• 审计分析:会计专业的数据科学:data science for the accounting
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审计分析:会计专业的数据科学:data science for the accounting

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作者(美)J.克里斯托弗·韦斯特兰(J. Christopher Westland)著

出版社东北财经大学出版社

ISBN9787565448409

出版时间2023-09

装帧其他

开本其他

定价79元

货号14020728

上书时间2024-12-12

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品相描述:全新
商品描述
作者简介

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。



目录

第 1 章 审计财务报告的基础/1

1.1 审计/1

1.2 审计中的计算机和审计分析的诞生/1

1.3 现代财务会计和审计的根源/3

1.4 新兴技术和无形资产/10

1.5 财务会计/14

1.6 本书所需的 R 程序包/19

1.7 参考文献/20

第 2 章 审计分析的基础/22

2.1 商业和数据分析/22

2.2 会计数据类型/28

2.3 数值与分类/28

2.4 分类 (枚举、因子、名义、多分类) 数据/30

2.5 二进制 (二分、逻辑、指标、布尔) 数据/32

2.6 序数 (有序因子) 数据/33

2.7 数据存储和检索/35

2.8 进一步研究/41

2.9 本章所需的 R 安装包/42

2.10 参考文献/42

第 3 章 会计交易分析/43

3.1 审计程序和会计循环/43

3.2 会计交易的起源/44

3.3 作为学习模型的审计测试/45

3.4 日期的处理/45

3.5 会计业务/46

3.6 用统计术语表达机构语言/49

3.7 交易样本和数量/50

3.8 会计循环/52

3.9 实质性测试/52

3.10 指标和估计/53

3.11 概率和统计中的重要概念/552 审计分析:会计专业的数据科学

3.12 机器学习方法/61

3.13 审计证据及其信息内容的统计视角/63

3.14 参考文献/64

第 4 章 风险评估和审计计划/65

4.1 审计/65

4.2 审计计划中的风险评估/66

4.3 访问美国证券交易委员会 EDGAR 财务信息数据库/67

4.4 使用 R 语言访问 EDGAR 信息的注意事项/76

4.5 审计人员配置和预算/78

4.6 风险评估矩阵/79

4.7 使用 Shiny 创建风险评估矩阵面板/80

4.8 根据风险评估矩阵生成审计预算/83

4.9 值得注意的审计失败及其发生的原因/86

4.10 审计:一个坏问题/87

4.11 审计:关于审计计划和预算的最后思考/88

4.12 参考文献/88

第 5 章 分析复核:技术分析/90

5.1 分析复核/90

5.2 分析复核的制度背景/90

5.3 衡量公司财务状况的技术指标/93

5.4 分析复核因特网资源/103

5.5 美国人口普查数据/104

5.6 R 和应用程序编程接口 (API) /107

5.7 来自网络的产品和客户信息的技术分析/108

5.8 基于词汇的向量化/109

5.9 参考文献/115

第 6 章 分析复核:智能扫描/117

6.1 互联网资源智能扫描/117

6.2 使用整洁的数据进行情绪分析/117

6.3 扫描社交网络中未经认证的新闻来源/125

6.4 情报扫描策划的新闻流/129

6.5 通过网页抓取访问一般网页内容/134

第 7 章 审计程序设计/141

7.1 作为自然实验的审计程序/141

7.2 收集和分析审计证据:抽样/141

7.3 美国注册会计师协会审计抽样指南/142目 录 3

7.4 中期符合性测试的抽样方法/143

7.5 用于审计的统计决策框架/148

7.6 作为学习模型的审计测试/149

7.7 重要性/151

7.8 风险/152

7.9 AICPA 关于抽样方法和风险的建议/153

7.10 AICPA 关于公认审计准则的声明/154

7.11 AICPA 承认或研究过的取样类型/156

7.12 会计事项分布/160

7.13 审计循环/161

7.14 审计和信息技术的背景/162

7.15 审计师意见:审计的结果/163

7.16 参考文献/164

第 8 章 期中符合性测试/167

8.1 期中符合性测试和管理建议书/167

8.2 给管理层的 SAS 115 号信函/167

8.3 三种抽样方法/169

8.4 期中测试的统计数据/171

8.5 审计控制的机器学习模型/181

8.6 自动编码器和非平衡数据集/184

8.7 机器学习在审计中应用的最后思考/193

8.8 参考文献/193

第 9 章 实质性测试/195

9.1 实质性测试/195

9.2 一步创建试算平衡表数据/200

9.3 应收账款审计/204

9.4 应收账款函证审计程序的步骤/211

9.5 坏账准备的估计与计提/218

9.6 分层样本和货币单位抽样/229

9.7 审计盘点/233

9.8 参考文献/248

第 10 章 萨班斯-奥克斯利协议/249

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/249

10.2 SOX 有效性的学术研究/251

10.3 来自行业的关于 SOX 有效性的证据/252

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/2534 审计分析:会计专业的数据科学

10.5 SOX-Privacy Clearinghouse 数据集的探索性分析/257

10.6 使用自动编码器检测控制缺陷/260

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/279

10.8 Fama-French 风险因素/283

10.8 关于萨班斯-奥克斯利报告的最后思考/288

10.9 参考文献/289

第 11 章 区块链、网络犯罪和取证/292

11.1 用于保护交易的区块链/292

11.2 网络犯罪和取证/296

11.3 取证分析:本福德定律/300

11.4 参考文献/304

第 12 章 特殊业务:预测与估值/305

12.1 担保和估值的特殊业务/305

12.2 战略驱动和业绩指标 /307

12.3 估值模型/309

12.4 其他估值方法/318

12.5 进一步研究/319

12.6 参考文献/320

第 13 章 用于审计组织的模拟交易/321

13.1 “测试组”及其后代/321

13.2 服务组织审计/321

13.3 会计循环、审计任务和审计数据的生成/322

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/322

13.5 建立模拟/324

13.6 用于审计分析的代码和数据存储库/324

13.7 生成模拟数据时使用的假设/325

13.8 统计假设和会计交易的分布/327

13.9 模拟的一般参数/328

13.10 销货日记账/329

13.11 现金和银行存款/331

13.12 存货和用于补充库存的采购订单/332

13.13 存货/333

13.14 永续盘存、应付账款和其他与存货相关的账户/337

13.15 客户信贷限额和未付应收账款/337

13.16 应收账款/338

13.17 应收账款账龄/339目 录 5

13.18 员工支出/340

13.19 交易中的遗漏、重复和货币错误/341

13.20 审计任务:存货和应收账款/345

13.21 应收账款确认/346

13.22 审计用会计档案/346

13.23 模拟会计业务的审计/348

13.24 参考文献/348



内容摘要

1.3现代财务会计和审计的根源

会计和审计都有悠久的历史,许多现代实践植根于数千年前的传统。本节详细介绍会计的演变过程,并解释历史发展如何在当今会计和审计特质中继续存在。

现存人类对数字的最早记录是Lebombo骨头(迄今为止已发现了几十块),其碳年代可追溯到公元前35 000年前后。这些可以说是已知最古老的会计计算机。它们是在狒狒腓骨上刻有计数槽口的计数棒,发现于位于南非和斯威士兰之间的莱邦博山脉

在公元前9世纪中期,社区开始围绕市场建立起来,最终成为古代城市。在古代中东,会计是通过小计数器进行的一一用黏土塑造成不同形状的令牌,每一个都象征着一种特定的商品。它们的形状有球体、平面和透镜状圆盘、圆锥体、四面体和圆柱体。这些形式似乎是完全随意的,并且是根据最少的生产工作量的要求来决定的。它们易于识別、复制并代表日常生活用品。

……



精彩内容

本书提供了一个坚实而简洁的审计理论基础, 并使用R代码实际执行审计任务和决策。作者应用最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不易察觉的模式, 为读者提供一个基本算法的清单, 这些算法可以很容易地扩展和定制, 以帮助审计师应对具体的挑战。



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