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审计分析:会计专业的数据科学:data science for the accounting 版权信息
- ISBN：9787565448409
- 条形码：9787565448409 ; 978-7-5654-4840-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
审计分析:会计专业的数据科学:data science for the accounting 内容简介
这是一本关于数字化审计的专业著作，创造性地应用*新的机器学习模型来识别审计证据中可能逃避传统审计方法的微妙模式。
审计分析:会计专业的数据科学:data science for the accounting 目录
第1章 审计财务报告的基础
1.1 审计
1.2 审计中的计算机和审计分析的诞生
1.3 现代财务会计和审计的根源
1.4 新兴技术和无形资产
1.5 财务会计
1.6 本书所需的R程序包
1.7 参考文献
第2章 审计分析的基础
2.1 商业和数据分析
2.2 会计数据类型
2.3 数值与分类
2.4 分类（枚举、因子、名义、多分类）数据
2.5 二进制（二分、逻辑、指标、布尔）数据
2.6 序数（有序因子）数据
2.7 数据存储和检索
2.8 进一步研究
2.9 本章所需的R安装包
2.10 参考文献
第3章 会计交易分析
3.1 审计程序和会计循环
3.2 会计交易的起源
3.3 作为学习模型的审计测试
3.4 日期的处理
3.5 会计业务
3.6 用统计术语表达机构语言
3.7 交易样本和数量
3.8 会计循环
3.9 实质性测试
3.10 指标和估计
3.11 概率和统计中的重要概念
3.12 机器学习方法
3.13 审计证据及其信息内容的统计视角
3.14 参考文献
第4章 风险评估和审计计划
4.1 审计
4.2 审计计划中的风险评估
4.3 访问美国证券交易委员会EDGAR财务信息数据库
4.4 使用R语言访问EDGAR信息的注意事项
4.5 审计人员配置和预算
4.6 风险评估矩阵
4.7 使用Shiny创建风险评估矩阵面板
4.8 根据风险评估矩阵生成审计预算
4.9 值得注意的审计失败及其发生的原因
4.10 审计：一个坏问题
4.11 审计：关于审计计划和预算的 思考
4.12 参考文献
第5章 分析复核：技术分析
5.1 分析复核
5.2 分析复核的制度背景
5.3 衡量公司财务状况的技术指标
5.4 分析复核因特网资源
5.5 美国人口普查数据
5.6 R和应用程序编程接口（API）
5.7 来自网络的产品和客户信息的技术分析
5.8 基于词汇的向量化
5.9 参考文献
第6章 分析复核：智能扫描
6.1 互联网资源智能扫描
6.2 使用整洁的数据进行情绪分析
6.3 扫描社交网络中未经认证的新闻来源
6.4 情报扫描策划的新闻流
6.5 通过网页抓取访问一般网页内容
第7章 审计程序设计
7.1 作为自然实验的审计程序
7.2 收集和分析审计证据：抽样
7.3 美国注册会计师协会审计抽样指南
7.4 中期符合性测试的抽样方法
7.5 用于审计的统计决策框架
7.6 作为学习模型的审计测试
7.7 重要性
7.8 风险
7.9 AICPA关于抽样方法和风险的建议
7.10 AICPA关于 审计准则的声明
7.11 AICPA承认或研究过的取样类型
7.12 会计事项分布
7.13 审计循环
7.14 审计和信息技术的背景
7.15 审计师意见：审计的结果
7.16 参考文献
第8章 期中符合性测试
8.1 期中符合性测试和管理建议书
8.2 给管理层的SAS115号信函
8.3 三种抽样方法
8.4 期中测试的统计数据
8.5 审计控制的机器学习模型
8.6 自动编码器和非平衡数据集
8.7 机器学习在审计中应用的 思考
8.8 参考文献
第9章 实质性测试
9.1 实质性测试
9.2 一步创建试算平衡表数据
9.3 应收账款审计
9.4 应收账款函证审计程序的步骤
9.5 坏账准备的估计与计提
9.6 分层样本和货币单位抽样
9.7 审计盘点
9.8 参考文献
0章 萨班斯-奥克斯利协议
10.1 《萨班斯-奥克斯利法案》：公司系统面临的安全、隐私和欺诈威胁
10.2 SOX有效性的学术研究
10.3 来自行业的关于SOX有效性的证据
10.4 使用R语言评估SOX在预测违规和识别控制缺陷方面的有效性
10.5 SOX-Privacy Clearinghouse数据集的探索性分析
10.6 使用自动编码器检测控制缺陷
10.7 Fama-French风险度量和机器学习模型的网格搜索以补充信息
10.8 Fama-French风险因素
10.8 关于萨班斯-奥克斯利报告的 思考
10.9 参考文献
1章 区块链、网络犯罪和取证
11.1 用于保护交易的区块链
11.2 网络犯罪和取证
11.3 取证分析：本福德定律
11.4 参考文献
2章 特殊业务：预测与估值
12.1 担保和估值的特殊业务
12.2 战略驱动和业绩指标
12.3 估值模型
12.4 其他估值方法
12.5 进一步研究
12.6 参考文献
3章 用于审计组织的模拟交易
13.1 “测试组”及其后代
13.2 服务组织审计
13.3 会计循环、审计任务和审计数据的生成
13.4 用于审计程序A/B测试的销售和采购循环数据库的生成
13.5 建立模拟
13.6 用于审计分析的代码和数据存储库
13.7 生成模拟数据时使用的假设
13.8 统计假设和会计交易的分布
13.9 模拟的一般参数
13.10 销货日记账
13.11 现金和银行存款
13.12 存货和用于补充库存的采购订单
13.13 存货
13.14 永续盘存、应付账款和其他与存货相关的账户
13.15 客户信贷限额和未付应收账款
13.16 应收账款
展开全部
审计分析:会计专业的数据科学:data science for the accounting 作者简介
J.克里斯托弗·韦斯特兰，目前是伊利诺伊大学芝加哥分校信息与决策科学系的教授。拥有印第安纳大学统计学学士学位和会计学MBA学位，并在密歇根大学获得计算机和信息系统博士学位。韦斯特兰教授在美国拥有注册会计师的专业经验，并在美国、欧洲、拉丁美洲和亚洲担任技术顾问。他发表了多篇学术论文和专著，是《电子商务研究》(Springer)的主编，曾在其他几家信息技术期刊的编委会任职。
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