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上篇 数据挖掘的理论依据和算法 1

第一部分 正确认识数据挖掘技术 3

第一章 数据挖掘概述 5

第一节 数据挖掘的定义 6

第二节 数据挖掘的起源 7

第三节 DM的真正含义—是“发现”，不是“推理” 9

第四节 海量样本—一把双刃剑 9

第五节 数据挖掘对结果同样需要解释 10

第六节 当前数据挖掘技术的应用 10

第七节 数据挖掘技术的分类 12

第八节 本章小结 14

第二章 一些会计学者对数据挖掘的误解 16

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 17

第二节 “假设一验证”并非发现规律的唯一途径 18

第三节 数据挖掘与统计学的关系 20

第四节 面临的问题和适用的工具 23

第五节 本章小结 28

第三章 数据挖掘能否适合会计研究 29

第一节 会计研究的传统领域 29

第二节 会计研究的方法 32

第三节 可借鉴的行为研究成果 34

第四节 数据挖掘的过程 39

第五节 本章小结 44

第二部分 近观数据挖掘方法 47

第四章 聚类 49

第一节 聚类的含义 49

第二节 K-MEANS聚类 51

第三节 Kohonen聚类 57

第四节 本章小结 64

第五章 关联规则分析 65

第一节 三个重要的概念 65

第二节 A PRIOR算法 66

第三节 算法演示 67

第四节 参考模型 68

第五节 本章小结 70

第六章 决策树 71

第一节 决策树 72

第二节 决策树基础算法—HUNT算法 73

第三节 算法演示 77

第四节 参考模型 79

第五节 本章小结 80

第七章 前溃型神经元网络 81

第一节 前溃型神经元网络的原理 81

第二节 对隐藏层的训练—BP算法 84

第三节 算法特点分析 90

第四节 有指导数据挖掘结果的检验方法 91

第五节 本章小结 94

第八章 遗传学习 95

第一节 遗传算法的基本概念 95

第二节 遗传算法的原理 96

第三节 算法演示 98

第四节 参考模型 101

第五节 本章小结 104

下篇 数据挖掘方法的研究应用 105

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 107

第九章 信息发布时滞是否具有价值相关性 109

第一节 研究背景 110

第二节 相关文献回顾 111

第三节 研究设计 114

第四节 研究过程 119

第五节 结论 129

第十章 有限理性投资者对会计信息的使用模式 131

第一节 研究背景 131

第二节 文献回顾 133

第三节 研究设计 136

第四节 研究分析 140

第五节 结论 144

第十一章 成功贷款企业的财务特征研究一一我国商业银行的信贷决策研究 146

第一节 研究背景 147

第二节 相关研究回顾 148

第三节 研究设计 152

第四节 研究分析 159

第五节 结论与局限性 164

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 166

第一节 研究背景 167

第二节 国内外相关研究回顾 168

第三节 实证研究设计 176

第四节 关联规则实证结果分析 189

第五节 结论及局限性 200

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 202

第一节 研究背景 203

第二节 研究文献回顾 206

第三节 研究设计 222

第四节 试验过程 228

第五节 结论 249

参考文献 251