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會(huì)計(jì)類畢業(yè)論文范文

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會(huì)計(jì)類畢業(yè)論文范文

  會(huì)計(jì)類畢業(yè)論文范文

  摘要:戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)突破傳統(tǒng)成本會(huì)計(jì)的局限,為現(xiàn)代企業(yè)管理開拓了新的戰(zhàn)略管理領(lǐng)域。

  本文就戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)在企業(yè)高層決策,成本管理,市場(chǎng)定位以及售后服務(wù)管理中的應(yīng)用做出探討。 關(guān)鍵詞:戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì);企業(yè)管理;應(yīng)用 戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)是指企業(yè)通過對(duì)投資決策和實(shí)施、研究開發(fā)與設(shè)計(jì)、原料采購、產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售與售后服務(wù)進(jìn)行全面的監(jiān)控,將這些監(jiān)控貫穿于產(chǎn)品進(jìn)入市場(chǎng)到退出市場(chǎng)的全過程,從戰(zhàn)略的角度研究影響成本的各個(gè)環(huán)節(jié),規(guī)劃并控制成本使之保持在適度水平,以便在市場(chǎng)上取得持久的競(jìng)爭優(yōu)勢(shì),確保企業(yè)有效地完成既定的業(yè)績要求,實(shí)現(xiàn)企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)。 現(xiàn)代企業(yè)管理是企業(yè)全員管理、全過程管理和全方位管理。由于電子技術(shù)運(yùn)用于產(chǎn)業(yè)形成了高度電腦化高度自動(dòng)化的生產(chǎn),形成了新的制造環(huán)境。在新的制造環(huán)境下,企業(yè)必須有與之相適應(yīng)的現(xiàn)代成本會(huì)計(jì)技術(shù)。戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)突破了傳統(tǒng)成本會(huì)計(jì)把成本局限在微觀層面上的研究,而把重點(diǎn)轉(zhuǎn)向企業(yè)整體戰(zhàn)略這一更為廣闊的領(lǐng)域,從而有利于企業(yè)正確地進(jìn)行成本預(yù)測(cè)、決策,正確地選擇經(jīng)營戰(zhàn)略,提高企業(yè)整體經(jīng)濟(jì)效益。

  本文從以下幾個(gè)方面對(duì)戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)在企業(yè)管理中的應(yīng)用進(jìn)行分析。

  一、在企業(yè)高層決策管理的應(yīng)用 戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)為有效地服務(wù)于企業(yè)的戰(zhàn)略管理,及時(shí)提供以外向型為主體的多樣化信息和相應(yīng)的分析研究資料,為企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)沿著正確的方向進(jìn)行戰(zhàn)略思考起到“催化劑”的作用,從而使他們能據(jù)此高瞻遠(yuǎn)矚地對(duì)企業(yè)內(nèi)外的環(huán)境和條件進(jìn)行綜合透視,從中了解競(jìng)爭對(duì)手的長處和短處及今后的戰(zhàn)備趨向;并了解現(xiàn)有和潛在顧客目前的需求及其今后的發(fā)展前景,進(jìn)而洞察在今后較長時(shí)期內(nèi)可能捕捉的機(jī)遇和面臨的挑戰(zhàn)。戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)管理在企業(yè)中獲得領(lǐng)導(dǎo)者的支持,企業(yè)成功才會(huì)推廣戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì),進(jìn)而開展戰(zhàn)略管理。同時(shí),戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)系統(tǒng)是全員工程,其成本核算體系設(shè)計(jì)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集以及改善行動(dòng)都需要全員參與,實(shí)施戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)不可避免會(huì)導(dǎo)致對(duì)個(gè)人和組織的產(chǎn)生一定的影響。因此,組織機(jī)構(gòu)也要為適應(yīng)系統(tǒng)的成功實(shí)施進(jìn)行再造。 二、在企業(yè)成本管理中的應(yīng)用 成本水平作為企業(yè)管理工作的質(zhì)量體現(xiàn),表明成本管理是企業(yè)管理不可或缺部分,如何將戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)理論與方法正確引進(jìn)和運(yùn)用于戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)管理是目前我國企業(yè)提高經(jīng)營管理水平的重要的一步。 戰(zhàn)略成本會(huì)計(jì)認(rèn)為采購不僅包括一般意義上的采購成本,而且包括與低質(zhì)量、低可靠性和不理想的運(yùn)輸條件相聯(lián)系的成本。因此在對(duì)成本的管理中不應(yīng)僅僅考慮采購價(jià)格,同時(shí)還應(yīng)考慮到采購的原材料的質(zhì)量、可靠性和送貨的及時(shí)性等多種因素,這樣確定的成本涵蓋的內(nèi)容更全面,提供的數(shù)據(jù)更實(shí)際可靠。在進(jìn)行了對(duì)采購成本的歸集處理工作后,還應(yīng)分析價(jià)值鏈中采購環(huán)節(jié)每一作業(yè)與成本的關(guān)系,以作業(yè)為基礎(chǔ),按照因果關(guān)系把采購成本分配到其應(yīng)承擔(dān)的產(chǎn)品成本中,這樣使得產(chǎn)品成本相關(guān)性大為增強(qiáng)。 企業(yè)不僅要設(shè)計(jì)出符合顧客需求并具 良好品質(zhì)及機(jī)能的產(chǎn)品,且同時(shí)必須達(dá)成其成本目標(biāo)。至于中間過程是要透過降低多少材料費(fèi)、加工費(fèi)等來達(dá)成目標(biāo),則由各設(shè)計(jì)部門視其創(chuàng)意而定。要根據(jù)各個(gè)環(huán)境反饋的信息進(jìn)行成本預(yù)估、確認(rèn)設(shè)計(jì)部門目標(biāo)達(dá)成的情況。

  1.1 課題背景和研究意義

  審計(jì)作為現(xiàn)在會(huì)計(jì)師事務(wù)所主要從事的業(yè)務(wù),在中國是一個(gè)久遠(yuǎn)的職業(yè),據(jù)歷史文獻(xiàn)記載在西周時(shí)就已經(jīng)有審計(jì)的職位,從審計(jì)方向的分類來看,以前的審計(jì)主要是政府審計(jì),而社會(huì)審計(jì)(事務(wù)所審計(jì))和內(nèi)部審計(jì)則是現(xiàn)代才發(fā)展起來的。從審計(jì)發(fā)展方面來看,在計(jì)算機(jī)用于與審計(jì)行業(yè)之前,審計(jì)人員能做的,只有通過對(duì)紙質(zhì)賬簿的檢查,在社會(huì)審計(jì)方面和政府審計(jì)方面分別監(jiān)督企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和國家機(jī)構(gòu)的財(cái)政財(cái)務(wù)收支真實(shí)與合法性。而在 2002 年,在國務(wù)院的支持下,審計(jì)署開始啟動(dòng)“金審工程”項(xiàng)目一期的建設(shè)實(shí)施,在 2004 年,隨著各地的金審一期項(xiàng)目的逐漸完成,這表明我國審計(jì)界已經(jīng)向?qū)徲?jì)信息化做出的一項(xiàng)大膽的嘗試。金審一期的建設(shè)重點(diǎn)在于:局域網(wǎng)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)、應(yīng)用系統(tǒng)、安全系統(tǒng)建設(shè)、人員培訓(xùn)等內(nèi)容。從 2008年開始,金審二期項(xiàng)目啟動(dòng),金審二期的建設(shè)重點(diǎn)是建立各地聯(lián)網(wǎng)審計(jì)系統(tǒng),2012年 7 月 30 日,金審二期工程竣工驗(yàn)收大會(huì)在審計(jì)署舉行。這表明我國的審計(jì)信息化在已經(jīng)取得很大的進(jìn)步。 審計(jì)與計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的結(jié)合使得審計(jì)主體可以更大范圍進(jìn)行審計(jì)活動(dòng)。隨著審計(jì)對(duì)象的承載介質(zhì)的變化,為了準(zhǔn)確計(jì)量和全面反映機(jī)構(gòu)的經(jīng)營狀況和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),增加對(duì)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的控制,解決審計(jì)資源的配置問題,現(xiàn)代審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)模型在不斷演變和發(fā)展完善中,逐漸確立了以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為中心,通過對(duì)被審計(jì)單位的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和計(jì)量,來確定審計(jì)方式、重點(diǎn)和范圍。2004 年 12 月 15 日,歸屬于“國際會(huì)計(jì)師聯(lián)合會(huì)(IFAC)”管理的“審計(jì)與鑒證準(zhǔn)則委員會(huì)(IAASB)”頒布的《國際審計(jì)準(zhǔn)則240 號(hào)》開始生效了,該準(zhǔn)則提出了新審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)模型,2006 年《中國內(nèi)部審計(jì)準(zhǔn)則》的頒布實(shí)施和在 2013 年重新修訂的《中國內(nèi)部審計(jì)準(zhǔn)則》也包括了這種方法,這意味著我國審計(jì)界已經(jīng)認(rèn)同了這種新審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)模型。在這一大的社會(huì)發(fā)展背景下,我們認(rèn)為選擇一種全新的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)研究思路,利用現(xiàn)代信息技術(shù)發(fā)展的最新手段,探討審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)問題,努力讓審計(jì)質(zhì)量得到更大的提高,是如今我們研究審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的又一個(gè)可以提高我們審計(jì)專業(yè)知識(shí)的課題。我們利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估、計(jì)量和控制,收到了一定的成效,可以解決傳統(tǒng)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)研究難以解決的對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行數(shù)量化描述的問題,然后針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)層次,實(shí)施對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)控制措施,也就可以提高我們的審計(jì)工作質(zhì)量。

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  1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀概述

  數(shù)據(jù)挖掘是一門是融合和各門學(xué)科的精華而建立起來的綜合學(xué)科和應(yīng)用技術(shù)。首它最早出現(xiàn)在一次國際學(xué)術(shù)會(huì)議上,因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘首先起步的研究領(lǐng)域是在數(shù)據(jù)庫方面,所以人們剛開始把數(shù)據(jù)挖掘稱為數(shù)據(jù)庫里的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database,簡稱 KDD),就是從數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)或模式。隨著研究對(duì)象的不斷變化,研究領(lǐng)域的極大擴(kuò)展,人們對(duì)它的稱呼變成了數(shù)據(jù)挖掘(Data Miner,簡稱 DM) 首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的相關(guān)理論和應(yīng)用貢獻(xiàn)最大的是國外研究人員。1967 年,J.B Mac Queen 提出的 K-Means 算法運(yùn)用于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的聚類分析中。1993 年R.Agrawal 最先提出關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念,并和其他人共同提出的 Apriori 經(jīng)典算法是最早的關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法,也是目前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域里應(yīng)用最廣泛的算法之一[1]。由于首先運(yùn)用提出的一些分類和關(guān)聯(lián)算法挖掘的效率并不是很高,其他學(xué)者相繼提出了決策樹算法 ID3 和決策樹算法的改進(jìn)版 C4.5 算法。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷擴(kuò)張,越來越多其他學(xué)科的分析方法也加入到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來,比如機(jī)器學(xué)習(xí)中的遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)等理論。 國內(nèi)同樣也針對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了大量的應(yīng)用和理論研究,并取得了相當(dāng)?shù)难芯砍晒?,但大多?shù)的研究成果偏重于將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于某一領(lǐng)域。米天勝于2003 年討論了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于客戶關(guān)系管理中,并構(gòu)建了該種客戶關(guān)系管理體系結(jié)構(gòu)和工作流程[2]。肖可礫、熊輝于 2010 年探討了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于金融欺詐行為中,但只給出了概略的描述,未深入探討實(shí)施過程[3]。吳澤曦于 2015 年將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析運(yùn)用于車輛監(jiān)控系統(tǒng)的研究當(dāng)中,提出來車輛監(jiān)控系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案,開辟了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的新領(lǐng)域[4]。

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