《會計研究中的數據挖掘方法》是2009年4月南開大學出版社出版的圖書，作者是周曉蘇等。
基本介紹
- 書名：會計研究中的數據挖掘方法
- 作者：周曉蘇
- 出版社：南開大學出版社
- 出版時間：2009年4月
- ISBN：9787310031184
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書以數據挖掘方法為主線，首先簡要介紹數據挖掘的基本概念和套用範圍；其次介紹常用的數據挖掘研究方法，包括聚類、關聯規則分析、決策樹、前潰型神經元網路、遺傳學習等；最後運用數據挖掘技術對財務報告的信息含量、會計信息使用模式、貸款企業財務特徵、基於審計角度的財務報表特徵、企業財務績效評等問題進行了深入的研究。本書運用數據挖掘方法研究會計領域中的重要問題，對於從不同角度認識、理解和套用會計信息作出了有益的探索，所形成的研究成果對於解讀會計信息、完善會計準則、規範企業會計行為不無裨益。
圖書目錄
上篇 數據挖掘的理論依據和算法
第一部分 正確認識數據挖掘技術
第一章 數據挖掘概述
第一節 數據挖掘的定義
第二節 數據挖掘的起源
第三節 DM的真正含義——是“發現”，不是“推理”
第四節 海量樣本——一把雙刃劍
第五節 數據挖掘對結果同樣需要解釋
第六節 當前數據挖掘技術的套用
第七節 數據挖掘技術的分類
第八節 本章小結
第二章 一些會計學者對數據挖掘的誤解
第一節 數據挖掘並非漫無目的，只是在挖掘之前並不知道最終的確切結果
第二節 “假設—驗證”並非發現規律的唯一途徑
第三節 數據挖掘與統計學的關係
第四節 面臨的問題和適用的工具
第五節 本章小結
第三章 數據挖掘能否適合會計研究
第一節 會計研究的傳統領域
第二節 會計研究的方法
第三節 可借鑑的行為研究成果
第四節 數據挖掘的過程
第五節 本章小結
第二部分 近觀數據挖掘方法
第四章 聚類
第一節 聚類的含義
第二節 K-MEANS聚類
第三節 Kohonen聚類
第四節 本章小結
第五章 關聯規則分析
第一節 三個重要的概念
第二節 A PRIOR算法
第三節 算法演示
第四節 參考模型
第五節 本章小結
第六章 決策樹
第一節 決策樹
第二節 決策樹基礎算法——HUNT算法
第三節 算法演示
第四節 參考模型
第五節 本章小結
第七章 前潰型神經元網路
第一節 前潰型神經元網路的原理
第二節 對隱藏層的訓練——BP算法
第三節 算法特點分析
第四節 有指導數據挖掘結果的檢驗方法
第五節 本章小結
第八章 遺傳學習
第一節 遺傳算法的基本概念
第二節 遺傳算法的原理
第三節 算法演示
第四節 參考模型
第五節 本章小結
下篇 數據挖掘方法的研究套用
第三部分 信息使用者利用會計信息進行決策的行為特徵研究
第九章 信息發布時滯是否具有價值相關性
第一節 研究背景
第二節 相關文獻回顧
第三節 研究設計
第四節 研究過程
第五節 結論
第十章 有限理性投資者對會計信息的使用模式
第一節 研究背景
第二節 文獻回顧
第三節 研究設計
第四節 研究分析
第五節 結論
第十一章 成功貸款企業的財務特徵研究——我國商業銀行的信貸決策研究
第一節 研究背景
第二節 相關研究回顧
第三節 研究設計
第四節 研究分析
第五節 結論與局限性
第十二章 財務報表特徵與審計師疑慮之間的關聯規則研究
第一節 研究背景
第二節 國內外相關研究回顧
第三節 實證研究設計
第四節 關聯規則實證結果分析
第五節 結論及局限性
第十三章 基於市場反應的國有及國有控股企業財務績效評價研究
第一節 研究背景
第二節 研究文獻回顧
第三節 研究設計
第四節 試驗過程
第五節 結論
參考文獻
