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[期刊] 财务与会计
[作者]
孙玥璠 宋迪
在大数据环境下,被审计单位的大量非财务数据可以被迅速获取、处理和分析,实际业务信息与企业财务信息天然存在的联系使得审计线索的发现成为可能。本文借助大数据技术筛选和拆分企业庞大的非财务信息数据集,分析财务数据和其他数据之间的内在逻辑关系,基于孤立点分析方法构建审计抽样模型,实现了快速确定可疑样本,进一步实施详细审计,从而提高审计效率、降低审计风险和节约审计成本。
关键词：
大数据 审计抽样 孤立点分析
[期刊] 审计研究
[作者]
黄永平
孤立点分析是数据挖掘中的一个重要方面,用来发现“小模式”(相对于聚类而言),即发现数据集中显著不同于其它数据的对象。孤立点分析方法在金融、电信、公司经营管理、保险等领域得到了广泛应用。数据挖掘的主要目的是提供分析决策上的支持。许多数据挖掘方法发现的知识对经营管理者的工作是很有用的,但对于审计工作来说,未必都有用。在审计中,有时用孤立点分析方法发现一些特殊的现象,比其它数据挖掘方法发现一些规律性的知识更有意义。
关键词：
孤立点分析 数据挖掘 计算机审计
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
程平 陈珊
高度信息化的大数据时代，导致企业的生产经营产生大量、分散、复杂的会计数据，在审计全覆盖无法实现的情况下，审计抽样的质量至关重要。针对现有审计抽样问题，本文提出了在已有的审计领域知识库的基础上，建立审计样本与审计目标的关联规则，并利用ＤＢＳＣＡＮ聚类算法对审计抽样关联规则进行聚类，接着对聚类结果进行新颖度评价，筛选出高价值聚类结果存入审计领域知识库，实现审计领域知识的积累和再利用。最后，运用审计实例对实验进行分析。
关键词：
大数据审计 抽样聚类关 联规则
[期刊] 会计之友
[作者]
陈旭 陈红平
孤立点分析作为一种无监督方法,在结合具体审计业务选择适当审计指标的基础上,能够自主发现审计疑点。在自主学习并发现价值信息的过程中,孤立点分析方法既兼顾了对海量数据的总体分析,又可作为审计经验补充,辅助审计工作人员发现审计疑点,并实现疑点的精确定位。文章在分析孤立点研究现状及常用审计疑点发现方法的基础上,提出了基于孤立点分析的审计疑点发现方法,构建了基于孤立点分析的审计疑点发现框架,并尝试结合Y上市公司实际案例数据,利用Python语言实现建模分析,以探讨孤立点分析方法对于辅助审计疑点发现、提高审计工作效率的意义,为审计人员挖掘审计疑点提供了新思路。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
梁晋雯 田茂再
处理大规模数据集时,抽样是一种很受欢迎的有效方法。体积抽样作为一种联合抽样的方法,它是按照与矩阵平方的行列式成比例进行抽样。该方法在线性回归模型背景下能得到参数的无偏估计。然而也容易受到异常点的影响,本文感兴趣的是体积抽样受异常点影响的程度。基于数据删除模型和均值漂移模型构建统计量进行异常点诊断,结果发现体积抽样方法在某些情况下极易受异常点影响。但是在给定损失的条件下,比独立同分布抽样所需的子样本量更小,在此基础上,提出样本量的自适应选择方法。作为体积抽样的扩展,杠杆值体积抽样同样可以得到普通最小二乘线性模型参数的无偏估计,一个有趣的发现是使用杠杆值体积抽样,等权最小二乘估计结果比非等权最小二乘估计效果好。
关键词：
大数据 体积抽样 异常点 最小二乘估计
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 熊巍 田茂再
大数据以其巨大的样本容量或超高的变量维度使得直接计算变得不再可能,如何有效地抽取一个合适的计算样本是值得思考的问题。本文借鉴Leverage重要性抽样的思想,提出了两种稳健的改进抽样算法,不仅有效地抽取了代表性高的计算样本进行回归估计,还规避了方差大和异质性导致协方差矩阵估计不准的问题。模拟数据的分析显示,相比于Ma(2015)的方法,本文提出的方法具有更为优良的估计结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高詹清 刘艺璇 贺建风
当前所获取的大数据并非都是总体数据,通常未能完全覆盖总体,因其多源异构的特性,致使传统的数据分析方法受阻。文章将抽样调查方法引入到大数据中,对大数据背景下应用多重抽样框的必要性进行剖析,并主要针对大数据中数据多源异构的难点,将每个来源数据作为一个抽样框进行处理,提出了大数据中多重抽样框的构建。进而根据大数据的数据特征进行分类,针对不同情况确定是否需要进行分阶段抽样设计,并提出运用SF估计量对基于多重抽样框的总体进行估计,此估计量较为符合大数据中多重抽样估计的需求,并能对总体有较好的估计。
关键词：
大数据 多重抽样框 多源数据 SF估计量
[期刊] 统计研究
[作者]
谢佳斌 金勇进 谢邦昌
在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题。本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWR再抽样,来实现"事后"自加权设计。实现"事后"自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析。随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWR再抽样子样本的样本量问题,发现max(n,5%N)是一个比较合适的样本量。这一结论可能为其他大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴。
[期刊] 统计研究
[作者]
吕庆喆,言方荣,林金官
At present,outlier mining attach great importance on time series fields.In this paper,based on ARMA models with AO outlier,first introduce likelihood ratio mini ng methods,then in the view of Bayesian,we propose Gibbs sampling methods to min e outlier and the simulation is done in computer to compare the mining validity.
[期刊] 调研世界
[作者]
于力超
抽样调查领域经常得到分层结构数据集,若仍采用传统的一般线性模型,将影响参数估计结果的无偏性和有效性,应采用分层模型进行数据分析。另外,调查数据中不可避免含有缺失数据,如何在分层结构数据集中含有缺失数据的情形下进行参数估计是一个研究热点。本文总结了国内外最新的分层模型理论研究和应用现状,并对分层结构数据的统计推断方法和缺失数据处理方法提出了自己的一些见解。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
李锋
通过聚类分析法收集机构所在区域金融风险、内部控制、内部审计等相关数据,使用Python语言将机构分成群组,研究各群组内部各机构间的异同,从而分析全行经营管理情况,较好地平衡审计对象抽样数量和审计覆盖的有效性,降低审计风险。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨和稳
随机数的产生有两种方法:物理方法和数学方法。物理方法产生的随机数是完全随机的,没有可重复性,但对这程序的实现和模拟的正确性检查十分困难。而利用数学方法产生随机数速度快,计算简单,可重复性好,且便于数学分析,应用非常广泛。文章对随机变量的抽样方法进行了分析。
关键词：
抽样方法 随机数 随机变量
[期刊] 华东经济管理
[作者]
焦誉 傅为忠
文章将数据挖掘中孤立点挖掘的方法应用到CRM上,以便发现那些例外行为的异常客户,为企业的决策者针对不同客户群体提供相应的营销策略。
关键词：
客户关系管理 数据挖掘 孤立点检测
[期刊] 物流技术
[作者]
邓湧
为了提高物流需求的预测精度,提出一种基于消除孤立点合理选择训练样本的物流预测(IFCM-RBFNN)。首先采用密度方法识别和剔除原始物流需求数据中的孤立点,消除孤立点对聚类结果的不利影响;然后采用模糊均值聚类(FCM)算法对物流需求数据进行聚类,选择最优训练样本集;最后采用RBF神经网络建立物流需求预测模型,并采用仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,IFCM-RBFNN提高了物流需求的预测精度,预测结果更加可靠。
[期刊] 统计与决策
[作者]
乔松珊 张建军
排序集抽样是利用辅助信息收集数据的一种有效方法,基于该抽样方法进行统计推断越来越受到人们的重视。然而,已有的研究结果仅考虑统计推断的效率而忽视了调查费用,鉴于此,文章考虑估计精度和调查费用两个方面,基于排序集样本建立了总体均值的估计量,证明了该估计量在给定的估计的精度下,降低了调查费用,并通过实例进一步说明了该抽样方案的优良性。
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