Industriewaagen, Low Profile Waagen, Lagerwaagen Klicken Sie auf das Bild oben, um unser Inventar der gebrauchten Bodenwaagen zum Verkauf zu sehen. Palettenwaagen, Bodenwaagen Diese vielseitige, voll elektronische Bodenwaage ist für die unterschiedlichsten Anwendungen geeignet. Die Stahlkonstruktion widersteht jahrelangem Schwerpunkt. Wir versenden Standardwaagen ab Lager am nächsten Tag. QuotLegal-for-Tradequot-Skalen kostet in der Regel mehr als quotNot Legal für Tradequot, da umfangreiche Tests erforderlich sind, um eine Konformitätsbescheinigung zu erreichen. Low Profile Warehouse Bodenwaagen Preisliste Brandneue Bodenpalettenwaage zum Verkauf. Ermäßigte Preise, die beim Kauf mit einem gebrauchten Palettenregalsystem erhältlich sind. Robust - robustes Plattformdesign widersteht starkem industriellen Einsatz. 200 Überlastfähigkeit, 100 Endbelastbarkeit. Die Summenkapazität der Wägezellen beträgt die doppelte Kapazität. Ganzbau-Stahlbau. Allzweck - Einfach zu installieren. Stufen mit Nasen (kein Shimming). Einfach zu verlagern. Ober - oder Unterboden einbauen Volles Zubehör. Optionen sind Edelstahl, benutzerdefinierte Größen, glatte oder Diamant-Deck. Zubehör sind Rampen, Bump Guards, NEMA 4X Anschlussdosen und Gabelstapler Kanäle. Höchste Qualität mit NTEP-Scherstrahl-Wägezellen. Alle strukturellen Versteifungen sind strukturierte Stahlkanal Eisen. ABS-NEMA 4X Summierkartengehäuse. IN Modelle, NTEP IN Modelle sind NTEP (Legal for Trade) und werden in den USA hergestellt. Diese Bodenskala ist ein erstklassiges Produkt der Indiana Scale Company. Es ist das Ergebnis einer kombinierten 100-jährigen Erfahrung in der Herstellung von industriellen Waagen. Kapazitäten reichen von 1.000 lb bis 5.000 lb Größen reichen von 2 x 2 bis 5 x 7. Einige der Waagen können auf 5.000 x .5 lb oder 10.000 x 1 lb Skala Indikator (Modell LP-7510) kalibriert werden Wir haben eine volle Linie Von Indikatoren, Druckern und Maßstabskomponenten, um alle Ihre Anforderungen zu erfüllen. Hochwertige Niedrige Kosten NTEP genehmigt für 5000 Divisionen Edelstahl - oder Stahlblechgehäuse Betrieb auf Netzadapter oder 9-Volt DC (optional) LED - oder LCD-Anzeigeoptionen Vollständige Duplex RS-232 Serielle Schnittstelle IO-Karte für die Durchführung von externen automatischen Steuerungsmaschinen 4-20mA Ausgang (optional) Relaisausgangssignalfunktion Zeigt bis zu 50.000 Staffelungen an Drives bis 6-350 Wägezelle Automatischer Halt (Mittelwert oder Peak-Hold) Automatische Datums - und Uhrzeit-Aktualisierung Automatische Abschaltung und Energiesparmodus Upperlower-Begrenzungsalarm Möglichkeit, die Schwerkraft auf unterschiedliche Weise zu ändern Geographische Standorte 100 manuelle Nullbereichseinstellungen Automatischer Fehlerwarnalarm Bodenskala Zugang Ramp Pallet Jack Zugangsrampen vorhanden. Scale Rampen für Palettenheber und Carts Access Rampen erlauben das Laden von Paletten auf die Skalenrampe mit einem Standard-Palettenheber. Es erlaubt auch anderen Zugang wie Karren und Dollies. Government Finanzstatistik - vierteljährliche Daten Daten vom 23. Januar 2017. Saisonale Anpassung Metadaten aktualisiert am 23. Januar 2017. Letzte Daten: Weitere Informationen von Eurostat, Haupttabellen und Datenbank. Geplante Aktualisierung des Artikels: 25. April 2017. In den vergangenen Jahren hat Eurostat das Spektrum der integrierten vierteljährlichen Daten über die verfügbaren Staatsfinanzierungsstatistiken deutlich erweitert und ein rechtzeitiges und zunehmend qualitativ hochwertiges Bild der Entwicklung der Staatsfinanzen in der Europäischen Union (EU) . Die in diesem Artikel enthaltenen Daten spiegeln sowohl nichtfinanzielle als auch finanzielle (vierteljährliche nichtfinanzielle und finanzielle Konten für allgemeinstaatliche) Transaktionen wider und decken alle Länder der Europäischen Union (EU-28) sowie Island, Norwegen und die Schweiz ab. Dieser Artikel basiert auf Daten, die an Eurostat Ende Dezember 2016 und im Januar 2017 übermittelt wurden und die Datenabdeckung des dritten Quartals 2016 beinhalten und der ESA 2010-Methodik folgen. Ergänzt wird sie durch nichtfinanzielle, saisonbereinigte Daten, die auf freiwilliger Basis von den nationalen und statistischen Ämtern der EU und der EFTA-Länder geschätzt werden. Eurostat veröffentlicht regelmäßig saisonbereinigte und arbeitstagsbereinigte vierteljährliche Daten über Staatseinnahmen, Ausgaben und Überschuss () Defizit (-), derzeit für achtzehn Mitgliedstaaten. Schweiz und die EU aggregiert. Tabelle 1: EA-19 und EU-28 vierteljährliche Nettofinanzierung () Nettokreditaufnahme (-), Gesamtausgaben und Gesamtumsatz in Prozent des BIP, saisonbereinigte Daten Quelle: Eurostat (gov10qggnfa). Saisonbereinigte Daten: Eurostat und nationale statistische Institutsschätzungen Tabelle 2: Vierteljährliche Nettofinanzierung () Nettokreditaufnahme (-) als Prozentsatz des BIP, saisonbereinigte Daten Quelle: Eurostat (gov10qggnfa). Saisonbereinigte Daten: Schätzungen des Nationalen Statistischen Instituts Tabelle 3: Quartalsfinanzierung () Nettokreditaufnahme (-) nach Ländern, nicht saisonbereinigte Daten Quelle: Eurostat (gov10qggnfa) Abbildung 1: EU-28 und EA-19 vierteljährliche Nettofinanzierung () Nettofinanzierung (-), 160 des BIP, saisonbereinigte Daten Quelle: Eurostat (gov10qggnfa) Abbildung 2: EA-19 Gesamtumsatz und Gesamtausgaben, saison - und nicht bereinigte bereinigte Daten Milliarden Euro Quelle: Eurostat (gov10qggnfa) Abbildung 3: EA-19 Gesamtumsatz und Gesamtausgaben, saison - und nicht bereinigte bereinigte Daten 160 des BIP Quelle: Eurostat (gov10qggnfa) Abbildung 4: EA-19 Nettofinanzierung () Nettokreditaufnahme (-), saison - und nicht bereinigte bereinigte Daten, 160 des BIP und Milliarden Euro Quelle: Eurostat (gov10qggnfa) Abbildung 5: EU-28 Bestandteile des Gesamtziels der EU, Milliarden Euro Quelle: Eurostat (gov10qggnfa) Abbildung 6: EU-28 Bestandteile der Gesamtausgaben der öffentlichen Haushalte, Milliarden Euro Quelle: Eurostat (gov10qggnfa) Abbildung 7: Finanztransaktionen der EU-28, Transaktionen in Vermögenswerten und Verbindlichkeiten, Mrd. Euro Quelle: Eurostat (gov10qggfa) Abbildung 8: EA-19 Nettofinanzgeschäfte, Transaktionen in Vermögenswerten und Verbindlichkeiten, Mrd. Euro Quelle: Eurostat ( Gov10qggfa) Abbildung 9: EU-28 Nettofinanzwert, Bestand an Vermögenswerten und Verbindlichkeiten, Mrd. Euro und 160 des BIP Quelle: Eurostat (gov10qggfa) Abbildung 10: EA-19 Nettofinanzwert, Bestand an Vermögenswerten und Verbindlichkeiten, Mrd. Euro und 160 des BIP Quelle: Eurostat (gov10qggfa) Abbildung 11: EU-28 Bestand an Vermögenswerten nach Finanzinstrumenten, 160 des BIP Quelle: Eurostat (gov10qggfa) Abbildung 12: EA-19 Bestand an Vermögenswerten nach Finanzinstrumenten, 160 BIP Quelle: Eurostat (gov10qggfa) Abbildung 13: EU-28 Aktie der Verbindlichkeiten nach Finanzinstrumenten, 160 des BIP Quelle: Eurostat (gov10qggfa) Abbildung 14: EA-19-Aktie der Verbindlichkeiten nach Finanzinstrumenten, 160 des BIP Quelle: Eurostat (gov10qggfa) Abbildung 15: Entwicklung des Netto - Finanzieller Wert nach Ländern, 160 des BIP Quelle: Eurostat (gov10qggfa) Abbildung 16: Bruttoverschuldung der öffentlichen Haushalte, 160 BIP, 2016Q3 Quelle: Eurostat (gov10qggdebt) Abbildung 17: Veränderung der Staatsverschuldung, Prozentpunkte des BIP, 2016Q3 verglichen Bis 2016Q2 Quelle: Eurostat (gov10qggdebt) Abbildung 18: Veränderung der Staatsverschuldung, Prozentpunkte des BIP, 2016Q3 im Vergleich zu 2015Q3 Quelle: Eurostat (gov10qggdebt) Abbildung 19: EA-19-Entwicklung des gesamtstaatlichen Defizits und der Schulden, 2016Q3, Prozentsatz Des BIP Quelle: Eurostat (gov10qggdebt) Wesentliche statistische Erkenntnisse Im dritten Quartal 2016 lag das saisonbereinigte gesamtstaatliche Defizit gegenüber dem BIP bei 1,7160 im Euroraum (EA-19), ein Anstieg gegenüber 1.5160 BIP im zweiten Quartal Quartal 2016. In der EU-28 lag das Defizit der BIP-Quote bei 1.9160, ein leichter Anstieg gegenüber 1.8160 im Vorquartal. Vierteljährliche nichtfinanzielle Konten für die Einnahmen und Ausgaben der öffentlichen Haushalte Sowohl die Gesamteinnahmen als auch die Ausgaben weisen eine klare Saisonalität auf. Um die Trends für die jüngsten Quartale zu interpretieren, werden neben den von den EU-Mitgliedstaaten übermittelten Rohdaten saisonbereinigte Daten vorgelegt (siehe Erläuterung unten). Im dritten Quartal 2016 betrug der saisonbereinigte Gesamtumsatz des Euro-Währungsgebiets 46,5160 BIP. Unverändert gegenüber dem zweiten Quartal 2016. Die Staatsausgaben im Euroraum betrugen 48,2160 BIP, ein Anstieg gegenüber dem Vorquartal (48,1 BIP). In der EU-28 betrug der Gesamtumsatz der Regierung im dritten Quartal 2016 45,1160 BIP, verglichen mit 45,0160 im zweiten Quartal 2016. Die Staatsausgaben in der EU-28 betrugen 46,9160 BIP, verglichen mit 46,8160 im Vorquartal . Ab dem vierten Quartal 2010 ist eine sinkende Tendenz in der Höhe der Gesamtausgaben-BIP-Verhältnis sichtbar, was auf einen absoluten Rückgang der Gesamtausgaben sowie auf die Auswirkungen des erneuten Wachstums in der EU und im Euro-Währungsgebiet zurückzuführen ist (alle jahreszeitlich angepasst). Sichtbare Verschlechterungen im zweiten und vierten Quartal 2012 wurden durch eine Reihe von Einmaleffekten in mehreren Mitgliedstaaten verursacht. Vor allem im vierten Quartal 2012 und im zweiten Quartal 2013 stiegen die Gesamtausgaben in beiden Bereichen leicht an, beeinflusst durch Interventionen zur Unterstützung des Bankensektors in mehreren Mitgliedstaaten, insbesondere in Spanien im vierten Quartal 2012 und in Griechenland Das zweite Quartal 2013. Die Unterstützung des Bankensektors in mehreren Mitgliedstaaten ist auch der Hauptgrund für den Anstieg im vierten Quartal 2015. Im ersten Quartal 2016, vor allem aufgrund von Einmaleffekten in mehreren Mitgliedstaaten, saisonal Die bereinigten Staatsausgaben sind deutlich gestiegen. Allgemeines Staatsdefizit Der Unterschied zwischen den Gesamteinnahmen und den Gesamtausgaben der öffentlichen Haushalte ist in der Terminologie der ESA2010 als Staatsanleihe () Nettokreditaufnahme (-) (ESA2010 Kategorie B.9) bekannt und wird in der Regel als Staatsdefizit (oder Überschuss) bezeichnet. Diese Zahl ist ein wichtiger Indikator für die Gesamtsituation der Staatsfinanzen. Es wird in der Regel als Prozentsatz des BIP ausgedrückt. Im dritten Quartal 2016 lag das saisonbereinigte gesamtstaatliche Defizit in BIP um 1,7160 im Euroraum (EA-19), ein Anstieg gegenüber 1.5160 im zweiten Quartal 2016. In der EU-28 ist das Defizit an BIP-Verhältnis lag bei 1.9160, auch eine leichte Zunahme gegenüber 1.8160 im Vorquartal. Aufgrund der im Jahr 2008 begonnenen Wirtschafts - und Finanzkrise haben sich die Defizite der EU-Regierungen im dritten Quartal 2010 stetig verschlechtert und erreichten im dritten Quartal 2010 ein Rekordniveau von -7.1160 BIP (saisonbereinigt). Beginn der Konsolidierung der öffentlichen Finanzen Beobachtet ab dem vierten Quartal 2010 ist auf eine Verringerung der Staatsausgaben nicht nur auf das BIP zurückzuführen, sondern auch in absoluten Zahlen sowie das anhaltende Wachstum des absoluten Umsatzes (saisonbereinigte absolute Zahlen), die das Wachstum des BIP übertrafen. Ab dem ersten Quartal 2011 betrug das saisonbereinigte gesamtstaatliche Defizit 5 BIP nicht. Ab dem dritten Quartal 2011 setzten die gesamtstaatlichen Gesamtausgaben das Wachstum jedoch in absoluten Zahlen wieder auf. Ab dem vierten Quartal 2014 blieb das saisonbereinigte gesamtstaatliche Defizit im Euroraum und in der EU insgesamt unter 3. Saisonbereinigtes gesamtstaatliches Defizit Es ist zu beachten, dass die annualisierten saisonbereinigten Daten im Allgemeinen nicht den annualisierten, nicht bereinigten Daten entsprechen. Bei der Verwendung von annualisierten Zahlen ist es sinnvoller, nicht saisonbereinigte Daten zu verwenden. Die Verwendung saisonbereinigter Daten ist im Gegenteil angemessener, wenn man die Wachstumsraten im Vergleich zum Vorquartal betrachtet. Für Belgien stieg das saisonbereinigte Defizit im dritten Quartal 2016, vor allem aufgrund einer Kombination von Effekten im Gesamtumsatz - während die Kapitalsteuern im Jahr 2015 durch einige vorübergehende Veränderungen gestärkt wurden, sanken sie im Quartal 2016 zusammen mit der Einkommensteuer Und Reichtum. Allerdings wurden steigende Einnahmen für indirekte Steuern und Gebühren (Autobahngebühren) beobachtet. Das große Defizit für Slowenien im vierten Quartal 2013 ist vor allem durch Kapitalzuführungen zur Unterstützung von Finanzinstituten bedingt. Dies ist auch der Grund für das relativ große Defizit im ersten Quartal 2013 und im vierten Quartal 2014. Darüber hinaus gibt es im dritten und vierten Quartal 2013 aufgrund von Gerichtsentscheidungen Einmaleffekte. Im Gegensatz dazu ist das dritte Quartal 2013 positiv von Dividenden der Nationalen Zentralbank beeinflusst. Für Griechenland ist der Quartalsüberschuss (nicht saisonbereinigt) im Jahr 2016Q3 positiv beeinflusst durch einen allgemeinen Anstieg der Steuereinnahmen, aber auch einen einmaligen Effekt aufgrund einer vorzeitigen Zahlungsfrist für eine Eigentumssteuer. Die Rückzahlung einiger Rückstände im Jahr 2016Q3 ist auf dem Defizit neutral, da die Ausgaben zuvor angefallen waren. In 2015Q4 wird das Defizit stark von Kapitalübertragungen an Finanzkonzerne beeinflusst. Für Österreich ist das große Defizit im vierten Quartal 2014 weitgehend auf eine Kapitaleinlage zurückzuführen, die als Kapitaltransfer zur Umsetzung der HETA-Defeasance-Struktur behandelt wird, während das relativ niedrige Defizit im vierten Quartal 2013 auf eine Auktion von Mobiltelefonlizenzen zurückzuführen ist . Das vergleichsweise große Defizit im dritten Quartal 2015 ist auch auf Kapitaleinspritzungen zurückzuführen, die im Rahmen von HETA als Kapitalübertragungen behandelt wurden. Der Rückgang des saisonbereinigten Defizits im dritten Quartal 2016 für Finnland ist weitgehend auf steigende Steuereinnahmen zurückzuführen. Für das Vereinigte Königreich ist das Defizit des zweiten und dritten Quartals 2016 positiv beeinflusst durch Dividenden von der Zentralbank (Bank of England Asset Purchase Facility). Dies gilt auch für mehrere Quartale seit dem ersten Quartal 2012. Für Malta sind die Gesamtausgaben im ersten Quartal 2015 positiv von einer Kapitalübertragung an eine öffentliche Körperschaft beeinflusst. Dies wirkt sich negativ auf das Defizit des ersten Quartals 2015 aus. Für Portugal wird das große Defizit im vierten Quartal 2015 durch die Unterstützung von Finanzkonzernen erklärt. Für Island ist der große gemeldete Überschuss im ersten Quartal 2016 auf einmalige Stabilitätsbeiträge der gescheiterten Banken zurückzuführen. Auf Eurobasis, saisonbereinigt und Kalendertag bereinigte Gesamtumsatz - und Gesamtausgaben der Mitgliedstaaten und der EFTA-Länder. Die saisonbereinigte und kalendertagsbereinigte Daten für den Gesamtumsatz, die Gesamtausgaben und die Nettofinanzierung () Nettokreditaufnahme (-) zusätzlich zu den nicht saisonbereinigten Daten, werden ausführlich dargestellt. Diese Daten werden auf freiwilliger Basis von den nationalen statistischen Instituten bereitgestellt. Quartalsfinanzkonten für den Staatshaushalt Finanztransaktionen - Vermögenswerte, Verbindlichkeiten und Nettofinanzgeschäfte Die Finanzkonten der öffentlichen Hand erlauben insbesondere eine Analyse, wie Regierungen ihre Defizite finanzieren oder ihre Überschüsse investieren. Es handelt sich um Daten über Finanztransaktionen (Nettoerwerb von finanziellen Vermögenswerten und Nettoaufwendungen finanzieller Verbindlichkeiten) und Bilanzpositionen (Bestände an finanziellen Vermögenswerten und Verbindlichkeiten, die am Ende eines jeden Quartals ausstehen) für den Staat und seine Teilsektoren. Variationen der Bestände werden sowohl durch die Transaktionen als auch durch andere Faktoren wie Holdinggewinne und - verluste sowie sonstige Volumenänderungen erklärt. Das Ziel dieses Abschnitts ist es, die Hauptmerkmale der gesamtstaatlichen Finanzkonten darzustellen. Die Wirtschafts - und Finanzkrise führte zu einer deutlichen Zunahme der Schwankungen des Netto-Auftretens von Verbindlichkeiten und des Nettoerwerbs von Finanzanlagen. Ab dem vierten Quartal 2008 ist die Fluktuation der Transaktionen sowohl in den Vermögenswerten als auch in den Verbindlichkeiten stark gestiegen. Die Lücke zwischen dem Umfang der Transaktionen in den Vermögenswerten und Schulden hat sich stark ausgeweitet, was zu steigenden negativen Zahlen bei Nettofinanzgeschäften (B.9f) führt, was als der von Finanzkonten abgeleitete Staatsdefizitüberschuss interpretiert wird. Der Anstieg und die Höhepunkte der Transaktionen in Finanzanlagen können von Regierungen erklärt werden, die Vermögenswerte zur Unterstützung von Finanzinstituten erworben haben. Die Nettofinanzgeschäfte verschlechterten sich stetig vom zweiten Quartal 2008 bis zum dritten Quartal 2009. Ab dem vierten Quartal 2010 ist ein Rückgang zu verzeichnen. Staatsfinanzbilanz Auf der Ebene der EU-28 und der EA-19 wurde seit dem dritten Quartal 2008 ein deutlicher Anstieg der Passivposten beobachtet, zusammen mit einer deutlich ausgeprägten Zunahme der Vermögenswerte. Der Anstieg der Passivposten resultiert im Wesentlichen aus Schuldverschreibungen, die mit Abstand das wichtigste Finanzinstrument der Staatsanleihe sind. Auch der Bestand an Kreditverbindlichkeiten ist deutlich gestiegen. Der Rest der finanziellen Verbindlichkeiten ist im Wesentlichen andere Konten, zahlbar. Der Bestand an finanziellen Vermögenswerten wird überwiegend in Aktien - und Investmentfondsaktien gehalten (z. B. öffentliche Körperschaften, die nicht in den öffentlichen Haushalt eingestuft sind), mit sonstigen Forderungen, Währung und Einlagen (diese weisen eine starke Saisonalität auf), auch Darlehen und Schuldverschreibungen sind ausschlaggebend Teile. Die Kredite sind während der Finanzkrise deutlich gestiegen. Der Unterschied zwischen dem Bestand an finanziellen Vermögenswerten und Verbindlichkeiten ist der Bilanzposten Nettofinanzwert. Vierteljährliche Bruttoverschuldung für den Staatssektor Am Ende des dritten Quartals 2016 lag die Staatsverschuldung im BIP-Verhältnis im Euroraum (EA-19) bei 90,1, verglichen mit 91,2 am Ende des zweiten Quartals 2016 EU-28, das Verhältnis sank von 84,2 auf 83,3. Im Vergleich zum dritten Quartal 2015 sank die Staatsverschuldung zum BIP sowohl im Euroraum (von 91,5 auf 90,1) als auch in der EU-28 (von 85,9 auf 83,3). Die höchsten Verhältnisse der Staatsverschuldung zum BIP am Ende des dritten Quartals 2016 wurden in Griechenland (176,9), Portugal (133,4) und Italien (132,7) und am niedrigsten in Estland (9,6), Luxemburg (21,5) und Bulgarien verzeichnet (28,7). Im Vergleich zum zweiten Quartal 2016 verzeichneten sechs Mitgliedstaaten eine Erhöhung ihrer Schuldenquote zum BIP-Verhältnis am Ende des dritten Quartals 2016 und zweiundzwanzig Prozent. Die höchsten Anstiege des Verhältnisses wurden in Zypern (3,1 pp), Portugal (1,6 pp) und Litauen (1,1 pp) verzeichnet. Die größten Rückgänge wurden in Griechenland (-2,9 pp, insbesondere aufgrund einer Tilgung von langfristigen Wertpapieren), Italien (-2,8 pp) und Österreich (-2,3 pp) verzeichnet. Im Vergleich zum dritten Quartal 2015 verzeichneten elf Mitgliedstaaten eine Erhöhung ihrer Schuldenquote zum BIP-Verhältnis am Ende des dritten Quartals 2016 und siebzehn einen Rückgang. Die höchsten Zunahmen des Verhältnisses wurden in Griechenland (4,4 pp), Litauen (3,1 pp), Portugal (2,9 pp) und Bulgarien (2,1 pp) verzeichnet, während die größten Rückgänge in Irland verzeichnet wurden (-8,5 pp, beeinflusst durch Effekte auf Der Nenner, dh ein starkes Wachstum des nominalen BIP), die Niederlande (-4,3 pp) und Ungarn (-3,2 pp). Der Rückgang der Schulden in Griechenland im ersten Quartal 2015 ist vor allem auf die Rückzahlung eines Darlehens von der EFSF an die HFSF zurückzuführen, die nicht genutzte Mittel für die Rekapitalisierung griechischer Finanzinstitute sowie die Rückzahlungen von Darlehen des IWF darstellt. Der Anstieg im zweiten Quartal 2016 wird durch ESM-Auszahlungen beeinflusst. Evolution von Defizit und Schulden Abbildung 18 zeigt einige der wichtigsten Verknüpfungen zwischen dem Quartalsdefizit und den vierteljährlichen Schulden für das Euro-Währungsgebiet. Während im Allgemeinen die staatliche Bruttoverschuldung in Gegenwart eines Staatsdefizits zunehmen wird, ist dies nicht unbedingt kurzfristig der Fall. Es ist zu sehen, dass eine starke Kooperation des Nettoerwerbs von finanziellen Vermögenswerten mit der Entwicklung der vierteljährlichen Schulden besteht. Das Auftreten von Verbindlichkeiten nicht in der vierteljährlichen Staatsverschuldung (vor allem andere Konten, zahlbar) spielt eine kleinere Rolle. Datenquellen und Verfügbarkeit Quartalsabschlüsse des Staates Eurostat veröffentlicht Quartals - und Bestandsdaten für den Staatssektor unter Verwendung einer integrierten Struktur, die die Daten aus vierteljährlichen nichtfinanziellen Konten für den öffentlichen Haushalt (QNFAGG), vierteljährliche Finanzkonten für den Staat ( QFAGG) und vierteljährliche Staatsanleihen (QGD). Eine integrierte Publikation, die Daten aus allen drei Tabellen kombiniert, wird vierteljährlich auf dem dedizierten Government Finance Statistics (GFS) Abschnitt der Eurostat Website und auf der dedizierten Statistik Explained Seite Integrierte Regierungsfinanzierung Statistik Präsentation veröffentlicht. Die Daten werden nach dem Übertragungsprogramm ESA2010 für QFAGG und QDEBT übertragen. QNFAGG-Daten werden unter Gentlemens-Vereinbarung übermittelt. Eurostat veröffentlicht vierteljährliche Staatsfinanzierungszahlen auf der Grundlage der Methodik des Europäischen Systems für Konten 2010 (ESVG 2010). Die Daten in dieser Pressemitteilung beinhalten Revisionen sowohl aufgrund der Umsetzung der ESA2010 als auch der Einbeziehung anderer statistischer Anpassungen. Methodische Änderungen in ESA2010 beinhalten die Behandlung von Vermögenswerten von Rentenversicherungssystemen, die an den Staat als Teilausgleich für die Übernahme von Pensionsverpflichtungen übertragen werden. Während die Übertragung von Vermögenswerten als nichtfinanzielles Geschäft nach ESA95 behandelt worden ist, werden im Rahmen der ESA2010 solche pauschalen Transfers von (öffentlichen) Kapitalgesellschaften als finanzielle, ohne Auswirkungen auf die staatliche Nettofinanzierung () Nettokreditaufnahme (-) behandelt. Darüber hinaus ist die Differenz zwischen dem Wert der von der Regierung erhaltenen Vermögenswerte und dem Wert der Pensionsverpflichtungen als Kapitalübertragung von der Regierung an die betroffene Körperschaft zu behandeln. Weitere Informationen finden Sie in der Eurostat-Entscheidung zum Thema: hier. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die vierteljährlichen Daten der betroffenen Länder. QNFAGG - und QFAGG - und QDEBT-Statistiken decken Daten für den Staat ab, wie in ESA2010, Ziffer 2.111 definiert. Saisonale Anpassung der ausgewählten Datenreihe Die vierteljährliche Staatsfinanzierungsstatistik wird Eurostat in Form von nicht saisonbereinigten (Roh-) Zahlen ausgewiesen. Allerdings enthält eine gewisse Anzahl der gemeldeten Serien saisonale Muster (erklärt durch die Verknüpfung mit der Saisonalität der Wirtschaftstätigkeit und durch die Haushaltsplanungs - und Rechnungsführungspraktiken der nationalen Regierungen), was es schwierig macht, eine direkt aussagekräftige Langlaufbahn zu führen Zeitreihenanalyse mit nicht angepassten Daten. Gleiches gilt für das BIP, das das saisonale Muster aller Wirtschaftsaktivitäten in der Wirtschaft widerspiegelt. Um diese Schwierigkeit zu überwinden und damit ein besseres Verständnis der Trends zusätzlich zu den nicht saisonbereinigten Daten zu erhalten, werden saisonbereinigte Daten für die EU-28 und EA-19 in diesem Artikel vorgestellt. Die saisonale Anpassung zielt darauf ab, die Saisonalität zu beseitigen, die mit diesen vierteljährlichen Daten verbunden ist. Es ist zu beachten, dass die annualisierten saisonbereinigten Daten im Allgemeinen nicht den annualisierten, nicht bereinigten Daten entsprechen. Bei der Verwendung von annualisierten Zahlen ist es sinnvoller, nicht saisonbereinigte Daten zu verwenden. Die Verwendung saisonbereinigter Daten ist bei der Betrachtung der Wachstumsraten im Vergleich zum Vorjahr besser geeignet. Die saisonale Anpassung der Gesamtumsätze und der Gesamtausgaben erfolgt im Rahmen eines indirekten Verfahrens (auf Länderebene) mit Tramo-Sitzen auf Demetra). Soweit verfügbar, werden nationale statistische Institute eigene Schätzungen als Input für die Aggregate verwendet, die Eurostat auf Gentlemens-Vereinbarung übergeben werden. Einige Länderebenenschätzungen sowie Daten für die EU-Aggregate werden auf der Eurobase veröffentlicht. Diese Schätzungen werden durch Eurostats eigene Schätzungen für die Länder ergänzt, die noch keine eigene Schätzung liefern. Diese Daten werden als vertraulich gekennzeichnet und nicht veröffentlicht. Nettofinanzierung () Nettokreditaufnahme (-) ergibt sich indirekt aus der Bilanzierungs - identität: Nettofinanzierung () Nettokreditaufnahme (-) Gesamtumsatz - Gesamtausgaben. Für die folgenden Länder werden die Schätzungen vom jeweiligen Nationalen Statistischen Institut erstellt, die alle den ESS-Richtlinien für saisonale Anpassungen folgen: EU-Aggregate: indirekt auf Eurostat auf der Grundlage der Daten der Mitgliedstaaten geschätzt, soweit dies national und ergänzt wird Eurostats eigene Schätzungen, wo keine national übermittelten Daten vorliegen. Tramo-Sitze laufen auf Demetra wird in allen Fällen verwendet. Die kroatischen vierteljährlichen Daten sind ab dem ersten Quartal 2012 verfügbar. Für die folgenden Länder werden die Schätzungen vom jeweiligen Nationalen Statistischen Institut erstellt, die alle den ESS-Richtlinien zur saisonalen Anpassung folgen: Für die folgenden Länder werden die Schätzungen von den jeweiligen Ländern erstellt Nationales Statistisches Institut, das alle den ESS-Richtlinien zur saisonalen Anpassung folgt: Belgien: Die saisonbereinigte Reihe wird nach einem indirekten Ansatz berechnet. Die Bestandteile der Einnahmen und der Ausgaben der Generalregierung werden saisonbereinigt mittels Tramo-Sitze unter Berücksichtigung der Anwesenheit möglicher Ausreißer und Kalendereffekte. Das Modell jeder Komponente (gt20) wurde einzeln validiert (keine automatische Modellierung). Die Abwesenheit der Restsaisonalität nach der Aggregation wurde überprüft. Die Daten werden auf den jährlichen Summen der nicht angepassten Serien benchmarkiert. Das jährliche Benchmarking wird auf jedem Bauteil mittels eines multiplikativen Denton-Verfahrens berechnet. Bulgarien: Tramo-Sitze auf Demetra. Gesamtausgaben: keine Handelstage, keine Ostereffekt, Log-Transformation, ARIMA-Modell (2,1,0) (0,1,1), Ausreißer: AOIV-2007, TCIV-2008, AO2009-I. Gesamtumsatz: Log-Transformation, keine Handelstage Effekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer: LS2007-I. Tschechische Republik: Tramo-Sitze auf Demetra. Gesamtausgaben: Keine Handelstage Effekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer: AO2003-I, AO2003-III, AO2012-IV, TC2001-IV. Gesamtumsatz: Keine Handelstage Effekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (1,1,0) (0,1,1), Ausreißer: AO2003-I, TC2007-III, AO2008-III. Dänemark: X12-ARIMA. Gesamtausgaben: Log-Transformation, keine Handelstage Effekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (1,1,0) (1,0,0), Ausreißer: AO2005-IV, TC2011-I. Gesamtumsatz: Log-Transformation, Handelstageffekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,0) (0,1,1), Ausreißer: TC2009-II, AO2008-II, TC2009-II, LS2015-I, 2004-ich Deutschland: X-12-ARIMA. Gesamtausgaben: Log-Transformation, keine Handelstag-Effekte, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer AO 1995-I, 1995-III, 2000-III, 2010-III. Gesamtumsatz: Log-Transformation, keine Handelseffekte, ARIMA-Modell (0,1,0) (0,1,1), keine Ausreißer. Estland: Tramo-Sitze auf Demetra. Gesamtausgaben: Log-Transformation, kein Handelstag-Effekt, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,0) (0,1,0), LS2011-IV Gesamtumsatz: Log-Transformation, keine Handelstage Effekte, keine Ostern Effekt, ARIMA Modell (0,1,1) (0,1,1). Frankreich: Saisonbereinigte Daten werden übermittelt. Die Arbeitstagsanpassung erfolgt auch bei Bedarf. Eine indirekte Methode wird verwendet. Die saisonale Anpassung erfolgt mit X-12-ARIMA. Für weitere Informationen können Sie die INSEE-Methodik (ab Seite 21) unter folgendem Link lesen (das Dokument ist sowohl in Englisch als auch in Französisch verfügbar): insee. frenindicateurscnattrimPubMethenInsee20MC3A9thodes20nC2B0126.pdf. Lettland: Tramo-Sitze auf JDemetra. Gesamtausgaben: Log-Transformation, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer: LS2006-IV, LS2009-III. Gesamtumsatz: Log-Transformation, ARIMA-Modell (0,1,0) (0,1,1), Ausreißer AO2006-IV. Malta: Tramo Sitze auf Demetra, Gesamtausgaben: keine Handelstage Effekte, keine Ostereffekte, ARIMA Modell (0,0,0) (0,1,1), 1 Ausreißer erkannt: AO2003-IV. Gesamtumsatz: keine Handelstage Effekte, keine Ostereffekte, ARIMA Modell (0,1,1) (0,1,0), Keine Ausreißer gefunden. Österreich: Tramo-Sitze auf Demetra. Gesamtausgaben: Log-Transformation, keine Handelstag-Effekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer AO2009-IV, spezifische Vorbehandlung: 2004-II, 2004-IV , 2013-IV, 2014-IV, 2015-III. Gesamtumsatz: Log-Transformation, keine Handelstage Effekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer: LS2009-II. Polen: Tramo-Sitze auf JDemetra. Direkte Methode verwendet. Gleichzeitige Anpassung für Q1 jedes Jahr, aktuelle Anpassung Q2, Q3, Q4 (Modell überarbeitet einmal im Jahr). Verwendung der Kalendereffekte. Arbeitstage mit Schaltjahrseffekt (2 Regressoren) und Ostereffekt für jede Serie getestet - nur signifikante Effekte, die in der endgültigen Spezifikation verwendet werden. Automatische Identifikation von ARIMA-Modellen. Gesamtausgaben: P.2-Log-Transformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (0,0,0) (1,1,0) P.5L - Log-Transformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (1,1,0) (0 , 1,1), Ausreißer: LSQ1-2001 AOQ1-2016 D.1 - Logtransformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1) D.6M - Log-Transformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer: AO (Q4-2007) LS (Q4-2004) TC (Q3-2000) D.4 - Protokolltransformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell ( 0,0,0) (0,1,1), Ausreißer: LS (Q3-2013) S.29D.3 - Log-Transformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,0,1) Ausreißer: TC (Q1-2004). Gesamtumsatz: D.2 - Log-Transformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer: AO (Q2-2004), TC (Q1-2009) D.4 No - Log-Transformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (0,0,0) (0,1,1), Ausreißer: TC (Q3-2007), TC (Q2-2012) D.5 - Log-Transformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (0,1,0) (0,1,0) D.61 - Log-Transformation kein Kalendereffekt, ARIMA-Modell (0,1,0) (0,1,1), Ausreißer: TC (Q4-2008), AO (Q4-2007), AO (Q3-2011) S.1D.7 keine Saisonalität. Portugal: X13-ARIMA auf Demetra. Eine manuelle Vorbehandlung wird durch die Ermittlung und Ableitung von einmaligen Maßnahmen durchgeführt. Für die Ausreißererkennung und - korrektur wird eine zusätzliche Vorbehandlung angewendet. Die saisonale Anpassung erfolgt auf den Gesamtumsatz, die Ausgaben, außer die Entschädigung der Arbeitnehmer und die Entschädigung der Arbeitnehmer. Gesamtumsatz: Log-Transformation, keine Handelstag-Effekte kein Ostereffekt ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1) Ausreißer: AO2003-IV, AO2009-II, SO III 1999 2008 (benutzerdefinierte Variable). Gesamtausgaben (ausgenommen Entschädigung der Arbeitnehmer): Log-Transformation, keine Handelstag-Effekte kein Ostereffekt ARIMA-Modell (1,0,1) (0,1,0) Ausreißer: AO (IV-2002), LS (II-2012) ) Vergütung der Mitarbeiter: Log-Transformation, keine Handelstag-Effekte kein Ostereffekt ARIMA-Modell (1,1,0) (0,1,1) Ausreißer: TC (III-2005), LS (I-2011), LS ( I-2012), TC (I-2013), AO (III-2014), SO II 2012 2013 (benutzerdefinierte Variable), SO IV 2012 2016 (benutzerdefinierte Variable). Slowenien: Tramo-Sitze auf JDemetra. Modell für Gesamtumsatz: Log-Transformation, keine Handelstage Effekte, kein Ostereffekt, vorgegebene Ausreißer: LS 2009-I, AO 2012-I, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1). Modell für Gesamtausgaben: Log-Transformation, keine Handelstage Effekte, kein Ostereffekt, vorgegebene Ausreißer: AO 2013-IV, AO 2013-I, TC 2011-I, AO 2014-IV, ARIMA-Modell (0,1,1 ) (0,1,1). Slowakei: Tramo-Sitze auf JDemetra. Gesamtausgaben: Log-Transformation, keine Handelstageffekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer: LS2000-IV, AO2015-IV, AO2002-IV. Gesamtumsatz: Log-Transformation, keine Handelstag-Effekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,1) (0,1,1), Ausreißer: LS2001-III, AO2015-IV. Finnland: Tramo-Sitze auf Demetra 2.2. Eine Vorbehandlung erfolgt bei Bedarf, z. B. zur Ausreißererkennung und - korrektur. Die Gesamteinnahmen und - aufwendungen werden indirekt auf der Grundlage ihrer Komponenten und der Teilsektordaten geschätzt. Schweden: Tramo-Sitze auf Demetra. Gesamtausgaben: keine Handelstag-Effekte, kein Ostereffekt, ARIMA-Modell (0,1,2) (0,1,1), Ausreißer AO2010-IV. Total revenue: Log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,0)(0,1,1), AO2014-IV. United Kingdom: Adjustment using X-11 algorithm in X-13ARIMA-SEATS. Net borrowing: log transformation, no trading day effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers: AO2008Q3, AO2012-II, seasonal moving average: 3x3, trend moving average: 5. Total expenditure: No trading day effects, no Easter effects, multiplicative, ARIMA model(0,1,1)(0,1,1), outliers: AO2008Q3, seasonal moving average: 3x5, trend moving average: 5. Total revenue: no trading day effects, no Easter effects, additive, ARIMA model(0,1,1)(0,1,1), outliers: LS2009Q1, AO2012Q2, seasonal moving average: 3x5, trend moving average: 5. For the purpose of calculation the EU aggregates, B.9 is derived indirectly. Annualised seasonally adjusted data is benchmarked on the annualised non-adjusted data. Switzerland: The data reported is trend-cycle data. A Denton-Cholette method is used to temporally disaggregate annual data. The quarterly data is extrapolated using smoothed indicators. Please refer to the country notes on EMIS for more important information at country level. Gross domestic product Throughout this publication, gross domestic product (GDP) at current prices (nominal) is used, either using the non-seasonally adjusted or the seasonally and working-day adjusted forms as appropriate. Further Eurostat information Publications Main tables Government statistics (tgov). see: Annual government finance statistics (tgov10a) Government deficit and debt (tgov10dd) Quarterly government finance statistics (tgov10q)Government statistics (gov). see: Annual government finance statistics (gov10a) Government deficit and debt (gov10dd) Quarterly government finance statistics (gov10q)Dedicated section Methodology Metadata Other information External linksThe Top 25 United Methodist Annual Conferences Total membership in United Methodist congregations in the United States was 7,679,850 for the year 2009. Total average weekly worship attendance was 3,125,513, or about 40 of membership. Of the top 10 conferences on the list, six reside in the Southeast Jurisdiction (a jurisdiction is a grouping of Annual Conferences there are five in the United States). Two are in the South Central and two are in the North Central. While it is not news that United Methodist membership remains strongest in the southern half of the United States, the relationship of attendance to worship is interesting. In fact, here is a breakdown of annual conferences according to percentage of its members in weekly worship: Average Weekly Worship Attendance Pct of Members in Worship Greater New Jersey Illinois Great Rivers Red Bird Missionary Susquehanna (Central Pennsylvania) Western North Carolina Western New York Oklahoma Indian Missionary Troy (closed 2010) North Central New York It is interesting to note that many of the smaller conferences of the Western Jurisdiction have a high percentage of their members in worship. Of the top 10 conferences in percentage of members in worship, five reside in the Western Jurisdiction, four in the North Central, and one in the Northeast. None are from the Southeast or South Central. The only conferences to rank in the top 10 in both attendance and in percentage of members in attendance are West Ohio and Indiana, which speaks well of the vitality of these conferences. The Southeast and South Central jurisdictions continue to enjoy the influence of a passing cultural era, whereas the Western Jurisdiction, while smaller, is doing more to engage its members through worship. About the Author Len Wilson Christ follower. Storyteller. Strategist. Writer. Creative Director at St Andrew. Tickle monster. Author, Think Like a Five Year Old (Abingdon). Share this Post 30 Comments on ldquoThe Top 25 United Methodist Annual Conferencesrdquo Len, interesting statistics, cannot say I agree with all of your assumptions though. I would love to have seen you add in a growth statistic to this as well. Growth isn8217t always a key to vitality but it is a great indicator. I agree that growth is important Allen. I have a separate post on fastest growing UM churches by worship attendance. Church consultant Lovett Weems also suggests a variety of other metrics for measurement including morale, discipleship growth, prayer vitality, biblical competency, mission engagement, and community involvement. Len8230attendance growth is the most important indicator. It is the 8220outcome8221 metrics of the other ones mentioned. (prayer, discipleship, etc.) We often used this 8220process8221 measures to justify our 8220spiritual growth8221 without a numerical one. We need to measure our 8220fruit8221 both by the quantity and the quality. If we have 8220sweet fruit8221 the quantity will follow. I agree that worship attendance growth is very important, particularly for measuring people moving into first stages of spiritual development, and that a lot of UM churches point to other indicators as a cover for what is actually a declining ministry. I8217d also offer though that while on the worship team at Ginghamsburg Church in the 1990s we experienced some amazing growth but weren8217t always good at moving people from attendance into deeper discipleship. Our back door was pretty big, too. So community involvement and mission engagement are also important. It is a matter of creating the pipeline. If attendance goes up and then down (i. e. people leaving) it would show an 8220integration8221 and 8220spiritual growth8221 underlying issue (potentially8230) The problem is that too many churches justify their lack of growth by focusing on 8220look8230he have 80 of our people in bible study8221 and so on. Len, any idea what these figures are as a percentage of the overall population in the conference Could be found easily for conferences bounded by state lines but I wonder if there8217s a way to find the answer for all conferences. I don8217t know the answet to that David but it8217s easy to find out. Contact Deb Smith above, who does a lot of research on this topic. I do know that, just like the move from rural to urban in city planning, megachurches house a steadily increasing percentage of the total church population, and that trend has been constant for several years. Sam Persons Parkes Interesting, Len. I8217m a clergy member of the Alabama-West Florida Annual Conference. I8217d guess that there are cultural reasons why SEJ conferences have smaller percentages of membership in worship. In the Bible belt, church membership is something of a shibboleth in the culture. Whether or not you actually attend, maintaining membership is important to many people, especially extended families. Additionally, purging church rolls is not often encouraged by the superintendency and can often open cans of pastoral worms in congregations that many pastors would just as soon leave alone. As I have often heard it said, 8220The Methodist Church is the easiest one to get into and the hardest to get out of8221 You wrote 8220The Southeast and South Central jurisdictions continue to enjoy the influence of a passing cultural era82308221 What in the world does that mean This statement seems to dismiss their membership figures and reflect a strange prejudice against the south. I agree that the attendance averages in other areas are wonderful. But remember that the Southeastern Jurisdiction is the only one which is growing, which can8217t be disregarded as 8220enjoying the influence of a passing cultural era8221 Thanks for posting. Steve is of course correct that any statement like thes is inherently an overstatement and flawed. Yet Sam speaks well to the differences. Having served churches above and below the Mason Dixon line I can attest first hand that there remains a difference in cultural attitudes toward church in each region. I8217m a southerner and I think the SEJ is doing good work in some areas, aided by more flagship churches than you can find in the north. In some ways, though, I found ministry in the northern states refreshingly honest. In my own experience, of course. As a southerner now worshiping in northcentral, i8217ll offer this personal experience. growing-up my entire family counted as members in my SEJ conference local church, even though only my mother and I ever attended (dad didn8217t go, siblings moved away but mom wouldn8217t allow them to drop membership somewhere). In (most situations in) the north there8217s little pressure for a family to join when only one or two family members attend. so, our family would have 2 members and 2 attending in the northern accounting, while it was 5 members and 2 attending in the southern accounting. i don8217t claim to understand all of it, but there are regional differences in the way people and families manage memberships in churches. This is a great breakdown. Vielen Dank. Interesting project, but the statistical analysis is based on data that does not reflect the dramatic sectional differences in attitudes about church membership. Also does not take into account the positive and negative effect of seasonal residents that spend half the year in Sun Belt conferences, inflating Southern Jurisdictions8217 attendance and diminishing Northern Jurisdictions8217 attendance. I wonder how much of the difference between your two lists have to do with how diligent a conference is at maintaining clean membership rolls It would seem that those that put emphasis on purging rolls would decrease their overall membership number thereby increasing their percentage in list number two. I think the better issue to examine is average attendance rate changes over time. 1yr. 5yr, 10 yr, 20 yr. This shows the actual vitality of a church. Any of these numbers (unless placed in perspective of time) are generally useless unless you want bragging rights of 8220my house is bigger than yours.8221 Is this data available If so, where can we source it Eric and all, this post was ancillary to another post I wrote on the 25 fastest growing UM churches. At the time I was sr. acquisitions editor at Abingdon and conducting research on pastors who were growing their congregations. In the course of that research I discovered this data, which was interesting and I thought merited its own post. Kinda funny that three years later it starts to get a lot of attention I have seen the same thing on my blog. it is a matter of the 8220long tail8221 and when people find it. I agree that it is fascinating and I think the right questions are surfacing about it attendance is tricky and a flawed measure. a person would have to attend every worship service in order to be counted as a 1 in the average attendance numbers. in some places a family attending once a month considers themselves active participants. a church with 100 members who attend once a month would have an average attendance of 23. so too a church with 23 members who attend every Sunday. those are two very different churches. perhaps its time to think about the number of persons who consider a local church their spiritual home and they maintain a certain minimum of presence and gifts. a local church is a network of how many relationships I know in East Ohio we are far more interested in our real estate than having a mission. I8217m growing very weary of it and I am just about as loyal as you are going to get. Why so USA-centric I don8217t mean to be nitpicky, but this article should really be titled, 8220The Top 25 American United Methodist Annual Conferences.8221 North Katanga, with its 800,000 members, and Cote d8217Ivoire, with its 677,000 members, must dwarf all other annual conferences in terms of attendance. We need to get past the idea that UMC US. I suspect that the stats on Pct of Members in Worship are inaccurate. If the statistical figures are simply reporting worship attendance, those attendance figures include many nonmember attendees. The true ratio of attending members to 8220on-the-books8221 members is, unfortunately, far smaller than the percentage posted in this chart. I find it interesting that the numerical average worship attendance has been pretty much the same since the merger. We had a church membership of about 8.3 million then, with average worship attendance of about 3 million. Anyone have thoughts on why, as we lose 8220members,8221 the worship attendance seems to not shrink as well Leave a Reply Cancel reply
No comments:
Post a Comment