大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘與智能決策研究
定 價:89.8 元
- 作者:郝玉貴
- 出版時間:2022/2/1
- ISBN:9787121430336
- 出 版 社:電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類:F232
- 頁碼:268
- 紙張:
- 版次:01
- 開本:16開
本書基于"文獻(xiàn)—理論—技術(shù)—機(jī)制—實(shí)證”的研究思路,探究大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘和智能決策的方法和運(yùn)行機(jī)制,全書共四部分。第一部分在文獻(xiàn)綜述的基礎(chǔ)上,主要探究新一代信息技術(shù)與公允價值會計(jì)基礎(chǔ)理論和公允價值會計(jì)信息決策有用性理論。第二部分主要研究公允價值大數(shù)據(jù)采集、估值技術(shù)及其框架和公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟、程序與技術(shù)方法。第三部分主要研究公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策運(yùn)行機(jī)制及公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用。第四部分基于中國上市公司數(shù)據(jù)庫等,引入大數(shù)據(jù)等新信息技術(shù)變量,實(shí)證檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)下公允價值計(jì)量價值相關(guān)性、大數(shù)據(jù)下公允價值計(jì)量的債務(wù)契約有用性和大數(shù)據(jù)下公允價值分層計(jì)量與盈余波動性等。
郝玉貴,博士,教授。1982年—1986年,河南大學(xué)畢業(yè),1986年7月—2006年,河南大學(xué)執(zhí)教;2006年—2019年,杭州電子科技大學(xué)執(zhí)教;2011 獲華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位;2019至今,浙江農(nóng)林大學(xué)執(zhí)教。參加的學(xué)術(shù)組織及任職:兼任中國會計(jì)學(xué)會員,中國審計(jì)學(xué)會員,浙江省審計(jì)學(xué)會理事,浙江省內(nèi)審協(xié)會常務(wù)理事,浙江省總會計(jì)師協(xié)會內(nèi)控副主任委員,浙江省內(nèi)部控制咨詢委員會委員,浙江省管理會計(jì)咨詢委員會委員,浙江省正教授會計(jì)師/高級會計(jì)師評審委員等。個人/集體榮譽(yù):獲省社科優(yōu)秀成果一等獎、三等獎各一項(xiàng),廳級獎11項(xiàng)。承擔(dān)過的重點(diǎn)科研項(xiàng)目:主持和主要完成《大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖堀和智能決策的方法和運(yùn)行機(jī)制研究》等國家社科基金4項(xiàng)。主持教育部、審計(jì)署重點(diǎn)、浙江省社科重點(diǎn)、省審計(jì)廳、財政廳重點(diǎn)等縱橫向課題30余項(xiàng)。出版著作及教材情況:公允價值會計(jì)審計(jì)風(fēng)險定價研究,經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社等學(xué)術(shù)專著6部,主編《審計(jì)學(xué)》等教材12部。
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景、目的、價值及意義 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究目的 1
1.1.3 研究價值和意義 2
1.2 研究主要內(nèi)容 2
1.2.1 公允價值大數(shù)據(jù)挖掘和智能決策的基礎(chǔ)理論研究 2
1.2.2 公允價值會計(jì)信息決策有用機(jī)制研究 2
1.2.3 公允價值大數(shù)據(jù)采集、計(jì)量與市場價格、估值研究 3
1.2.4 公允價值大數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟、程序與技術(shù)方法研究 3
1.2.5 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)信息支持的智能決策運(yùn)行機(jī)制研究 3
1.2.6 公允價值大數(shù)據(jù)挖掘與智能決策支持系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用 3
1.2.7 大數(shù)據(jù)環(huán)境下公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)與決策的實(shí)證研究 3
1.3 研究思路、研究方法 4
1.3.1 研究思路 4
1.3.2 研究方法 5
1.4 研究主要觀點(diǎn)和創(chuàng)新 6
1.4.1 公允價值會計(jì)信息決策有用性理論 6
1.4.2 大數(shù)據(jù)下公允價值源大數(shù)據(jù)與公允價值會計(jì)系統(tǒng) 6
1.4.3 公允價值大數(shù)據(jù)采集、估值技術(shù)與挖掘技術(shù)方法 7
1.4.4 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制 7
1.4.5 公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用 8
1.4.6 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)與決策的實(shí)證研究 8
第2章 文獻(xiàn)綜述 10
2.1 國內(nèi)公允價值會計(jì)信息決策有用性研究文獻(xiàn) 10
2.1.1 有關(guān)公允價值會計(jì)的基本理論的研究 10
2.1.2 有關(guān)公允價值決策有用性實(shí)證研究 11
2.2 國外有關(guān)公允價值會計(jì)決策有用性的實(shí)證文獻(xiàn) 11
2.3 國外大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)與會計(jì)的研究文獻(xiàn) 13
2.3.1 大數(shù)據(jù)與會計(jì) 13
2.3.2 大數(shù)據(jù)與審計(jì) 15
2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘與會計(jì) 16
2.3.4 人工智能與會計(jì) 18
2.3.5 云計(jì)算與會計(jì) 19
2.3.6 大數(shù)據(jù)與公允價值會計(jì) 20
2.4 國內(nèi)大數(shù)據(jù)等新信息技術(shù)與會計(jì)的研究文獻(xiàn) 21
2.4.1 大數(shù)據(jù)與會計(jì)的規(guī)范研究 21
2.4.2 信息技術(shù)與會計(jì)的實(shí)證研究文獻(xiàn) 26
2.5 本章小結(jié) 27
第3章 新一代信息技術(shù)與公允價值會計(jì)基礎(chǔ)理論 29
3.1 公允價值、公允價值計(jì)量與公允價值會計(jì)的關(guān)系 29
3.1.1 公允價值的職業(yè)界定義 29
3.1.2 公允價值計(jì)量的概念—過程觀 32
3.1.3 公允價值會計(jì)信息系統(tǒng)論 35
3.1.4 公允價值、公允價值計(jì)量與公允價值會計(jì) 35
3.2 公允價值“大數(shù)據(jù)”源于市場和新技術(shù)驅(qū)動 36
3.3 公允價值“大數(shù)據(jù)”的三維立體分類 37
3.3.1 按照公允價值的市場來源劃分 38
3.3.2 按照公允價值三個層次劃分 39
3.3.3 按照公允價值的信息使用者劃分 40
3.4 新一代信息技術(shù)發(fā)展與公允價值會計(jì)的關(guān)系 41
3.4.1 大數(shù)據(jù)對公允價值會計(jì)的影響 42
3.4.2 人工智能對公允價值會計(jì)的影響 42
3.5 本章小結(jié) 43
第4章 公允價值會計(jì)信息決策有用性理論 44
4.1 會計(jì)信息決策有用性 44
4.1.1 財務(wù)報告目標(biāo) 44
4.1.2 決策有用信息系統(tǒng) 45
4.2 公允價值會計(jì)決策有用性:信息觀和計(jì)量觀 46
4.2.1 會計(jì)信息決策有用性—信息觀 46
4.2.2 會計(jì)信息決策有用性—計(jì)量觀 49
4.3 公允價值的價值相關(guān)性經(jīng)驗(yàn)證據(jù) 51
4.3.1 公允價值的顯著相關(guān)性 52
4.3.2 公允價值不同層次的價值相關(guān)性 53
4.3.3 公允價值無顯著相關(guān)性 53
4.3.4 公允價值信息披露的市場反應(yīng) 54
4.4 公允價值計(jì)量的風(fēng)險性—風(fēng)險觀 56
4.4.1 公允價值的可靠性問題 57
4.4.2 公允價值的“順周期效應(yīng)”問題 58
4.4.3 信息系統(tǒng)觀下公允價值計(jì)量的風(fēng)險性 60
4.5 公允價值會計(jì)信息決策有用性—契約觀 62
4.5.1 企業(yè)契約理論 62
4.5.2 公允價值與企業(yè)契約 63
4.5.3 公允價值與信貸契約 64
4.5.4 公允價值與薪酬契約 65
4.5.5 公允價值與審計(jì)契約 68
4.6 公允價值會計(jì)信息決策有用性—事項(xiàng)觀 70
4.6.1 事項(xiàng)觀與決策有用性 70
4.6.2 公允價值會計(jì)是“事項(xiàng)會計(jì)”的一個信息子系統(tǒng) 70
4.6.3 基于新一代信息技術(shù)的“事項(xiàng)會計(jì)”的實(shí)現(xiàn) 70
4.7 本章小結(jié) 71
第5章 公允價值大數(shù)據(jù)采集、估值技術(shù)及其框架 72
5.1 源于主要市場的公允價值數(shù)據(jù)的分布特征 72
5.1.1 金融市場 72
5.1.2 房地產(chǎn)市場 74
5.1.3 生物資產(chǎn)和碳排放權(quán)交易市場 75
5.1.4 其他產(chǎn)品市場 76
5.2 公允價值計(jì)量模式的運(yùn)用狀況 76
5.2.1 金融市場公允價值使用情況 76
5.2.2 房地產(chǎn)市場公允價值計(jì)量使用情況 77
5.2.3 生物資產(chǎn)市場公允價值使用現(xiàn)狀 79
5.3 公允價值第三層次估值技術(shù) 79
5.3.1 FASB、IASB、CASB等公允價值三層計(jì)量框架 79
5.3.2 公允價值估值技術(shù)方法 80
5.4 大數(shù)據(jù)背景下公允價值采集與估值模型框架 83
5.5 本章小結(jié) 84
第6章 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟巍⒊绦蚺c技術(shù)方法 86
6.1 會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘基本理論 86
6.1.1 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念 86
6.1.2 會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘與公允價值特征 87
6.1.3 會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘的功能 88
6.2 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘的過程 89
6.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段 90
6.2.2 數(shù)據(jù)挖掘階段 90
6.2.3 結(jié)果的解釋與評價 90
6.2.4 會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用:公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)的股票收益預(yù)測 91
6.3 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟闻c挖掘程序:報表級應(yīng)用、分析級應(yīng)用、模型級應(yīng)用、智能決策 92
6.3.1 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟?92
6.3.2 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘四個層次的挖掘程序 94
6.4 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘的分類、預(yù)測、關(guān)聯(lián)等技術(shù)方法體系 96
6.4.1 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)方法 96
6.4.2 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測技術(shù)方法 96
6.4.3 公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)技術(shù)方法 99
6.4.4 小結(jié) 101
6.5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用案例—審計(jì)意見分類法的公司退市預(yù)測 101
6.5.1 引言 101
6.5.2 文獻(xiàn)綜述 102
6.5.3 研究設(shè)計(jì) 103
6.5.4 結(jié)論和局限性 107
6.6 本章小結(jié) 108
第7章 公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng) 109
7.1 會計(jì)決策相關(guān)概念界定 109
7.2 公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)及其結(jié)構(gòu) 111
7.2.1 會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)的界定和特征 111
7.2.2 會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)及其結(jié)構(gòu) 111
7.3 公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)要素與“四庫”技術(shù) 112
7.3.1 數(shù)據(jù)庫技術(shù)與“單庫”決策支持系統(tǒng) 112
7.3.2 模型庫技術(shù)與“雙庫”決策支持系統(tǒng) 113
7.3.3 方法庫技術(shù)與“三庫”決策支持系統(tǒng) 114
7.3.4 知識庫技術(shù)與“四庫”決策支持系統(tǒng) 116
7.3.5 “四庫”技術(shù)在會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘和智能決策中的協(xié)同機(jī)制 117
7.3.6 人機(jī)交互與問題綜合(處理)系統(tǒng) 118
7.4 公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)與人工智能技術(shù) 118
7.4.1 會計(jì)專家系統(tǒng) 118
7.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 123
7.5 本章小結(jié) 134
第8章 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策運(yùn)行機(jī)制 136
8.1 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策支持及其系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 136
8.1.1 “大智移云物區(qū)”下的會計(jì)決策支持 136
8.1.2 “大智移云物區(qū)”下的會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 139
8.2 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)的運(yùn)行要素 140
8.2.1 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策運(yùn)行的主體 140
8.2.2 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)運(yùn)行的目標(biāo) 141
8.2.3 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策運(yùn)行的內(nèi)容 141
8.2.4 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策運(yùn)行的程序和方法 142
8.2.5 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策運(yùn)行的條件 143
8.3 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策支持的數(shù)據(jù)治理機(jī)制 145
8.3.1 公允價值會計(jì)大數(shù)據(jù)治理決策機(jī)制 145
8.3.2 公允價值會計(jì)大數(shù)據(jù)治理的執(zhí)行機(jī)制 146
8.3.3 公允價值會計(jì)大數(shù)據(jù)治理的監(jiān)督機(jī)制 147
8.4 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策支持的保障機(jī)制 147
8.4.1 公允價值大數(shù)據(jù)內(nèi)部的質(zhì)量保障機(jī)制 148
8.4.2 公允價值大數(shù)據(jù)的外部質(zhì)量保障機(jī)制 149
8.5 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)智能決策支持的應(yīng)用—信貸/審計(jì)決策 150
8.5.1 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘在信貸決策中的運(yùn)用 150
8.5.2 大數(shù)據(jù)下公允價值會計(jì)數(shù)據(jù)挖掘在審計(jì)決策中的運(yùn)用 153
8.6 本章小結(jié) 157
第9章 公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用 158
9.1 公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)開發(fā)—生命周期法 158
9.2 公允價值會計(jì)智能決策支持系統(tǒng)中數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā) 161
9.2.1 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)過程—一般開發(fā)方法 161
9.2.2 會計(jì)數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)過程—螺旋式周期性開發(fā)方法 161
9.3 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的公允價值會計(jì)估值系統(tǒng)設(shè)計(jì) 164
9.3.1 引言 164
9.3.2 文獻(xiàn)綜述 164
9.3.3 公允價值會計(jì)估值系統(tǒng)理論分析 165
9.3.4 公允價值會計(jì)估值系統(tǒng)的模型構(gòu)造 167
9.4 公允價值估值系統(tǒng)應(yīng)用—以ZX公司投資性房地產(chǎn)為例 171
9.5 本章小結(jié) 173
第10章 大數(shù)據(jù)下公允價值計(jì)量價值相關(guān)性 177
10.1 引言 177
10.2 理論分析與假設(shè)提出 178
10.3 研究設(shè)計(jì) 181
10.4 描述性統(tǒng)計(jì)分析 183
10.5 回歸結(jié)果分析以及穩(wěn)健性檢驗(yàn) 185
10.6 本章小結(jié) 188
第11章 大數(shù)據(jù)下公允價值計(jì)量的債務(wù)契約有用性 189
11.1 引言 189
11.2 理論分析與假設(shè)提出 190
11.3 研究設(shè)計(jì) 194
11.4 實(shí)證結(jié)果 199
11.5 本章小結(jié) 204
第12章 大數(shù)據(jù)下公允價值分層計(jì)量與盈余波動性 205
12.1 引言 205
12.2 理論分析與假設(shè)提出 207
12.3 研究設(shè)計(jì) 210
12.4 實(shí)證結(jié)果 216
12.5 本章小節(jié) 221
第13章 研究結(jié)論、建議與展望 223
13.1 研究主要結(jié)論 223
13.2 研究建議 228
13.3 研究局限和未來研究方向 231
參考文獻(xiàn) 233