基于统计方法的会计信息失真识别研究(附光盘)(华夏英才基金学术文库)(附VCD光盘一张)
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品牌: 梅国平
基本信息·出版社：科学出版社
·页码：165 页
·出版日期：2008年
·ISBN：7030233328/9787030233325
·条形码：9787030233325
·包装版本：1版
·装帧：平装
·开本：16
·正文语种：中文
·丛书名：华夏英才基金学术文库
·附带品描述：附VCD光盘一张
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内容简介《基于统计方法的会计信息失真识别研究》主要从定量的角度研究会计信息失真的识别问题。首先，介绍了会计信息失真的基本概念、历史与现状、危害、诱因和常见手段；其次，对目前会计信息失真识别的常见方法作了一个简要的综述；再次，阐述了《基于统计方法的会计信息失真识别研究》所采用的会计信息样本和变量；然后，重点介绍了几种不同的统计方法在会计信息失真识别中的运用，这些方法包括多元逻辑回归、主成分分析、神经网络、支持向量机和我们提出的被称之为多元特征值方法的一种侦测模型；最后，从监督视角分析了中国证券市场会计信息的失真度，并对提高证券市场会计信息监管效率的对策进行了分析与探讨。
《基于统计方法的会计信息失真识别研究》可供从事会计信息审计和监管的人员、从事会计信息相关研究的人员、对统计方法的应用或者会计信息识别感兴趣的人员阅读、参考。
目录
前言
第一章 会计信息失真概述
第一节 基本概念
第二节 会计信息失真的历史与现状
第三节 会计信息失真的危害
第四节 会计信息失真的诱因
第五节 会计造假的常见手段
本章参考文献
第二章 会计信息失真识别的常见方法
第一节 舞弊公司特征和舞弊征兆
第二节 财务舞弊识别方法
本章参考文献
第三章 样本与变量选择
第一节 样本选择
第二节 变量选择
第三节 指标计算及其标准化
本章参考文献
第四章 多元逻辑回归分析
第一节 标准逻辑回归模型
第二节 交叉项逻辑回归模型
第三节 模型外推检验
本章参考文献
第五章 主成分分析
第一节 研究思路及研究方法
第二节 会计信息失真主成分预测模型的实证检验
第三节 研究结论
本章参考文献
第六章 神经网络分析
第一节 人工神经网络简介
第二节 人工神经网络的结构
第三节 多层前馈神经网络模型
第四节 基于神经网络的虚假财务报表的识别
本章参考文献
第七章 支持向量机分析
第一节 支持向量机理论
第二节 基于支持向量机的会计信息失真的识别
本章参考文献
第八章 多元特征值侦测模型
第一节 传统分析方法的局限性
第二节 多元特征值模型分析过程
本章参考文献
第九章 中国证券市场的会计信息失真程度究竟有多深——证券市场会计信息失真度分析与对策
第一节 中国证券市场会计信息失真度分析
第二节 提高证券市场会计信息监管效率的对策分析
本章参考文献
附录A 光盘软件使用说明
附录B 训练样本数据
……[看更多目录]
序言为什么证券市场的发展总是与财务欺诈难舍难分？为什么各国政府信誓旦旦仍不见理想的监督效果？为什么众多研究者使出浑身解数依然难见真谛？难道证券市场会计信息失真问题会与证券市场同生共死？这一问题当真没有正解吗？
这些问题困扰了很多人，可能也包括读者您。
首先，关注这些问题的应该是广大投资者，因为几乎每一次危机袭来，他们往往首当其冲，或者伤痕累累，或者血本无归。
其次，关注这些问题的可能是站在信息监督第一线的注册会计师，如果真有可辨真假的“照妖镜”，或者说，存在可治信息欺诈的“魔杖”，那么这对于他们可是值得庆贺的事情了。
再次，应当是政府或监管者，他们是“守夜人”，只有所有的地段都灯火通明，他们才可以高枕无忧。
最后，是关注此领域的研究人员，他们以客观分析现实为己任，虽不是华佗再世，可医百病，但以解决一些社会疑难杂症为乐。
然而，会计信息失真识别问题，看似简单，其实复杂之极。因为承担了国家社会科学基金项目“上市公司会计信息失真的统计分析方法研究”的缘故，我们被该问题困扰了多年，却未得究竟，付梓之时，不免惶恐。
好在大师李嘉图也不能规避“李嘉图恶习”，更何况我等凡人。希望会计信息真实或者希望找到辨别真伪的“照妖镜”已经成为我们的“恶习”，听到假审计脸红，看到假年报颤抖，因为一些亲朋好友炒股票被深度套牢，不免在我们面前唠叨：“你们不是什么真假识别专家吗（也不知道谁封的头衔）？怎么不早点告诉我这家公司年报造假？！……”
证券市场价格具有非常典型的信息决定特征，会计信息失真必然会扭曲证券市场价格，使证券市场的资源配置效率低下，造成社会性的资源浪费。1929年的纽约股灾、1987年的美国股市崩盘、1997年开始的东南亚金融危机，无不显示上市公司信息质量低下的极大危害性。同样，20世纪末21世纪初，从新兴的证券市场，如中国证券市场的琼民源、银广夏、蓝田事件，到老牌的欧美市场，如安然、世通、施乐和意大利帕玛拉特事件，接连发生的上市公司财务欺诈案件，再一次让广大投资者对证券市场的信息质量和市场信用大失所望。
文摘插图：
