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湖南省教育科学“十二五”规划课题(KJX011CGD026)

作品数:7 被引量:14H指数:2
相关作者:周喜曾丽刘胜辉蔡明杰方颂更多>>
相关机构:湖南商学院湖南广播电视大学更多>>
发文基金:湖南省教育科学“十二五”规划课题湖南省教育厅科研基金湖南省哲学社会科学基金更多>>
相关领域:经济管理文化科学更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇经济管理
  • 2篇文化科学

主题

  • 3篇信息化
  • 3篇预警
  • 3篇上市公司
  • 3篇会计
  • 3篇财务
  • 3篇财务危机
  • 2篇遗传算法
  • 2篇网络
  • 2篇危机预警
  • 2篇课程
  • 2篇会计信息
  • 2篇会计信息化
  • 2篇高校
  • 2篇高校会计
  • 2篇XBRL
  • 2篇财务危机预警
  • 2篇粗糙集
  • 1篇动态口令
  • 1篇信息化课程
  • 1篇信息系统

机构

  • 7篇湖南商学院
  • 1篇湖南广播电视...

作者

  • 7篇周喜
  • 1篇方颂
  • 1篇蔡明杰
  • 1篇刘胜辉
  • 1篇曾丽

传媒

  • 1篇会计之友
  • 1篇商场现代化
  • 1篇南华大学学报...
  • 1篇湖南商学院学...
  • 1篇中国管理信息...
  • 1篇财会月刊(中...
  • 1篇长春理工大学...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 4篇2012
  • 1篇2011
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于XBRL的高校会计信息化课程体系设置研究被引量:5
2014年
随着我国XBRL标准的制定及其不断发展并与国际接轨,为财务信息的传递与共享创造更流畅的通道,XBRL的研究也是目前我国会计信息化的热点及重点。笔者在分析了高校会计信息化课程现状的基础上,从课程的结构设置和时间安排等方面,将XBRL知识全面深入地融合到会计信息化教学中去,构建了基于XBRL技术的高校会计信息化课程体系。
周喜
关键词:XBRL会计信息化课程设置
探讨高校会计信息化课程考核机制被引量:2
2015年
目前高校经济管理类相关专业开设较多的会计信息化课程,对包含前沿XBRL内容的会计信息化课程考核也越来越重视。针对传统考核方法及方式的不合理,本文建议通过增加考核频率,课程考核与学分相联系,开卷与闭卷相结合,笔试与上机相结合,平时成绩和期末成绩相结合,学年论文与毕业论文相关联等灵活的考核方式,完善高校会计信息化课程考核机制,最终达到"考核主体互动化、考核内容层次化、考核方式综合化、课程考核全程化、考核方式多样化和考核评价公开化"的目的。
周喜
关键词:会计信息化XBRL
孤立点数据挖掘技术在审计信息化中的应用研究被引量:6
2011年
孤立点分析技术是数据挖掘的重要内容之一,可广泛应用到电信、信用卡欺骗检测、贷款审批、客户分类、气象预报和网络入侵检测等领域。在审计工作中,也可采用孤立点检测算法对审计数据进行判断和检测,帮助审计人员及时发现隐藏的审计线索,提高审计效率,孤立点数据挖掘技术比发现规律性的其他挖掘技术具有更好的现实应用价值。
周喜曾丽
关键词:审计信息化数据挖掘
上市公司财务危机预警指标多层次筛选研究
2012年
本文初步选择43个财务及非财务指标作为预警指标,先后应用正态性分布检验、两独立样本的T检验、两独立样本的非参数检验及粗糙集约简等技术多层次剔除多余的属性。通过多层次筛选,最终确定6个敏感指标可用于财务危机预警系统实证研究,可提高系统的判别能力。
周喜彭卓
关键词:上市公司财务危机预警
在线会计信息系统身份认证体系研究——基于OTP技术被引量:1
2012年
国内的SaaS和PaaS服务商提供的在线会计信息系统服务,能帮助用户随时随地进行会计日常业务处理,充分发挥会计核算、分析和财务决策等职能。由于所有服务都是基于互联网的应用模式,网络安全变得越来越重要。为维护和保障用户的正当利益,在线会计信息系统用户身份认证体系采用双因素动态口令方式构建,能有效防止窃听、重放、伪造、服务器欺骗、暴力破解和猜测等攻击手段,相比传统方式构建的身份认证体系更安全。
周喜蔡明杰
关键词:动态口令身份认证
粗糙集—遗传优化神经网络构建与企业财务危机预警研究
2012年
基于双重混合神经网络技术的财务危机预警研究是未来财务危机预警理论的重要内容,比如粗糙集与遗传算法双重数据挖掘技术做为基于神经网络的财务危机预警系统的前置装置,优化后模型能有效降低模型训练时间和提高系统的预测精度。
周喜方颂
关键词:粗糙集遗传算法上市公司
基于优化BP神经网络模型的上市公司财务危机预警被引量:2
2012年
利用粗糙集的约简技术对上市公司的预警指标进行约简,降低神经网络的复杂性和提高网络预测速度及精度,采用遗传算法作为神经网络模型的前置装置,对网络输入端的初始值和阀值进行最优化,缩短网络训练时间,提高了网络的预测精度。实证研究显示,优化模型的财务危机预测精度高于传统BP神经网络模型的预测精度。
周喜刘胜辉
关键词:上市公司财务危机预警粗糙集遗传算法神经网络
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