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數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)模型的構(gòu)建方法與應(yīng)用

2022-04-22 08:07王磊副教授張際萍教授高級(jí)會(huì)計(jì)師楊洋副教授成都銀杏酒店管理學(xué)院四川成都611743
商業(yè)會(huì)計(jì) 2022年7期
關(guān)鍵詞:價(jià)值評(píng)估

王磊(副教授)張際萍(教授/高級(jí)會(huì)計(jì)師)楊洋(副教授)(成都銀杏酒店管理學(xué)院 四川成都 611743)

一、問(wèn)題的引出

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,企業(yè)能通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取海量數(shù)據(jù)、再通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值,從而可以在企業(yè)不盈利的情況下獲得高估值。此類(lèi)商業(yè)現(xiàn)象也為企業(yè)會(huì)計(jì)理論研究帶來(lái)了新的課題,即是否應(yīng)該以及如何確認(rèn)、計(jì)量數(shù)據(jù)資源并在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中對(duì)確認(rèn)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)予以反映。

最早提出“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”概念的是Richard E.Peters,后來(lái)Tony Fisher從資產(chǎn)屬性出發(fā),明確提出“數(shù)據(jù)也是某種類(lèi)型的資產(chǎn)”的觀點(diǎn)。2011年,世界經(jīng)濟(jì)論壇指出數(shù)據(jù)正成為一種新資產(chǎn)。2013年,“大數(shù)據(jù)之父”維克托指出,將數(shù)據(jù)資源列入資產(chǎn)負(fù)債表只是早晚的問(wèn)題。然而,由于數(shù)據(jù)資源的特性,在會(huì)計(jì)核算上將其確認(rèn)為資產(chǎn)仍然面臨著諸多難題。

二、數(shù)據(jù)資源會(huì)計(jì)確認(rèn)的難題

維克托認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有四方面特征:數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類(lèi)型多、處理速度快、價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)按獲取方式可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)三種類(lèi)型。數(shù)據(jù)類(lèi)型不同,價(jià)值實(shí)現(xiàn)方式也不同,結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)具有相對(duì)確定性,比如對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的數(shù)據(jù)分析已有成熟方法,因而財(cái)務(wù)分析為企業(yè)管理創(chuàng)造的價(jià)值具有確定性;而半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比高(這兩類(lèi)約占數(shù)據(jù)總量的90%),是集中進(jìn)行價(jià)值挖掘的重點(diǎn),但卻受制于價(jià)值密度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等不確定性因素,其價(jià)值實(shí)現(xiàn)方式具有高度不確定性。另外,從會(huì)計(jì)規(guī)范來(lái)看,一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)資源若要被確認(rèn)為資產(chǎn),應(yīng)當(dāng)符合資產(chǎn)的定義和確認(rèn)條件。我國(guó)《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則——基本準(zhǔn)則》(2014)規(guī)定,資產(chǎn)是企業(yè)過(guò)去的交易或者事項(xiàng)形成的、由企業(yè)擁有或者控制的、預(yù)期為企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的資源。而大數(shù)據(jù)的價(jià)值絕大部分來(lái)源于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),其價(jià)值實(shí)現(xiàn)具有高度不確定性,導(dǎo)致其未必符合資產(chǎn)的定義和確認(rèn)條件。以下詳細(xì)闡述觀點(diǎn):

(一)數(shù)據(jù)資源產(chǎn)權(quán)歸屬所導(dǎo)致的不確定性

傳統(tǒng)的資產(chǎn)界定時(shí),強(qiáng)調(diào)為企業(yè)所擁有或控制,而從數(shù)據(jù)獲取方式的角度看,數(shù)據(jù)具有可復(fù)制性且不具排他性,企業(yè)并不能排除他人使用,因而數(shù)據(jù)的控制權(quán)或所有權(quán)是虛無(wú)的,導(dǎo)致其權(quán)屬關(guān)系難以被清晰界定;從數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的角度來(lái)看,決定其價(jià)值實(shí)現(xiàn)的因素主要取決于“被誰(shuí)使用”而非“為誰(shuí)所有”,這就可能導(dǎo)致企業(yè)使用了產(chǎn)權(quán)有爭(zhēng)議的數(shù)據(jù)資源而遭遇到法律風(fēng)險(xiǎn),法律界因而也在討論數(shù)據(jù)的集體產(chǎn)權(quán)制度??梢?jiàn),數(shù)據(jù)資源難以為企業(yè)所絕對(duì)控制或擁有,不符合傳統(tǒng)的資產(chǎn)界定規(guī)則。

(二)使用者的主觀因素所導(dǎo)致的不確定性

1.使用時(shí)間的不確定導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源價(jià)值變現(xiàn)的不確定。不同于實(shí)物資產(chǎn),數(shù)據(jù)資源在一個(gè)較長(zhǎng)的周期內(nèi),價(jià)值會(huì)隨時(shí)間波動(dòng)。當(dāng)然,數(shù)據(jù)價(jià)值隨時(shí)間推移未必衰減,某一時(shí)期失效的數(shù)據(jù)資源,可能在將來(lái)由于某些因素的變化而重新產(chǎn)生價(jià)值。

2.使用者選擇的使用場(chǎng)景導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源價(jià)值的變化。不同地區(qū)之間、不同企業(yè)之間或者同一企業(yè)的不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景之間的差異,都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)資源的使用壽命產(chǎn)生影響。受到企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、發(fā)展階段以及主營(yíng)業(yè)務(wù)類(lèi)型等影響,同樣的數(shù)據(jù)資源在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下有著不同的價(jià)值實(shí)現(xiàn)方式,從而產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)價(jià)值的差異。

3.使用頻率會(huì)影響數(shù)據(jù)資源的價(jià)值變現(xiàn)。常規(guī)資產(chǎn)通常會(huì)隨著使用次數(shù)的增加而發(fā)生折舊,使用次數(shù)往往有限,而與常規(guī)資產(chǎn)不同的是,數(shù)據(jù)資源使用的次數(shù)是無(wú)限的,且數(shù)據(jù)的價(jià)值就是從使用中產(chǎn)生的。同時(shí),數(shù)據(jù)所具有的無(wú)限復(fù)制性決定了其使用的邊際成本幾乎為零,故數(shù)據(jù)價(jià)值通常與使用次數(shù)之間呈正相關(guān)性,即價(jià)值越用越多。

4.數(shù)據(jù)采集與挖掘等技術(shù)水平使得價(jià)值變現(xiàn)具有不確定性。新時(shí)代全球數(shù)據(jù)創(chuàng)建的速度正以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),在數(shù)據(jù)量飛速增長(zhǎng)的同時(shí),不可避免地存在著大量高價(jià)值的數(shù)據(jù)沒(méi)有被收集和挖掘,處于“價(jià)值沉睡”的狀態(tài)。當(dāng)前數(shù)據(jù)采集正面臨著數(shù)據(jù)源多樣化、數(shù)據(jù)更新快、重復(fù)采集以及采集的可靠性不穩(wěn)定等挑戰(zhàn)。不同的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)也存在著差異,這就為數(shù)據(jù)資源價(jià)值實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了不確定性。

(三)數(shù)據(jù)資源自身的特性所導(dǎo)致的不確定性

1.數(shù)據(jù)資源是否具有整合性使得價(jià)值變現(xiàn)具有不確定性。數(shù)據(jù)作為資源具有可再生的特性,整合后的數(shù)據(jù)可以成為一種新的數(shù)據(jù)資源。實(shí)踐證明,將多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合再加工所得的價(jià)值會(huì)遠(yuǎn)大于對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行加工所得的價(jià)值之和,加工過(guò)程中引入的各類(lèi)算法與模型也可以大大增加數(shù)據(jù)價(jià)值,因此,數(shù)據(jù)的整合性影響著數(shù)據(jù)資源價(jià)值的表現(xiàn)。

2.數(shù)據(jù)資源的安全性使得價(jià)值變現(xiàn)具有不確定性。確保數(shù)據(jù)安全是數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的前提條件。以運(yùn)營(yíng)商為例,其所擁有的都是最直接反映用戶身份、行為的數(shù)據(jù),必須在保護(hù)用戶隱私的前提下使用數(shù)據(jù),才能合法創(chuàng)造價(jià)值,因此,需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理。然而由于紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,數(shù)據(jù)很難做到100%的安全,這就為數(shù)據(jù)資源價(jià)值的實(shí)現(xiàn)帶來(lái)不確定性。

3.數(shù)據(jù)資源是否具備潛在價(jià)值具有不確定性。在上述提到的影響數(shù)據(jù)資源價(jià)值的因素之外,還有一些不確定性因素也在制約數(shù)據(jù)價(jià)值的變現(xiàn)。譬如,數(shù)據(jù)價(jià)值對(duì)于不同用戶而言存在著差異。由于用戶對(duì)數(shù)據(jù)的需求不同,同樣的數(shù)據(jù)對(duì)于不同類(lèi)型的用戶意味著不同的價(jià)值,例如來(lái)自證券交易所的分時(shí)行情數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)報(bào)價(jià)數(shù)據(jù),對(duì)于短線操作的股民具有顯著價(jià)值,但若用于檢測(cè)和分析證券市場(chǎng)上的欺詐行為卻不會(huì)帶來(lái)顯著價(jià)值。又比如,零售公司可以使用匯總的導(dǎo)航數(shù)據(jù)來(lái)選擇其下一個(gè)商店的位置,而市政府卻使用匯總的導(dǎo)航數(shù)據(jù)來(lái)分析如何更好地規(guī)劃道路,這將導(dǎo)致導(dǎo)航數(shù)據(jù)的價(jià)值因人而異。

4.數(shù)據(jù)資源的價(jià)值密度導(dǎo)致價(jià)值變現(xiàn)具有不確定性。大數(shù)據(jù)因其容量巨大,其價(jià)值往往是潛在的,需要通過(guò)挖掘才能得以顯現(xiàn),如電商企業(yè)的客戶數(shù)據(jù),往往不能直接被企業(yè)所用,而需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。然而,當(dāng)大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨,企業(yè)需要存儲(chǔ)和處理的數(shù)據(jù)量激增,數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和來(lái)源更是紛繁復(fù)雜,這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的價(jià)值密度降低,從而使得數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘產(chǎn)生不確定性。

三、文獻(xiàn)回顧與有待突破之處

從2011年開(kāi)始,我國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究熱度逐步提升,在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)核算,即數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)、計(jì)量與信息列報(bào)等方面已經(jīng)有了部分研究成果。梳理近年來(lái)有關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究,大多數(shù)文獻(xiàn)都明確主張應(yīng)該將企業(yè)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行表內(nèi)核算。比如,李如(2017)全面探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)核算的理論與方法,論證了大數(shù)據(jù)確認(rèn)為資產(chǎn)的必要性和可能性,并提出了確認(rèn)條件,包括大數(shù)據(jù)須經(jīng)過(guò)整理分析,并處于可利用狀態(tài),對(duì)其的控制權(quán)必須合法等。很多學(xué)者采用與之類(lèi)似的思路,從會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的角度來(lái)探討數(shù)據(jù)資源是否符合資產(chǎn)的定義和確認(rèn)條件,認(rèn)為數(shù)據(jù)資源在一定條件下可以確認(rèn)為資產(chǎn),并納入企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表核算。基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大背景,徐燕雯(2021)從商業(yè)倫理的角度對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)適用的資產(chǎn)類(lèi)科目展開(kāi)了全面辨析。還有一些學(xué)者直接探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值計(jì)量問(wèn)題,提出了基于市場(chǎng)法、收益法以及層次分析等方法的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型,如苑澤明、張永安、王培琳(2021)改進(jìn)了超額收益法,用于企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估。祝子麗、倪杉(2018)以2002—2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的488篇數(shù)據(jù)資產(chǎn)研究的期刊論文為樣本,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)還存在灰色地帶,同時(shí)從其提煉出的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)核算研究的28個(gè)關(guān)鍵詞來(lái)看,“會(huì)計(jì)確認(rèn)”這個(gè)概念并未包含其中,而與會(huì)計(jì)核算相關(guān)或者近似的關(guān)鍵詞是“數(shù)據(jù)價(jià)值”“價(jià)值評(píng)估”和“價(jià)值挖掘”等。

另外,還有學(xué)者將數(shù)據(jù)資源的概念加以拓展,探討信息資源、數(shù)字資源等相近類(lèi)型的經(jīng)濟(jì)資源的會(huì)計(jì)核算問(wèn)題,賀勇、張裙(2019)基于信息資源的自身特性,討論了現(xiàn)有的信息資源會(huì)計(jì)確認(rèn)的缺陷,從會(huì)計(jì)假設(shè)、確認(rèn)和計(jì)量等方面拓展了信息資源會(huì)計(jì)核算方式。黃世忠(2020)探討了信息資源是否應(yīng)確認(rèn)為企業(yè)的資產(chǎn),從信息資源有別于常規(guī)資產(chǎn)的特性入手,介紹了七大定律,進(jìn)而介紹了信息資源確認(rèn)為資產(chǎn)的三種不同觀點(diǎn),即表內(nèi)確認(rèn)、表外確認(rèn)以及無(wú)需確認(rèn)。譚明軍(2021)從數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)概念的演化入手,重新界定信息資產(chǎn)、數(shù)字資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)學(xué)定義以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)屬,為對(duì)信息資產(chǎn)、數(shù)字資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行后續(xù)的權(quán)屬確認(rèn)、價(jià)值計(jì)量、信息列報(bào)等打下基礎(chǔ)。

通過(guò)對(duì)比分析,本文認(rèn)為,現(xiàn)有研究在三方面還有待突破。

第一,很少有研究聚焦于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)確認(rèn),沒(méi)有深入研究其內(nèi)在規(guī)律,大多文獻(xiàn)都將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)確認(rèn)與計(jì)量置于一起來(lái)研究,或越過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)確認(rèn)而直接探討其會(huì)計(jì)計(jì)量問(wèn)題。然而,從會(huì)計(jì)核算的規(guī)范來(lái)看,一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)資源應(yīng)該是先進(jìn)行確認(rèn),而后再進(jìn)行計(jì)量。如果無(wú)法確認(rèn),那么也無(wú)從計(jì)量。

第二,探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)時(shí),沒(méi)有考慮到數(shù)據(jù)資源變現(xiàn)所面臨的諸多不確定性,也沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)資源分類(lèi)討論,而是通過(guò)規(guī)范性分析直接得出應(yīng)否確認(rèn)為資產(chǎn)的結(jié)論,顯得籠統(tǒng)而缺乏說(shuō)服力。

第三,現(xiàn)有研究對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)確認(rèn)都使用定性的規(guī)范分析方法,缺乏定量分析,所得出的判斷有失精確,也難以應(yīng)用于會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)工作。

有鑒于此,本文聚焦于數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn),探討符合會(huì)計(jì)規(guī)范的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確認(rèn)方法及應(yīng)用。立足數(shù)據(jù)資源價(jià)值變現(xiàn)不確定的特性,結(jié)合會(huì)計(jì)確認(rèn)的準(zhǔn)則,構(gòu)建樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)收集專(zhuān)家給出的會(huì)計(jì)職業(yè)判斷數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,給出可指導(dǎo)會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)的模型與方法。

四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)模型的構(gòu)建與應(yīng)用

(一)模型構(gòu)建的思路

樸素貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的分類(lèi)方法。對(duì)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,首先基于特征條件假設(shè)學(xué)習(xí)輸入、輸出的聯(lián)合概率分布;然后基于模型給定的輸入,利用貝葉斯定理求出后驗(yàn)概率最大的輸出。

為了有效提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)的精度和速度,本文通過(guò)模擬某公司財(cái)務(wù)部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)的30條數(shù)據(jù),結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)類(lèi)型進(jìn)行離散化處理,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)的模型。最后,基于此模型,利用樸素貝葉斯算法求出該模型的最大后驗(yàn)概率分布,從而給出針對(duì)該數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)的職業(yè)判斷。

(二)模型構(gòu)建的流程

樸素貝葉斯會(huì)計(jì)確認(rèn)模型的構(gòu)建流程如下:

輸入:訓(xùn)練數(shù)據(jù)T={(x,y)……(x,y)},其中x∈(x……x),x是第i個(gè)樣本的第j個(gè)特征,x∈{a,a……a},a是第j個(gè)特征可能取的第i個(gè)值,j=1,2……n;i=1……n;y∈{c,c……c}。

輸出:實(shí)例x的分類(lèi)。

第一步,計(jì)算先驗(yàn)概率。

P(Y=c)=∑I(y=c)/n

其中,k=1,2……n。

第二步,計(jì)算條件概率。

其中,j=1,2……n;i=1,2……n;k=1,2……n。

第三步,對(duì)于給定的實(shí)例x=(x……x),計(jì)算后驗(yàn)概率:

P(Y=c)·∏P(X=a∣Y=c)

其中,k=1,2……n。

第四步,計(jì)算并確定實(shí)例x的分類(lèi)。

y=argmax P(Y=c)·∏P(X=x∣Y=c)

例:假定某公司財(cái)務(wù)部門(mén)需要對(duì)資產(chǎn)狀況進(jìn)行清理,對(duì)涉及到的30條數(shù)據(jù)是否進(jìn)行資產(chǎn)確認(rèn)難以統(tǒng)一意見(jiàn)。本文建議結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)類(lèi)型進(jìn)行離散化處理,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)的模型。以下分別以數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬x、數(shù)據(jù)時(shí)效性 x、數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景 x、數(shù)據(jù)的價(jià)值密度x、數(shù)據(jù)的使用頻率x、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)水平x、數(shù)據(jù)的整合性 x、數(shù)據(jù)的安全性 x、數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值 x作為特征進(jìn)行判斷,有予以表內(nèi)確認(rèn)c、表外披露c、無(wú)需確認(rèn)c三種選擇,即Y∈C={c,c,c}作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)類(lèi)型的標(biāo)準(zhǔn),建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)模型并進(jìn)行判斷結(jié)論分類(lèi),如表1、表2所示。

表1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)模型中的特征(xi(j))分類(lèi)

表2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)模型中的 判斷結(jié)論(Y)分類(lèi)

(三)模型求解與應(yīng)用

通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方法,收集30名專(zhuān)家對(duì)該公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)的判斷數(shù)據(jù),再進(jìn)行離散化處理,獲得如下頁(yè)表3所示的離散化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)模型。

根據(jù)樸素貝葉斯算法對(duì)下頁(yè)表3中的數(shù)據(jù)運(yùn)用Matlab程序計(jì)算出模型的先驗(yàn)概率及條件概率,如下頁(yè)表4所示。

表3 離散化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)模型

表4 模型的先驗(yàn)概率以及條件概率

若給定 X={x=1,x=1,x=3,x=2,x=3,x=1,x=1,x=1,x=1}時(shí),則其相應(yīng)的后驗(yàn)概率分別如下:

P(Y=1)·P(X=1∣Y=1)·P(X=1∣Y=1)·P(X=3∣Y=1)·P(X=2∣Y=1)·P(X=3∣Y=1)·P(X=1∣Y=1)·P(X=1∣Y=1)·P(X=1∣Y=1)·P(X=1∣Y=1)=0.0083819%

P(Y=2)·P(X=1∣Y=2)·P(X=1∣Y=2)·P(X=3∣Y=2)·P(X=2∣Y=2)·P(X=3∣Y=2)·P(X=1∣Y=2)·P(X=1∣Y=2)·P(X=1∣Y=2)·P(X=1∣Y=2)=0.001170821%

從以上得出的三個(gè)后驗(yàn)概率來(lái)看,當(dāng)Y=1時(shí),后驗(yàn)概率最大,所以得出的結(jié)論是“予以表內(nèi)確認(rèn)”。也就是說(shuō),若該公司的數(shù)據(jù)資源表現(xiàn)出以下特征:x為“有明確產(chǎn)權(quán)歸屬”、x為“時(shí)效性強(qiáng)”、x為“使用場(chǎng)景不確定”、x為“價(jià)值密度為中等”、x為“使用頻率低”、x為“數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)水平高”、x為“數(shù)據(jù)的整合性強(qiáng)”、x為“數(shù)據(jù)的安全級(jí)別高”、x為“數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值大”時(shí),可以得出該公司30條數(shù)據(jù)應(yīng)該確認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn),并在表內(nèi)予以反映的結(jié)論。

五、結(jié)論

本文通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)確認(rèn)模型,利用樸素貝葉斯算法求解模型的最大后驗(yàn)概率分布,判斷企業(yè)的數(shù)據(jù)資源的會(huì)計(jì)確認(rèn)類(lèi)型。由于在會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)中,會(huì)計(jì)師進(jìn)行職業(yè)判斷存在著不可避免的主觀因素而會(huì)影響企業(yè)信息披露的準(zhǔn)確性,該模型也無(wú)法全面排除主觀因素,但是該方法可以為企業(yè)數(shù)據(jù)資源的會(huì)計(jì)確認(rèn)開(kāi)辟新的思路。會(huì)計(jì)師可以運(yùn)用該方法,結(jié)合對(duì)會(huì)計(jì)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)而逐步完善模型,不僅可以降低會(huì)計(jì)判斷中失誤的幾率,還可以提高判斷的速度和精度。

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