数据挖掘模式下的审计风险决策研究

图书标准信息

• 作者 陈丹萍 著
• 出版社 中国社会出版社
• 出版时间 2007-12
• 版次 1
• ISBN 9787508721002
• 定价 22.00元
• 装帧 平装
• 开本 32开
• 纸张 胶版纸
• 页数 317页
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《数据挖掘模式下的审计风险决策研究》运用实证研究的方法，以金融行业为例，提出适合于我国审计风险管理模式的DM模型。在研究中我们发现数据挖掘技术本身也存在使用的风险，该技术能从数据库中大量的数据中提取规律性的业务，发现数据之间的关系，但其运用与其它任何技术方法一样，同样存在一定的偏差，随着研究工作不断继续，期望能全面控制审计风险。

【目录】

第一章 总论

一、数据挖掘模式下审计风险研究的意义

二、国内外研究现状分析

三、研究思路和创新

四、本研究的不足与展望

第二章 信息技术环境下审计风险的发展

一、信息技术给组织带来的机遇与挑战

二、信息技术环境下引入风险基础审计模式

三、信息技术环境下的审计风险及其应对

第三章 审计风险模型的发展对现代审计的影响

一、传统审计风险模型

二、传统审计风险模型的缺陷

三、新审计风险模型

四、新审计风险模型的进步

五、新审计风险模型的应用

六、审计风险模型对现代审计的影响

第四章 数据挖掘技术及其发展运用

一、数据挖掘技术的相关理论及研究

二、数据挖掘技术的流程及其应用

三、数据挖掘技术的展望

第五章 数据挖掘技术在现代审计中的运用

一、数据挖掘技术运用于审计的基本方法

二、数据挖掘技术在审计风险决策中的应用

三、数据挖掘技术运用的局限性

第六章 数据挖掘技术下的审计风险决策模型

一、计算机审计的发展

二、数据分析在我国计算机审计中的运用

三、数据挖掘技术下的审计风险模型

第七章 重大风险的确认及评估——以商业银行为例

一、商业银行审计特点及风险框架

二、战略分析：银行风险与审计风险的关系

三、重大关键环节的选择

四、环节关键点分析

五、重大风险的评估

六、重大风险的量化

第八章 数据挖掘技术的风险评估

一、数据挖掘风险的评估方法

二、商业银行审计中的数据挖掘

三、数据挖掘工具的选取

四、人工神经网络——BP网络的应用

五、结论

第九章 审计的风险管理与质量控制

一、审计质量：控制审计风险的主要途径

二、审计质量控制——以商业银行审计为例

三、审计风险管理：提高审计质量的有效方法

四、在审计风险管理中的审计人员职业道德

第十章 数据挖掘模式下审计风险研究的发展与完善

一、研究成果

二、风险模型选择的问题

三、风险决策系统的选择

四、审计风险模型的发展与审计环境的失配

五、计算机网络以及当前信息系统审计的发展

六、数据挖掘技术的局限性及改进

参考文献

附录一

附录二