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審計分析:會計專業(yè)的數(shù)據(jù)科學:data science for the accounting

審計分析:會計專業(yè)的數(shù)據(jù)科學:data science for the accounting

出版社：東北財經(jīng)大學出版社出版時間：2023-09-01
開本： 27cm 頁數(shù)： 348頁
本類榜單：管理銷量榜
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審計分析:會計專業(yè)的數(shù)據(jù)科學:data science for the accounting 版權信息

審計分析:會計專業(yè)的數(shù)據(jù)科學:data science for the accounting 內(nèi)容簡介

這是一本關于數(shù)字化審計的專業(yè)著作，創(chuàng)造性地應用*新的機器學習模型來識別審計證據(jù)中可能逃避傳統(tǒng)審計方法的微妙模式。

審計分析:會計專業(yè)的數(shù)據(jù)科學:data science for the accounting 目錄

第1章 審計財務報告的基礎 1.1 審計 1.2 審計中的計算機和審計分析的誕生 1.3 現(xiàn)代財務會計和審計的根源 1.4 新興技術和無形資產(chǎn) 1.5 財務會計 1.6 本書所需的R程序包 1.7 參考文獻 第2章 審計分析的基礎 2.1 商業(yè)和數(shù)據(jù)分析 2.2 會計數(shù)據(jù)類型 2.3 數(shù)值與分類 2.4 分類（枚舉、因子、名義、多分類）數(shù)據(jù) 2.5 二進制（二分、邏輯、指標、布爾）數(shù)據(jù) 2.6 序數(shù)（有序因子）數(shù)據(jù) 2.7 數(shù)據(jù)存儲和檢索 2.8 進一步研究 2.9 本章所需的R安裝包 2.10 參考文獻 第3章 會計交易分析 3.1 審計程序和會計循環(huán) 3.2 會計交易的起源 3.3 作為學習模型的審計測試 3.4 日期的處理 3.5 會計業(yè)務 3.6 用統(tǒng)計術語表達機構語言 3.7 交易樣本和數(shù)量 3.8 會計循環(huán) 3.9 實質(zhì)性測試 3.10 指標和估計 3.11 概率和統(tǒng)計中的重要概念 3.12 機器學習方法 3.13 審計證據(jù)及其信息內(nèi)容的統(tǒng)計視角 3.14 參考文獻 第4章 風險評估和審計計劃 4.1 審計 4.2 審計計劃中的風險評估 4.3 訪問美國證券交易委員會EDGAR財務信息數(shù)據(jù)庫 4.4 使用R語言訪問EDGAR信息的注意事項 4.5 審計人員配置和預算 4.6 風險評估矩陣 4.7 使用Shiny創(chuàng)建風險評估矩陣面板 4.8 根據(jù)風險評估矩陣生成審計預算 4.9 值得注意的審計失敗及其發(fā)生的原因 4.10 審計：一個壞問題 4.11 審計：關于審計計劃和預算的 思考 4.12 參考文獻 第5章 分析復核：技術分析 5.1 分析復核 5.2 分析復核的制度背景 5.3 衡量公司財務狀況的技術指標 5.4 分析復核因特網(wǎng)資源 5.5 美國人口普查數(shù)據(jù) 5.6 R和應用程序編程接口（API） 5.7 來自網(wǎng)絡的產(chǎn)品和客戶信息的技術分析 5.8 基于詞匯的向量化 5.9 參考文獻 第6章 分析復核：智能掃描 6.1 互聯(lián)網(wǎng)資源智能掃描 6.2 使用整潔的數(shù)據(jù)進行情緒分析 6.3 掃描社交網(wǎng)絡中未經(jīng)認證的新聞來源 6.4 情報掃描策劃的新聞流 6.5 通過網(wǎng)頁抓取訪問一般網(wǎng)頁內(nèi)容 第7章 審計程序設計 7.1 作為自然實驗的審計程序 7.2 收集和分析審計證據(jù)：抽樣 7.3 美國注冊會計師協(xié)會審計抽樣指南 7.4 中期符合性測試的抽樣方法 7.5 用于審計的統(tǒng)計決策框架 7.6 作為學習模型的審計測試 7.7 重要性 7.8 風險 7.9 AICPA關于抽樣方法和風險的建議 7.10 AICPA關于 審計準則的聲明 7.11 AICPA承認或研究過的取樣類型 7.12 會計事項分布 7.13 審計循環(huán) 7.14 審計和信息技術的背景 7.15 審計師意見：審計的結(jié)果 7.16 參考文獻 第8章 期中符合性測試 8.1 期中符合性測試和管理建議書 8.2 給管理層的SAS115號信函 8.3 三種抽樣方法 8.4 期中測試的統(tǒng)計數(shù)據(jù) 8.5 審計控制的機器學習模型 8.6 自動編碼器和非平衡數(shù)據(jù)集 8.7 機器學習在審計中應用的 思考 8.8 參考文獻 第9章 實質(zhì)性測試 9.1 實質(zhì)性測試 9.2 一步創(chuàng)建試算平衡表數(shù)據(jù) 9.3 應收賬款審計 9.4 應收賬款函證審計程序的步驟 9.5 壞賬準備的估計與計提 9.6 分層樣本和貨幣單位抽樣 9.7 審計盤點 9.8 參考文獻 0章 薩班斯-奧克斯利協(xié)議 10.1 《薩班斯-奧克斯利法案》：公司系統(tǒng)面臨的安全、隱私和欺詐威脅 10.2 SOX有效性的學術研究 10.3 來自行業(yè)的關于SOX有效性的證據(jù) 10.4 使用R語言評估SOX在預測違規(guī)和識別控制缺陷方面的有效性 10.5 SOX-Privacy Clearinghouse數(shù)據(jù)集的探索性分析 10.6 使用自動編碼器檢測控制缺陷 10.7 Fama-French風險度量和機器學習模型的網(wǎng)格搜索以補充信息 10.8 Fama-French風險因素 10.8 關于薩班斯-奧克斯利報告的 思考 10.9 參考文獻 1章 區(qū)塊鏈、網(wǎng)絡犯罪和取證 11.1 用于保護交易的區(qū)塊鏈 11.2 網(wǎng)絡犯罪和取證 11.3 取證分析：本福德定律 11.4 參考文獻 2章 特殊業(yè)務：預測與估值 12.1 擔保和估值的特殊業(yè)務 12.2 戰(zhàn)略驅(qū)動和業(yè)績指標 12.3 估值模型 12.4 其他估值方法 12.5 進一步研究 12.6 參考文獻 3章 用于審計組織的模擬交易 13.1 “測試組”及其后代 13.2 服務組織審計 13.3 會計循環(huán)、審計任務和審計數(shù)據(jù)的生成 13.4 用于審計程序A/B測試的銷售和采購循環(huán)數(shù)據(jù)庫的生成 13.5 建立模擬 13.6 用于審計分析的代碼和數(shù)據(jù)存儲庫 13.7 生成模擬數(shù)據(jù)時使用的假設 13.8 統(tǒng)計假設和會計交易的分布 13.9 模擬的一般參數(shù) 13.10 銷貨日記賬 13.11 現(xiàn)金和銀行存款 13.12 存貨和用于補充庫存的采購訂單 13.13 存貨 13.14 永續(xù)盤存、應付賬款和其他與存貨相關的賬戶 13.15 客戶信貸限額和未付應收賬款 13.16 應收賬款
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審計分析:會計專業(yè)的數(shù)據(jù)科學:data science for the accounting 作者簡介

J.克里斯托弗·韋斯特蘭，目前是伊利諾伊大學芝加哥分校信息與決策科學系的教授。擁有印第安納大學統(tǒng)計學學士學位和會計學MBA學位，并在密歇根大學獲得計算機和信息系統(tǒng)博士學位。韋斯特蘭教授在美國擁有注冊會計師的專業(yè)經(jīng)驗，并在美國、歐洲、拉丁美洲和亞洲擔任技術顧問。他發(fā)表了多篇學術論文和專著，是《電子商務研究》(Springer)的主編，曾在其他幾家信息技術期刊的編委會任職。

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