發(fā)布時間：2017-10-28 13:27

  本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘技術聯(lián)網(wǎng)審計數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的研究

  更多相關文章： 聯(lián)網(wǎng)審計 數(shù)據(jù)質(zhì)量 因子分析法 神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】： 近年來,計算機審計的研究與應用取得了快速的發(fā)展。人們對計算機審計的理論、方法、技術和工具等方面進行了探索和研究,并取得了一定的成果。而聯(lián)網(wǎng)審計作為一種新型的計算機審計的審計理論和審計方式,改變了審計人員長期以來的審計思維方式和工作方法,也沖擊著現(xiàn)有的審計組織方式。在聯(lián)網(wǎng)審計模式下,電子數(shù)據(jù)作為重要的審計信息載體貫穿整個審計過程之中,對審計結(jié)果和審計質(zhì)量起著至關重要的作用。然而,面對電子數(shù)據(jù)日益海量化的挑戰(zhàn),審計人員如何對被審單位海量數(shù)據(jù)質(zhì)量進行分析和控制是一個亟待解決的問題。因此,本文首先通過對聯(lián)網(wǎng)審計一般流程的細化分析,探討了從審計數(shù)據(jù)產(chǎn)生的整個生命周期如何運用技術手段保證和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,然后利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,對數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行監(jiān)督和評估。 全文分為五個部分。首先文章從研究的背景及意義入手,在介紹了關于國內(nèi)外審計數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法的研究基礎上,探討了本文研究的主要內(nèi)容及研究方法;然后主要介紹了數(shù)據(jù)質(zhì)量的相關概念,并從審計數(shù)據(jù)質(zhì)量對審計取證和審計風險的影響,分析了審計數(shù)據(jù)質(zhì)量的特征及產(chǎn)生的原因;接著通過分析傳統(tǒng)審計數(shù)據(jù)分析技術方法的不足,提出了在審計活動中應用數(shù)據(jù)挖掘技術的可行性。其次,通過對聯(lián)網(wǎng)審計一般流程的細化分析,從技術角度探討了從審計數(shù)據(jù)的采集、轉(zhuǎn)換、清理到數(shù)據(jù)分析各個階段所存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及相應的控制方法,并將審計數(shù)據(jù)質(zhì)量分析放在了重點部分。最后文章選取了數(shù)據(jù)挖掘技術中的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,對其在審計數(shù)據(jù)質(zhì)量控制中的應用問題進行詳細分析,并利用相對容易獲得與規(guī)范的上市公司的數(shù)據(jù),以2007年到2009年滬深兩市A股中因財務異常而首次被特別處理(ST)的69家上市公司及其配對公司為研究樣本,以被ST處理前1-3年的財務數(shù)據(jù)為基礎,將可以明確量化的財務指標作為審計信息導入模型中,本文研究發(fā)現(xiàn),運用數(shù)據(jù)挖掘技術建立的審計數(shù)據(jù)分析模型。
【關鍵詞】：聯(lián)網(wǎng)審計 數(shù)據(jù)質(zhì)量 因子分析法 神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：河南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F239.1
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 引言10-20
• 1.1 研究的背景及意義10-11
• 1.1.1 研究的背景10-11
• 1.1.2 研究的意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 研究內(nèi)容與技術路線16-20
• 1.3.1 研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 研究技術路線17
• 1.3.3 本文創(chuàng)新點17-20
• 2 聯(lián)網(wǎng)審計數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的理論概述20-28
• 2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量的相關概念20-24
• 2.1.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量的含義20-21
• 2.1.2 聯(lián)網(wǎng)審計的內(nèi)容21-22
• 2.1.3 審計數(shù)據(jù)質(zhì)量的特征22-24
• 2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題產(chǎn)生的原因24-25
• 2.3 審計數(shù)據(jù)質(zhì)量與審計風險的關系25-28
• 2.3.1 聯(lián)網(wǎng)審計模式下審計風險25-26
• 2.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量對審計風險的影響26-28
• 3 聯(lián)網(wǎng)審計數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法和策略分析28-42
• 3.1 數(shù)據(jù)式審計常用方法28-30
• 3.1.1 提高數(shù)據(jù)質(zhì)量方法分類28
• 3.1.2 聯(lián)網(wǎng)審計一般流程分析28-30
• 3.2 基于數(shù)據(jù)流程的審計數(shù)據(jù)質(zhì)量控制30-36
• 3.2.1 數(shù)據(jù)采集30-33
• 3.2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換33-34
• 3.2.3 數(shù)據(jù)清理34
• 3.2.4 數(shù)據(jù)分析34-36
• 3.3 數(shù)據(jù)挖掘技術在聯(lián)網(wǎng)審計中的應用36-42
• 3.3.1 數(shù)據(jù)挖掘的概述36-37
• 3.3.2 數(shù)據(jù)挖掘在聯(lián)網(wǎng)審計應用的可行性分析37-38
• 3.3.3 數(shù)據(jù)挖掘技術在聯(lián)網(wǎng)審計中具體應用38-42
• 4 聯(lián)網(wǎng)審計數(shù)據(jù)質(zhì)量控制模型的構(gòu)建42-50
• 4.1 審計數(shù)據(jù)分析模型設計42
• 4.2 財務數(shù)據(jù)分析指標體系的建立42-45
• 4.2.1 財務指標建立43-44
• 4.2.2 非財務指標建立44-45
• 4.3 因子分析45-47
• 4.3.1 因子分析數(shù)學模型46
• 4.3.2 因子分析符合性判定46-47
• 4.3.3 因子保留判定47
• 4.3.4 因子解釋47
• 4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡47-50
• 4.4.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)48-49
• 4.4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡學習過程49-50
• 5 聯(lián)網(wǎng)審計數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的實證研究50-55
• 5.1 研究背景50-51
• 5.1.1 研究目的50
• 5.1.2 研究對象50
• 5.1.3 挖掘工具的選取50-51
• 5.2 分析模型樣本的選取51-52
• 5.2.1 樣本數(shù)據(jù)來源51
• 5.2.2 動態(tài)分析設計51-52
• 5.3 模型的構(gòu)建52-55
• 5.3.1 KMO 檢驗和Bartlett 檢驗52
• 5.3.2 因子分析模型52-53
• 5.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立53-54
• 5.3.4 模型結(jié)果分析54-55
• 6 結(jié)論與展望55-58
• 6.1 研究結(jié)論55
• 6.2 研究的局限性及展望55-58
• 參考文獻58-60
• 附錄60-64
• 作者簡歷64-65
• 學位論文數(shù)據(jù)集65

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本文編號：1108453