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作者簡介
內容簡介
序 Preface
前言 Foreword
第1章 緒 論
1.1 研究背景
1.1.1 審計促進國傢科學發展
1.1.2 審計環境邁入雲時代
1.1.3 公司舞弊的特徵
1.2 研究動機
1.2.1 雲時代的審計風險運行機理亟須理論推演
1.2.2 雲時代的審計技術亟須創新
1.2.3 雲時代的審計監管機製亟須完善
1.3 研究內容
1.3.1 舞弊審計研究現狀
1.3.2 基於多方推測的舞弊審計理論變革
1.3.3 雲時代的智慧審計策略創新
1.3.4 基於人工智慧的舞弊審計數據建模
1.3.5 雲時代的舞弊審計監管機製
1.4 創新點
1.5 關鍵問題
1.5.1 雲時代基於多方推測的審計理論演變機理研究
1.5.2 雲時代智慧審計聯盟設計
1.5.3 雲時代大數據環境下的審計聯盟監管製度設計
1.6 本章小結
第2章 舞弊審計現狀綜述
2.1 舞弊審計的理論基礎
2.2.1 舞弊的內涵
2.1.2 經典的舞弊理論
2.1.3 反舞弊相關理論
2.2 文獻綜述
2.2.1 舞弊影響因素
2.2.2 舞弊風險識別
2.2.3 舞弊審計方法
2.2.4 國內外研究述評
2.3 中國目前舞弊審計現狀分析
2.3.1 國傢審計與紀檢監察揭示的舞弊情況
2.3.2 外部監管舞弊揭示情況
2.3.3 內部審計舞弊揭示情況
2.4 本章小結
第3章 基於多方推測的舞弊審計理論變革
3.1 審計環境更為複雜
3.1.1 外部環境
3.1.2 內部環境
3.2 安全性成為審計目標
3.3 審計風險增加對訊息風險的考量
3.4 審計程式拓展至平颱及係統測試程式
3.5 雲時代的舞弊因素演變機理
3.5.1 舞弊動機複雜化
3.5.2 舞弊機會多元化
3.5.3 舞弊藉口閤理化
3.5.4 舞弊揭示強度弱化
3.6 雲時代不完全訊息條件下的賽局理論
3.6.1 賽局前提假設
3.6.2 不完全訊息條件下的賽局模型
3.6.3 結論
3.6.4 策略空間
3.6.5 政策建議
3.7 本章小結
第4章 雲時代的智慧審計策略創新
4.1 智慧審計策略目標與規劃
4.1.1 基於國傢治理的智慧審計策略目標
4.1.2 基於國傢治理的智慧審計策略規劃
4.2 訊息有限共享的智慧審計策略聯盟鏈
4.2.1 智慧審計策略聯盟鏈中的利益相關者
4.2.2 聯盟成員間的訊息有限共享
4.2.3 審計私有雲部署
4.3 基於聯盟鏈的智慧審計模式
4.3.1 基於聯盟鏈的智慧審計方法
4.3.2 基於聯盟鏈的智慧審計關鍵技術
4.4 本章小結
第5章 基於人工智慧的舞弊審計數據建模
5.1 基於國傢治理的舞弊審計總體分析模型
5.2 舞弊關鍵影響因素實證挖掘模型
5.2.1 研究背景
5.2.2 理論分析與研究設計
5.2.2.1 問題定義
5.2.2.2 理論分析
5.2.2.3 變量選擇
5.2.2.4 數據預處理
5.2.2.5 樣本選擇
5.2.3 描述性統計分析
5.2.4 模型評價標準
5.2.5 Logistic迴歸模型
5.2.5.1 前提假設
5.2.5.2 模型設計與算法優化
5.2.5.3 模型結論
5.2.5.4 模型評價
5.2.6 決策樹及優化模型
5.2.6.1 模型與算法設計
5.2.6.2 模型評價
5.2.6.3 模型優化
5.2.6.4 模型穩健性檢驗
5.2.6.5 舞弊影響因素分析
5.2.7 隨機森林模型
5.2.8 舞弊分類預測模型對比分析
5.3 舞弊審計意見實證挖掘模型
5.3.1 研究背景
5.3.2 理論分析與研究設計
5.3.2.1 問題定義
5.3.2.2 理論分析
5.3.2.3 變量選擇
5.3.2.4 數據預處理與樣本選擇
5.3.3 描述性統計分析
5.3.4 基於Logistic迴歸的審計意見類型預測模型
5.3.4.1 前提假設
5.3.4.2 迴歸結果
5.3.4.3 模型預測評價
5.3.5 基於人工神經網絡的審計意見類型預測模型
5.3.6 基於支持嚮量機的審計意見類型預測模型
5.3.7 審計意見分類預測模型對比分析
5.4 舞弊處罰關聯規則挖掘模型
5.4.1 研究背景
5.4.2 理論分析與研究設計
5.4.2.1 問題定義
5.4.2.2 理論分析
5.4.2.3 數據預處理與樣本選擇
5.4.2.4 變量選擇
5.4.3 描述性統計分析
5.4.4 關聯規則及Apriori算法
5.4.4.1 關聯規則
5.4.4.2 Apriori算法
5.4.4.3 結果分析
5.5 本章小結
第6章 雲時代審計聯盟監管機製
6.1 政府管製機製
6.1.1 訊息公開機製
6.1.2 訊息安全保障機製
6.1.3 舞弊懲罰機製
6.2 行業協會監督機製
6.3 微觀組織內部監管機製
6.3.1 完善企業內部控製建設
6.3.2 完善舞弊舉報機製
6.4 本章小結
第7章 結論與展望
7.1 主要結論
7.2 研究侷限性及後續研究展望
參考文獻