres ved hjelp av en indirekte prosedyre (på landnivå) ved bruk av Tramo-Seats on Demetra). Når det er tilgjengelig, benyttes egne statlige institutters estimater som inngang for aggregatene, som leveres til Eurostat på basis av gentlemen-avtalen. Noen estimater på landnivå samt data for EU-aggregatene er publisert på Eurobase. Disse estimatene suppleres av Eurostats egne estimater for de landene som ennå ikke har oppgitt sitt eget estimat. Disse dataene er merket konfidensielt og ikke publisert. Netto utlån () netto låneopptak (-) er indirekte hentet fra regnskapsidentiteten: Netto utlån () netto låneopptak (-) Sum inntekt - Sum utgifter. For de følgende landene er estimatene produsert av det respektive Nasjonalstatistikkinstituttet, som alle følger ESS-retningslinjene for sesongjustering: EU-aggregater: Estimert indirekte på Eurostat på grunnlag av medlemsstatens data, som langt fra dette leveres nasjonalt og suppleres av Eurostats egne estimater, der det ikke foreligger nasjonalt oppgitte data. Tramo-Seats kjører på Demetra brukes i alle tilfeller. Kroatiske kvartalsdata er tilgjengelige fra første kvartal 2012. For de følgende landene er estimatene produsert av respektive National Statistical Institute, som alle følger ESS-retningslinjene for sesongjustering: For de følgende landene er estimatene produsert av respektive National Statistical Institute, som alle følger ESS-retningslinjene for sesongjustering: Belgia: Den sesongjusterte serien beregnes etter en indirekte tilnærming. Komponentene i inntektene og utgiftene til generaldirektoratet er sesongjustert ved hjelp av Tramo-Seats, med tanke på tilstedeværelsen av mulige utestengere og kalendereffekter. Modellen til hver komponent (gt20) er individuelt godkjent (ingen automatisk modellering). Fraværet av gjenværende sesongmessighet etter aggregering er blitt kontrollert. Dataene er benchmarked på årlige totals av den ujusterte serien. Den årlige benchmarkingen beregnes på hver komponent ved hjelp av en multiplikativ Denton-prosedyre. Bulgaria: Tramo-Seter på Demetra. Samlede utgifter: ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, log-transformasjon, ARIMA-modell (2,1,0) (0,1,1), outlier: AOIV-2007, TCIV-2008, AO2009-I. Samlet inntekter: log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2007-I. Tsjekkia: Tramo-Seats on Demetra. Samlede utgifter: Ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), utestengere: AO2003-I, AO2003-III, AO2012-IV, TC2001-IV. Totale inntekter: Ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (1,1,0) (0,1,1), avvikere: AO2003-I, TC2007-III, AO2008-III. Danmark: X12-ARIMA. Samlede utgifter: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (1,1,0) (1,0,0), utjevningsmidler: AO2005-IV, TC2011-I. Totale inntekter: Log-transformasjon, handelsdagseffekter, ingen påskeeffekt, ARIMA-modell (0,1,0) (0,1,1), utjevningsmidler: TC2009-II, AO2008-II, TC2009-II, LS2015-I, 2004-I. Tyskland: X-12-ARIMA. Samlede utgifter: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), utestengere AO 1995-I, 1995-III, 2000-III, 2010-III. Samlet inntekt: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ARIMA-modell (0,1,0) (0,1,1), ingen utelukker. Estland: Tramo-Seter på Demetra. Totale utgifter: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekt, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (0,1,0) (0,1,0), LS2011-IV Samlet inntekt: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påske effekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1). Frankrike: Sesongjusterte data overføres. Arbeidsdagsjustering gjøres også når det er aktuelt. En indirekte metode brukes. Sesongjustering gjøres ved hjelp av X-12-ARIMA. For mer informasjon, kan du lese INSEEs metodikk (på side 21) på følgende lenke (dokumentet er tilgjengelig på både engelsk og fransk): insee. frenindicateurscnattrimPubMethenInsee20MC3A9thodes20nC2B0126.pdf. Latvia: Tramo-Seter på JDemetra. Samlede utgifter: Log-transformasjon, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), avvikere: LS2006-IV, LS2009-III. Samlet inntekter: Log-transformasjon, ARIMA-modell (0,1,0) (0,1,1), utjevningsmidler AO2006-IV. Malta: Tramo Seats on Demetra, Samlede utgifter: ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekter, ARIMA-modell (0,0,0) (0,1,1), 1 utestengere oppdaget: AO2003-IV. Totale inntekter: ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekter, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,0), ingen utelukkende funnet. Østerrike: Tramo-Seter på Demetra. Totale utgifter: log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), utestengere AO2009-IV, spesifikk forbehandling: 2004-II, 2004-IV , 2013-IV, 2014-IV, 2015-III. Samlet inntekter: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2009-II. Polen: Tramo-Seter på JDemetra. Direkte metode brukt. Samtidig justering for 1. kvartal hvert år, nåværende regulering Q2, Q3, Q4 (modell revidert en gang i året). Justering av kalendereffekter brukt. Arbeidsdager med skuddårseffekt (2 regressorer) og påskeffekt testet for hver serie - kun signifikante effekter brukt i sluttspesifikasjonen. Automatisk identifisering av ARIMA-modeller. Samlede utgifter: P.2-log-transformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (0,0,0) (1,1,0) P.5L - logtransformering ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (1,1,0) (0 , 1,1), avvikere: LSQ1-2001 AOQ1-2016 D.1 - logtransformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1) D.6M - logtransformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), avvikere: AO (Q4-2007) LS (Q4-2004) TC (Q3-2000) D.4 - loggtransformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell 0,0,0) (0,1,1), avvikere: LS (Q3-2013) P.29D.3 - logtransformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,0,1) , outliers: TC (Q1-2004). Totalt inntekter: D.2 - loggtransformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), utjevning: AO (Q2-2004), TC (Q1-2009) D.4 no - loggtransformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (0,0,0) (0,1,1), avvikere: TC (Q3-2007), TC (Q2-2012) D.5 - loggtransformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (1,0,0) (0,1,0) D.61 - loggtransformasjon ingen kalendereffekt, ARIMA-modell (0,1,0) (0,1,1), eliminatorer: TC (Q4-2008), AO (Q4-2007), AO (Q3-2011) P.1D.7 ingen sesongmessighet. Portugal: X13-ARIMA på Demetra. En manuell forhåndsbehandling utføres ved å identifisere og trekke fra engangsforanstaltninger. Ytterligere forbehandling er brukt for utleder deteksjon og korreksjon. Sesongjusteringen er brukt på totale inntekter, utgifter unntatt kompensasjon av ansatte og kompensasjon av ansatte. Totale inntekter: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter ingen påskeffekt ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1) utestengere: AO2003-IV, AO2009-II, SO III 1999 2008 (brukerdefinert variabel). Totale utgifter (unntatt kompensasjon for ansatte): Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter ingen påskeffekt ARIMA-modell (1,0,1) (0,1,0) utestengere: AO (IV-2002), LS (II-2012) ) Kompensasjon av ansatte: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter ingen påskeffekt ARIMA-modell (1,1,0) (0,1,1) utestengere: TC (III-2005), LS (I-2011), LS I-2012), TC (I-2013), AO (III-2014), SO II 2012 2013 (brukerdefinert variabel), SO IV 2012 2016 (brukerdefinert variabel). Slovenia: Tramo-Seter på JDemetra. Modell for totalinntekter: Logtransformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, forhåndsdefinerte utliggere: LS 2009-I, AO 2012-I, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1). Modell for totale utgifter: Logtransformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påskeeffekt, forhåndsdefinerte utliggere: AO 2013-IV, AO 2013-I, TC 2011-I, AO 2014-IV, ARIMA-modell (0,1,1 ) (0,1,1). Slovakia: Tramo-Seter på JDemetra. Samlede utgifter: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), utjevning: LS2000-IV, AO2015-IV, AO2002-IV. Samlet inntekt: Log-transformasjon, ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2001-III, AO2015-IV. Finland: Tramo-Seats on Demetra 2.2. Forbehandling skjer hvis det er nødvendig, for eksempel for avkjenning og korreksjon. Sum inntekt og utgifter estimeres indirekte på grunnlag av deres komponenter og på undersektordata. Sverige: Tramo-Seter på Demetra. Samlede utgifter: ingen handelsdagseffekter, ingen påskeffekt, ARIMA-modell (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. Takk skal du ha. 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