本文解答了关于《非现金对价的公允价值变动额怎么处理》相关内容，同时关于1、非现金对价的公允价值因对价形式,2、非现金对价的公允价值不能合理估计,3、非现金资产的公允价值小于账面价值,4、非现金账面公允价值损失,5、非现金对价的公允价值因对价形式的原因,的相关问答本篇文章福途教育网小编也整理了进来，希望对您有帮助。
非现金对价的公允价值变动额怎么处理"},{"title":"如何计算公允价值变动损益","detail":"公允价值变动损益是指金融资产按照当期公允价值计量，当期会计期间变动额度，其中获得的收益将计入当期损益，遭受的损失计入当期损失，其报表编制方法是：\n\n（1）确定金融资产的期初公允价值以及期末公允价值，包括债券市价，股份市价，商品期货价格等；\n\n（2）根据上述公允价值计算公允价值变动额，该变动额表明金融资产的变动；\n\n（3）据此可得出当期的公允价值变动损益，即可得出公允价值变动损益的报表表示法。"}]
EDIT_SIMILARITY = 0.9 # 编辑距离相似度，越大越相似
def resp_question(question):
# 根据问题回答指定的答案
q_words = jieba.lcut(question) # 分词
max_similarity = 0
answer = ""
for qa_pair in DATA:
title_words = jieba.lcut(qa_pair["title"])
similar = calc_similarity(title_words, q_words)
if similar > max_similarity:
max_similarity = similar
answer = qa_pair["detail"]
# 如果最高相似度低于指定阈值，则答案不存在
if max_similarity < EDIT_SIMILARITY:
answer = "抱歉，没有找到您想要的答案。"
return answer
def calc_similarity(words1, words2):
# 根据编辑距离计算两个字符串的相似度
dist = edit_distance(words1, words2)
matrix = [len(words1) + 1, len(words2) + 1]
return 1 - dist / (matrix[0] * matrix[1])
def edit_distance(s1, s2):
m = len(s1)
n = len(s2)
# 初始化矩阵
matrix = np.zeros((m + 1, n + 1))
for i in range(1, m + 1):
matrix[i, 0] = i
for j in range(1, n + 1):
matrix[0, j] = j
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
cost = 0 # 插入／删除／替换操作代价均为1
else:
cost = 1
matrix[i, j] = min(matrix[i - 1, j] + 1, # 删除操作
matrix[i, j - 1] + 1, # 插入操作
matrix[i - 1, j - 1] + cost) # 替换操作
return matrix[m, n]
总结：以上是编辑：【蓝魔之泪】整理及AI智能原创关于《非现金对价的公允价值变动额怎么处理
》优质内容解答希望能帮助到您。