本文關鍵詞：XBRL財務報告的相關審計研究

  更多相關文章： XBRL財務報告 生成系統(tǒng) 轉換系統(tǒng) 重大錯報風險 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：伴隨2010年財政部《企業(yè)會計準則通用分類標準》的頒布和XBRL（eXtensible Business Reporting Language,可擴展商業(yè)報告語言）在上證所、深證所強制披露，XBRL財務報告將在我國會計領域全面推進。從技術角度考慮，XBRL數(shù)據(jù)元素標識的唯一性使得XBRL財務報告中的信息元素易于提取，企業(yè)能夠按審計師的獨特需求提供專屬性財務信息報告，從而也提高了被審單位審計信息反饋頻率。從成本角度考慮，XBRL技術本身所具有的兼容性簡化了被審單位和審計機構之間的信息共享和傳遞程序，不僅如此，XBRL技術的可追溯性特質使得XBRL環(huán)境下的審計證據(jù)更易追蹤，降低了審計人員對被審單位財務數(shù)據(jù)的獲取成本和轉換成本。在審計過程方面，充分利用數(shù)據(jù)測試、集中測試、平行模擬等計算機輔助審計技術，審計師的工作重點將從控制測試向實質性程序轉移。在審計范圍方面，將由傳統(tǒng)的憑證審核、報表審核轉移至XBRL系統(tǒng)控制有效性；XBRL技術規(guī)范、XBRL分類標準使用恰當性；XBRL實例文檔披露內容、形式；XBRL技術規(guī)范的遵循性；XBRL財務報告與傳統(tǒng)財務報告的一致性。 本文從XBRL財務報告角度出發(fā)，首先，，針對現(xiàn)有XBRL財務報告披露內容不能滿足財務報告信息鏈參與各方需求的狀況，基于利益相關者視角，提出XBRL財務報告披露內容的未來發(fā)展趨向，更好地保證信息使用者可以全面、便捷、高效的獲得所需財務信息。其次，針對XBRL財務報告與傳統(tǒng)財務報告并行階段的審計，分別從XBRL生成系統(tǒng)、XBRL轉換系統(tǒng)兩個層面結合計算機輔助審計技術探究相應審計方法。最后，針對XBRL財務報告完全替代傳統(tǒng)財務報告階段的審計，為了審計師更高效的識別XBRL財務報告數(shù)據(jù)中可能存在的重大錯報風險，本文構建基于Levenberg-Marquardt算法改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡重大錯報風險識別模型。同時依據(jù)新審計準則第1211號闡述的可能預示較高重大錯報風險的部分事項為自變量進行實證分析研究，實證結果顯示，相較于Logistic算法重大錯報風險識別模型，基于Levenberg-Marquardt算法改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡重大錯報風險識別模型具有更高預測準確率和實用性。
【關鍵詞】：XBRL財務報告 生成系統(tǒng) 轉換系統(tǒng) 重大錯報風險 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F233;F239.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義11
• 1.3 文獻綜述11-15
• 1.4 研究方法、研究內容15-17
• 第2章 理論基礎17-20
• 2.1 利益相關者理論17
• 2.2 事項會計理論17-18
• 2.3 委托代理理論18-20
• 第3章 XBRL 財務報告概述20-27
• 3.1 XBRL 技術框架21-24
• 3.2 XBRL 財務報告編報模式24-27
• 第4章 XBRL 財務報告應用現(xiàn)狀27-42
• 4.1 美國 XBRL 財務報告應用現(xiàn)狀27-29
• 4.1.1 美國 XBRL 財務報告相關法規(guī)27
• 4.1.2 美國 XBRL 財務報告披露內容27-29
• 4.2 我國 XBRL 財務報告應用現(xiàn)狀29-34
• 4.2.1 我國 XBRL 財務報告發(fā)展現(xiàn)狀29-30
• 4.2.2 我國 XBRL 財務報告披露內容30-34
• 4.3 XBRL 財務報告未來發(fā)展趨向34-42
• 4.3.1 社會責任功能的追加35-39
• 4.3.2 財務預測功能的追加39-42
• 第5章 XBRL 與傳統(tǒng)財務報告并行階段的審計42-55
• 5.1 并行階段 XBRL 系統(tǒng)的審計44-50
• 5.1.1 XBRL 生成系統(tǒng)的審計44-45
• 5.1.2 XBRL 轉換系統(tǒng)的審計45-50
• 5.2 并行階段 XBRL 財務報告的審計50-55
• 5.2.1 XBRL 財務報告審計對象50-51
• 5.2.2 XBRL 財務報告的審計51-55
• 第6章 XBRL 替代傳統(tǒng)財務報告階段的審計55-81
• 6.1 替代階段 XBRL 財務報告審計流程55-59
• 6.2 替代階段重大錯報風險識別模型數(shù)據(jù)預處理59-70
• 6.2.1 研究假設59-64
• 6.2.2 樣本選取64-66
• 6.2.3 自變量選取66-68
• 6.2.4 假設檢驗68-70
• 6.3 基于 Logistic 算法重大錯報風險識別模型70-71
• 6.4 基于 LM 算法 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡重大錯報風險識別模型71-79
• 6.4.1 LM 算法 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡重大錯報風險識別模型設計71-77
• 6.4.2 LM 算法 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡重大錯報風險識別模型訓練77-78
• 6.4.3 實證結果分析78-79
• 6.5 本章小結79-81
• 結論81-83
• 參考文獻83-86
• 附錄86-91
• 致謝91-92
• 個人簡歷92-93
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文93

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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7 張立輝;殷文;;發(fā)電上市公司融資能力及其影響因素分析[J];工業(yè)技術經(jīng)濟;2006年02期

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本文編號：857912