| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 国外现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 国内现状 | 第18-19页 |
| 1.3 研究思路及方法 | 第19-21页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第19-21页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第21页 |
| 1.4 创新点及贡献 | 第21-23页 |
| 2 大数据资产相关概念及理论基础 | 第23-35页 |
| 2.1 相关概念及内涵 | 第23-30页 |
| 2.1.1 大数据概念、特点及处理流程 | 第23-28页 |
| 2.1.2 大数据资产概念 | 第28-29页 |
| 2.1.3 大数据资产特征 | 第29-30页 |
| 2.2 理论基础 | 第30-35页 |
| 2.2.1 会计环境理论 | 第30-31页 |
| 2.2.2 会计目标理论 | 第31-32页 |
| 2.2.3 会计确认理论 | 第32页 |
| 2.2.4 会计计量理论 | 第32-35页 |
| 3 大数据资产确认研究 | 第35-45页 |
| 3.1 大数据资产确认的必要性 | 第35-39页 |
| 3.1.1 确认的必要性 | 第35-37页 |
| 3.1.2 不确认会产生的负面影响 | 第37-39页 |
| 3.2 大数据资产确认的可能性 | 第39-43页 |
| 3.3 大数据资产确认条件 | 第43-45页 |
| 4 大数据资产计量研究 | 第45-65页 |
| 4.1 大数据资产计量属性选择 | 第45-50页 |
| 4.1.1 现有资产计量属性研究 | 第45-48页 |
| 4.1.2 大数据资产计量属性选择应考虑的因素 | 第48-49页 |
| 4.1.3 大数据资产计量属性的选择分析 | 第49-50页 |
| 4.2 大数据资产初始计量 | 第50-55页 |
| 4.2.1 外购取得大数据资产（以贵阳大数据交易所为例） | 第50-52页 |
| 4.2.2 主动搜集数据，整理分析、挖掘得到的大数据资产 | 第52-54页 |
| 4.2.3 被动获取数据，整理、分析后得到的大数据资产 | 第54-55页 |
| 4.3 大数据资产后续计量 | 第55-60页 |
| 4.3.1 大数据资产的后续支出 | 第55页 |
| 4.3.2 大数据资产的预计使用寿命 | 第55-56页 |
| 4.3.3 大数据资产的摊销 | 第56-57页 |
| 4.3.4 大数据资产的减值 | 第57-58页 |
| 4.3.5 大数据资产的处置 | 第58-60页 |
| 4.4 大数据资产在实例中的应用 | 第60-65页 |
| 4.4.1 大数据资产业务处理举例 | 第60-62页 |
| 4.4.2 案例总结分析 | 第62-65页 |
| 5 大数据资产信息披露 | 第65-71页 |
| 5.1 大数据资产信息披露的必要性 | 第65-66页 |
| 5.2 大数据资产信息披露的原则 | 第66-67页 |
| 5.3 大数据资产信息披露方式 | 第67-71页 |
| 5.3.1 财务报表内信息披露 | 第67-69页 |
| 5.3.2 财务报表外信息披露 | 第69-71页 |
| 6 研究结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 主要研究结论 | 第71-72页 |
| 6.2 研究不足及展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
