| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第12-16页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究目标与研究内容 | 第16页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第16页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.3 研究思路与研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 1.5 主要创新点 | 第19-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-22页 |
| 2 相关研究文献综述 | 第22-50页 |
| 2.1 关于会计信息真实性评估研究 | 第22-27页 |
| 2.1.1 关于真实性涵义研究 | 第22-23页 |
| 2.1.2 关于真实性定量计算研究 | 第23-24页 |
| 2.1.3 关于财务欺诈检测研究 | 第24-26页 |
| 2.1.4 关于会计信息真实性的其他评价方法研究 | 第26-27页 |
| 2.2 关于REA模型研究 | 第27-34页 |
| 2.2.1 理论研究 | 第27-33页 |
| 2.2.2 应用研究 | 第33-34页 |
| 2.3 关于大数据研究 | 第34-41页 |
| 2.3.1 关于大数据内涵研究 | 第34-36页 |
| 2.3.2 关于大数据功用研究 | 第36-38页 |
| 2.3.3 关于大数据在财务、会计和审计中应用研究 | 第38-41页 |
| 2.4 关于概念建模研究 | 第41-46页 |
| 2.4.1 对信息系统概念建模的涵义及范畴研究 | 第42页 |
| 2.4.2 对信息系统概念建模方法研究 | 第42-44页 |
| 2.4.3 对信息系统概念模型研究 | 第44-45页 |
| 2.4.4 概念建模环境研究 | 第45-46页 |
| 2.5 关于灰理论研究 | 第46-47页 |
| 2.6 文献述评 | 第47-50页 |
| 3 概念与理论基础 | 第50-62页 |
| 3.1 基本概念界定 | 第50-52页 |
| 3.1.1 企业会计信息真实性 | 第50页 |
| 3.1.2 大数据 | 第50-51页 |
| 3.1.3 评估 | 第51页 |
| 3.1.4 Zachman模型 | 第51页 |
| 3.1.5 REA会计模型 | 第51-52页 |
| 3.2 评估理论与方法 | 第52-61页 |
| 3.2.1 系统论、信息论和控制论 | 第52-55页 |
| 3.2.2 评估理论 | 第55-58页 |
| 3.2.3 人工智能理论 | 第58-61页 |
| 3.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 企业会计信息真实性评估模型的理论框架 | 第62-84页 |
| 4.1 目标及原则 | 第62-63页 |
| 4.1.1 评估目标 | 第62页 |
| 4.1.2 评估原则 | 第62-63页 |
| 4.2 主体与客体 | 第63-64页 |
| 4.2.1 评估主体 | 第63-64页 |
| 4.2.2 评估客体 | 第64页 |
| 4.3 依据与方法 | 第64-68页 |
| 4.3.1 评估依据 | 第64-66页 |
| 4.3.2 评估方法 | 第66-68页 |
| 4.4 评估模型的组成与结构 | 第68-82页 |
| 4.4.1 大数据的结构化模型 | 第68-75页 |
| 4.4.2 业务场景的语义形式化模型 | 第75-79页 |
| 4.4.3 企业业务会计记录的异常检测模型 | 第79-81页 |
| 4.4.4 企业会计信息真实性灰推测模型 | 第81-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 5 企业会计信息真实性评估模型的设计与应用研究 | 第84-122页 |
| 5.1 设计思路研究 | 第84-86页 |
| 5.2 面向企业各类业务事项的会计信息真实性评估模型 | 第86-117页 |
| 5.2.1 销售收入及收款事项评估模型 | 第86-92页 |
| 5.2.2 采购及付款事项评估模型 | 第92-98页 |
| 5.2.3 生产存货事项的评估模型 | 第98-102页 |
| 5.2.4 人力资源和工资事项的评估模型 | 第102-105页 |
| 5.2.5 筹资事项的评估模型 | 第105-110页 |
| 5.2.6 投资事项的评估模型 | 第110-113页 |
| 5.2.7 货币资金事项的评估模型 | 第113-117页 |
| 5.3 面向企业整体业务的会计信息真实性评估模型 | 第117-118页 |
| 5.4 模型的应用步骤及关键因素 | 第118-119页 |
| 5.4.1 模型应用的关键因素 | 第118-119页 |
| 5.4.2 模型的应用步骤 | 第119页 |
| 5.5 本章小结 | 第119-122页 |
| 6 案例分析 | 第122-146页 |
| 6.1 单位简介 | 第122-125页 |
| 6.2 信息处理平台设计 | 第125-127页 |
| 6.3 数据采集 | 第127-131页 |
| 6.3.1 基于第一类数据源的企业业务活动数据采集 | 第127-131页 |
| 6.3.2 基于第二类数据源的企业业务活动数据采集 | 第131页 |
| 6.4 基于Z模型的企业大数据的结构化建模 | 第131-135页 |
| 6.5 基于扩展的REA模型的会计记录异常检测 | 第135-141页 |
| 6.5.1 自动化方式 | 第136-139页 |
| 6.5.2 人工方式 | 第139-140页 |
| 6.5.3 人工方式与自动化符合性检测结果的比较 | 第140-141页 |
| 6.6 基于灰理论的企业会计信息真实性的测度 | 第141-144页 |
| 6.7 本章小结 | 第144-146页 |
| 7 结论及展望 | 第146-152页 |
| 7.1 论文所做的主要工作 | 第146-147页 |
| 7.2 本文的研究结论与贡献 | 第147页 |
| 7.3 未来研究展望 | 第147-152页 |
| 7.3.1 本研究的不足 | 第148-149页 |
| 7.3.2 进一步的研究 | 第149-152页 |
| 主要参考文献 | 第152-164页 |
| 附录 企业会计账户记录样本选择 | 第164-176页 |
| 博士研究生学习期间科研成果 | 第176-178页 |
| 致谢 | 第178页 |
