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會計舞弊風險指數構建及影響因素研究 版權信息
- ISBN：9787519475475
- 條形碼：9787519475475 ; 978-7-5194-7547-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
會計舞弊風險指數構建及影響因素研究 內容簡介
以滬深上市公司為樣本，構建了二分類Logistic、因子分析Logistic和BP神經網絡舞弊識別模型，探討了二分類模型的構建基礎、優點和固有的不可調和的缺陷，進而分析了會計舞弊風險指數模型的構建基礎和優缺點，并基于正態分布法確定指標閾值構建了舞弊風險指數，使舞弊風險一目了然。同時進行了指數評價，并基于舞弊三角形理論進行了指數影響因素研究，以便通過改變顯著的影響因素降低舞弊風險指數，為舞弊防治提供新途徑。會計舞弊風險指數構建及影響因素研究>>><<<前言前言會計信息是利益相關者決策的重要依據，舞弊導致了會計信息扭曲，從而誤導了使用者的判斷決策，造成資源錯配和各方損失，阻礙了資本市場健康發展。由于發生頻繁、危害巨大、防范困難，因此關于會計舞弊識別和治理的研究從未間斷。會計舞弊識別模型包括離散的二分類識別模型和連續的舞弊風險指數模型兩大類，舞弊與否的二分類識別模型發展較早，各種模型較為豐富，并且新構建的模型層出不窮，原因在于一方面舞弊頻發有識別預警需求，另一方面，近幾十年來各類模型的識別準確率卻始終未能達到令人滿意的水平，處于停滯狀態，有較大提升空間，存在諸如構建基礎存疑等瓶頸問題難以突破；反觀會計舞弊風險指數研究則剛剛起步，尚屬空白，指數指標體系以及指標閾值的確定是難點，本書試圖填補這一空白。本書創新性地基于正態分布法確定指標閾值構建了會計舞弊風險指數，并進行了指數排序、評價、均值差異檢驗，以及風險預警和基于舞弊三角形理論的指數影響因素研究，為舞弊識別和治理研究開辟了新途徑。指數將多種手段的舞弊風險用一個數字直觀表征，實現對舞弊風險程度的連續精細刻畫、快速識別和實時預警，是識別和治理舞弊的有效工具之一。
會計舞弊風險指數構建及影響因素研究 目錄
目錄**章緒論
**節會計舞弊風險指數定義
一、會計舞弊定義
二、會計舞弊風險指數定義
第二節研究背景
第三節研究意義
第四節研究目標
第五節研究方法
第六節創新之處 第二章文獻綜述
**節會計舞弊動因理論文獻
第二節會計舞弊手段文獻
第三節會計舞弊識別指標體系文獻
第四節會計舞弊識別模型文獻
一、二分類識別模型文獻
二、舞弊風險指數模型文獻
第五節會計舞弊的防范和治理文獻
第六節目前研究存在的問題 第三章會計舞弊動因的理論分析
**節會計舞弊動因的冰山理論等理論分析
一、冰山理論的淵源
二、會計舞弊的冰山理論
三、會計舞弊的三角形理論
四、會計舞弊三角形理論的拓展理論
五、會計舞弊的GONE理論
六、會計舞弊的風險因子理論
七、國內會計舞弊動因理論
第二節會計舞弊動因的內部控制理論分析
一、COSO
二、我國企業內部控制規范
三、內部控制指數
第三節會計舞弊動因的公司治理理論分析
一、公司治理定義
二、公司治理形式：內部治理與外部治理
三、公司治理與內部控制的關系 第四章二分類會計舞弊識別模型構建
**節二分類舞弊識別模型與舞弊風險指數構建基礎的差異
一、二分類舞弊識別模型的構建基礎和優缺點
二、舞弊風險指數的構建基礎和優缺點
第二節二分類舞弊識別指標選取
第三節樣本選取和均值差異檢驗
一、樣本選取
二、均值差異檢驗
第四節Logistic舞弊識別模型
一、Logistic模型原理
二、Logistic舞弊識別模型構建
第五節因子分析Logistic舞弊識別模型
一、因子分析基本思想
二、因子分析數學模型
三、因子分析計算步驟
四、樣本數據的預處理
五、使用SPSS進行因子分析的操作步驟
六、因子分析Logistic舞弊識別模型構建
第六節BP神經網絡舞弊識別模型
一、BP神經網絡原理
二、BP神經網絡學習流程
三、BP神經網絡舞弊識別模型構建
第七節各個模型準確率對比 第五章會計舞弊風險指數構建
**節會計舞弊風險指數指標體系構建
第二節會計舞弊風險指數構建
一、樣本選取和數據來源
二、指標同趨勢性處理
三、指標權重的確定
四、指標的無量綱化處理(標準化值計算)
五、指標閾值228的確定
六、會計舞弊風險指數構建 第六章會計舞弊風險指數評價和預警
**節會計舞弊風險指數評價
一、指數總體評價
二、指數均值差異檢驗
第二節會計舞弊風險預警
一、按照行業預警
二、按照省份直轄市預警
三、按照地區預警
四、按照上市地點預警
五、按照上市板塊預警
六、按照上市年限是否大于中位數預警
七、按照實際控制人預警
八、按照董事長與總經理兼任否預警
九、按照是否為四大審計預警
十、按照是否為標準無保留意見預警
十一、按照分指標預警 第七章會計舞弊風險指數影響因素研究
**節研究假設
一、壓力因素
二、機會因素
第二節研究設計
一、樣本選取
二、變量選取
三、模型構建
第三節實證分析與結論
一、描述性統計分析
二、依自變量分組指數均值差異檢驗
三、依指數分組自變量均值差異檢驗
四、相關系數分析
五、多重共線性檢驗
六、回歸結果與實證結論
七、穩健性檢驗 第八章結論和政策建議
**節結論
第二節舞弊防范政策建議
**節會計舞弊風險指數定義
一、會計舞弊定義
二、會計舞弊風險指數定義
第二節研究背景
第三節研究意義
第四節研究目標
第五節研究方法
第六節創新之處 第二章文獻綜述
**節會計舞弊動因理論文獻
第二節會計舞弊手段文獻
第三節會計舞弊識別指標體系文獻
第四節會計舞弊識別模型文獻
一、二分類識別模型文獻
二、舞弊風險指數模型文獻
第五節會計舞弊的防范和治理文獻
第六節目前研究存在的問題 第三章會計舞弊動因的理論分析
**節會計舞弊動因的冰山理論等理論分析
一、冰山理論的淵源
二、會計舞弊的冰山理論
三、會計舞弊的三角形理論
四、會計舞弊三角形理論的拓展理論
五、會計舞弊的GONE理論
六、會計舞弊的風險因子理論
七、國內會計舞弊動因理論
第二節會計舞弊動因的內部控制理論分析
一、COSO
二、我國企業內部控制規范
三、內部控制指數
第三節會計舞弊動因的公司治理理論分析
一、公司治理定義
二、公司治理形式：內部治理與外部治理
三、公司治理與內部控制的關系 第四章二分類會計舞弊識別模型構建
**節二分類舞弊識別模型與舞弊風險指數構建基礎的差異
一、二分類舞弊識別模型的構建基礎和優缺點
二、舞弊風險指數的構建基礎和優缺點
第二節二分類舞弊識別指標選取
第三節樣本選取和均值差異檢驗
一、樣本選取
二、均值差異檢驗
第四節Logistic舞弊識別模型
一、Logistic模型原理
二、Logistic舞弊識別模型構建
第五節因子分析Logistic舞弊識別模型
一、因子分析基本思想
二、因子分析數學模型
三、因子分析計算步驟
四、樣本數據的預處理
五、使用SPSS進行因子分析的操作步驟
六、因子分析Logistic舞弊識別模型構建
第六節BP神經網絡舞弊識別模型
一、BP神經網絡原理
二、BP神經網絡學習流程
三、BP神經網絡舞弊識別模型構建
第七節各個模型準確率對比 第五章會計舞弊風險指數構建
**節會計舞弊風險指數指標體系構建
第二節會計舞弊風險指數構建
一、樣本選取和數據來源
二、指標同趨勢性處理
三、指標權重的確定
四、指標的無量綱化處理(標準化值計算)
五、指標閾值228的確定
六、會計舞弊風險指數構建 第六章會計舞弊風險指數評價和預警
**節會計舞弊風險指數評價
一、指數總體評價
二、指數均值差異檢驗
第二節會計舞弊風險預警
一、按照行業預警
二、按照省份直轄市預警
三、按照地區預警
四、按照上市地點預警
五、按照上市板塊預警
六、按照上市年限是否大于中位數預警
七、按照實際控制人預警
八、按照董事長與總經理兼任否預警
九、按照是否為四大審計預警
十、按照是否為標準無保留意見預警
十一、按照分指標預警 第七章會計舞弊風險指數影響因素研究
**節研究假設
一、壓力因素
二、機會因素
第二節研究設計
一、樣本選取
二、變量選取
三、模型構建
第三節實證分析與結論
一、描述性統計分析
二、依自變量分組指數均值差異檢驗
三、依指數分組自變量均值差異檢驗
四、相關系數分析
五、多重共線性檢驗
六、回歸結果與實證結論
七、穩健性檢驗 第八章結論和政策建議
**節結論
第二節舞弊防范政策建議
展開全部
會計舞弊風險指數構建及影響因素研究 作者簡介
李清，男，黑龍江遜克縣人。1984—1991年就讀于吉林大學數學系，獲學士和碩士學位；2002年在財政部科研所會計電算化方向進修學習；2005—2009年就讀于吉林大學商學院，獲數量經濟學博士學位。現任吉林大學商學與管理學院會計系教授，主要從事會計數據挖掘、會計信息系統及內部控制研究。主持國家和省級科研項目4項，發表學術論文50余篇，獨立出版專著1部，獨立編著教材1部，主編教材1部。
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