會(huì)計(jì)研究中的數(shù)據(jù)挖掘方法

內(nèi)容概要

本書以數(shù)據(jù)挖掘方法為主線，首先簡要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和應(yīng)用范圍；其次介紹常用的數(shù)據(jù)挖掘研究方法，包括聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、決策樹、前潰型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳學(xué)習(xí)等；最后運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告的信息含量、會(huì)計(jì)信息使用模式、貸款企業(yè)財(cái)務(wù)特征、基于審計(jì)角度的財(cái)務(wù)報(bào)表特征、企業(yè)財(cái)務(wù)績效評(píng)等問題進(jìn)行了深入的研究。
本書運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法研究會(huì)計(jì)領(lǐng)域中的重要問題，對(duì)于從不同角度認(rèn)識(shí)、理解和應(yīng)用會(huì)計(jì)信息作出了有益的探索，所形成的研究成果對(duì)于解讀會(huì)計(jì)信息、完善會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、規(guī)范企業(yè)會(huì)計(jì)行為不無裨益。

書籍目錄

上篇  數(shù)據(jù)挖掘的理論依據(jù)和算法
第一部分  正確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  第一章  數(shù)據(jù)挖掘概述
    第一節(jié)  數(shù)據(jù)挖掘的定義
    第二節(jié)  數(shù)據(jù)挖掘的起源
    第三節(jié)  DM的真正含義——是“發(fā)現(xiàn)”，不是“推理”
    第四節(jié)  海量樣本——一把雙刃劍
    第五節(jié)  數(shù)據(jù)挖掘?qū)Y(jié)果同樣需要解釋
    第六節(jié)  當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
    第七節(jié)  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類
    第八節(jié)  本章小結(jié)
  第二章  一些會(huì)計(jì)學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的誤解
    第一節(jié)  數(shù)據(jù)挖掘并非漫無目的，只是在挖掘之前并不知道最終的確切結(jié)果
    第二節(jié)  “假設(shè)—驗(yàn)證”并非發(fā)現(xiàn)規(guī)律的唯一途徑
    第三節(jié)  數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系
    第四節(jié)  面臨的問題和適用的工具
    第五節(jié)  本章小結(jié)
  第三章  數(shù)據(jù)挖掘能否適合會(huì)計(jì)研究
    第一節(jié)  會(huì)計(jì)研究的傳統(tǒng)領(lǐng)域
    第二節(jié)  會(huì)計(jì)研究的方法
    第三節(jié)  可借鑒的行為研究成果
    第四節(jié)  數(shù)據(jù)挖掘的過程
    第五節(jié)  本章小結(jié)
第二部分  近觀數(shù)據(jù)挖掘方法
  第四章  聚類
    第一節(jié)  聚類的含義
    第二節(jié)  K-MEANS聚類
    第三節(jié)  Kohonen聚類
    第四節(jié)  本章小結(jié)
  第五章  關(guān)聯(lián)規(guī)則分析
    第一節(jié)  三個(gè)重要的概念
    第二節(jié)  A PRIOR算法
    第三節(jié)  算法演示
    第四節(jié)  參考模型
    第五節(jié)  本章小結(jié)
  第六章  決策樹
    第一節(jié)  決策樹
    第二節(jié)  決策樹基礎(chǔ)算法——HUNT算法
    第三節(jié)  算法演示
    第四節(jié)  參考模型
    第五節(jié)  本章小結(jié)
  第七章  前潰型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
    第一節(jié)  前潰型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的原理
    第二節(jié)  對(duì)隱藏層的訓(xùn)練——BP算法
    第三節(jié)  算法特點(diǎn)分析
    第四節(jié)  有指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的檢驗(yàn)方法
    第五節(jié)  本章小結(jié)
  第八章  遺傳學(xué)習(xí)
    第一節(jié)  遺傳算法的基本概念
    第二節(jié)  遺傳算法的原理
    第三節(jié)  算法演示
    第四節(jié)  參考模型
    第五節(jié)  本章小結(jié)
下篇  數(shù)據(jù)挖掘方法的研究應(yīng)用
第三部分  信息使用者利用會(huì)計(jì)信息進(jìn)行決策的行為特征研究
  第九章  信息發(fā)布時(shí)滯是否具有價(jià)值相關(guān)性
    第一節(jié)  研究背景
    第二節(jié)  相關(guān)文獻(xiàn)回顧
    第三節(jié)  研究設(shè)計(jì)
    第四節(jié)  研究過程
    第五節(jié)  結(jié)論
  第十章  有限理性投資者對(duì)會(huì)計(jì)信息的使用模式
    第一節(jié)  研究背景
    第二節(jié)  文獻(xiàn)回顧
    第三節(jié)  研究設(shè)計(jì)
    第四節(jié)  研究分析
    第五節(jié)  結(jié)論
  第十一章  成功貸款企業(yè)的財(cái)務(wù)特征研究——我國商業(yè)銀行的信貸決策研究
    第一節(jié)  研究背景
    第二節(jié)  相關(guān)研究回顧
    第三節(jié)  研究設(shè)計(jì)
    第四節(jié)  研究分析
    第五節(jié)  結(jié)論與局限性
  第十二章  財(cái)務(wù)報(bào)表特征與審計(jì)師疑慮之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則研究
    第一節(jié)  研究背景
    第二節(jié)  國內(nèi)外相關(guān)研究回顧
    第三節(jié)  實(shí)證研究設(shè)計(jì)
    第四節(jié)  關(guān)聯(lián)規(guī)則實(shí)證結(jié)果分析
    第五節(jié)  結(jié)論及局限性
  第十三章  基于市場反應(yīng)的國有及國有控股企業(yè)財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)研究
    第一節(jié)  研究背景
    第二節(jié)  研究文獻(xiàn)回顧
    第三節(jié)  研究設(shè)計(jì)
    第四節(jié)  試驗(yàn)過程
    第五節(jié)  結(jié)論
參考文獻(xiàn)

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無

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