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会计学院举办“建院二十周年系列学术讲座”2019年第23期会计论坛

2019-04-02 来源:本站原创 作者:会计学院 编辑:王凝
    4月1日下午,会计学院在逸夫楼804举办第23期会计论坛,本次论坛主题是。香港中文大学会计学院助理教授邱鹏嘉以“Using Google Searches of Firm Products to Assess Revenue Quality and Detect Revenue Management 为题作讲座。论坛由硕士生导师徐慧副教授主持。会计学院教师、博士生和研究生参加。


 
    讲座内容由“
motivations”“broad research questionswhat we find”“summary of contribution四个方面组成。
    motivations”部分介绍了使用谷歌搜索去评估收入质量以及检查收入管理的动因。一是糟糕的财务状况质量。财务状况质量直接影响了报表使用者做决策。如果一个公司的财务报表无法提供真实有效的信息,那么将影响股东以及客户的利益,进而给公司带来负面影响。使用谷歌搜索公司产品可以评估收入结构是否合理,收入的趋势是上涨还是下跌,进而评估公司财务表现。二是财务信息的延迟收集。及时、准确的财务信息对企业来说是至关重要的。企业财务信息是体现整个企业经营情况的重要方法,是企业管理者进行各项决策的重要依据。所以财务信息若是被延迟收集,将会影响企业的各项决策。
    “broad research questions是广泛的研究问题。比如,外部的大数据来源是否能有效地预测和核实财报各项目。我们可以从以下几个方面考虑:这是否是一种新的评估收入质量的方式;是否是一种新的检查收入操纵的方式以及搜索量指标(SVI)是否包含产品需求量的信息。全球著名的管理咨询公司,也是世界上首次系统阐述大数据概念和应用的公司 McKinsey 定义大数据为:数据量大小超过典型的数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。John Walker S 通过数据特点“4V”来定义大数据,认为大数据信息应该满足数据量巨大(Volume),数据处理速度极快(Velocity),数据形式是多种多样,而不是局限在结构化的数据信息(Variety),有价值的信息隐含在海量的数据信息中,需要通过数据挖掘的技术方法提取出来(Value)。大数据做宏观经济预测有其独特的优势(1)及时性。通过互联网平台积累起来的数据,就存储在网络空间中,交易的数据、价格等一切信息在交易发生时,即刻在网络中留下记录痕迹,可以被一定的方法和技术提取出来,用于处理和分析问题,不存在时间滞后性。(2)精准性。网络平台提供的数据,在事件发生时按照实际的发生情况记录信息,减少了人为的操作,提供了相对更加原始的数据,而非人为搜集后经过处理后的数据信息,更加准确。(3)相对低成本。由于网络大数据均在事件或交易发生时自动被记录下来,无须人为调查和搜集,通过技术方法提取出来加以整理得到,能够极大程度上降低获取数据的成本。(4)样本量大。通过利用互联网大数据信息,可以获取总体或者接近全体的样本信息,而并非通过统计抽样的方式来获取样本信息来推断总体信息。这样的大数据支持下,用于计算的样本量是海量的,并且能极大地接近全样本,直接获取最为真实而全面的统计指标信息。
   “what we find是我们的研究结果。比如,搜索量指标可以预测收入。近日,谷歌公布了一项重要研究成果——电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入,准确度高达94%。谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要应用。随着互联网的发展,人们越来越习惯于在网上搜索电影信息。据谷歌统计,从2011到2012年,电影相关的搜索量增长了56%。谷歌发现,电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联为了构建更加精确的预测模型,谷歌最终采用了四类指标:(1)(电影放映前一周的)电影的搜索量(2)(电影放映前一周的)电影广告的点击量(3)上映影院数量4)同系列电影前几部的票房表现在获取到每部电影的这些指标后,谷歌构建了一个线性回归模型(linear regression model)模型,来建立这些指标和票房收入的关系。线性模型虽然简单,但已经达到了很高的准确度(94%)。简单且效果好,是我们在实际应用中一直追求的大数据分析在各类行业收入的应用前景使得模糊的行业经验变得更科学,更精准
   “summary of contribution是贡献的总结——识别外部的大数据来源能有效地预测和核实财报各项目。在公司公开财务报表前,这是一项非常便宜的,用于预测财务交易的、提高审计水平的以及检查收入操纵的工具。
 
    提问环节,邱鹏嘉教授和同学们讨论了除了搜索量指标之外的比如营销费用对于收入的影响。
  







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