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大数据环境下保障性安居工程审计研究--以甘肃省Z市为例

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 研究目的及意义第13-14页
    1.3 国内外研究现状第14-21页
        1.3.1 大数据相关研究第14-18页
        1.3.2 保障性安居工程审计问题的研究第18-21页
    1.4 研究框架及内容第21-22页
    1.5 研究方法第22-23页
    1.6 研究的创新之处第23-24页
第2章 相关概念界定和理论基础第24-28页
    2.1 大数据相关概念第24-25页
        2.1.1 大数据第24页
        2.1.2 大数据审计第24-25页
    2.2 保障性安居工程审计的内涵及特点第25-26页
        2.2.1 保障性安居工程的内涵第25页
        2.2.2 保障性安居工程审计的内涵第25-26页
    2.3 保障性安居工程审计相关理论第26-28页
        2.3.1 受托责任理论第26页
        2.3.2 “免疫系统”理论第26-28页
第3章 大数据时代保障性安居工程审计现状及问题分析第28-33页
    3.1 审计署开展的保障性安居工程审计整体状况第28-30页
    3.2 大数据时代保障性安居工程审计面临的困境第30-33页
        3.2.1 合规性审查中发现五类不合规问题第30页
        3.2.2 如何对保障性安居工程审计进行正确评价意识欠缺第30-31页
        3.2.3 如何建设保障性安居工程审计规范的实施框架存在困惑第31-32页
        3.2.4 房屋类型庞杂加重了审计人员工作负担第32-33页
第4章 大数据时代保障性安居工程审计方案设计第33-39页
    4.1 大数据时代保障性安居工程审计模式第33-34页
        4.1.1 以风险为导向的审计模式第33页
        4.1.2 “非现场审计-现场审计”相结合的审计模式第33-34页
    4.2 大数据时代保障性安居工程审计框架第34-35页
        4.2.1 审计指南第34页
        4.2.2 审计流程第34-35页
        4.2.3 审计方法第35页
    4.3 大数据时代保障性安居工程审计流程第35-39页
        4.3.1 数据流程第35-37页
        4.3.2 业务流程第37-39页
第5章 大数据时代保障性安居工程审计实践——以甘肃省Z市保障性安居工程审计为例第39-46页
    5.1 甘肃省Z市保障性安居工程建设状况第39页
    5.2 审计整体方案的设计第39-41页
        5.2.1 审计目标第40页
        5.2.2 审计范围和对象第40页
        5.2.3 审计组织第40-41页
        5.2.4 审计内容第41页
    5.3 Z市保障性安居工程审计方案的具体实施第41-43页
        5.3.1 数据收集第41页
        5.3.2 数据清洗第41页
        5.3.3 数据分析第41-42页
        5.3.4 总结知识第42页
        5.3.5 以风险为导向的审计模式第42页
        5.3.6 “现场审计-非现场审计”相结合的审计模式第42-43页
    5.4 对Z市保障性安居工程审计的评述第43-44页
        5.4.1 规范了保障性安居工程资金的管理第43页
        5.4.2 提高了保障性安居工程建设项目的质量第43-44页
        5.4.3 促进了保障性安居工程分配的公平性第44页
        5.4.4 提高了保障性安居工程政策的透明度第44页
    5.5 审计方案实施中发现的问题第44-46页
        5.5.1 数据采集效率较低第44-45页
        5.5.2 大数据审计流程缺少政策法规的支撑第45页
        5.5.3 大数据审计指标的设计不够规范第45-46页
第6章 进一步完善大数据时代保障性安居工程审计的对策第46-48页
    6.1 建立审计项目信息数据库第46页
    6.2 建立现场互联网办公系统第46页
    6.3 建立信息联动、数据共享和联审联查的审查机制第46-47页
    6.4 努力形成“大数据”优势,扩大审计覆盖范围第47页
    6.5 加快大数据审计相关法律法规及规章制度的出台第47页
    6.6 加快保障性安居工程审计指标相关规范的出台第47-48页
第7章 总结与展望第48-50页
    7.1 总结第48页
    7.2 展望第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53页

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