会计研究中的数据挖掘方法

上篇数据挖掘的理论依据和算法

第一部分正确认识数据挖掘技术

第一章数据挖掘概述

第一节数据挖掘的定义

第二节数据挖掘的起源

第三节DM的真正含义是“发现”，不是“推理”

第四节海量样本一把双刃剑

第五节数据挖掘对结果同样需要解释

第六节当前数据挖掘技术的应用

第七节数据挖掘技术的分类

第八节本章小结

第二章一些会计学者对数据挖掘的误解

第一节数据挖掘并非漫无目的，只是在挖掘之前并不知道最终的确切结果

第二节“假设验证”并非发现规律的唯一途径

第三节数据挖掘与统计学的关系

第四节面临的问题和适用的工具

第五节本章小结

第三章数据挖掘能否适合会计研究

第一节会计研究的传统领域

第二节会计研究的方法

第三节可借鉴的行为研究成果

第四节数据挖掘的过程

第五节本章小结

第二部分近观数据挖掘方法

第四章聚类

第一节聚类的含义

第二节K-MEANS聚类

第三节Kohonen聚类

第四节本章小结

第五章关联规则分析

第一节三个重要的概念

第二节APRIOR算法

第三节算法演示

第四节参考模型

第五节本章小结

第六章决策树

第一节决策树

第二节决策树基础算法HUNT算法

第三节算法演示

第四节参考模型

第五节本章小结

第七章前溃型神经元网络

第一节前溃型神经元网络的原理

第二节对隐藏层的训练BP算法

第三节算法特点分析

第四节有指导数据挖掘结果的检验方法

第五节本章小结

第八章遗传学习

第一节遗传算法的基本概念

第二节遗传算法的原理

第三节算法演示

第四节参考模型

第五节本章小结

下篇数据挖掘方法的研究应用

第三部分信息使用者利用会计信息进行决策的行为特征研究

第九章信息发布时滞是否具有价值相关性

第一节研究背景

第二节相关文献回顾

第三节研究设计

第四节研究过程

第五节结论

第十章有限理性投资者对会计信息的使用模式

第一节研究背景

第二节文献回顾

第三节研究设计

第四节研究分析

第五节结论

第十一章成功贷款企业的财务特征研究我国商业银行的信贷决策研究

第一节研究背景

第二节相关研究回顾

第三节研究设计

第四节研究分析

第五节结论与局限性

第十二章财务报表特征与审计师疑虑之间的关联规则研究

第一节研究背景

第二节国内外相关研究回顾

第三节实证研究设计

第四节关联规则实证结果分析

第五节结论及局限性

第十三章基于市场反应的国有及国有控股企业财务绩效评价研究

第一节研究背景

第二节研究文献回顾

第三节研究设计

第四节试验过程

第五节结论

参考文献

　　本书以数据挖掘方法为主线，首先简要介绍数据挖掘的基本概念和应用范围；其次介绍常用的数据挖掘研究方法，包括聚类、关联规则分析、决策树、前溃型神经元网络、遗传学习等；最后运用数据挖掘技术对财务报告的信息含量、会计信息使用模式、贷款企业财务特征、基于审计角度的财务报表特征、企业财务绩效评等问题进行了深入的研究。　　本书运用数据挖掘方法研究会计领域中的重要问题，对于从不同角度认识、理解和应用会计信息作出了有益的探索，所形成的研究成果对于解读会计信息、完善会计准则、规范企业会计行为不无裨益。