Коэффициент осаго по регионам 2019 таблица: Территориальный коэффициент ОСАГО 2019 по регионам в РСА

Содержание

Территориальный коэффициент ОСАГО 2019 по регионам в РСА

Территория преимущественного использования транспортного средства:	Коэффициент для транспортных средств, за исключением тракторов, самоходных дорожно-строительных и иных машин и прицепов к ним	Территориальный коэффициент для тракторов, самоходных дорожно-строительных и иных машин и прицепов к ним
для юридических лиц – место регистрации транспортного средства;
для физических лиц – место жительства собственника транспортного средства
Алтайский край
Барнаул	1,63	1
Бийск	1,18	0,82
Заринск, Новоалтайск, Рубцовск	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Амурская область
Благовещенск	1,54	0,91
Белогорск, Свободный	1,09	0,91
Прочие города и населенные пункты	1	0,64
Архангельская область
Архангельск	1,72	1
Северодвинск	1,63	1
Котлас	1,54	1
Прочие города и населенные пункты	0,865	0,55
Астраханская область
Астрахань	1,36	1
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Белгородская область
Белгород	1,27	0,82
Губкин, Старый Оскол	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Брянская область
Брянск	1,45	1
Клинцы	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Владимирская область
Владимир	1,54	1
Муром	1,18	0,82
Гусь-Хрустальный	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	1	0,82
Волгоградская область
Волгоград	1,27	0,82
Волжский	1,09	0,82
Камышин, Михайловка	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Вологодская область
Череповец	1,72	1
Вологда	1,63	1
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Воронежская область
Воронеж	1,45	1,09
Борисоглебск, Лиски, Россошь	1,09	0,91
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,64
Еврейская автономная область
Биробиджан	0,64	0,55
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Забайкальский край
Чита	0,73	0,55
Краснокаменск	0,64	0,55
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Ивановская область
Иваново	1,72	1
Кинешма	1,09	0,82
Шуя	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Иркутская область
Иркутск	1,63	1
Шелехов	1,27	0,82
Ангарск	1,18	0,82
Усолье-Сибирское	1,09	0,82
Братск, Тулун, Усть-Илимск, Усть-Кут, Черемхово	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Кабардино-Балкарская Республика
Нальчик, Прохладный	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Калининградская область
Калининград	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Калужская область
Обнинск	1,27	0,82
Калуга	1,18	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Камчатский край
Петропавловск-Камчатский	1,27	1
Прочие города и населенные пункты	1	0,64
Карачаево-Черкесская Республика	1	0,82
Кемеровская область
Кемерово	1,81	1
Новокузнецк	1,72	1
Белово, Березовский, Осинники, Прокопьевск, Междуреченск	1,27	0,82
Анжеро-Судженск, Киселевск, Юрга	1,18	0,82
Прочие города и населенные пункты	1,09	0,82
Кировская область
Киров	1,36	1
Кирово-Чепецк	1,18	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Костромская область
Кострома	1,27	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Краснодарский край
Краснодар, Новороссийск	1,72	1
Анапа, Геленджик	1,27	0,82
Армавир, Сочи, Туапсе	1,18	0,82
Белореченск, Ейск, Кропоткин, Крымск, Курганинск, Лабинск, Славянск-на-Кубани, Тимашевск, Тихорецк	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	1	0,82
Красноярский край
Красноярск	1,72	1
Железногорск, Норильск	1,27	0,82
Ачинск, Зеленогорск	1,09	0,82
Канск, Лесосибирск, Минусинск, Назарово	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Курганская область
Курган	1,36	0,82
Шадринск	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Курская область
Курск	1,18	0,82
Железногорск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Ленинградская область	1,27	0,82
Липецкая область
Липецк	1,45	1
Елец	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Магаданская область
Магадан	0,73	0,55
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Московская область	1,63	1
Москва	1,9	1,18
Мурманская область
Мурманск	1,99	1,18
Североморск	1,54	1
Апатиты, Мончегорск	1,27	1
Прочие города и населенные пункты	1,18	1
Ненецкий автономный округ	0,82	0,55
Нижегородская область
Нижний Новгород	1,72	1
Балахна, Бор, Дзержинск	1,27	0,82
Кстово	1,18	0,82
Арзамас, Выкса, Саров	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	1	0,82
Новгородская область
Великий Новгород	1,27	0,82
Боровичи	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Новосибирская область
Новосибирск	1,63	1
Бердск	1,27	0,82
Искитим	1,18	0,82
Куйбышев	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Омская область
Омск	1,54	1
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Оренбургская область
Оренбург	1,63	1
Орск	1,09	0,82
Бугуруслан, Бузулук, Новотроицк	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Орловская область
Орел	1,18	0,82
Ливны, Мценск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Пензенская область
Пенза	1,36	1
Заречный	1,18	0,82
Кузнецк	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Пермский край
Пермь	1,9	1,18
Березники, Краснокамск	1,27	0,82
Соликамск	1,18	0,82
Лысьва, Чайковский	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	1,09	0,82
Приморский край
Владивосток	1,36	1
Арсеньев, Артем, Находка, Спасск-Дальний, Уссурийск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Псковская область
Псков	1,18	0,82
Великие Луки	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Республика Адыгея	1,27	1
Республика Алтай
Горно-Алтайск	1,27	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Республика Башкортостан
Уфа	1,72	1
Стерлитамак, Туймазы	1,27	0,82
Благовещенск, Октябрьский	1,18	0,82
Ишимбай, Кумертау, Салават	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	1	0,82
Республика Бурятия
Улан-Удэ	1,27	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Республика Дагестан
Буйнакск, Дербент, Каспийск, Махачкала, Хасавюрт	0,73	0,55
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Республика Ингушетия
Малгобек	0,82	0,55
Назрань	0,64	0,55
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Республика Калмыкия
Элиста	1,27	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Республика Карелия
Петрозаводск	1,27	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Республика Коми
Сыктывкар	1,54	1
Ухта	1,27	0,82
Прочие города и населенные пункты	1	0,82
Республика Марий Эл
Йошкар-Ола	1,36	0,82
Волжск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Республика Мордовия
Саранск	1,45	1
Рузаевка	1,18	1
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,64
Республика Саха (Якутия)
Якутск	1,18	0,73
Нерюнгри	0,82	0,55
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Республика Северная Осетия — Алания
Владикавказ	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Республика Татарстан
Казань	1,9	1,18
Набережные Челны	1,63	1
Альметьевск, Зеленодольск, Нижнекамск	1,27	0,82
Елабуга	1,18	0,82
Бугульма, Лениногорск, Чистополь	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	1,09	0,82
Республика Тыва
Кызыл	0,64	0,55
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Республика Хакасия
Абакан, Саяногорск, Черногорск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,64	0,55
Ростовская область
Ростов-на-Дону	1,72	1
Батайск	1,27	0,82
Азов	1,18	0,82
Шахты	1,09	0,82
Волгодонск, Гуково, Каменск-Шахтинский, Новочеркасск, Новошахтинск, Сальск, Таганрог	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Рязанская область
Рязань	1,36	1
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Самарская область
Самара	1,54	1
Тольятти	1,45	1
Чапаевск	1,18	0,82
Новокуйбышевск, Сызрань	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Санкт-Петербург	1,72	1
Саратовская область
Саратов	1,54	1
Энгельс	1,18	0,82
Балаково, Балашов, Вольск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Сахалинская область
Южно-Сахалинск	1,45	1
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Свердловская область
Екатеринбург	1,72	1
Березовский, Верхняя Пышма, Новоуральск, Первоуральск	1,27	0,82
Верхняя Салда, Полевской	1,18	0,82
Асбест, Ревда	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	1	0,82
Смоленская область
Смоленск	1,18	0,82
Вязьма, Рославль, Сафоново, Ярцево	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Ставропольский край
Кисловодск, Михайловск, Ставрополь	1,18	0,82
Буденновск, Георгиевск, Ессентуки, Минеральные воды, Невинномысск, Пятигорск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,73	0,55
Тамбовская область
Тамбов	1,18	0,82
Мичуринск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Тверская область
Тверь	1,45	0,82
Вышний Волочек, Кимры, Ржев	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Томская область
Томск	1,54	1
Северск	1,18	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Тульская область
Тула	1,45	1
Узловая, Щекино	1,18	0,82
Алексин, Ефремов, Новомосковск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Тюменская область
Тюмень	1,9	1,18
Тобольск	1,27	0,82
Прочие города и населенные пункты	1,09	0,82
Удмуртская Республика
Ижевск	1,54	1
Воткинск	1,09	0,82
Глазов, Сарапул	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Ульяновская область
Ульяновск	1,45	1,09
Димитровград	1,18	0,91
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,64
Хабаровский край
Хабаровск	1,63	1
Комсомольск-на-Амуре	1,27	0,82
Амурск	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Ханты-Мансийский автономный округ
Сургут	1,9	1,18
Нижневартовск	1,72	1
Ханты-Мансийск	1,45	1
Нефтеюганск, Нягань	1,27	0,82
Когалым	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	1,09	0,82
Челябинская область
Челябинск	1,99	1,27
Магнитогорск	1,72	1
Копейск	1,54	1
Златоуст, Миасс	1,36	0,82
Сатка, Чебаркуль	1,18	0,82
Прочие города и населенные пункты	1	0,82
Чеченская Республика	0,64	0,55
Чувашская Республика
Чебоксары	1,63	1
Новочебоксарск	1,18	0,82
Канаш	1,09	0,82
Прочие города и населенные пункты	0,82	0,55
Чукотский автономный округ	0,64	0,55
Ямало-Ненецкий автономный округ
Ноябрьск	1,63	1
Новый Уренгой	1	0,82
Прочие города и населенные пункты	1,09	0,82
Ярославская область
Ярославль	1,45	1
Прочие города и населенные пункты	0,91	0,55
Байконур
Байконур	0,64	0,55

Территориальный коэффициент ОСАГО 2021 и таблица значений по регионам

№	Территория эксплуатации ТС	КТ для легковых авто
1	Республика Адыгея	1. 3
2	Республика Алтай
2.1	Горно-Алтайск	1.3
2.2	Другие населённые пункты региона	0.7
3	Республика Башкортостан
3.1	Благовещенск, Октябрьский	1.2
3.2	Ишимбай, Салават, Кумертау	1.1
3.3	Туймазы, Стерлитамак	1.3
3.4	Уфа	1.8
3.5	Другие населённые пункты	1
4	Республика Бурятия
4. 1	Улан-Удэ	1.3
4.2	Другие населённые пункты	0.6
5	Республика Ингушетия
5.1	Малгобек	0.8
5.2	Назрань	0.6
5.3	Другие населённые пункты	0.6
6	Республика Дагестан
6.1	Дербент, Хасавюрт, Буйнанск, Махачкала, Каспийск	0.7
6.2	Другие населённые пункты	0.6
7	Республика Калмыкия
7. 1	Элиста	1.3
7.2	Другие населённые пункты	0.6
8	Кабардино-Балкарская Республика
8.1	Прохладный, Нальчик	1
8.2	Другие населённые пункты	0.7
9	Карачаево-Черкесская Республика	1
10	Республика Карелия
10.1	Петрозаводск	1.3
10.2	Другие населённые пункты	0.8
11	Республика Крым
11. 1	Симферополь	0.6
11.2	Другие населённые пункты	0.6
12	Республика Коми
12.1	Сыктывкар	1.6
12.2	Ухта	1.3
12.3	Другие населённые пункты	1
13	Республика Мордовия
13.1	Саранск	1.5
13.2	Рузаевка	1.2
13.3	Другие населённые пункты	0.8
14	Республика Марий Эл
14. 1	Йошкар-Ола	1.4
14.2	Волжск	1
14.3	Другие населённые пункты	0.7
15	Республика Северная Осетия — Алания
15.1	Владикавказ	1
15.2	Другие населённые пункты	0.8
16	Республика Саха (Якутия)
16.1	Якутск	1.2
16.2	Нерюнгри	0.8
16.3	Другие населённые пункты	0. 6
17	Республика Татарстан
17.1	Лениногорск, Бугульма, Чистополь	1
17.2	Зеленодольск, Альметьевск, Нижнекамск	1.3
17.3	Набережные Челны	1.7
17.4	Казань	2
17.5	Елабуга	1.2
17.6	Другие населённые пункты	1.1
18	Удмуртская Республика
18.1	Глазов, Сарапул	1
18.2	Воткинск	1. 1
18.3	Ижевск	1.6
18.4	Другие населённые пункты	0.8
19	Республика Тыва
19.1	Кызыл	0.6
19.2	Другие населённые пункты	0.6
20	Республика Хакасия
20.1	Саяногорск, Абакан, Черногорск	1
20.2	Другие населённые пункты	0.6
21	Чеченская Республика	0.6
22	Алтайский край
22. 1	Бийск	1.2
22.2	Барнаул	1.7
22.3	Новоалтайск, Заринск, Рубцовск	1.1
22.4	Другие населённые пункты	0.7
23	Чувашская Республика
23.1	Новочебоксарск	1.2
23.2	Канаш	1.1
23.3	Чебоксары	1.7
23.4	Другие населённые пункты	0.8
24	Камчатский край
24. 1	Петропавловск-Камчатский	1.3
24.2	Другие населённые пункты	1
25	Забайкальский край
25.1	Чита	0.7
25.2	Краснокаменск	0.6
25.3	Другие населённые пункты	0.6
26	Красноярский край
26.1	Норильск, Железногорск	1.3
26.2	Красноярск	1.8
26.3	Зеленогорск, Ачинск	1. 1
26.4	Минусинск, Канск, Назарово, Лесосибирск	1
26.5	Другие населённые пункты	0.9
27	Краснодарский край
27.1	Сочи, Армавир, Туапсе	1.2
27.2	Новороссийск, Краснодар	1.8
27.3	Геленджик, Анапа	1.3
27.4	Кропоткин, Лабинск, Тимашевск, Белореченск, Крымск, Тихорецк, Курганинск, Ейск, Славянск-на-Кубани	1.1
27.5	Другие населённые пункты	1
28	Приморский край
28. 1	Владивосток, Находка,	1.4
28.2	Артем, Уссурийск, Арсеньев, Спасск-Дальний	1
28.3	Другие населённые пункты	0.7
29	Пермский край
29.1	Чайковский, Лысьва	1
29.2	Соликамск	1.2
29.3	Краснокамск, Березники	1.3
29.4	Пермь	2
29.5	Другие населённые пункты	1.1
30	Хабаровский край
30. 1	Хабаровск	1.7
30.2	Комсомольск-на-Амуре	1.3
30.3	Амурск	1
30.4	Другие населённые пункты	0.8
31	Ставропольский край
31.1	Михайловск, Кисловодск, Ставрополь	1.2
31.2	Ессентуки, Пятигорск, Георгиевск, Невинномысск, Буденновск, Минеральные Воды	1
31.3	Другие населённые пункты	0.7
32	Архангельская область
32. 1	Северодвинск	1.7
32.2	Котлас	1.6
32.3	Архангельск	1.8
32.4	Другие населённые пункты	0.85
33	Амурская область
33.1	Благовещенск	1.6
33.2	Белогорск, Свободный	1.1
33.3	Другие населённые пункты	1
34	Белгородская область
34.1	Старый Оскол, Губкин	1
34. 2	Белгород	1.3
34.3	Другие населённые пункты	0.8
35	Астраханская область
35.1	Астрахань	1.4
35.2	Другие населённые пункты	0.8
36	Владимирская область
36.1	Гусь-Хрустальный	1.1
36.2	Владимир	1.6
36.3	Муром	1.2
36.4	Другие населённые пункты	1
37	Брянская область
37. 1	Клинцы	1
37.2	Брянск	1.5
37.3	Другие населённые пункты	0.7
38	Вологодская область
38.1	Череповец	1.8
38.2	Вологда	1.7
38.3	Другие населённые пункты	0.9
39	Волгоградская область
39.1	Михайловка, Камышин	1
39.2	Волжский	1.1
39. 3	Волгоград	1.3
39.4	Другие населённые пункты	0.7
40	Ивановская область
40.1	Шуя	1
40.2	Кинешма	1.1
40.3	Иваново	1.8
40.4	Другие населённые пункты	0.9
41	Воронежская область
41.1	Воронеж	1.5
41.2	Лиски, Борисоглебск, Россошь	1.1
41. 3	Другие населённые пункты	0.8
42	Калининградская область
42.1	Калининград	1.1
42.2	Другие населённые пункты	0.8
43	Иркутская область
43.1	Иркутск	1.7
43.2	Ангарск	1.2
43.3	Шелехов	1.3
43.4	Усть-Илимск, Черемхово, Братск, Усть-Кут, Тулун	1
43.5	Усолье-Сибирское	1. 1
43.6	Другие населённые пункты	0.8
44	Кемеровская область
44.1	Междуреченск, Анжеро-Судженск, Киселевск, Юрга	1.2
44.2	Новокузнецк	1.8
44.3	Кемерово	1.9
44.4	Осинники, Белово, Березовский, Прокопьевск	1.3
44.5	Другие населённые пункты	1.1
45	Калужская область
45.1	Обнинск	1.3
45. 2	Калуга	1.2
45.3	Другие населённые пункты	0.9
46	Костромская область
46.1	Кострома	1.3
46.2	Другие населённые пункты	0.7
47	Кировская область
47.1	Кирово-Чепецк	1.2
47.2	Киров	1.4
47.3	Другие населённые пункты	0.8
48	Курская область
48. 1	Курск	1.2
48.2	Железногорск	1
48.3	Другие населённые пункты	0.7
49	Курганская область
49.1	Шадринск	1.1
49.2	Курган	1.4
49.3	Другие населённые пункты	0.6
50	Липецкая область
50.1	Липецк	1.5
50.2	Елец	1
50.3	Другие населённые пункты	0. 8
51	Ленинградская область	1.3
52	Московская область	1.7
53	Магаданская область
53.1	Магадан	0.7
53.2	Другие населённые пункты	0.6
54	Нижегородская область
54.1	Кстово	1.2
54.2	Выкса, Арзамас, Саров	1.1
54.3	Нижний Новгород	1.8
54.4	Бор, Балахна, Дзержинск	1. 3
54.5	Другие населённые пункты	1
55	Мурманская область
55.1	Североморск	1.6
55.2	Мурманск	2.1
55.3	Мончегорск, Апатиты	1.3
55.4	Другие населённые пункты	1.2
56	Новосибирская область
56.1	Куйбышев	1
56.2	Бердск	1.3
56.3	Новосибирск	1. 7
56.4	Искитим	1.2
56.5	Другие населённые пункты	0.9
57	Новгородская область
57.1	Великий Новгород	1.3
57.2	Боровичи	1
57.3	Другие населённые пункты	0.9
58	Оренбургская область
58.1	Орск	1.1
58.2	Оренбург	1.7
58.3	Бузулук, Бугуруслан, Новотроицк	1
58. 4	Другие населённые пункты	0.8
59	Омская область
59.1	Омск	1.6
59.2	Другие населённые пункты	0.9
60	Пензенская область
60.1	Пенза	1.4
60.2	Кузнецк	1
60.3	Заречный	1.2
60.4	Другие населённые пункты	0.7
61	Орловская область
61. 1	Орел	1.2
61.2	Мценск, Ливны	1
61.3	Другие населённые пункты	0.7
62	Псковская область
62.1	Псков	1.2
62.2	Великие Луки	1
62.3	Другие населённые пункты	0.7
63	Рязанская область
63.1	Рязань	1.4
63.2	Другие населённые пункты	0.9
64	Ростовская область
64. 1	Батайск	1.3
64.2	Азов	1.2
64.3	Каменск-Шахтинский, Сальск, Гуково, Новочеркасск, Таганрог, Волгодонск, Новочеркасск, Новошахтинск	1
64.4	Другие населённые пункты	0.8
65	Саратовская область
65.1	Энгельс	1.2
65.2	Саратов	1.6
65.3	Балашов, Балаково, Вольск	1
65.4	Другие населённые пункты	0.7
66	Самарская область
66. 1	Тольятти	1.5
66.2	Новокуйбышевск, Сызрань	1.1
66.3	Чапаевск	1.2
66.4	Самара	1.6
66.5	Другие населённые пункты	0.9
67	Свердловская область
67.1	Екатеринбург	1.8
67.2	Новоуральск, Березовский, Первоуральск, Верхняя Пышма	1.3
67.3	Ревда, Асбест	1.1
67.4	Полевской, Верхняя Салда	1. 2
67.5	Другие населённые пункты	1
68	Сахалинская область
68.1	Южно-Сахалинск	1.5
68.2	Другие населённые пункты	0.9
69	Тамбовская область
69.1	Тамбов	1.2
69.2	Мичуринск	1
69.3	Другие населённые пункты	0.8
70	Смоленская область
70.1	Смоленск	1. 2
70.2	Сафоново, Вязьма, Рославль, Ярцево	1
70.3	Другие населённые пункты	0.7
71	Томская область
71.1	Томск	1.6
71.2	Северск	1.2
71.3	Другие населённые пункты	0.9
72	Тверская область
72.1	Тверь	1.5
72.2	Кимры, Вышний Волочек, Ржев	1
72.3	Другие населённые пункты	0. 8
73	Тюменская область
73.1	Тюмень	2
73.2	Тобольск	1.3
73.3	Другие населённые пункты	1.1
74	Тульская область
74.1	Щекино, Узловая	1.2
74.2	Тула	1.5
74.3	Ефремов, Алексин, Новомосковск	1
74.4	Другие населённые пункты	0.9
75	Челябинская область
75. 1	Челябинск	2.1
75.2	Магнитогорск	1.8
75.3	Златоуст, Миасс	1.4
75.4	Сатка, Чебаркуль	1.2
75.5	Копейск	1.6
75.6	Другие населённые пункты	1
76	Ульяновская область
76.1	Ульяновск	1.5
76.2	Димитровград	1.2
76.3	Другие населённые пункты	0.9
77	Москва	2
78	Севастополь	0. 6
79	Ярославская область
79.1	Ярославль	1.5
79.2	Другие населённые пункты	0.9
80	Санкт-Петербург	1.8
81	Ханты-Мансийский автономный округ -Югра
81.1	Ханты-Мансийск	1.5
81.2	Сургут	2
81.3	Когалым	1
81.4	Нижневартовск	1.8
81.5	Нефтеюганск, Нягань	1. 3
81.6	Другие населённые пункты	1.1
82	Еврейская автономная область
82.1	Биробиджан	0.6
82.2	Другие населённые пункты	0.6
83	Ненецкий автономный округ	0.8
84	Ямало-Ненецкий автономный округ
84.1	Ноябрьск	1.7
84.2	Новый Уренгой	1
84.3	Другие населённые пункты	1.1
85	Чукотский автономный округ	0. 6
86	Байконур	0.6

🚗 Базовая ставка, стоимость по новым тарифам

Чтобы корректно посчитать ОСАГО, необходимо учитывать следующие параметры:

Предельные размеры базовых ставок страховых тарифов (их минимальные и максимальные значения, выраженные в рублях) устанавливаются Банком России в зависимости от технических характеристик, конструктивных особенностей транспортного средства, собственника транспортного средства (физическое или юридическое лицо), а также от назначения и (или) цели использования транспортного средства (транспортное средство специального назначения, транспортное средство оперативных служб, транспортное средство, используемое для бытовых и семейных нужд либо для осуществления предпринимательской деятельности (такси).

В границах минимальных и максимальных значений базовых ставок страховых тарифов страховщики с учётом используемых у них факторов применяемых для установления базовых ставок страховых тарифов, устанавливают значения базовых ставок страховых тарифов применяемых при расчете страховой премии по договору ОСАГО.

Мощность двигателя ТС. Чем больше показатель, тем выше расчетный коэффициент мощности (КМ). Так, если для транспортных средств с двигателями до 50 л. с. он составит 0,6, то для авто мощностью более 150 л. с. КМ увеличивается до 1,6.

Территория преимущественного использования (КТ). Водители в крупных городах чаще попадают в аварии, чем жители сельской местности. Поэтому для мегаполисов коэффициент выше, чем для регионов. Например, страховые тарифы ОСАГО в 2019 году для автовладельцев из Москвы включают территориальный коэффициент 1,99, а для подмосковных водителей — уже 1,63.

Возраст и стаж водителя (КВС). Чем меньше возраст и стаж автовладельца, тем выше будет стоимость полиса. Если он оформляется на несколько водителей, коэффициент КВС будет определяться по самому младшему и неопытному из них. А при открытом полисе полисе (это т.н. неограниченный список) коэффициент составит 1,94.

Число водителей, допущенных к управлению ТС (КО). При неограниченном списке базовый страховой тариф ОСАГО умножают на коэффициент КО=1,94. При отражении в полисе ограниченного перечня лиц — на 1,0, при условии, что эти водители имеют достаточный возраст и стаж.

Аварии в прошлом (бонус-малус, или КБМ). Безаварийная езда дает право на скидку. При аккуратном вождении в течение года стоимость полиса снижается на 5 %, в течение двух лет подряд — на 10 % и так далее. Максимально страховые тарифы ОСАГО могут быть снижены на 50 % в течение 10 лет.

Период использования транспортного средства (КС). Он отражает период времени в течение календарного года, на протяжении которого будет использоваться авто. Минимальный период использования в договорах с физлицами составляет 3 месяца.

Коэффициенты ОСАГО в 2019 году

В 2019 году в рамках реализации плана поэтапной либерализации ОСАГО в действие вступают новые коэффициенты. Изменения сделают тарифную сетку обязательного страхования гражданской ответственности более гибкой.

Базовая ставка (ТБ) ОСАГО

В 2019 году ЦБ РФ пересмотрел размеры минимальных и максимальных значений базовой ставки ТБ.

Категория A и M (мотоциклы)

Минимальная ставка — 694 руб
Максимальная ставка — 1 407 руб

Категория B и BE (легковые автомобили)

Для физических лиц и ИП:

Минимальная ставка — 2 746 руб
Максимальная ставка — 4 942 руб

Для юридических лиц:

Минимальная ставка — 2 058 руб
Максимальная ставка — 2 911 руб

Для такси:

Минимальная ставка — 4 110 руб
Максимальная ставка — 7 399 руб

Категория C и CE (грузовики)

C разрешенной максимальной массой <= 16 тонн:

Минимальная ставка — 2 807 руб
Максимальная ставка — 5 053 руб

C разрешенной максимальной массой > 16 тонн:

Минимальная ставка — 4 227 руб
Максимальная ставка — 7 609 руб

Категория D и DE (автобусы)

C количеством пассажирских мест <= 16:

Минимальная ставка — 2 246 руб
Максимальная ставка — 4 044 руб

C количеством пассажирских мест > 16:

Минимальная ставка — 2 807 руб
Максимальная ставка — 5 053 руб

Маршрутные такси:

Минимальная ставка — 4 110 руб
Максимальная ставка — 7 399 руб

Категория Tb (троллейбусы)

Минимальная ставка — 2 246 руб
Максимальная ставка — 4 044 руб

Категория Tm (трамваи)

Минимальная ставка — 1 401 руб
Максимальная ставка — 2 521 руб

Тракторы, самоходные дорожно-строительные и прочие

Минимальная ставка — 899 руб
Максимальная ставка — 1 895 руб

Подробнее о Базовой Ставке ОСАГО в 2019 году читайте в нашей статье.

Таблица коэффициентов КБМ

Коэффициент бонус-малус (сокращенно КБМ) уменьшает или наоборот, увеличивает стоимость страховки ОСАГО, в зависимости от отсутствия или наличия ДТП, произошедших по вине водителя в предыдущие периоды. Минимальное значение КБМ в 2019 году — 0,5, а максимальное — 2,45. С подробной таблицей КБМ вы можете ознакомиться ниже.

Проверка КБМ онлайн:

Подробнее о коэффициенте КБМ в 2019 году читайте в нашей статье.

Территориальный коэффициент ОСАГО (КТ)

Территориальный коэффициент ОСАГО отличается в разных регионах России, в зависимости от среднего показателя аварийности на дорогах в том или ином Субъекте Федерации.

КТ для физических лиц и ИП

По закону, текущий КТ для физлиц определяется на основании данных о прописке, указанных в российском паспорте гражданина

КТ для организаций

Для юридических лиц регион для КТ берется исходя из адреса, указанного в регистрационных данных организации.

КТ собственников без российской прописки

Если определить основное место эксплуатации транспортного средства не представляется возможным, устанавливается коэффициент КТ, равный 1,7.

Подробная таблица территориальных коэффициентов ОСАГО опубликована на отдельной странице.

Коэффициент возраста и стажа КВС

КВС — это коэффициент ОСАГО, корректирующий стоимость страховки в большую или меньшую сторону, в зависимости от возраста и водительского стажа.

С 2019 года впервые будет учитываться 50 коэффициентов КВС от 0,96 до 1,87. Больше всех за страховку заплатят водители младше 21 года с водительским стажем менее 2 лет, а меньше всех — водители старше 30 лет со стажем более 10 лет.

Подробнее о коэффициенте КВС в 2019 году читайте в нашей статье.

Коэффициент КО

Страховка ОСАГО может быть 2 типов — либо без ограничений, либо с указанием всех допущенных к управлению автомобилем водителей. В зависимости вида страховки, назначается коэффициент КО:

ОСАГО без ограничений — КО 1,87
ОСАГО с ограничением количества лиц — 1,87

Подробнее о коэффициенте КО в 2019 году читайте в нашей статье.

Коэффициент КС

При оформлении ОСАГО в 2019 году клиент по прежнему может воспользоваться правом применить понижающий коэффициент КС. Этот коэффициент уменьшает стоимость страховки, в зависимости от количества месяцев, на протяжении которых водитель будет использовать транспортное средство.

Минимальный период оформления ОСАГО — 3 месяца. При этом будет применен коэффициент 0,5. Если автомобиль планируется эксплуатировать 10 и более месяцев — КС будет равен 1. КС применяется только для автомобилей, зарегистрированных на территории РФ. В остальных случаях учитывается коэффициент КП (читайте далее). Подробная таблица коэффициентов КС опубликована ниже.

Подробнее о коэффициенте КС в 2019 году читайте в нашей статье.

Коэффициент КП

Аналогично коэффициенту КС, для зарегистрированных за границей ТС применяется коэффициент КП. В отличие от КС, для КП предусмотрен расширенный коридор периодов, например от 5 до 15 дней, от 16 дней до 1 месяца, а также 2 месяца. Минимальная ставка коэффициента составляет 0,2.

Подробнее о коэффициенте КП в 2019 году читайте в нашей статье.

Коэффициент мощности КМ

Мощность двигателя автомобилей категорий «В» и «BE» напрямую влияет на стоимость договора ОСАГО посредством поправочного коэффициента КМ.

Наименьший коэффициент КМ, равный 0,6 будет применен для машин, мощность двигателей которых не превышает 50 л.с. Самое большое значение коэффициента ожидает владельцев автомобилей с мощностью мотора выше 150 л.с.

Если мощность двигателя не отображена в регистрационной документации (СТС, ПТС и пр.), для расчета стоимости страховки можно использовать официальные каталоги завода-изготовителя транспортного средства. Если в документах мощность двигателя опубликована в киловаттах, ее необходимо перевести в лошадиные силы в соотношении 1 кВт = 1,35962 л.с.

Подробнее о коэффициенте КМ в 2019 году читайте в нашей статье.

Коэффициент нарушений КН

Коэффициент КН при оформлении ОСАГО применяется только к водителям, ранее имевшим нарушения правил страхования, регламентируемых пунктом 3 статьи 9 действующего Закона об ОСАГО.

При этом, размер коэффициента КН в 2019 году зафиксирован на уровне 1,5.

Подробнее о коэффициенте КН читайте в нашей статье.

Коэффициент прицепа КПр

В случаях, когда водитель планирует эксплуатировать машину с прицепом, при заключении договора ОСАГО применяется коэффициент КПр.

В зависимости от категории ТС, предусмотрено 5 коэффициентов КПр — от 1 до 1,4.

Подробнее о коэффициенте КПр читайте в нашей статье.

Онлайн-калькулятор ОСАГО

Базовые ставки ОСАГО 2019. Таблица коэффициентов ОСАГО 2019. | Yonsel.ru

N	Территория преимущественного использования транспортного средства	Коэффициент КТ для транспортных средств, за исключением тракторов, самоходных дорожно-строительных и иных машин	Коэффициент КТ для тракторов, самоходных дорожно-строительных и иных машин, за исключением транспортных средств, не имеющих колесных движителей
1	Республика Адыгея	1,3	1
2	Республика Алтай
2. 1	Горно-Алтайск	1,3	0,8
2.2	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
3	Республика Башкортостан
3.1	Благовещенск, Октябрьский	1,2	0,8
3.2	Ишимбай, Кумертау, Салават	1,1	0,8
3. 3	Стерлитамак, Туймазы	1,3	0,8
3.4	Уфа	1,8	1
3.5	Прочие города и населенные пункты	1	0,8
4	Республика Бурятия
4.1	Улан-Удэ	1,3	0,8
4.2	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
5	Республика Дагестан
5. 1	Буйнакск, Дербент, Каспийск, Махачкала, Хасавюрт	0,7	0,5
5.2	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
6	Республика Ингушетия
6.1	Малгобек	0,8	0,5
6.2	Назрань	0,6	0,5
6.3	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
7	Кабардино-Балкарская Республика
7. 1	Нальчик, Прохладный	1	0,8
7.2	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
8	Республика Калмыкия
8.1	Элиста	1,3	0,8
8.2	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
9	Карачаево-Черкесская Республика	1	0,8
10	Республика Карелия
10. 1	Петрозаводск	1,3	0,8
10.2	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
11	Республика Коми
11.1	Сыктывкар	1,6	1
11.2	Ухта	1,3	0,8
11.3	Прочие города и населенные пункты	1	0,8
12	Республика Крым
12. 1	Симферополь	0,6	0,6
12.2	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,6
13	Республика Марий Эл
13.1	Волжск	1	0,8
13.2	Йошкар-Ола	1,4	0,8
13.3	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
14	Республика Мордовия
14. 1	Рузаевка	1,2	1
14.2	Саранск	1,5	1
14.3	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,6
15	Республика Саха (Якутия)
15.1	Нерюнгри	0,8	0,5
15.2	Якутск	1,2	0,7
15. 3	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
16	Республика Северная Осетия — Алания
16.1	Владикавказ	1	0,8
16.2	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
17	Республика Татарстан
17.1	Альметьевск, Зеленодольск, Нижнекамск	1,3	0,8
17. 2	Бугульма, Лениногорск, Чистополь	1	0,8
17.3	Елабуга	1,2	0,8
17.4	Казань	2	1,2
17.5	Набережные Челны	1,7	1
17.6	Прочие города и населенные пункты	1,1	0,8
18	Республика Тыва
18. 1	Кызыл	0,6	0,5
18.2	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
19	Удмуртская Республика
19.1	Воткинск	1,1	0,8
19.2	Глазов, Сарапул	1	0,8
19.3	Ижевск	1,6	1
19. 4	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
20	Республика Хакасия
20.1	Абакан, Саяногорск, Черногорск	1	0,8
20.2	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
21	Чеченская Республика	0,6	0,5
22	Чувашская Республика
22. 1	Канаш	1,1	0,8
22.2	Новочебоксарск	1,2	0,8
22.3	Чебоксары	1,7	1
22.4	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
23	Алтайский край
23.1	Барнаул	1,7	1
23. 2	Бийск	1,2	0,8
23.3	Заринск, Новоалтайск, Рубцовск	1,1	0,8
23.4	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
24	Забайкальский край
24.1	Краснокаменск	0,6	0,5
24.2	Чита	0,7	0,5
24. 3	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
25	Камчатский край
25.1	Петропавловск-Камчатский	1,3	1
25.2	Прочие города и населенные пункты	1	0,6
26	Краснодарский край
26.1	Анапа, Геленджик	1,3	0,8
26. 2	Армавир, Сочи, Туапсе	1,2	0,8
26.3	Белореченск, Ейск, Кропоткин, Крымск, Курганинск, Лабинск, Славянск-на-Кубани, Тимашевск, Тихорецк	1,1	0,8
26.4	Краснодар, Новороссийск	1,8	1
26.5	Прочие города и населенные пункты	1	0,8
27	Красноярский край
27. 1	Ачинск, Зеленогорск	1,1	0,8
27.2	Железногорск, Норильск	1,3	0,8
27.3	Канск, Лесосибирск, Минусинск, Назарово	1	0,8
27.4	Красноярск	1,8	1
27.5	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
28	Пермский край
28. 1	Березники, Краснокамск	1,3	0,8
28.2	Лысьва, Чайковский	1	0,8
28.3	Пермь	2	1,2
28.4	Соликамск	1,2	0,8
28.5	Прочие города и населенные пункты	1,1	0,8
29	Приморский край
29. 1	Арсеньев, Артем, Находка, Спасск-Дальний, Уссурийск	1	0,8
29.2	Владивосток	1,4	1
29.3	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
30	Ставропольский край
30.1	Буденновск, Георгиевск, Ессентуки, Минеральные Воды, Невинномысск, Пятигорск	1	0,8
30. 2	Кисловодск, Михайловск, Ставрополь	1,2	0,8
30.3	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
31	Хабаровский край
31.1	Амурск	1	0,8
31.2	Комсомольск-на-Амуре	1,3	0,8
31.3	Хабаровск	1,7	1
31. 4	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
32	Амурская область
32.1	Белогорск, Свободный	1,1	0,9
32.2	Благовещенск	1,6	0,9
32.3	Прочие города и населенные пункты	1	0,6
33	Архангельская область
33. 1	Архангельск	1,8	1
33.2	Котлас	1,6	1
33.3	Северодвинск	1,7	1
33.4	Прочие города и населенные пункты	0,85	0,5
34	Астраханская область
34.1	Астрахань	1,4	1
34. 2	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
35	Белгородская область
35.1	Белгород	1,3	0,8
35.2	Губкин, Старый Оскол	1	0,8
35.3	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
36	Брянская область
36. 1	Брянск	1,5	1
36.2	Клинцы	1	0,8
36.3	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
37	Владимирская область
37.1	Владимир	1,6	1
37.2	Гусь-Хрустальный	1,1	0,8
37. 3	Муром	1,2	0,8
37.4	Прочие города и населенные пункты	1	0,8
38	Волгоградская область
38.1	Волгоград	1,3	0,8
38.2	Волжский	1,1	0,8
38.3	Камышин, Михайловка	1	0,8
38. 4	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
39	Вологодская область
39.1	Вологда	1,7	1
39.2	Череповец	1,8	1
39.3	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
40	Воронежская область
40. 1	Борисоглебск, Лиски, Россошь	1,1	0,9
40.2	Воронеж	1,5	1,1
40.3	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,6
41	Ивановская область
41.1	Иваново	1,8	1
41.2	Кинешма	1,1	0,8
41. 3	Шуя	1	0,8
41.4	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
42	Иркутская область
42.1	Ангарск	1,2	0,8
42.2	Братск, Тулун, Усть-Илимск, Усть-Кут, Черемхово	1	0,8
42.3	Иркутск	1,7	1
42. 4	Усолье-Сибирское	1,1	0,8
42.5	Шелехов	1,3	0,8
42.6	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
43	Калининградская область
43.1	Калининград	1,1	0,8
43.2	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
44	Калужская область
44. 1	Калуга	1,2	0,8
44.2	Обнинск	1,3	0,8
44.3	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
45	Кемеровская область
45.1	Анжеро-Судженск, Киселевск, Юрга	1,2	0,8
45.2	Белово, Березовский, Междуреченск, Осинники, Прокопьевск	1,3	0,8
45. 3	Кемерово	1,9	1
45.4	Новокузнецк	1,8	1
45.5	Прочие города и населенные пункты	1,1	0,8
46	Кировская область
46.1	Киров	1,4	1
46.2	Кирово-Чепецк	1,2	0,8
46. 3	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
47	Костромская область
47.1	Кострома	1,3	0,8
47.2	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
48	Курганская область
48.1	Курган	1,4	0,8
48. 2	Шадринск	1,1	0,8
48.3	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
49	Курская область
49.1	Железногорск	1	0,8
49.2	Курск	1,2	0,8
49.3	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
50	Ленинградская область	1,3	0,8
51	Липецкая область
51. 1	Елец	1	0,8
51.2	Липецк	1,5	1
51.3	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
52	Магаданская область
52.1	Магадан	0,7	0,5
52.2	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
53	Московская область	1,7	1
54	Мурманская область
54. 1	Апатиты, Мончегорск	1,3	1
54.2	Мурманск	2,1	1,2
54.3	Североморск	1,6	1
54.4	Прочие города и населенные пункты	1,2	1
55	Нижегородская область
55.1	Арзамас, Выкса, Саров	1,1	0,8
55. 2	Балахна, Бор, Дзержинск	1,3	0,8
55.3	Кстово	1,2	0,8
55.4	Нижний Новгород	1,8	1
55.5	Прочие города и населенные пункты	1	0,8
56	Новгородская область
56.1	Боровичи	1	0,8
56. 2	Великий Новгород	1,3	0,8
56.3	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
57	Новосибирская область
57.1	Бердск	1,3	0,8
57.2	Искитим	1,2	0,8
57.3	Куйбышев	1	0,8
57. 4	Новосибирск	1,7	1
57.5	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
58	Омская область
58.1	Омск	1,6	1
58.2	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
59	Оренбургская область
59. 1	Бугуруслан, Бузулук, Новотроицк	1	0,8
59.2	Оренбург	1,7	1
59.3	Орск	1,1	0,8
59.4	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
60	Орловская область
60.1	Ливны, Мценск	1	0,8
60. 2	Орел	1,2	0,8
60.3	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
61	Пензенская область
61.1	Заречный	1,2	0,8
61.2	Кузнецк	1	0,8
61.3	Пенза	1,4	1
61. 4	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
62	Псковская область
62.1	Великие Луки	1	0,8
62.2	Псков	1,2	0,8
62.3	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
63	Ростовская область
63. 1	Азов	1,2	0,8
63.2	Батайск	1,3	0,8
63.3	Волгодонск, Гуково, Каменск-Шахтинский, Новочеркасск, Новошахтинск, Сальск, Таганрог	1	0,8
63.4	Ростов-на-Дону	1,8	1
63.5	Шахты	1,1	0,8
63. 6	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
64	Рязанская область
64.1	Рязань	1,4	1
64.2	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
65	Самарская область
65.1	Новокуйбышевск, Сызрань	1,1	0,8
65. 2	Самара	1,6	1
65.3	Тольятти	1,5	1
65.4	Чапаевск	1,2	0,8
65.5	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
66	Саратовская область
66.1	Балаково, Балашов, Вольск	1	0,8
66. 2	Саратов	1,6	1
66.3	Энгельс	1,2	0,8
66.4	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
67	Сахалинская область
67.1	Южно-Сахалинск	1,5	1
67.2	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
68	Свердловская область
68. 1	Асбест, Ревда	1,1	0,8
68.2	Березовский, Верхняя Пышма, Новоуральск, Первоуральск	1,3	0,8
68.3	Верхняя Салда, Полевской	1,2	0,8
68.4	Екатеринбург	1,8	1
68.5	Прочие города и населенные пункты	1	0,8
69	Смоленская область
69. 1	Вязьма, Рославль, Сафоново, Ярцево	1	0,8
69.2	Смоленск	1,2	0,8
69.3	Прочие города и населенные пункты	0,7	0,5
70	Тамбовская область
70.1	Мичуринск	1	0,8
70.2	Тамбов	1,2	0,8
70. 3	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
71	Тверская область
71.1	Вышний Волочек, Кимры, Ржев	1	0,8
71.2	Тверь	1,5	1
71.3	Прочие города и населенные пункты	0,8	0,5
72	Томская область
72. 1	Северск	1,2	0,8
72.2	Томск	1,6	1
72.3	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
73	Тульская область
73.1	Алексин, Ефремов, Новомосковск	1	0,8
73.2	Тула	1,5	1
73. 3	Узловая, Щекино	1,2	0,8
73.4	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
74	Тюменская область
74.1	Тобольск	1,3	0,8
74.2	Тюмень	2	1,2
74.3	Прочие города и населенные пункты	1,1	0,8
75	Ульяновская область
75. 1	Димитровград	1,2	0,9
75.2	Ульяновск	1,5	1,1
75.3	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,6
76	Челябинская область
76.1	Златоуст, Миасс	1,4	0,8
76.2	Копейск	1,6	1
76. 3	Магнитогорск	1,8	1
76.4	Сатка, Чебаркуль	1,2	0,8
76.5	Челябинск	2,1	1,3
76.6	Прочие города и населенные пункты	1	0,8
77	Ярославская область
77.1	Ярославль	1,5	1
77. 2	Прочие города и населенные пункты	0,9	0,5
78	Москва	2	1,2
79	Санкт-Петербург	1,8	1
80	Севастополь	0,6	0,6
81	Еврейская автономная область
81.1	Биробиджан	0,6	0,5
81. 2	Прочие города и населенные пункты	0,6	0,5
82	Ненецкий автономный округ	0,8	0,5
83	Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
83.1	Когалым	1	0,8
83.2	Нефтеюганск, Нягань	1,3	0,8
83. 3	Сургут	2	1,2
83.4	Нижневартовск	1,8	1
83.5	Ханты-Мансийск	1,5	1
83.6	Прочие города и населенные пункты	1,1	0,8
84	Чукотский автономный округ	0,6	0,5
85	Ямало-Ненецкий автономный округ
85. 1	Новый Уренгой	1	0,8
85.2	Ноябрьск	1,7	1
85.3	Прочие города и населенные пункты	1,1	0,8
86	Байконур	0,6	0,5

Что такое коэффициент территории в полисе страхования ОСАГО

09 дек. 2020 г., 11:40

Территориальный коэффициент в полисе ОСАГО 2020: таблица. Страхование ОСАГО: коэффициенты по городам. Что означает коэффициент КТ в полисе ОСАГО?

Территориальный коэффициент в полисе страхования ОСАГО

Что такое коэффициент территории (КТ)?

Территориальный коэффициент — показатель убыточности «автогражданки» для страховых компаний в отдельных регионах и населенных пунктах. На значение КТ также влияет количество зарегистрированных в городе или поселке транспортных средств и численность населения, поскольку от этого непосредственно зависит аварийность вождения. Чем больше аварий со страховыми выплатами было за предыдущий период, тем выше будет множитель коэффициента КТ в страховке ОСАГО в следующем году.

Следуя этой логике, добропорядочные автомобилисты невольно оплачивают убытки страховщикам, которые им наносят менее ответственные водители. Чтобы оптимизировать ситуацию, не первый год на государственном уровне ведутся разговоры об упразднении этого множителя, однако, как показывает формула вычисления ОСАГО, доступная по ссылке inguru.ru/kalkulyator_osago/reg_moskva, ничего не изменилось.

Коэффициент территории определяется одним из двух способов, что приводит к некоторой путанице и непониманию принципов вычисления его величины:

1. По месту регистрации владельца транспортного средства, если оформлением ОСАГО занимается непосредственно он.

2. По месту регистрации авто или по населенному пункту, указанному в ПТС, если страхователем будет другое лицо, действующее по нотариальной доверенности.

Таблица КТ

Поскольку коэффициент КТ в полисе ОСАГО отличается по городам и регионам, все множители ежегодно пересматриваются и в случае необходимости изменяются в большую или меньшую сторону.

Так, в конце лета вступили новые поправки, согласно которым КТ был скорректирован для 180 населенных пунктов.

К сожалению, больше всего значение коэффициента снизилось в Челябинске и Мурманске, но только на 5,2 %, и более чем на 4 % КТ был снижен в других 25 российских городах.

На практике, чтобы достичь реальной экономии при покупке «автогражданки», следует зарегистрировать авто в населенном пункте с наименьшим коэффициентом территории (0,6).

*Ознакомиться с актуальной на 2020 год таблицей территориальных коэффициентов ОСАГО можно на страницах сервиса сравнения цен inguru. ru. Здесь собрана вся необходимая для автомобилистов информация, а также последние новости в сфере автострахования. В таблице величины для легковых авто, механизмов, самоходных машин и тракторов разнесены в разные колонки, поскольку значительно отличаются.

Так, в Москве КТ для транспортных средств составляет 2, а для тракторов — 1,2. Связано это с тем, что самоходные машины и спецтехника реже оказываются на дорогах, а потому нечасто становятся виновниками ДТП. Чтобы найти значение коэффициента территории, присвоенное определенному городу, достаточно выбрать в таблице регион или субъект РФ, в нем — область и нужный населенный пункт. Те города и поселки, которые не перечислены в таблице, объединены по областям, например, города Московской области — 1,7.

Источник: http://inodintsovo.ru/novosti/vlast-obshestvo/chto-takoe-koefficient-territorii-kt-v-polise-strahovaniya-osago

Таблица коэффициентов территории ОСАГО в 2021 году по регионам — территориальные коэффициенты ОСАГО

Стоимость ОСАГО складывается из множества составляющих, которые рассчитываются в соответствии с различными факторами. Сегодня мы поговорим о региональных коэффициентах для расчета страхования ОСАГО на 2021 год, а также рассмотрим, что еще нужно обязательно учитывать при оформлении полиса.

Коэффициент по городам по ОСАГО

Коэффициент по городам (коэффициент территории) зависит только от того, где зарегистрирован владелец транспортного средства (ТС), на которое оформляется ОСАГО. Согласно таблице коэффициентов территории (КТ) ОСАГО в 2021 году, бывает и так, что два города находятся рядом друг с другом, но при этом размер коэффициента отличается в разы.

Чтобы хоть как-то сэкономить имеется один способ, однако не всем он может подойти. Смысл состоит в том, чтобы зарегистрировать автомобиль не на себя, а на ближайших родственников или близких друзей, которые проживают на территории с меньшим коэффициентом.

Но всегда имеются недостатки, которые могут загубить вашу идею. Итак:

Родственники или друзья, даже если вы им доверяете, начинают проявлять свою наглость, когда дело касается дорогостоящего имущества. Следовательно, спустя какое-то время они могут просто затребовать ваш автомобиль в свою собственность и даже обратиться для этого в суд.
Еще одна проблема, которая может возникнуть – смерть родственника. В данном случае доверенность автоматически аннулируется, что приведет к тому, что в течении полугода нельзя пользоваться автомобилем, так как вступление в наследство длится именно 6 месяцев. Конечно же, если наследники получат ТС, не факт, что они его вам отдадут.

Для того чтобы определить размер базового коэффициента по ОСАГО в 2021 году в вашем регионе, существует действующая таблица территориальных коэффициентов.

Коэффициент количества водителей по ОСАГО в 2021 году

Количество водителей также имеет свое влияние на стоимость страховки. Данный коэффициент называется «Коэффициент открытого полиса» (КО). Никогда не обращали внимания на то, что неограниченная страховка выходит дороже, чем ограниченная?

Сейчас вы поймете, почему так.

Сведения о количестве лиц, допущенных к управлению ТС	Коэффициент
Ограниченное ОСАГО	1
Неограниченное ОСАГО	1,87

Как видно из таблицы, разница между двумя видами страховки все же есть. Если нет необходимости в неограниченном страховании, лучше будет оформить ОСАГО с ограниченным количеством лиц.

Коэффициент возраста и стажа

Как вы уже поняли, любые мелочи влияют на размер коэффициента. КВС (коэффициент возраста и стажа) не является исключением.

Данные для расчета стажа берутся на основании водительского удостоверения. В нем указана дата получения той или иной категории, с которой начинается отсчет.

«Выигрывают» в данной ситуации те, у кого права появились по достижению совершеннолетия.

Коэффициент ОСАГО по мощности двигателя в 2021 году

N	Стаж, лет\Возраст, лет	0	1	2	3 — 4	5 — 6	7 — 9	10 — 14	более 14
1	16 — 21	1,87	1,87	1,87	1,66	1,66
2	22 — 24	1,77	1,77	1,77	1,04	1,04	1,04
3	25 — 29	1,77	1,69	1,63	1,04	1,04	1,04	1,01
4	30 — 34	1,63	1,63	1,63	1,04	1,04	1,01	0,96	0,96
5	35 — 39	1,63	1,63	1,63	0,99	0,96	0,96	0,96	0,96
6	40 — 49	1,63	1,63	1,63	0,96	0,96	0,96	0,96	0,96
7	50 — 59	1,63	1,63	1,63	0,96	0,96	0,96	0,96	0,96
8	старше 59	1,60	1,60	1,60	0,93	0,93	0,93	0,93	0,93

Чем «слабее» будет ТС, тем ниже будет коэффициент мощности (КМ).

N п/п	Мощность двигателя (лошадиных сил)	Коэффициент КМ
1	2	3
1	До 50 включительно	0,6
2	Свыше 50 до 70 включительно	1
3	Свыше 70 до 100 включительно	1,1
4	Свыше 100 до 120 включительно	1,2
5	Свыше 120 до 150 включительно	1,4
6	Свыше 150	1,6

Для того чтобы определить мощность транспортных средств, берутся данные из ПТС или СТС. Если в данных документах информация содержится в киловаттах, то производится перерасчет в соотношении 1кВт = 1,35962 л.с.

При определении мощности двигателя транспортного средства используются данные паспорта транспортного средства или свидетельства о регистрации транспортного средства. Если в указанных документах отсутствуют данные о мощности двигателя транспортного средства, используются соответствующие сведения из каталогов заводов-изготовителей и других официальных источников. В случае если в паспорте транспортного средства мощность двигателя указана только в киловаттах, то при пересчете в лошадиные силы используется соотношение 1 кВт = 1,35962 л.с.

Указание Банка России от 04.12.2018 N 5000-У

Коэффициент прицепа по ОСАГО в 2021 году

Данный коэффициент назначается только в том случае, если в договоре страхования будет отмечен пункт: «Управление транспортным средством с прицепом».

Прицеп в зависимости от типа и назначения ТС	Коэффициент
Прицепы к легковым автомобилям, принадлежащим юридическим лицам, к мотоциклам и мотороллерам	1,16
Прицепы к грузовым автомобилям с разрешенной максимальной массой 16 тонн и менее, полуприцепы, прицепы-роспуски	1,40
Прицепы к грузовым автомобилям с разрешенной максимальной массой более 16 тонн, полуприцепы, прицепы-роспуски	1,25
Прицепы к тракторам, самоходным дорожно-строительным и иным машинам, за исключением ТС, не имеющих колесных движителей	1,24
Прицепы к другим типам (категориям) и назначению ТС	1

Напоминаю, данный коэффициент учитывается только в том случае, если у вас имеется прицеп и вы управляете ТС вместе с ним.

Коэффициент периода использования в 2021 году

Данный коэффициент (КС) рассчитывается на основании периода эксплуатации ТС. Дачникам или тем, кто пользуется своим транспортом всего несколько месяцев в году из-за погодных условий, данная таблица покажет насколько можно сэкономить, установив период использования.

Период использования ТС	Коэффициент
3 месяца	0.5
4 месяца	0,6
5 месяцев	0,65
6 месяцев	0,7
7 месяцев	0,8
8 месяцев	0,9
9 месяцев	0,95
10 месяцев и более	1

Коэффициент срока страхования (КП)

Оформить страховку можно на любой период. Однако ОСАГО на 20 дней можно оформить только в том случае, если автомобиль следует для регистрации или оформления страховки в другое место.

Срок страхования при осуществлении обязательного страхования гражданской ответственности владельцев ТС, зарегистрированных в иностранных государствах и временно используемых на территории Российской Федерации	Коэффициент
От 5 до 15 дней	0.2
От 16 дней до 1 месяца	0,3
2 месяца	0,4
3 месяца	0,5
4 месяца	0,6
5 месяцев	0,65
6 месяцев	0,7
7 месяцев	0.8
8 месяцев	0.9
9 месяцев	0.95
10 месяцев и более	1

Если вы оформляете ОСАГО на двадцатидневный период по причине перегона авто, то в этом случае устанавливается коэффициент 0,2.

Срок страхования при осуществлении обязательного страхования гражданской ответственности владельцев транспортных средств, следующих к месту регистрации транспортного средства, а также к месту проведения технического осмотра транспортного средства и повторного технического осмотра транспортного средства, составляет до 20 дней включительно, и в этом случае применяется коэффициент КП — 0,2.

Указание Банка России от 04.12.2018 N 5000-У

Коэффициент нарушений (КН) в 2021 году

В данном случае существует значение 1,5, причем последний применяется только в одном из нижеперечисленных случаев.

Предоставил заведомо ложные показания в отношении своего возраста или стажа, дабы снизить стоимость предыдущего полиса;
Умышленно создал факт ДТП;
Целенаправленно нанес вред здоровью или жизни пострадавшего;
В момент наступления страхового случая (ДТП), водитель находился в состоянии алкогольного опьянения;
Водитель был лишен прав;
Водитель скрылся с места ДТП;
Водитель, который управлял автомобилем в момент совершения ДТП, не был вписан в страховку;
ДТП произошло в период, не указанный в полисе ОСАГО;
Для транспорта, перевозящего людей и опасные грузы, имеется еще один фактор – окончен срок действия диагностической карты.

В любом случае, при нарушении данных правил, придется нести административную ответственность, но плюс ко всему, это еще и повышает размер стоимости ОСАГО.

Обжалование коэффициентов по ОСАГО

С недавних времен появилась единая база АИР РСА, которая содержит в себе страховую историю каждого водителя, который оформил ОСАГО.

Но даже это не остановило недобросовестных страховщиков, которые продают людям с «чистой» историей страховку, у которой коэффициент составляет 1. Как правило, при обнаружении данной ошибки в фирме сообщают, что в базе отсутствует информация, после чего разводят руками.

Люди уходили, но большинство оставалось, так как в некоторых регионах выбор страховых компаний просто отсутствовал.

Если вы страхуетесь не первый год, при этом за все время страховой случай не наступал, обязательно сверяйте свои коэффициенты.

В том случае, если вам не повезло и вы «нарвались» на недобросовестную компанию, следует обязательно подать жалобу сразу в две инстанции: РСА и Центробанк. На основании базы РСА, в которой хранятся данные за несколько лет, дело будет тщательно изучено, после чего справедливость обязательно восторжествует.

Юридическая консультация

Получите квалифицированную помощь прямо сейчас! Наши адвокаты проконсультируют вас по любым вопросам вне очереди!

Дата обновления: 20 октября 2020 г.

Статистика доходов

2020 | ru

Основные

Пресс-релиз : Налоговые поступления ОЭСР немного снизятся перед пандемией COVID-19, но страны ожидают гораздо более значительного снижения, особенно от налогов на потребление (03/12/2020)

Скачать PDF

Сводные данные по странам

Данные

Доступ к полному временному ряду, главы 2–5
Доступ к сравнительным и отдельным страновым данным, представленным в Revenue Statistics 2020 — Страны-члены OECD
Руководство по толкованию ОЭСР и Классификация налогов ОЭСР
Доступ к налоговым данным через портал данных ОЭСР

Глобальная база данных статистики доходов

База данных Global Revenue Statistics предоставляет подробные сопоставимые данные о налоговых поступлениях для стран Африки, Азии и Тихого океана, Латинской Америки и Карибского бассейна, а также стран ОЭСР с 1990 года.База данных представляет собой крупнейший источник сопоставимых данных о налоговых поступлениях, которые производятся в партнерстве со странами-участницами и региональными партнерами.

Также доступны следующие документы:

Технический документ о построении базы данных: охват, источники, сильные стороны и ограничения.
Высокоуровневый обзор функций базы данных Global Revenue Statistics с ключевыми выводами по соотношению налогов к ВВП и структурам налогов.
Более углубленный анализ данных отчетность по Мобилизация внутренних доходов: новая база данных об уровнях и структуре налогов в 80 странах (Рабочий документ по налогообложению)

Дополнительная информация

Подпишитесь на нашу рассылку новостей
Следуйте за нами в Twitter @OECDtax | #RevStats
Напишите нам [email protected]

Автоматическая КТ-перфузия RAPID в клинической практике

Автоматическая КТ-перфузия (CTP) стала важным инструментом принятия решений при тромбэктомии по сравнению с медицинской помощью при остром ишемическом инсульте, потому что она может идентифицировать тех, кто находится за пределами 4.5-часовое окно для внутривенного введения тканевого активатора плазминогена (tPA), у которых есть спасательная ткань мозга и которым необходимо провести тромбэктомию. ¹ Скорость гибели тканей зависит от коллатерального кровообращения в пораженной мозговой ткани. Лица должны быть дифференцированы на тех, у кого есть или нет ткань мозга, подлежащая спасению, или для которых риски тромбэктомии перевешивают пользу. Недавние исследования существенно расширили окно лечения, продемонстрировав долгосрочное преимущество тромбэктомии у подгруппы пациентов с инсультом, которые обращаются в течение 24 часов с момента появления симптомов.^2,3

В этих знаковых испытаниях использовалась автоматическая CTP RAPID (iSchemaView) для количественной оценки основного инфаркта (необратимо поврежденного) и полутени (потенциально спасаемого). Воспроизводимые карты перфузии имеют решающее значение для выбора пациентов в этом позднем временном окне, и несколько исследований выявили различия между системами CTP. ^4,5 Эти исследования установили, что RAPID является важным строительным блоком программ лечения инсульта, особенно для людей, обращающихся за помощью более чем через 6 часов после появления симптомов.В этом контексте важно понимать, что программное обеспечение RAPID воспроизводимо только в той степени, в которой оно обрабатывает необработанные данные изображения из каждого центра штрихов. Если не принимать во внимание местные технические и физиологические факторы, возможна значительная вариабельность качества отчетов. Здесь мы описываем, как RAPID генерирует отчеты CTP, описываем особенности технически адекватного отчета RAPID, рассматриваем технические параметры сбора данных и обсуждаем результаты, позволяющие предположить, что исследование технически или физиологически неоптимально, с использованием реальных примеров.

Технические параметры

Получение CTP начинается с введения 40 мл болюсного контрастного вещества и 60-70-секундной компьютерной томографии 8 см ткани головного мозга, включая основные церебральные кровеносные сосуды и большие области, перфузируемые передним кровотоком. Сканирование выполняется каждые 1–3 секунды, фиксируя весь проход контраста через мозг. Данные изображения отправляются в RAPID, который измеряет кривые затухания для всех пикселей в пределах зоны покрытия, когда болюс проходит от артерий через паренхиматозную ткань и по венозной системе.Программа RAPID использует инструмент выбора автоматической функции артериального ввода (AIF) для измерения высоты кривой затухания каждого пикселя, ширины и времени прихода, выбирая пиксели с ранним временем прибытия, высотой выше среднего и узкой шириной по сравнению со средним значением. Кривая затухания функции венозного выброса (VOF) во времени идентифицируется аналогично, предполагая задержку от 3 до 12 секунд от AIF, который обычно локализует VOF в задней части, на большой глубокой вене головного мозга или венозном синусе. Затем алгоритм автоматически корректирует движение и время.Математическая модель, называемая круговой деконволюцией, используется для оценки концентрации контрастного вещества в сосудах на основе ослабления КТ. Эта информация используется для расчета относительного объема церебральной крови (CBV), среднего времени прохождения (MTT), времени до пика концентрации (T _max) и мозгового кровотока (CBF) для каждого пикселя. ^6-8 VOF используется для корректировки усреднения объема. Поскольку калибр артерии относительно невелик, она подвержена эффектам усреднения объема и более чувствительна к движению.VOF, расположенный на гораздо более крупной вене, не так сильно зависит от усреднения объема, и поэтому может использоваться для корректировки кривой AIF. Внесены дополнительные поправки на шум, регуляризацию сигнала, колебательные артефакты и различия гематокрита между крупными сосудами и капиллярами. ^9-11

Клиническое использование

После расчета значений CBF, CBV и Tmax для всех пикселей создаются карты перфузии (рис. 1). ⁶ Карты перфузии отображают менее 30% максимального CBF розовым цветом и T _max более 6 секунд зеленым цветом как представление прогнозируемого основного инфаркта и потенциально подлежащей спасению ткани (полутени), соответственно.^5,12 Согласованность CTP в прогнозировании результатов также является важным фактором для полезных карт. ^6,11 Интерпретация исходных карт (CBF <30%, T _max> 6 секунд) довольно проста. Целевой профиль используется для определения того, кому будет полезна тромбэктомия, включающая

Рис. 1. Карты перфузии. Карты показывают односторонний дефицит перфузии, который соответствует результатам обследования пациента с левосторонним дефицитом.Церебральный кровоток менее 30% объема составляет 46 мл, а время достижения максимальной концентрации (T _max) — объем более 6 секунд составляет 111 мл, для коэффициента несоответствия 2,4. Этот человек, вероятно, соответствует целевому профилю того, кому будет полезна механическая тромбэктомия.

1) Отношение гипоперфузированной ткани к ишемическому ядру> 1,8,

2) Объем ишемического ядра (CBF> 6 секунд) <70 мл, и

3) Объем с большой задержкой (T _max> 10 секунд) менее 100 мл.

Если эти критерии соблюдены в технически удовлетворительном исследовании в надлежащем клиническом контексте, тромбэктомия может принести пользу. ^2,3,11

Получение карты

Конкретные рекомендации по приобретению ОСАГО приведены в таблице. ¹³ Ключевыми факторами, которые следует учитывать при разработке протокола, являются порядок сканирования, общая продолжительность сканирования, частота кадров, введение контрастного вещества, доза облучения и охват мозга. Если эти рекомендации не соблюдаются, могут возникнуть вариации или недостатки в отчетах RAPID для конкретных сайтов.Важно, чтобы клиницисты, интерпретирующие отчеты, могли выявлять подводные камни, связанные с местными техническими факторами, которые можно исправить путем изменения протокола, обучения персонала или обучения пациентов для получения более последовательных результатов. Отправной точкой является определение клинических параметров, необходимых для создания технически удовлетворительного отчета. Мы разработали контрольный список для оценки ОСАГО в нашем учреждении (Контрольный список), чтобы гарантировать соблюдение этих параметров.

Каждый отчет RAPID содержит несколько важных частей технической и диагностической информации в нескольких рамках, которые должны быть оценены клиницистом-переводчиком.Кадр кривой затухания по времени (рисунок 2) содержит большую часть информации, необходимой для оценки технического качества отчета, и ее следует оценить в первую очередь. Продолжительность сканирования, показанная на оси x, должна отражать всю доставку болюса и прохождение через мозг. Кривые, соответственно, должны быстро подниматься и возвращаться к исходному уровню с соответствующей продолжительностью до и после получения болюса, в основном для захвата всего болюса и ограничения радиационного воздействия.

Рисунок 2.Удовлетворительные кривые время затухания. Обратите внимание, что снимается вся кривая. Кривые демонстрируют быстрое движение вверх, одиночные пики и возврат к исходному уровню. Пиковое затухание функции артериального ввода (AIF) также превышает 100 единиц Хаусфилда (HU).

AIF показан красным, а VOF — синим и, в идеале, представляет собой острые одиночные пики более 100 HU, измеренные по оси y. В нашем учреждении кривые AIF со значением затухания менее 80 HU обычно связаны с несколькими другими техническими недостатками.¹⁴ Неровный, многопиковый AIF часто указывает на движение пациента, которое создает рассогласование AIF с соседними неартериальными структурами во время сбора данных. Иногда движение головы может привести к тому, что затухание пикселя имитирует эти критерии, путем перемещения кости с высоким затуханием в пиксель и обратно, имитируя кривую AIF. Это легко определить по местоположению или карте времени введения болюса (рис. 3).

Рисунок 3.Неправильное размещение функции артериального ввода. Обратите внимание на размещение функции артериального ввода (AIF) на кости или при движении, а также на полученную зубчатую кривую затухания AIF во времени и отсутствие усиления паренхимы на изображениях времени болюса.

Широкая, медленно растущая кривая AIF с низким затуханием (<100 HU) указывает на то, что имело место плохое болюсное введение, такое как инфильтрация, низкий сердечный выброс или стеноз или окклюзия более проксимальных артерий (рис. 4).

Рисунок 4.Плохие кривые затухания. Кривая функции входа артериальной крови с низким ослаблением (AIF) с медленным ходом вверх и широким пиком. Это может быть связано с низким объемом болюса контраста, низкой скоростью введения, инфильтрацией контраста, низким сердечным выбросом или стенозом проксимальной артерии.

В идеале AIF должен располагаться на главной артерии, а VOF — на вене головного мозга или венозном синусе (рис. 5). На практике, если AIF или VOF существенно смещены из-за движения пациента, кривые не будут соответствовать критериям, описанным выше.Напротив, обычно можно предположить, что если кривые приемлемы, местоположения AIF и VOF, вероятно, будут удовлетворительными. В предыдущем эксперименте, однако, были получены неточные карты перфузии с размещением AIF дистальнее закупоренного сосуда, но не при ипсилатеральном и проксимальном от окклюзии сосуда. ¹⁵ Это потенциальная ловушка, которая может не отражаться на кривых затухания времени, которая все еще может повлиять на отчет. Клиническая корреляция необходима для корректировки этого потенциального артефакта.

Рисунок 5. Удовлетворительное расположение. Расположение функции артериального ввода (AIF) и функции венозного вывода (VOF) с соответствующим отображением времени болюса. AIF и VOF были правильно расположены на мозговых артериях и венозных структурах соответственно.

Карты перфузии отображают важную диагностическую информацию (рис. 1), и их также можно оценить на предмет наличия признаков технической несоответствия. Карты должны показывать односторонний дефицит перфузии и представлять прогнозируемое распространение инфаркта на основании анамнеза и физических данных.В нашем учреждении двусторонние дефициты на картах CBF менее 30% и TV _max — более 6 секунд предсказывали другие технические недостатки (Рисунок 6). Мы также обнаружили несколько случаев кривых AIF с низким затуханием (<80 HU), что привело к множеству других недостатков, вероятно, из-за того, что мы использовали небольшой болюс контрастного вещества 30 мл. Болюс с низким ослаблением часто может быть идентифицирован на картах Tmax более 6 секунд как большой диффузный дефицит (Рисунок 7).

Рисунок 6.Двусторонние результаты. Двусторонность дефицита объема церебральной крови (CBV) и церебрального кровотока (CBF) следует интерпретировать с осторожностью, поскольку они могут представлять собой комбинацию клинически значимого и артефактического дефицита перфузии.

Рис. 7. Болюс низкого HU. Низкий болюс HU привел к этой кривой затухания во времени, что привело к переоценке ишемической полутени.

Другой ловушкой, с которой мы столкнулись, было отсутствие дефицита на картах CBF с менее чем 30%, даже когда был идентифицирован сердечный инфаркт на неконтрастной КТ головки.Считается, что это вторично по отношению к пороговому значению алгоритма для отображения основного инфаркта. Программное обеспечение автоматически сегментирует и удаляет области с очень низким CBF, такие как пространства CSF и другие экстра-паренхимные ткани, и возможно, что в этих случаях CBF инфаркта был ниже порога для отображения на CBF-менее-30. % карт. Последняя ошибка заключается в том, что карты CTP часто не отображают инфаркт, даже если есть доказательства инфаркта на неконтрастной КТ или на последующей МРТ. Это известная ошибка визуализации перфузии, при которой реперфузия инфарктной ткани не определяется (рис. 8).

Рис. 8. Реперфузионная ловушка. Клинически наблюдался левосторонний дефицит, и неконтрастная КТ выявила инфаркт на территории большой правой средней мозговой артерии (СМА) (А). Пациент был переведен в инсультный центр, и технически удовлетворительное исследование перфузии (B) не показало значительных нарушений на исходных картах перфузии (D). Последующая МРТ показала завершенный инфаркт (С). Этот человек также получил внутривенно тканевый активатор плазминогена (IV tPA) во время транспортировки в центр инсульта, и это, вероятно, представляет собой случай реперфузии.

Сводка

В заключение, программное обеспечение RAPID оказалось отличным диагностическим инструментом, если оно выполняется и интерпретируется последовательно. Успешное внедрение на площадках за пределами исследовательских центров, где было разработано программное обеспечение, зависит от нескольких факторов, включая фундаментальное понимание того, как работает программное обеспечение, контроль технических факторов, выявление технически адекватных исследований и исследований с техническими недостатками. Эти факторы необходимо учитывать при внедрении RAPID, чтобы воспроизвести результаты недавних крупных исследований инсульта.

BL, AC, WAT и PM не сообщают о раскрытии информации.

Essentials of Treasury Management, 5-е издание

Члены: 155,00 $
Не члены: 255,00 $
Формат: Книга

Добавить в корзину

Сводка

Основы управления казначейством, 5-е издание, было разработано на основе результаты трехгодичного опроса AFP по анализу вакансий за 2015 год.С помощью эти выводы, группа экспертов-добровольцев в предметной области руководила редакторы / авторы при написании текста. Он отражает принципы и практики, используемые профессионалами в области корпоративных финансов и казначейства для оптимизировать денежные ресурсы, поддерживать ликвидность, обеспечивать доступ к краткосрочное и долгосрочное финансирование, принятие решений о капиталовложениях и контролировать подверженность финансовым рискам. Мастерство функций, процессы и передовые практики, определенные в этой работе, гарантируют, что профессионалы готовы удовлетворить потребности корпоративного казначейства рабочие обязанности.Это демонстрируется через достижение Сертифицированный специалист по казначейству (CTP).

Это новое реорганизованный текст обновляет четвертое издание, чтобы отразить множество изменений произошедшие за последние три года в обязанности профессионалов в области управления казначейством.

Вот некоторые из того, что нового появилось в 20 главах пятого издания:

Во всех главах делается все больший упор на глобальную перспективу, что обеспечивает более широкий охват тем.
Реорганизованная структура глав, включающая сдвиг вверх по главам, посвященным финансовому учету и отчетности, а также финансовому планированию и анализу. Эта реорганизация должна принести пользу участникам ОСАГО, не имеющим опыта в области анализа финансовой отчетности или временной стоимости денег.
Попытка улучшить последовательность и ясность текста, чтобы улучшить удержание ключевых тем.
Дополнительные рисунки для иллюстрации сложных тем.
Раздел «Среда управления казначейством» пересмотрен, чтобы отразить изменения и / или реформы в
Постоянно развивающаяся нормативно-правовая среда
Фонды денежного рынка
Новые способы оплаты
Раздел «Управление оборотным капиталом» пересмотрен, чтобы отразить более широкий охват
Стандарты безопасности данных индустрии платежных карт (PCI DSS)
Fintech и технология распределенного реестра
Раздел «Финансовая отчетность и анализ» обновлен с учетом
Изменения в стандартах финансовой отчетности (как GAAP, так и МСФО)
A усиленное обсуждение показателей капитального бюджета и выбор подходящей ставки дисконтирования
Повышенное внимание к экономической добавленной стоимости (EVA) как инструменту измерения производительности
Раздел «Финансовый менеджмент» обновлен в отношении
Расчет и обсуждение продолжительности , где фокус n о практическом использовании дюрации в качестве инструмента для оценки риска портфелей облигаций
В раздел «Управление рисками» добавлены новые данные, относящиеся к
Value at Risk (VAR)
Enterprise Risk Management

Как и в любой публикации, после печати обнаруживаются ошибки.Чтобы просмотреть эти исправления, просмотрите самые последние исправления.

Политика возврата публикаций AFP

2017-2019 Домены знаний экзамена CTP

Область содержимого	Процент элементов теста
I. Управление 9274 22%
II. Управление денежными средствами и ликвидностью	26%
III.Управление оборотным капиталом	22%
IV. Рынки капитала и финансирование	15%
V. Казначейские операции и средства контроля	15%

Основы казначейского управления Введение 3 Глава к изучению управления казначейством
I. Введение
II. Растущая роль казначейского профессионала
III.Организация основ управления казначейством
IV. Резюме

Глава 1: Роль управления казначейством
I. Введение
II. Роль и организация управления казначейством
III. Финансовая и казначейская организация
IV. Корпоративное управление
V. Резюме

Глава 2: Нормативно-правовая среда
I. Введение
II. Общая нормативная среда
III. Первичные регуляторы и органы, устанавливающие стандарты международных финансовых рынков
IV.Нормативно-правовая среда США
V. Налоговые аспекты
VI. Закон о банкротстве
VII. Резюме
Приложение 2.1: Страны-участницы SEPA

Глава 3: Банки и финансовые учреждения
I. Введение
II. Финансовые учреждения: функции и услуги
III. Резюме

Глава 4: Платежные системы
I. Введение
II. Обзор платежных систем
III. Денежные платежи
IV. Платежи на основе чеков
V. Электронные переводы денежных средств на крупные суммы (EFT) или системы банковских переводов
VI.Системы передачи мелких ценностей
VII. Платежные системы на основе карт
VIII. Сводка
Приложение 4.1 — Причины возврата чека
Приложение 4.2 — Пример формата Fedwire
Приложение 4.3 — Платежные страны FedGlobal ACH
Приложение 4.4 — Информация о банковских и платежных системах для выбранных стран

Глава 5: Денежные рынки
I. Введение
II. Глобальные денежные рынки
III. Рынки краткосрочных денег в США
IV. Резюме

Глава 6: Рынки капитала
I.Введение
II. Обзор рынков капитала
III. Долговой рынок
IV. Долевые (акции) ценные бумаги
V. Резюме
Приложение 6.1 — Листинг 10 крупнейших мировых фондовых бирж

Глава 7: Управление взаимоотношениями и выбор поставщика финансовых услуг
I. Введение
II. Управление взаимоотношениями
III. Процесс выбора FSP и запроса предложений (RFP)
IV. Практика банковского вознаграждения
V. Оценка риска FSP
VI. Резюме
Приложение 7.1 — Образец оценочной карты банка
Приложение 7.2 — Информация о деятельности по запросу предложений
Приложение 7.3 — Образец единого отчета о результатах деятельности банка (UBPR)

Глава 8: Финансовый учет и отчетность
I. Введение
II. Концепции и стандарты бухгалтерского учета
III. Финансовая отчетность
IV. Учет деривативов, хеджирования и перевод иностранной валюты (FX)
V. Бухгалтерский учет для государственных и некоммерческих (G / NFP) организаций США
VI. Резюме

Глава 9: Финансовое планирование и анализ
I.Введение
II. Временная стоимость денег
III. Составление бюджета капиталовложений
IV. Составление бюджета
V. Динамика затрат
VI. Анализ финансовой отчетности
VII. Оценка эффективности
VIII. Резюме

Глава 10: Введение в управление оборотным капиталом
I. Введение
II. Обзор оборотных средств
III. Цикл преобразования наличных оборотных средств (CCC)
IV. Как изменения в текущих счетах влияют на внешнее финансирование
V. Инвестиции в оборотный капитал и стратегии финансирования
VI.Управление кредитной и дебиторской задолженностью (A / R)
VII. Управление запасами
VIII. Управление кредиторской задолженностью (A / P)
IX. Многонациональные инструменты управления оборотным капиталом
X. Резюме

Глава 11: Показатели оборотного капитала
I. Введение
II. Основные показатели оборотного капитала
III. Цикл конвертации наличных (CCC)
IV. Расчеты для решений по коммерческому кредиту
V. Мониторинг дебиторской задолженности (A / R)
VI. Резюме

Глава 12: Выплаты, сборы и концентрация
I.Введение
II. Выплаты
III Сборы
IV. Концентрация средств
V. Резюме
Приложение 12.1 — Коды входного класса ACH (SEC) США и виды платежей

Глава 13: Краткосрочное инвестирование и заимствование
I. Введение
II. Управление краткосрочными инвестициями
III. Цены и доходность краткосрочных инвестиций
IV. Управление краткосрочными заимствованиями
V. Финансирование заемных средств
VI. Резюме
Приложение 13.1 — Перечень некоторых основных кредитных рейтинговых агентств

Глава 14: Прогнозирование денежных потоков
I.Введение
II. Цель прогнозирования денежных потоков
III Проблемы и возможности прогнозирования
IV. Типы прогнозов
V. Процесс прогнозирования
VI. Методы прогнозирования
VII. Передовой опыт прогнозирования наличных денежных средств
VIII. Резюме

Глава 15: Технологии в казначействе
I. Введение
II. Информационные технологии для казначейства
III Системы управления казначейством (СУК)
IV. Электронная коммерция
V. Резюме

Глава 16: Управление рисками предприятия
I.Введение
II. Общее управление рисками
III. Управление рисками предприятия
IV. Управление операционными рисками
V. Восстановление после аварий и непрерывность бизнеса
VI. Управление страховыми рисками
VII. Резюме
Приложение 16.1 — Контрольный список аварийного восстановления (DR)
Приложение 16.2 — Типы страхового покрытия

Глава 17: Управление финансовыми рисками
I. Введение
II. Обзор управления финансовыми рисками
III. Управление финансовыми рисками
IV.Производные инструменты, используемые в качестве инструментов управления финансовыми рисками
V. Управление валютными рисками
VI. Валютные производные инструменты, используемые для хеджирования валютных рисков
VII. Подверженность процентным ставкам и управление рисками
VIII. Подверженность товарному риску
IX. Другие вопросы, связанные с управлением финансовыми рисками
X. Резюме

Глава 18: Политика и процедуры казначейства
I. Введение
II. Обзор политики и процедур Казначейства
III. Руководство по созданию политик и процедур
IV.Пример разработки политики: краткосрочная инвестиционная политика
V. Обзор ключевой казначейской политики
VI. Резюме
Приложение 18.1 — Образец краткосрочной инвестиционной политики

Глава 19: Долгосрочные инвестиции
I. Введение
II. Оценка ценных бумаг на рынке капитала
III. Управление инвестициями на рынке капитала
IV. Резюме

Глава 20: Решение и управление структурой капитала
I. Введение
II. Структура капитала
III. Привлечение долгосрочного капитала и управление им
IV.Средневзвешенная стоимость капитала (WACC)
V. Финансирование аренды
VI. Финансирование и управление акционерным капиталом
VII. Разные темы корпоративных финансов
VIII. Резюме

Выдержка

Основы управления казначейством , 5-е издание, Глава 11: Показатели оборотного капитала

II. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ОБОРОТНОГО КАПИТАЛА

В этом разделе главы представлены основные показатели, используемые для оценки эффективности управления оборотным капиталом. К ним относятся коэффициент текущей ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности и чистый оборотный капитал.Эти показатели в совокупности предоставляют информацию о риске дефолта фирмы (т. Е. О риске неплатежа заемщиком), поэтому они часто упоминаются в долговых ковенантах. Показатели оборотного капитала также используются внутри компании для оценки производительности, корректировки условий оплаты, прогнозирования денежных потоков и управления ликвидными ресурсами. Понимание положения с оборотным капиталом фирмы и Соответствующие требования к финансированию предоставляют специалисту по казначейству информацию, необходимую для принятия стратегических решений в отношении краткосрочных инвестиций, займов, условий кредитования и распределения ресурсов.Ежегодно публикуется ряд обзоров оборотного капитала. Эти результаты опроса включают показатели по отраслям и регионам, а также тенденции в оборотном капитале.

При интерпретации этих показателей важно понимать, что для конкретной метрики не существует правильного или неправильного числа. Вместо этого важно:

Определить тренд показателя, а также понять факторы, лежащие в основе тренда.
Помните, что эти показатели различаются в зависимости от отрасли и страны.Следовательно, эти показатели следует сравнивать между компаниями, работающими в одной отрасли в аналогичных странах.

A. Коэффициент текущей ликвидности

Коэффициент текущей ликвидности равен определяется как общая сумма текущих активов, разделенная на общую сумму текущих обязательств. Этот показатель предназначен для представления отношения ликвидных (или текущих) активов, которые, как ожидается, станут денежными средствами в течение одного года или менее, к краткосрочным (или текущим) обязательствам, подлежащим погашению в течение одного года или менее. То есть коэффициент текущей ликвидности измеряет степень, в которой Текущие обязательства фирмы покрываются оборотными активами.Используя финансовую отчетность из главы 8 «Финансовый учет и отчетность», коэффициент текущей ликвидности рассчитывается по следующей формуле:

. Это значение коэффициента текущей ликвидности означает, что текущие активы фирмы в 2,35 раза превышают текущие обязательства. Альтернатива, но последовательная интерпретация состоит в том, что на каждый доллар текущих обязательств фирма несет 2,35 доллара текущих активов.

Более высокий коэффициент текущей ликвидности обычно указывает на меньший риск дефолта для кредиторов. Например, предположим, что продажи падают либо из-за усиления конкуренции, либо из-за общего спада экономической активности.В этих условиях фирма с более крупной базой текущих активов имеет больше возможностей для выполнения своих текущих обязательств.

B. Коэффициент быстрой ликвидности

Коэффициент быстрой ликвидности (т. Е. Коэффициент кислотной проверки) определяется как сумма денежных средств, краткосрочных инвестиций и дебиторской задолженности, деленная на общую сумму текущих обязательств. Как и в случае с коэффициентом текущей ликвидности, более высокое значение коэффициента быстрой ликвидности подразумевает меньший риск для кредиторов.

Коэффициент быстрой ликвидности является более строгим показателем ликвидности, чем коэффициент текущей ликвидности, поскольку он исключает запасы из-за более низкой ликвидности этого текущего актива.Коэффициент быстрой ликвидности также не включает предоплаченные расходы, которые практически не могут быть конвертированы в наличные. Коэффициент быстрой ликвидности рассчитывается следующим образом:

У фирмы есть 1,32 доллара ликвидных активов на каждый доллар текущих обязательств. По определению коэффициент быстрой ликвидности не будет превышать Текущее соотношение.

Экономика облака — вы понимаете общую картину?

У каждой компании есть свои идеи о том, как лучше всего определить рентабельность инвестиций в облако. Для многих это капитальные затраты (CapEx) по сравнению с операционными расходами (OpEx).Облачные вычисления переводят расходы на ИТ в сторону модели оплаты по факту использования, такой как выставление счетов за коммунальные услуги; вы платите только за то, что используете, когда вы это используете. Для стартапов или новых приложений этот устоявшийся аргумент верен. Зачем покупать оборудование, пространство в центре обработки данных, питание и вспомогательное программное обеспечение, если их можно арендовать почасово с более высокой степенью использования? Однако для предприятий это решение не так просто.

Предприятия вложили средства в центры обработки данных и оборудование, которое уже прикручено к стойкам и частично амортизировано.Для таких организаций определение и принятие правильных экономических решений требует дополнительного исследования затрат и преимуществ корпоративного облака.

Мышление, выходящее за рамки капитальных затрат и операционных затрат

У большинства предприятий коэффициент использования оборудования значительно ниже 20% из-за избыточной мощности, необходимой для обработки пикового спроса. Таким образом, многие компании имеют в 5 раз больше необходимого оборудования, сетей и площадей для центров обработки данных в течение стабильных бизнес-циклов.Если их потребность в вычислениях резко возрастает, коэффициент использования вне периодов пиковой нагрузки обычно ниже 10%. В результате предприятия тратят на вычисления и хранилище гораздо больше, чем требуется. На рисунке 1 изображена традиционная модель, в которой облако переносит фиксированные капитальные затраты на переменные операционные расходы. Чтобы понять всю ценность облака для вашего предприятия, вы должны не ограничиваться преимуществами капитальных и операционных затрат и оценить другие действующие факторы стоимости.

Традиционный взгляд — CapEx vs.OpEx

На рисунке 1 показаны проблемы традиционной модели. Синяя линия обозначает закупку оборудования, которая периодически завершается для увеличения мощности до планируемого использования. Красная стрелка указывает затраты, которые предприятие несет за счет избыточных мощностей, в то время как красная заштрихованная область представляет опасность недооценки использования.

С коэффициентом использования тесно связана способность ИТ-инфраструктуры расширяться и уменьшаться для поддержки гибкости бизнеса.Традиционно высокая степень использования снижает расходы на ИТ, но ограничивает гибкость и отрицательно влияет на инновации и рост бизнеса. И наоборот, облако может обеспечить значительную экономию (почти 100% использование) и почти бесконечную маневренность. Ценность этой ловкости сложно подсчитать, поэтому мы склонны ее игнорировать. Это большая ошибка.

Вы количественно оцениваете гибкость?

Бизнес-ценность облака больше зависит от гибкости и использования, чем от любых других соображений стоимости.Учтите, что облако дает нам возможность предоставлять и отменять предоставление практически неограниченных ресурсов по мере необходимости с полным контролем. Переход от 20% к почти 100% загрузке обеспечивает значительные преимущества по затратам и еще большую ценность в способности быстро решать бизнес-проблемы, не дожидаясь приобретения и установки программного и аппаратного обеспечения. С помощью облака компании могут выходить на новые рынки, привлекать новых клиентов, избегать штрафов за соблюдение нормативных требований или просто быстро двигаться, когда им нужно действовать быстро, при одновременном поддержании полностью используемых аппаратных и сетевых ресурсов.

Что еще труднее определить количественно, так это ценность бесчисленных идей и проектов, которые запускаются только для того, чтобы быть остановленными или помещенными ниже в списке приоритетов, потому что к тому времени, когда ресурсы будут выделены через 3–6 месяцев, другие инициативы имеют приоритет. Благодаря гибкости облака проекты могут быть разработаны, подготовлены и развернуты в течение 24 часов, что позволяет планировать и выполнять в режиме реального времени.

Раскрытие реальных затрат и преимуществ облака

В большинстве расчетов рентабельности инвестиций в облачные вычисления не учитывается гибкость и не учитываются затраты на плохо используемое оборудование.Хотя диаграммы, иллюстрирующие разницу между капитальными и операционными затратами, имеют отношение к потенциальной ценности облака, для раскрытия полной картины необходима более сложная оценка.

Как технологическая компания сократила операционные расходы на 50% с помощью AWS + 17 других историй о преобразовании в облако.

На следующих страницах мы выйдем за рамки простых решений относительно капитальных и операционных затрат и исследуем, как ведущие предприятия рассчитывают свою истинную ценность облака.

Определение рентабельности инвестиций и совокупной стоимости владения в облаке

Рентабельность инвестиций (ROI) : Финансовая прибыль от инвестиций в облако, разделенная на стоимость этих инвестиций.

Давайте сначала посмотрим на рентабельность инвестиций в облако. Хотя компании часто обсуждают «рентабельность инвестиций в облако», они чаще всего упускают из виду общую картину. Большинство расчетов рентабельности инвестиций в облако сосредоточено на экономии затрат на ИТ и их влиянии на чистую прибыль. Вместо этого рентабельность инвестиций в облако должна быть больше связана с ценностью, возвращаемой организации.

Драйверы ценности, которые часто упускаются из виду при типичных расчетах рентабельности инвестиций, включают ускоренное время вывода на рынок, повышение продуктивности разработчиков, сокращение времени выделения ресурсов и многие другие нематериальные преимущества облака.

Общая стоимость владения (TCO) : Сумма всех прямых и косвенных затрат на ИТ-инфраструктуру, включая разработку, обслуживание и поддержку всех приложений, операции, центр обработки данных, сеть и BC / DR.

Cloud TCO определяет, сколько будет потрачено на технологию после внедрения — или сколько будет стоить «запуск двигателя». Как правило, анализ TCO рассматривает затраты на «как есть» на локальной инфраструктуре и сравнивает эти затраты с затраты на состояние инфраструктуры «быть» в облаке.Анализ совокупной стоимости владения гораздо проще рассчитать, чем анализ рентабельности инвестиций, однако он дает заинтересованным сторонам лишь узкое представление об общих финансовых последствиях перехода в облако.

Итак, разница между анализом совокупной стоимости владения и анализом рентабельности инвестиций заключается в том, что совокупная стоимость владения определяет расходы и сбережения, тогда как рентабельность инвестиций определяет, какая ценность создается с учетом расходов и экономии. Очень важно понимать и то, и другое, а также их различия, чтобы эффективно определить всю ценность облака для вашего бизнеса.

Определение типов сбережений

Начните с определения явных преимуществ облака с точки зрения прямого и видимого сокращения затрат и повышения эффективности. Эти затраты обычно легче идентифицировать, и им легче присвоить четкую ценность.

Мягкая экономия — это те ценности, которые сложнее точно определить количественно, но они могут быть столь же ценными, если не более ценными, чем жесткие сбережения в облаке. Любая целостная оценка экономики облака должна включать тщательный анализ как твердой, так и мягкой экономии.

Сколько вам стоит человеческая ошибка?

Ключевым фактором экономии, о котором часто забывают, является сокращение расходов. Вы можете заметить, что избежание затрат не указано в таблице выше. Это связано с тем, что снижение затрат может привести к жесткой или мягкой экономии. Некоторые ошибки легче определить количественно (например, отказ вашей платформы электронной коммерции на час в Черную пятницу), но другие, такие как влияние на вашу репутацию, намного сложнее.

Облако помогает предприятиям избегать затрат.Например, многие из наших клиентов используют различные уровни облака и DevOps, чтобы улучшить время безотказной работы и сделать операции, разработку и развертывание намного более эффективными.

Если вы не найдете времени, чтобы понять, во сколько обходится вашей компании отсутствие автоматизации (и связанная с этим человеческая ошибка), вы упускаете важную возможность сократить будущие расходы.

Гибкость — самое недооцененное преимущество облака

Гибкость облака — это способность быстро изменять ИТ-инфраструктуру, чтобы адаптироваться к меняющимся потребностям бизнеса.Это становится все более важным на сегодняшних революционных рынках, и реальность такова, что многие предприятия страдают от ИТ-инфраструктуры, которая настолько плохо спланирована и хрупка, что ограничивает рост бизнеса. Гибкость облака дает огромное стратегическое преимущество и значительно увеличивает шансы бизнеса на долгосрочное выживание.

Чтобы помочь количественно оценить ценность гибкости для вашей организации, начните с разбивки ее 4 компонентов:

1) Ваша степень изменения с течением времени.

Степень изменений с течением времени — это количество раз, когда бизнес заново изобретает себя, чтобы адаптироваться к требованиям рынка. В то время как компания по производству целлюлозы и бумаги может иметь степень изменения только 5% за 5-летний период, технологическая компания может иметь изменение на 80%, а компания на спадающем рынке может иметь изменение на 40% за тот же период. .

2) Ваша способность приспосабливаться к изменениям.

Способность адаптироваться к изменениям — это число, указывающее на способность компании реагировать на требуемые изменения.Например, крупному производителю может потребоваться быстро развернуться, чтобы воспользоваться преимуществами новой рыночной возможности, но у него может не быть ИТ-культуры, которая могла бы меняться с требуемой скоростью. Таким образом, у них нет возможности адаптироваться к изменениям, поэтому, что бы вы ни делали для продвижения использования прорывных технологий, таких как облачные вычисления, они не смогут воспользоваться этим.

3) Ваша относительная ценность изменений.

Относительная стоимость изменения — это сумма денег, полученная в результате изменения бизнеса.Например, способность розничной организации быстро разработать программу для частых покупателей, чтобы реагировать на меняющиеся ожидания рынка, и, как следствие, увеличение доходов от внесения этого изменения.

4) Ваш индивидуальный взгляд на ловкость.

Наконец, также важно учитывать, как разные сотрудники одной компании видят преимущества гибкости. Точка зрения ИТ-директора будет сильно отличаться от того, как руководитель инфраструктуры или руководитель инженерного отдела оценивает способность своей организации к изменениям.Это ключевой нюанс, который сильно влияет на инвестиционные решения. Наиболее успешные компании сосредотачиваются на общей гибкости бизнеса, обеспечиваемой облаком, стратегической перспективе, которая обычно соответствует тому, как ИТ-директора видят способность их организации к изменениям.

Что мы видим на CTP

Ценность облака зависит от ценности, которую его гибкость приносит вашему бизнесу. Другими словами, чем быстрее отрасль должна измениться, тем больше пользы принесет облако. Независимо от отрасли, достижение финансовой зрелости при внедрении облачных технологий является сложной задачей и требует изучения всех экономических соображений, которые мы уже обсуждали.

Мы видим, что финансовая зрелость компании в облаке в отношении ее инвестиций в облако следует за последовательным потоком по мере взросления компании. Компании на раннем этапе своего пути к облаку сосредоточены на выявлении жестких затрат и других четких драйверов ценности облака, которые легче определить, но которые обеспечивают ограниченную перспективу для общей рентабельности инвестиций. На рисунке 2 эти соображения показаны светло-зеленым цветом в начале спектра. По мере того, как компании становятся зрелыми благодаря экономическому анализу и внедрению облачных технологий, их финансовая зрелость возрастает, поскольку они начинают понимать ценность гибкости и других мягких затрат, которые показаны темно-зеленым.

Рисунок 2: Достижение финансовой зрелости облака

Обзор рынка

В приведенной ниже таблице сравнивается экономия совокупной стоимости владения для предприятий, оказывающих финансовые услуги, технологии, производство и связь. В целом, независимо от отрасли, мы видим, что средняя экономия совокупной стоимости владения составляет около 40%. Для розничной торговли и других секторов, которые испытывают большие сезонные или циклические изменения, сбережения часто больше. Эти отрасли не были включены в наш анализ.

Экономия совокупной стоимости владения по отраслям
Рассчитано партнерами по облачным технологиям

ПРАКТИЧЕСКИЙ ПРИМЕР

Многонациональная компания-производитель программного обеспечения и производителя столкнулась с быстро растущими операционными расходами на ИТ, связанными с ее устаревшим поставщиком услуг ИТ-аутсорсинга.При ежемесячных расходах на ИТ в размере 14,5 млн долларов компания определила внедрение облачных технологий в качестве ключевого фактора сокращения затрат. Чтобы определить потенциальную экономию, CTP провела исследование совокупной стоимости владения, сравнивая текущую среду с целевыми конечными точками облака. На приведенном ниже графике показана совокупная стоимость владения компании за 18 месяцев. В этом случае TCO сравнивается с использованием модели ИТ-аутсорсинга и гибридного облака (общедоступные облачные сервисы + поставщик ИТ-аутсорсинга). Эта модель совокупной стоимости владения рассчитывает период окупаемости в 6 месяцев для гибридной среды с ростом экономии до 4 миллионов долларов в месяц (сокращение на 25%) к 18 месяцу.

Общая стоимость владения в месяц: ИТ-аутсорсинг против гибридного (облако + аутсорсинг)

18-месячная совокупная стоимость владения для корпоративной производственной и программной компании, демонстрирующая рост до 25% экономии.

На приведенном ниже графике показано сравнение общей скорости выполнения компании при увеличении и сдвиге, рефакторинге и размещении для одного корпоративного приложения. Обратите внимание, что скорость выполнения для совместного размещения сначала ниже в этой модели. Однако со временем она значительно возрастает по сравнению с скоростью работы в облаке, которая не растет такими же темпами, и во многих случаях смещается вниз по мере того, как со временем снижаются затраты на вычисления и хранение.

Для этого приложения окупаемость составляет 6 месяцев, если приложение было изменено, или 18 месяцев, если приложение требует серьезного рефакторинга. Конечно, стоимость миграции, будь то поэтапная миграция или рефакторинг, влияет на экономию и на то, когда она будет реализована. Имейте в виду, что перед принятием окончательного решения вам необходимо рассмотреть текущую и будущую частоту выполнения каждого подхода.

Сравнение общей скорости выполнения для одного корпоративного приложения

Анализ на уровне приложений для одного корпоративного приложения.Мы видим, что этот тип анализа на уровне приложений позволяет детально обосновать дополнительные инвестиции в облако на основе данных.

Cloud предоставляет прекрасную возможность изменить способ управления ИТ в вашей организации. Благодаря облаку ИТ оказывают гораздо более положительное влияние на бизнес и лучше соответствуют стратегическим целям. ИТ больше не будут истощать ресурсы компании, и многие предприятия обнаружат, что вновь обретенная эффективность и маневренность облачных вычислений значительно увеличивает их прибыль.В конце концов, ИТ служат бизнесу, а не наоборот.

Хотя немногие будут оспаривать существенную экономию затрат на облачные вычисления, всегда необходимо создать убедительное экономическое обоснование, которое четко определяет ценность гибкости и других мягких преимуществ. Хотя важно помнить, что есть редкие сценарии, когда облако не имеет экономического смысла, в целом вы обнаружите высокую рентабельность инвестиций и снижение совокупной стоимости владения. В конечном итоге вы не узнаете все затраты и выгоды, пока не определите свое экономическое обоснование и не запустите модели.

Рассчитайте ценность своего облака

В рамках программы CTP по внедрению облака мы разработали подробный план действий, направленный на точную количественную оценку целостной ценности облака для вашей организации.

Коэффициент перфузии, связанный со стенозом коронарной артерии, с использованием динамической компьютерной томографии, визуализации перфузии миокарда: пилотный проект для выявления гемодинамически значимого заболевания коронарной артерии необходимость информированного согласия была отменена.Двадцать девять пациентов, которые прошли комплексную компьютерную томографию сердца перед ICA с измерением FFR в период с января 2013 года по январь 2015 года, были отобраны для этого исследования из клинической базы данных. Пациенты были обследованы на ИБС на основе стенокардии напряжения или покоя, документированных изменениями ST-T на электрокардиограмме (ЭКГ), уменьшением симптомов стенокардии после введения нитроглицерина или множественными факторами риска коронарных артерий. Лечащий врач определил показания к КТ и ВСА сердца. Критериями исключения для пациентов были: (1) возраст

<20 лет, (2) шунтирование коронарной артерии, (3) острый или старый инфаркт миокарда, (4) фракция выброса левого желудочка <20%, (4) больше первой атриовентрикулярная блокада степени, (5) полная блокада левой ножки пучка Гиса, (6) умеренная или тяжелая болезнь клапанов сердца, (7) кардиомиопатия и (8) неадекватные наборы данных, такие как низкое качество изображения КТА коронарных артерий, недостаточный анализ CT-MBF или неполное измерение FFR.Доза облучения рассчитывалась из произведения дозы на длину с коэффициентом преобразования (0,014 мЗв × мГр ^-1 × см ^-1).
Протокол сканирования комплексной компьютерной томографии сердца
Всем пациентам была проведена динамическая компьютерная томография сердца, которая состояла из фармакологической стрессовой динамической ВКТ и коронарной КТА, как описано ранее [12]. Использовали 256-срезовый мультидетекторный рядный КТ (Brilliance iCT; Philips Healthcare, Кливленд, Огайо, США) и автоматический двойной инжектор (Stellant DualFlow; Nihon Medrad KK, Осака, Япония).Временной болюс применялся для оценки времени сканирования динамической CTP и коронарной CTA с использованием 20% раствора контрастного вещества иопамидола (370 мг йода / мл; Bayer Yakuhin, Ltd., Осака, Япония), разбавленного физиологическим раствором (5,0 мл / мл). с в течение 10 с), а затем солевой раствор (5,0 мл / с в течение 4 с). Фармакологический стресс вызывали внутривенной инфузией аденозинтрифосфата (АТФ, 20 мг, 0,16 мг / кг / мин, 5 мин; Daiichi Sankyo, Inc., Токио, Япония). Через три минуты после нагрузки АТФ серию стресс-динамических изображений CTP получали при каждом сердечном сокращении или один раз при каждом следующем сердечном сокращении с использованием болюса неразбавленного контрастного вещества с последующим введением солевого раствора того же объема и скорости инъекции, что и временный болюс.Параметры сканирования были следующими: предполагаемый динамический режим с ЭКГ-синхронизацией, нацеленный на фазу 40% интервала RR; напряжение трубки 80 или 100 кВп; произведение ток-время трубки, 75–110 мАс; время вращения трубки 270 мс; коллимационный детектор, 64 × 1,25 мм. Затем всем пациентам до КТА вводили 0,6 мг нитроглицерина и 0,125 мг / кг ландиолола гидрохлорида (Corebeta; Ono Pharmaceutical Co., Осака, Япония), когда частота сердечных сокращений за 5 минут до коронарной КТА была> 70 ударов / мин.Коронарная КТА выполнялась с использованием контрастного вещества с последующим введением солевого раствора того же объема и скорости инъекции, что и для временного болюса. Параметры сканирования были следующими: режим проспективного или ретроспективного сканирования с ЭКГ-синхронизацией для частоты сердечных сокращений ≤ 65 или> 65 ударов / мин, нацеленный на фазу модуляции дозы с интервалом RR 75%; коэффициент шага 0,14; напряжение на трубке 120 кВп; произведение ток-время трубки, 325,4 ± 207,4 мАс; коллимационный детектор, 2 × 128 × 0,625 мм с динамическим z-фокальным пятном.
Для оценки КТА коронарных артерий, аксиальные изображения были реконструированы из сердечной фазы с наименьшим количеством артефактов с использованием 0.Толщина среза 8 мм, шаг реконструкции интервалов между сечениями 0,4 мм, ядро сердца среднего размера. Для количественной оценки CT-MBF динамические наборы данных CTP с толщиной 1,25 мм были реконструированы с использованием алгоритма реконструкции на 360 °. Эластичная регистрация для компенсации движения и пространственно-диффузионный фильтр для уменьшения всплесков шума с течением времени применялись с использованием коммерчески доступного программного обеспечения (IntelliSpace Portal; Philips Healthcare, Кливленд, Огайо, США).
Постобработка и анализ коронарного CTA и динамического миокардиального CTP
Наборы данных CTA и динамического CTP были перенесены в коммерчески доступное программное обеспечение (Synapse Vincent ver.5; Fujifilm Medical Systems, Токио, Япония). Два опытных радиолога (с 2 и 15 годами опыта в области КТ сердца соответственно) выполнили оценку КТА коронарных артерий и реконструировали трехмерное дерево коронарных артерий. Соответствующая территория миокарда для каждой коронарной ветви была автоматически определена из данных коронарного КТА с использованием коммерчески доступного программного обеспечения на основе диаграммы Вороного, как сообщалось ранее [13, 14]. Вкратце, диаграммы Вороного использовались для распределения каждого воксела миокарда левого желудочка с пространственно ближайшей ветвью коронарной артерии в качестве его территории.Сосуд со стенозом (уменьшение просвета на ≥50%) или кальцифицированные сегменты, не подлежащие оценке, были признаны значительным стенозом при оценке КТА. Когда в одном коронарном сосуде наблюдались множественные стенозы, проксимальный стеноз считался причиной стеноза. Два оператора на основе консенсуса определили исходные точки стеноза в CTA без обращения к изображениям ICA или информации FFR.
CT-MBF (мл / г / мин) для каждого воксела рассчитывали на уровне вокселей с использованием анализа деконволюции [12].Контрольный CT-MBF был автоматически рассчитан с помощью анализа гистограммы, а CT-QPR был определен как относительный CT-MBF к контрольному CT-MBF [13, 14]. Два набора данных постобработки территорий миокарда, полученные с помощью коронарной CTA и CT-MBF, а также QPR, полученного с помощью динамической CTP миокарда, были трехмерно наложены с использованием нежесткой регистрации с интегрированным программным обеспечением. Связанные со стенозом CT-MBF и QPR были определены как региональные значения в миокарде, перфузируемом дистальной артерией от семенных точек на КТА-изображении (рис.1). Мы оценили диагностическую эффективность связанных со стенозом CT-MBF и QPR для выявления гемодинамически значимой ИБС, оцененной с помощью FFR.
Рис. 1
Блок-схема для расчета CT-QPR при стенозе. CTA компьютерная томографическая ангиография, CT — MBF компьютерная томография кровоток миокарда, CTP перфузия компьютерная томография, CT — QPR компьютерная томография количественное соотношение перфузии
анализ 9010 и F
ВСА выполняли по стандартным методикам с использованием коронарных катетеров 5-Fr или 6-Fr.Селективную коронарную ангиографию выполняли по меньшей мере в шести проекциях левой коронарной артерии и трех проекциях правой коронарной артерии. Тяжесть стеноза коронарной артерии оценивалась с использованием имеющегося в продаже программного обеспечения для количественной коронарной ангиографии (QCA) (Pie Medical Imaging BV, Маастрихт, Нидерланды). FFR измеряли для сосудов со значением QCA от 30 до 69% с использованием проводников для контроля давления (Verrata; Philips North America Corporation, Андовер, Массачусетс, США; или Aeris; Abbott Vascular, Темекула, Калифорния, США) во время ВСА в на усмотрение лечащих интервенционных кардиологов.Гиперемию вызывали внутривенной инфузией АТФ (0,16 мг / кг / мин), как описано ранее [15]. Считалось, что значения FFR ≤ 0,80 указывают на гемодинамически значимую ИБС [16].
Статистический анализ
Непрерывные данные выражались как среднее ± стандартное отклонение или медиана (25–75 процентилей), в зависимости от ситуации. ЧСС при сканировании сравнивали во время стресса и отдыха с использованием парного теста t . Согласие между наблюдателями было рассчитано с использованием коэффициента межклассовой корреляции для CT-MBF и QPR, связанных со стенозом.Коэффициент вариации (CV) рассчитывали как отношение стандартного отклонения к среднему значению CT-MBF и QPR, чтобы продемонстрировать степень вариабельности. Корреляция между FFR и связанным со стенозом CT-MBF, а также между FFR и QPR оценивалась с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Сравнения связанных со стенозом CT-MBF и QPR между гемодинамически незначимыми и значимыми CAD были выполнены с использованием теста Стьюдента t . Анализ кривой рабочих характеристик приемника (ROC) был проведен для определения порогового значения CT-MBF и QPR, связанных со стенозом, для прогнозирования гемодинамически значимой ИБС (FFR ≤ 0.8) с использованием индекса Юдена. Чувствительность, специфичность, положительная прогностическая ценность и отрицательная прогностическая ценность для выявления гемодинамически значимой ИБС (FFR ≤ 0,8) были проанализированы с использованием связанных со стенозом CT-MBF и QPR. Площади под кривыми ROC (AUC) сравнивали между CT-MBF, связанным со стенозом, и QPR с использованием ранее описанного метода [17]. Все статистические данные представлены с 95% доверительным интервалом (ДИ). Значения вероятности с p <0,05 считались статистически значимыми.Для статистического анализа мы использовали коммерчески доступное программное обеспечение (JMP версии 13.0; SAS Institute, Inc., Кэри, Северная Каролина, США).
Что нового в SQL Server 2019 Analysis Services CTP 2.3 — TheWindowsUpdate.com
Этот пост был переиздан через RSS; первоначально он появился в: Блоги MSDN.
Мы с большим удовольствием анонсируем общедоступную версию CTP 2.3 для служб SQL Server 2019 Analysis Services. Новые функции, подробно описанные здесь, планируется добавить позже в Power BI Premium и Azure Analysis Services.
Расчетные группы
Вот вопрос для опытных профессионалов в области бизнес-аналитики: что является самой мощной особенностью многомерных SSAS? Многие сказали бы о возможности определять вычисляемые элементы, обычно с использованием назначений ячеек с заданной областью действия. Вычисляемые элементы в многомерном режиме позволяют выполнять сложные вычисления за счет повторного использования логики вычисления. К сожалению, табличное представление служб Analysis Services не имеет аналогичных функций. Поправка: теперь есть !!!
Группы вычислений решают проблему увеличения количества показателей в сложных моделях бизнес-аналитики, часто вызываемых общими вычислениями, такими как логика времени.Корпоративные модели повторно используются в крупных организациях, поэтому их масштабы и сложность возрастают. Модели служб Analysis Services нередко содержат сотни базовых показателей. Каждая базовая мера часто требует одного и того же анализа времени. Например, для количества продаж и заказов может потребоваться:
Среднесрочные продажи продаж, КВТ продаж, Продажи с начала года, Продажи в год,% продаж в годовом исчислении,…
Заказы MTD, Orders QTD, Orders YTD, Orders PY, Orders YOY%,…
Как видите, это может легко увеличить количество мер.Если модель имеет 100 базовых мер и для каждой требуется 10 представлений с логическим интеллектом, в итоге модель будет иметь 1000 мер (100 * 10). Это создает следующие проблемы.
Пользовательский опыт ошеломляет, потому что необходимо тщательно проанализировать множество мер.
DAX сложно поддерживать
Метаданные модели раздуты
Расчетные группы решают эти проблемы. Они представляются конечным пользователям в виде таблицы с одним столбцом. Каждое значение в столбце представляет собой повторно используемое вычисление, которое может применяться к любой из мер, где это имеет смысл.Повторно используемые вычисления называются элементами расчета .
За счет уменьшения количества мер группы вычислений предоставляют конечным пользователям лаконичный пользовательский интерфейс. Это элегантный способ управления бизнес-логикой DAX. Пользователи просто выбирают группы вычислений в списке полей, чтобы просматривать вычисления в визуальных элементах Power BI. Конечному пользователю или разработчику модели не нужно создавать отдельные меры.
Пример логики времени
Рассмотрим следующий пример группы вычислений.
Стол Time Intelligence
Колонка Расчет времени
Приоритет 20
Элемент расчета Выражение
«Текущий»
ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ()
«МТД»
CALCULATE (SELECTEDMEASURE (), DATESMTD (DimDate [Date]))
"QTD"
РАСЧЕТ (ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), ДАТЫQTD (DimDate [Дата]))
"YTD"
CALCULATE (SELECTEDMEASURE (), DATESYTD (DimDate [Date]))
"ПЯ"
CALCULATE (SELECTEDMEASURE (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Date]))
«ПЯ МПД»
РАСЧЕТ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Дата]), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "MTD" )
"PY QTD"
РАСЧЕТ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Дата]), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "QTD" )
"ПГ YTD"
РАСЧЕТ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Дата]), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD" )
"YOY"
ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ () - РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "PY" )
"ГГ.%"
РАЗДЕЛИТЬ ( РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YOY" ), РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "PY" ), )
Вот запрос DAX и результат.На выходе показаны примененные вычисления. Например, QTD за март 2012 года — это сумма января, февраля и марта 2012 года.
ОЦЕНИТЬ РАСЧЕТНАЯ ( ОБОБЩЕННЫЕ КОЛОННЫ ( DimDate [CalendarYear], DimDate [EnglishMonthName], «Текущий», РАСЧЕТ ([InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Time Calculation] = «Current»), «QTD», CALCULATE ([InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Time Calculation] = «QTD»), "YTD", CALCULATE ([InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Time Calculation] = "YTD"), «PY», CALCULATE ([InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Time Calculation] = «PY»), "PY QTD", CALCULATE ([InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Time Calculation] = "PY QTD"), «PY YTD», CALCULATE ([InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Time Calculation] = «PY YTD») ), DimDate [CalendarYear] IN {2012, 2013} )
Боковая рекурсия
Некоторые элементы расчета относятся к другим элементам той же группы расчета.Это называется «боковой рекурсией». Например, YOY% (показано ниже для удобства) относится к 2 другим элементам расчета, но они оцениваются отдельно с использованием разных операторов расчета. Другие типы рекурсии не поддерживаются (см. Ниже).
РАЗДЕЛИТЬ ( РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YOY" ), РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "PY" ), )
Отдельный элемент расчета в контексте фильтра
Вот определение PY YTD :
РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Дата]), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD" )
Аргумент YTD функции CALCULATE () переопределяет контекст фильтра для повторного использования логики, уже определенной в элементе вычисления YTD.Невозможно применить одновременно PY и YTD в одной оценке. Группы вычислений применяются только в том случае, если один элемент вычисления из группы вычислений находится в контексте фильтра.
Это иллюстрируется следующим запросом и выводом.
ОЦЕНИТЬ РАСЧЕТНАЯ ( ОБОБЩЕННЫЕ КОЛОННЫ ( DimDate [CalendarYear], DimDate [EnglishMonthName], // Логика времени не применяется: все элементы calc в контексте фильтра: "InternetTotalSales", [InternetTotalSales], // Логика времени не применяется: 2 элемента вычисления в контексте фильтра: «ПГ || С начала года», РАССЧИТАТЬ ([InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "PY" || 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD" ), // С начала года применено: ровно 1 элемент расчета в контексте фильтра: "YTD", CALCULATE ([InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Time Calculation] = "YTD") ), DimDate [CalendarYear] = 2012 г. )
Группа вычислений должна быть спроектирована так, чтобы каждый элемент вычислений в ней, представленный конечному пользователю, имел смысл применять только по одному .Если существует бизнес-требование, позволяющее конечному пользователю применять более одного элемента расчета за раз, следует использовать несколько групп расчета с разным приоритетом.
Приоритет
В той же модели, что и в приведенном выше примере логики операций со временем, также существует следующая группа вычислений. Он содержит вычисления средних значений, которые не зависят от традиционного интеллекта времени, поскольку они не изменяют контекст фильтра даты; они просто применяют в нем средние вычисления.
В этом примере определяется расчет среднесуточного значения. В нефтегазовых приложениях принято использовать такие вычисления, как «баррелей нефти в день». Другие распространенные бизнес-примеры включают «средние продажи магазина» в розничной торговле.
Хотя такие вычисления вычисляются независимо от вычислений с временным интеллектом, вполне может потребоваться их объединение. Например, конечный пользователь может захотеть увидеть «баррелей нефти в день с начала года», чтобы просмотреть дневной уровень добычи нефти с начала года до текущей даты.В этом случае для элементов расчета должен быть установлен приоритет.
Стол Среднее значение
Колонка Расчет среднего
Приоритет 10
Элемент расчета Выражение
«Нет среднего»
ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ()
«Среднесуточное значение»
РАЗДЕЛЕНИЕ (ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), СЧЕТЧИКИ (DimDate))
Вот запрос DAX и результат.
ОЦЕНИТЬ РАСЧЕТНАЯ ( ОБОБЩЕННЫЕ КОЛОННЫ ( DimDate [CalendarYear], DimDate [EnglishMonthName], "InternetTotalSales", РАССЧИТАТЬ ( [InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "Текущий", "Средние" [Расчет среднего] = "Нет среднего" ), "YTD", РАССЧИТАТЬ ( [InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD", "Средние" [Расчет среднего] = "Нет среднего" ), «Среднее за день», РАССЧИТАТЬ ( [InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "Текущий", "Средние" [Расчет среднего] = "Среднесуточное значение" ), "Среднесуточное значение с начала года", РАССЧИТАТЬ ( [InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD", "Средние" [Расчет среднего] = "Среднесуточное значение" ) ), DimDate [CalendarYear] = 2012 г. )
В следующей таблице показано, как рассчитываются значения за март 2012 г.
Название столбца Расчет
YTD Сумма InternetTotalSales за январь, февраль, март 2012 г.
= 495 364 + 506 994 + 373 483
Среднесуточное значение InternetTotalSales за март 2012, разделенные на количество дней в марте
= 373 483/31
Среднее дневное значение с начала года с начала года за март 2012 г., разделенное на количество дней в январе, феврале и марте
= 1,375,841 / (31 + 29 + 31)
Для удобства ниже приводится определение элемента расчета с начала года.Применяется с приоритетом 20 .
CALCULATE (SELECTEDMEASURE () , DATESYTD (DimDate [Date]))
Вот среднее значение за день. Применяется с приоритетом 10 .
DIVIDE ( SELECTEDMEASURE () , COUNTROWS (DimDate))
Поскольку приоритет группы вычислений логики операций со временем выше, чем у средней группы, она применяется как можно шире. Расчет среднесуточного значения с начала года применяется к числителю и знаменателю (количество дней) расчета среднесуточного значения.
Это эквивалентно этому вычислению:
CALCULATE ( DIVIDE ( SELECTEDMEASURE () , COUNTROWS (DimDate)) , DATESYTD (DimDate [Date]))
Не этот:
DIVIDE ( CALCULATE ( SELECTEDMEASURE () , DATESYTD (DimDate [Date])) , COUNTROWS (DimDate))
Новые функции DAX
Для работы с группами вычислений были введены следующие новые функции DAX.
Название функции Описание
ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ()
Возвращает ссылку на меру, текущую в контексте.
ВЫБРАННОЕ ИМЯ ИЗМЕРЕНИЯ ()
Возвращает строку, содержащую имя меры, находящейся в данный момент в контексте.
ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (M1, M2,…)
Возвращает логическое значение, указывающее, является ли текущая в контексте мера одной из тех, что указаны в качестве аргумента.
SELECTEMEASURENAME () или ISSELECTEDMEASURE () может использоваться для условного применения элементов вычисления в зависимости от меры в контексте. Например, вероятно, нет смысла рассчитывать среднесуточное значение коэффициента.
с ISSELECTEDMEASURE ():
ЕСЛИ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ([Коэффициент расходов 1], [Коэффициент расходов 2]), ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), РАЗДЕЛЕНИЕ (ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), СЧЕТЧИК (DimDate)) )
ISSELECTEDMEASURE () имеет преимущество работы с исправлением формул, поэтому изменения имени меры отражаются автоматически.
Неявные меры Power BI
Группы вычислений работают с мерами области запроса, но не с встроенными вычислениями DAX. Об этом свидетельствует следующий запрос.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИЗМЕРИТЬ FactInternetSales [QueryScope] = SUM (FactInternetSales [SalesAmount]) ОЦЕНИВАТЬ РАСЧЕТНАЯ ( ОБОБЩЕННЫЕ КОЛОННЫ ( DimDate [CalendarYear], DimDate [EnglishMonthName], // С начала года успешно применено для измерения модели: «Модель измерения», РАССЧИТАТЬ ( [InternetTotalSales], 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD" ), // С начала года успешно применено к показателю области запроса: "Область запроса", РАССЧИТАТЬ ( [QueryScope], 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD" ), // Годовой отчет не применяется к встроенным вычислениям: "Встроенный", РАССЧИТАТЬ ( СУММ (FactInternetSales [SalesAmount]), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD" ) ), DimDate [CalendarYear] = 2012 г. )
Неявные меры Power BI создаются, когда конечный пользователь перетаскивает столбцы на визуальные элементы для просмотра агрегированных значений без создания явной меры.На момент написания Power BI генерирует DAX для неявных мер, записанных как встроенные вычисления DAX. Это означает, что неявные меры не работают с группами вычислений. Чтобы оставить за собой право представить это позже, было введено новое свойство модели, видимое в TOM, под названием DiscourageImplicitMeasures . В текущей версии для создания групп вычислений необходимо установить значение true. Если задано значение true, Power BI Desktop в режиме Live Connect отключает создание неявных мер.
Поддержка DMV
Для групп вычислений были введены следующие представления динамического управления (DMV).
TMSCHEMA_CALCULATION_GROUPS
TMSCHEMA_CALCULATION_ITEMS
OLS
Безопасность на уровне объектов (OLS), определенная для таблиц групп вычислений, не поддерживается в текущем выпуске. Их можно определить в других таблицах той же модели. Если элемент расчета относится к объекту, защищенному OLS, он вернет общую ошибку при оценке. Это запланированное поведение для SSAS 2019.
Планируется для предстоящей ОСАГО
Мы планируем ввести следующие элементы в предстоящую CTP-версию SQL Server 2019.
Поддержка запросов многомерных выражений с группами вычислений.
RLS не поддерживается в CTP 2.3. Планируемое поведение для SSAS 2019 заключается в том, что вы сможете определять RLS для таблиц в той же модели, но не для самих групп вычислений (прямо или косвенно).
Строки динамического формата. Группы вычислений увеличивают потребность в строках динамического формата. Например, элемент расчета YOY% должен отображаться в процентах, в то время как другие, вероятно, должны наследовать тип данных меры, которая в настоящее время находится в контексте.Мы планируем ввести строки динамического формата в предстоящую CTP-версию SQL Server 2019.
ALLSELECTED Поддержка функции DAX с группами вычислений.
Поддержка строк деталей с группами вычислений.
Ограничения ОСАГО 2.3
SSAS
CTP 2.3 все еще является ранней сборкой SSAS 2019. Он выпущен только для тестирования и обратной связи и не должен использоваться клиентами в производственной среде. Это применимо к моделям с расчетными группами или без них.
Новый 1470 Уровень совместимости
Для использования новых функций существующие модели должны быть обновлены до уровня совместимости 1470. Модели 1470 нельзя развернуть в SQL Server 2017 или более ранней версии или понизить до более низких уровней совместимости.
Различия между группами вычислений в табличных и вычисляемых элементах в многомерных
Вычисляемые элементы в многомерном режиме немного более гибкие и позволяют использовать несколько сценариев, выходящих за рамки групп вычислений, но они достигаются за счет дополнительной сложности.Мы считаем, что группы вычислений в табличной форме предоставляют множество преимуществ при значительно меньшей сложности.
Столбец с одним элементом расчета
Расчетные группы могут иметь только один столбец элемента расчета, тогда как многомерные допускают наличие нескольких иерархий с вычисляемыми элементами в одном измерении полезности.
Фильтр DAX для значения столбца неявно фильтрует другие столбцы в той же таблице по значениям этой строки. Без введения новой семантики и сложности несколько столбцов элементов вычислений в одной таблице будут фильтровать друг друга неявно, поэтому они запрещены.Если у вас есть требование применять несколько элементов расчета одновременно, используйте отдельные группы расчета и свойство Приоритет, показанное выше.
Меры безопасности при рекурсии не требуются
MDX поддерживает рекурсию, хотя существуют известные ограничения производительности. Довольно часто тех же результатов можно получить, используя вычисления на основе множеств многомерных выражений вместо рекурсии.
Правая часть назначений ячеек сценария многомерных выражений вычисляемым элементам, созданным мастером бизнес-аналитики для многомерных измерений, включает ссылку на реальный элемент из иерархии атрибутов.Это необходимо для защиты от рекурсии.
Поскольку DAX не поддерживает рекурсию, нам не нужно беспокоиться об этом для расчетных групп. Полоса сложности остается ниже. Если мы когда-нибудь решим поддерживать рекурсивный DAX в будущем, мы, возможно, могли бы ввести расширенное свойство, чтобы указать, что объект DAX включен для рекурсии, и только после этого потребовать наличия таких мер безопасности.
Расчетные элементы не могут быть созданы для других типов столбцов
Многомерный позволяет создавать вычисляемые элементы в иерархиях атрибутов, которые не являются частью измерений коммунальных предприятий.Например, член Северо-Западного региона может быть добавлен в иерархию штатов для объединения Вашингтона, Орегона и Айдахо. Это полезно для сценариев настраиваемой группировки, но может повысить вероятность проблем с порядком решения.
Расчетные элементы нельзя добавлять в столбцы других типов. Это упрощает семантические определения. По мере того, как мы расширяем группы вычислений в будущем — например, если мы вводим группы вычислений с областью действия запроса — мы позаботимся о том, чтобы извлечь уроки из прошлого порядка решения и стремиться к согласованному поведению.
Инструмент
Расчетные группы и отношения «многие ко многим» в настоящее время являются функциями только механизма. Поддержка SSDT появится до того, как SQL Server 2019 станет общедоступным. А пока вы можете использовать фантастический инструмент сообщества с открытым исходным кодом Tabular Editor для создания расчетных групп. В качестве альтернативы вы можете использовать интерфейсы программирования SSAS и сценариев, такие как TOM и TMSL.
Скорость доставки
Мы думаем, вы согласитесь, что команда разработчиков AS в последнее время не в себе.Это та же команда, которая недавно предоставила или в настоящее время работает над следующими революционными функциями для Power BI.
Возможно, самая большая функция масштабируемости в истории механизма AS: агрегирование
Инкрементное обновление на основе политик
Открытие конечной точки XMLA для переноса AS в Power BI
Расчетные группы — еще одна важная функция, реализованная за относительно короткий период времени. Это демонстрирует неизменную приверженность Microsoft корпоративным клиентам бизнес-аналитики.
Загрузить сейчас
Чтобы попробовать SQL Server 2019 CTP 2.3, найдите инструкции по загрузке на веб-странице SQL Server 2019. Наслаждаться!
Задачи по изучению математики в шестом классе
Математика, 6
ALT 1 — Связь
Ясно общается и объясняет мои рассуждения, чтобы другие могли следить за тем, как решается проблема.
AST.1.1 — Язык : Использует соответствующий математический язык.
АСТ.1.2 — Представления : Использует соответствующие формы математических представлений для правильного представления информации.
AST.1.3 — Переходы : Переход между различными формами математических представлений.
AST.1.4 — Строки разума : Передается посредством полных и последовательных логических цепочек.
ALT 2 — Моделирование
Математические причины для решения задач в контексте реальной жизни.
АСТ 2.1 — Соответствующие элементы : определяет соответствующие элементы подлинной реальной ситуации.
AST 2.2 — Стратегии : Выбирает адекватные математические стратегии для моделирования подлинной реальной ситуации.
AST 2.3 — Достигает решения : применяет выбранные математические стратегии для достижения действительного решения в подлинной реальной ситуации.
AST.2.4 — Степень точности : Объясняет степень точности решения.
AST 2.5 — Осмысление : Объясняет, имеет ли решение смысл в контексте реальной реальной ситуации.
ALT 3 — Выкройки
Распознает закономерности и описывает их как отношения или общие правила.
AST.3.1 — идентификатор шаблона : выбирает и применяет математические методы решения проблем для правильного определения шаблона.
AST.3.2 — Описание : Шаблон описывается как взаимосвязь или общее правило.
AST 3.3 — Проверка : Проверяет действительность этих общих правил.
AST.3.4 — Выводы : Выводы согласуются с правильными выводами.
ALT 4 — Концепции и рассуждения о соотношении
Использует концепции соотношений и рассуждения о соотношении для решения проблем.
AST 4.1 — Концепция и описание : Использует понятия отношения и языка отношений для описания отношения отношения между двумя величинами.
AST 4.2 — Единичные ставки : использует концепцию единичной ставки a / b, связанную с соотношением a: b, где b 0, и формулирует язык в контексте отношения отношения.
AST 4.3 — Приложения : Использует соотношения и рассуждения по скорости для решения реальных и процентных математических задач.
ALT 5 — Рациональные числа
Свободно вычисляет, применяет и расширяет предыдущие представления о рациональных числах.
AST 5.1 — Подразделение : Интерпретирует и вычисляет частные дробей, а также решает текстовые задачи, связанные с делением дробей на дроби, используя визуальную модель дробей и уравнения для представления проблемы.
AST 5.2 — Fluent Division : плавно делит многозначные числа с помощью стандартного алгоритма.
АСТ. 5.3 — Десятичные операции : плавно складывает, вычитает, умножает и делит многозначные десятичные числа, используя стандартный алгоритм для каждой операции.
AST 5.4 — GCF и LCD : Находит наибольший общий множитель и наименьший общий знаменатель с целыми числами и использует свойство распределения.
АСТ 5.5 — Числа со знаком : Понимает, что положительные и отрицательные числа используются вместе для описания величин, имеющих противоположные направления и значения.
AST 5.6 — Рациональные числа и числовые линии : использует рациональное число в качестве точки на числовой прямой.
AST 5.7 — Порядок и абсолютное значение : Понимает порядок и абсолютные значения рациональных чисел.
AST 5.8 — Приложения : решает реальные и математические задачи путем построения точек во всех четырех квадрантах координатной плоскости, включая использование координат и абсолютного значения для поиска расстояний между точками с одинаковой первой координатой и одинаковой второй координатой. .
ALT 6 — Алгебраические уравнения
Применяет и обосновывает алгебраически, используя выражения, уравнения с одной переменной и неравенства.
AST 6.1 — Показатели : Записывает и оценивает числовые выражения, включающие целочисленные показатели.
AST 6.2 — Алгебраические выражения : Записывает, читает и оценивает выражения, в которых буквы заменяют числа.
AST 6.3 — Свойства операций : применяет свойства операций для создания эквивалентных выражений.
AST 6.4 — Эквивалентность : определяет, когда два выражения эквивалентны.
AST 6.5 — Интерпретация результатов : Решает уравнения или неравенства как процесс ответов на вопросы.
AST 6.6 — Моделирование : Использует переменные для представления чисел и записи выражений при решении реальных или математических задач.
AST 6.7 — Одношаговые уравнения : Решает реальные и математические проблемы, записывая и решая уравнения вида x + p = q и px = q.
AST 6.8 — Неравенства : записывает неравенство в форме x> c или x
AST 6.9 — Связь с двумя переменными : анализирует связь между зависимыми и независимыми переменными с помощью графиков и таблиц и связывает их с уравнением.
ALT 7 — Площадь, площадь поверхности и объем
Решает математические задачи, касающиеся площади, площади поверхности и объема.
AST 7.1 — Основные многоугольники : Находит площадь треугольников, четырехугольников и многоугольников путем их объединения в прямоугольники или разложения на треугольники и другие формы.
AST 7.2 — Объем призм : Находит и применяет формулы V = l w h и V = b h для определения объема прямоугольных призм с дробными длинами ребер в контексте решения реальных и математических задач.
AST 7.3 — Фигуры, определенные в координатах : Рисует многоугольники в координатной плоскости с заданными координатами вершин; использует координаты, чтобы найти длину точек соединения сторон с той же первой или второй координатой.
AST 7.4 — Сети : представляет трехмерные фигуры с использованием сетей, составленных из прямоугольников и треугольников, и использует сети для определения площади поверхности этих фигур.
ALT 8 — Статистика
Развивает понимание статистической изменчивости, обобщает и описывает распределения.
AST 8.1 — Распознавать статистические вопросы : распознает статистический вопрос как вопрос, который предполагает изменчивость данных, связанных с вопросом, и учитывает это в ответах.
AST 8.2 — Центр, распространение и форма : Понимает, что набор данных, собранных для ответа на статистический вопрос, имеет распределение, которое можно описать по его центру, распространению и общей форме.
AST 8.3 — Меры центра и спреда : признает, что мера центра для набора числовых данных суммирует все его значения с одним числом, а мера вариации описывает, как его значения меняются с одним числом.
No related posts.

Стол	Time Intelligence
Колонка	Расчет времени
Приоритет	20

Элемент расчета	Выражение
«Текущий»	ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ()
«МТД»	CALCULATE (SELECTEDMEASURE (), DATESMTD (DimDate [Date]))
"QTD"	РАСЧЕТ (ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), ДАТЫQTD (DimDate [Дата]))
"YTD"	CALCULATE (SELECTEDMEASURE (), DATESYTD (DimDate [Date]))
"ПЯ"	CALCULATE (SELECTEDMEASURE (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Date]))
«ПЯ МПД»	РАСЧЕТ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Дата]), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "MTD" )
"PY QTD"	РАСЧЕТ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Дата]), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "QTD" )
"ПГ YTD"	РАСЧЕТ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), SAMEPERIODLASTYEAR (DimDate [Дата]), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YTD" )
"YOY"	ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ () - РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "PY" )
"ГГ.%"	РАЗДЕЛИТЬ ( РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "YOY" ), РАССЧИТАТЬ ( ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (), 'Time Intelligence' [Расчет времени] = "PY" ), )

Стол	Среднее значение
Колонка	Расчет среднего
Приоритет	10

Название столбца	Расчет
YTD	Сумма InternetTotalSales за январь, февраль, март 2012 г. = 495 364 + 506 994 + 373 483
Среднесуточное значение	InternetTotalSales за март 2012, разделенные на количество дней в марте = 373 483/31
Среднее дневное значение с начала года	с начала года за март 2012 г., разделенное на количество дней в январе, феврале и марте = 1,375,841 / (31 + 29 + 31)

Название функции	Описание
ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ()	Возвращает ссылку на меру, текущую в контексте.
ВЫБРАННОЕ ИМЯ ИЗМЕРЕНИЯ ()	Возвращает строку, содержащую имя меры, находящейся в данный момент в контексте.
ВЫБРАННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (M1, M2,…)	Возвращает логическое значение, указывающее, является ли текущая в контексте мера одной из тех, что указаны в качестве аргумента.