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基於統計方法的會計信息失真識別研究（簡體書）
商品資訊
系列名：華夏英才基金學術文庫
ISBN13：9787030233325
出版社：科學出版社
作者：梅國平
出版日：2008/12/01
裝訂／頁數：平裝／164頁
附件：附1光碟
規格：26cm*19cm (高/寬)
版次：1
商品簡介
目次
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商品簡介
本書主要從定量的角度研究會計信息失真的識別問題。首先，介紹了會計信息失真的基本概念、歷史與現狀、危害、誘因和常見手段；其次，對目前會計信息失真識別的常見方法作了一個簡要的綜述；再次，闡述了本書所采用的會計信息樣本和變量；然后，重點介紹了幾種不同的統計方法在會計信息失真識別中的運用，這些方法包括多元邏輯回歸、主成分分析、神經網絡、支持向量機和我們提出的被稱之為多元特征值方法的一種偵測模型；最后，從監督視角分析了中國證券市場會計信息的失真度，并對提高證券市場會計信息監管效率的對策進行了分析與探討。本書可供從事會計信息審計和監管的人員、從事會計信息相關研究的人員、對統計方法的應用或者會計信息識別感興趣的人員閱讀、參考。
目次
前言
第一章 會計信息失真概述
第一節 基本概念
第二節 會計信息失真的歷史與現狀
第三節 會計信息失真的危害
第四節 會計信息失真的誘因
第五節 會計造假的常見手段
本章參考文獻
第二章 會計信息失真識別的常見方法
第一節 舞弊公司特征和舞弊征兆
第二節 財務舞弊識別方法
本章參考文獻
第三章 樣本與變量選擇
第一節 樣本選擇
第二節 變量選擇
第三節 指標計算及其標準化
本章參考文獻
第四章 多元邏輯回歸分析
第一節 標準邏輯回歸模型
第二節 交叉項邏輯回歸模型
第三節 模型外推檢驗
本章參考文獻
第五章 主成分分析
第一節 研究思路及研究方法
第二節 會計信息失真主成分預測模型的實證檢驗
第三節 研究結論
本章參考文獻
第六章 神經網絡分析
第一節 人工神經網絡簡介
第二節 人工神經網絡的結構
第三節 多層前饋神經網絡模型
第四節 基于神經網絡的虛假財務報表的識別
本章參考文獻
第七章 支持向量機分析
第一節 支持向量機理論
第二節 基于支持向量機的會計信息失真的識別
本章參考文獻
第八章 多元特征值偵測模型
第一節 傳統分析方法的局限性
第二節 多元特征值模型分析過程
本章參考文獻
第九章 中國證券市場的會計信息失真程度究竟有多深——證券市場會計信息失真度分析與對策
第一節 中國證券市場會計信息失真度分析
第二節 提高證券市場會計信息監管效率的對策分析
本章參考文獻
附錄A 光盤軟件使用說明
附錄B 訓練樣本數據
第一章 會計信息失真概述
第一節 基本概念
第二節 會計信息失真的歷史與現狀
第三節 會計信息失真的危害
第四節 會計信息失真的誘因
第五節 會計造假的常見手段
本章參考文獻
第二章 會計信息失真識別的常見方法
第一節 舞弊公司特征和舞弊征兆
第二節 財務舞弊識別方法
本章參考文獻
第三章 樣本與變量選擇
第一節 樣本選擇
第二節 變量選擇
第三節 指標計算及其標準化
本章參考文獻
第四章 多元邏輯回歸分析
第一節 標準邏輯回歸模型
第二節 交叉項邏輯回歸模型
第三節 模型外推檢驗
本章參考文獻
第五章 主成分分析
第一節 研究思路及研究方法
第二節 會計信息失真主成分預測模型的實證檢驗
第三節 研究結論
本章參考文獻
第六章 神經網絡分析
第一節 人工神經網絡簡介
第二節 人工神經網絡的結構
第三節 多層前饋神經網絡模型
第四節 基于神經網絡的虛假財務報表的識別
本章參考文獻
第七章 支持向量機分析
第一節 支持向量機理論
第二節 基于支持向量機的會計信息失真的識別
本章參考文獻
第八章 多元特征值偵測模型
第一節 傳統分析方法的局限性
第二節 多元特征值模型分析過程
本章參考文獻
第九章 中國證券市場的會計信息失真程度究竟有多深——證券市場會計信息失真度分析與對策
第一節 中國證券市場會計信息失真度分析
第二節 提高證券市場會計信息監管效率的對策分析
本章參考文獻
附錄A 光盤軟件使用說明
附錄B 訓練樣本數據
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