具体描述
An analysis of fuzzy sets and the theory of evidence to accounting. It is divided into parts, covering: methodology; inference; prediction; and neural networks.
《模糊集与证据理论在会计学中的应用》：内容概述 本书深入探讨了模糊集理论（Fuzzy Set Theory）和证据理论（Theory of Evidence，通常指Dempster-Shafer理论）如何为会计学领域提供全新的分析框架和决策支持工具。它并非一本基础的会计学入门教材，而是专注于如何将这些先进的数学和逻辑工具融入复杂的会计环境，以解决传统精确量化方法难以处理的不确定性、模糊性和信息不完全性问题。全书结构严谨，内容详实，旨在为会计研究人员、高级从业人员和信息系统专家提供一个将理论模型转化为实际应用的路线图。 第一部分：会计领域的不确定性与理论基础重塑 本部分首先对会计实践中普遍存在的“模糊性”进行了系统性的界定。会计信息，从对资产公允价值的估计到对无形资产的评估，往往涉及主观判断和语言学上的描述，而非绝对精确的数值。 第一章：会计决策中的模糊性本质 本章详细阐述了会计信息系统的核心挑战：如何处理定性描述（如“非常重要”、“合理估计”、“可能存在重大错报”）的量化问题。它区分了概率不确定性（随机性）和模糊不确定性（语义或边界不清），并论证了传统概率论在处理后者时的局限性。本章引入了模糊集的数学基础，包括隶属度函数（Membership Functions）的构建、模糊集的运算（如模糊交集、模糊并集）及其在风险评估中的初步应用。 第二章：证据理论：处理信息缺失与冲突 本章将焦点转向证据理论。不同于概率论需要对所有可能结果分配概率，证据理论允许我们将信念集中分配给一组可能的结果（信念结构）。这对于会计审计和内部控制评估至关重要，因为审计师或管理者经常面临信息不完整、相互矛盾的证据源（如不同的内部报告、专家的不同意见）。本章详细介绍了基本概率分配函数（Basic Probability Assignment, BPA）的设定方法，以及如何利用Dempster合成法则来整合来自不同证据源的信念，得出更稳健的结论。 第二部分：模糊集在核心会计功能中的应用 本部分是全书的核心，聚焦于将模糊集理论具体应用于主要的会计职能领域。 第三章：模糊评估与公允价值计量 本章探讨了在复杂金融工具和非标准化资产（如知识产权、商誉）的公允价值计量中应用模糊集。传统的市场法或收益法在输入参数（如折现率、未来现金流的增长预期）具有高度主观性时会产生不稳定的结果。本章提出使用模糊数（Fuzzy Numbers）来表示这些输入参数的区间范围和中心趋势，并通过模糊算术运算来推导模糊的公允价值区间，从而为决策者提供一个更具韧性的评估范围，而非单一的、易受操纵的点估计值。 第四章：内部控制与舞弊风险的模糊建模 内部控制的有效性往往是“部分有效”或“在某些方面存在缺陷”。本章利用模糊系统（Fuzzy Systems）来构建内部控制的综合有效性评分模型。它定义了描述控制环境、风险评估过程和监控活动的语言变量（如“强有力”、“中等”、“薄弱”），并将这些变量转化为隶属度函数。通过模糊推理引擎，可以根据各种控制组件的输入，推理出整体风险的模糊状态，从而更精细地指导审计资源分配，重点关注那些隶属度较高的“高风险模糊区域”。 第五章：成本核算与作业成本法的优化 在作业成本法（ABC）中，成本动因（Cost Drivers）的选择和分配率的确定具有高度的专家判断依赖性。本章展示了如何使用模糊集来处理成本分配中的不确定性。例如，如果一个活动（如“设备维护”）的消耗程度不能被清晰地划分为“高”、“中”、“低”，而是处于“中高”的过渡区域，模糊逻辑可以更平滑地处理这种连续性。此外，本章还探讨了模糊聚类分析在识别隐藏成本结构和新兴活动中的应用。 第三部分：证据理论在审计与报告中的深化应用 本部分专注于证据理论如何处理信息流和决策冲突，尤其是在审计取证和财务报告合规性验证方面。 第六章：审计证据的整合与冲突解决 审计工作的核心是对大量异构证据（文件、访谈、系统日志）进行综合判断。本章将来自不同审计程序（如内审报告、外部专家的评估、管理层的声明）的结论视为不同的证据源，并用Dempster-Shafer理论进行结构化处理。关键在于如何将专家意见转化为有效的BPA。本章提供了处理证据冲突的机制，即当不同证据源对某一断言的信念分配存在显著差异时，如何通过合成规则量化不确定性的加剧，并据此决定是否需要进一步收集证据。 第七章：税务风险与合规性判断的证据建模 税务处理的复杂性要求对法规解释和未来税务机关审查风险进行判断。本章将合规性判断建模为一个证据推理过程。例如，对于一项复杂的税务筹划，可以有证据指向“高合规风险”和证据指向“低合规风险”。本章利用证据理论的框架，评估支持或反对某项税务处理的证据力度，并计算出对特定税务处理结果的“信任度”（Plausibility）和“必要信念”（Belief），从而帮助企业在进行激进或保守的税务决策时，清晰量化其基于现有信息的风险敞口。 第四部分：系统集成与前沿展望 第八章：模糊-证据混合决策模型构建 本章探讨如何将模糊集和证据理论结合起来，创建更强大的混合模型。例如，在评估一个涉及多个模糊变量（如资产质量）的指标后，我们可能得到一个模糊的风险等级。然后，我们将这个模糊等级作为证据理论的一个输入（一个BPA的构建基础），以整合其他非模糊的、基于概率的证据。这创建了一个两阶段的决策支持系统，能够同时处理语义模糊性和信息缺失的挑战。 第九章：技术实现与未来方向 本章讨论了将这些模型集成到现代企业资源规划（ERP）系统和专业审计软件中的技术挑战和潜在架构。内容涉及如何设计用户友好的界面来采集和定义隶属度函数和BPA，以及对模型的计算效率进行评估。最后，本章展望了这些理论在机器学习驱动的会计分析（如异常检测）中的未来潜力，特别是如何利用这些框架解释复杂模型的“黑箱”输出。 本书的宗旨是通过严谨的数学形式化，为会计领域那些传统上依赖于“经验法则”和“直觉判断”的决策点，提供一个清晰、可追溯且可验证的分析基础。它要求读者具备一定的数学和逻辑思维基础，并对会计理论有深入的理解。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有