| 上篇数据挖掘的理论依据和算法 第一部分正确认识数据挖掘技术 第一章数据挖掘概述 第一节数据挖掘的定义 第二节数据挖掘的起源 第三节DM的真正含义——是“发现”，不是“推理” 第四节海量样本——一把双刃剑 第五节数据挖掘对结果同样需要解释 第六节当前数据挖掘技术的应用 第七节数据挖掘技术的分类 第八节本章小结 第二章一些会计学者对数据挖掘的误解 第一节数据挖掘并非漫无目的，只是在挖掘之前并不知道最终的确切结果 第二节“假设—验证”并非发现规律的唯一途径 第三节数据挖掘与统计学的关系 第四节面临的问题和适用的工具 第五节本章小结 第三章数据挖掘能否适合会计研究 第一节会计研究的传统领域 第二节会计研究的方法 第三节可借鉴的行为研究成果 第四节数据挖掘的过程 第五节本章小结 第二部分近观数据挖掘方法 第四章聚类 第一节聚类的含义 第二节K-MEANS聚类 第三节Kohonen聚类 第四节本章小结 第五章关联规则分析 第一节三个重要的概念 第二节APRIOR算法 第三节算法演示 第四节参考模型 第五节本章小结 第六章决策树 第一节决策树 第二节决策树基础算法——HUNT算法 第三节算法演示 第四节参考模型 第五节本章小结 第七章前溃型神经元网络 第一节前溃型神经元网络的原理 第二节对隐藏层的训练——BP算法 第三节算法特点分析 第四节有指导数据挖掘结果的检验方法 第五节本章小结 第八章遗传学习 第一节遗传算法的基本概念 第二节遗传算法的原理 第三节算法演示 第四节参考模型 第五节本章小结 下篇数据挖掘方法的研究应用 第三部分信息使用者利用会计信息进行决策的行为特征研究 第九章信息发布时滞是否具有价值相关性 第一节研究背景 第二节相关文献回顾 第三节研究设计 第四节研究过程 第五节结论 第十章有限理性投资者对会计信息的使用模式 第一节研究背景 第二节文献回顾 第三节研究设计 第四节研究分析 第五节结论 第十一章成功贷款企业的财务特征研究——我国商业银行的信贷决策研究 第一节研究背景 第二节相关研究回顾 第三节研究设计 第四节研究分析 第五节结论与局限性 第十二章财务报表特征与审计师疑虑之间的关联规则研究 第一节研究背景 第二节国内外相关研究回顾 第三节实证研究设计 第四节关联规则实证结果分析 第五节结论及局限性 第十三章基于市场反应的国有及国有控股企业财务绩效评价研究 第一节研究背景 第二节研究文献回顾 第三节研究设计 第四节试验过程 第五节结论 参考文献 |
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