財經論文范文
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第1篇
華東地區、華北地區、中南地區財經院校較集中，有些財經館加入了當地的圖書館聯盟，或與其他圖書館結成聯盟，參與的財經館在協作的基礎上實現了文獻資源優勢互補和共享。北京、上海、江蘇、浙江等經濟文化比較發達的地區，其財經館自動化、網絡化發展水平較高，高素質專業人才和技術人才為聯盟的發展提供了穩定保障，在圖書館聯盟中建設較快。但西部偏遠地區的財經館由于整體水平偏低，有的未加入任何圖書館聯盟，發展緩慢，導致了我國財經院校圖書館各地區發展不平衡。
構建財經院校數字圖書館聯盟的難點
（一）管理體制滯后，資源建設技術標準不同由于各個財經館的管理體制存在差異，自動化發展程度不一、自動化系統的軟件不能兼容、技術標準不統一、網絡基礎建設的不平衡、館藏數字化建設不完善，沒有統一的共享服務建設平臺等，導致財經館在資源共享的組織協調薄弱，在文獻信息資源整合、成員館合作和資源共享方面存在很多困難，服務評估、服務共享等難度較大。另外，資金的制約和圖書館文獻經費相對不足等，也阻礙了文獻信息資源共享的開展。（二）共建共享制度設計存在著障礙以湖北省高校數字圖書館為例，以武漢大學為首的10所核心館比其他圖書館的自有資源多10倍以上，且種類齊全，實用性強；而中小館的數字信息資源有限，滿足不了教師群體的強烈需求［6］。財經大館由于參加了一些聯盟組織，再加入本行業的圖書館聯盟中，自身的數字資源建設會與聯盟的數字資源建設有許多重疊，大館之間合作受益明顯，積極參與聯盟的建設；而中小館的數字信息資源需求有限，參與聯盟的積極性不高。由于需求差異，大館承擔了主要的建設費用，希望利用小館受眾實現部分盈利，但存在著如何收費、如何維護及保障硬件設置等具體問題。大館和小館在信任機制、設備維護和成本分擔上存在分歧，成為財經院校圖書館聯盟建設的重要障礙。（三）開發信息資源的合力不強財經院校圖書館聯盟雖有實名，但目前只有少部分圖書館參與，并未在全國范圍內普及，而且受觀念和技術的限制，各成員館之間優勢互補不顯著，仍處于各自為政、相對封閉的狀態，聯盟內數據庫資源整合程度較低，主要為聯盟成員館服務，合作內容側重于聯合引進數字資源、聯合目錄、文獻傳遞等資源建設方面，特色數據庫沒有相互開放，提供的聯合服務較少，服務方式比較單一、缺少創新。（四）共享制度建設的相關法律不完善數字化時代，計算機技術、通信技術及網絡技術的發展有利于信息資源共享，同時也會引發大量的知識產權糾紛，使信息資源的合理利用與知識產權保護之間產生尖銳的沖突。在知識產權有關的法律法規和共享制度尚未規范和完善的情況下，文獻信息資源共享得不到切實的保障。因此，財經院校數字圖書館聯盟應嚴格按照國家的規章制度，吸取其他聯盟的成功經驗，全盤考慮知識產權和信息安全等問題，制定與完善相應的政策法規。
構建財經院校數字圖書館聯盟的可行性
已有的基礎隨著我國教育事業的發展，近幾年來財經院校圖書館銳意進取、服務創新，注重財金特色，強化計算機與網絡服務，經過長期的建設積累，為構建數字圖書館聯盟提供了硬件條件，而各財經館之間的合作與協調活動頻繁，為構建聯合體提供了軟條件。文獻資源建設強調與本校專業特色配套，文獻收藏側重于金融、保險、財務會計、審計等方面，形成各具特色的藏書體系；許多院校圖書館不僅自建了特色專業數據庫、電子資源，實現了館際互借和文獻傳遞工作，而且還積極引進各類數據庫如“中國期刊全文數據庫”、“維普”、“超星”和“萬方”等數據庫，參與成員館的聯合建庫工作，加入全國數據庫資源共享體系，積極開展網上咨詢、文獻傳遞、定題檢索等信息咨詢服務，而且重視科研工作，不少財經館的科研成果獲國家級、省級、院級科研成果獎。
具備豐富的資源優勢數據庫技術是網絡環境下資源共享的核心技術，文獻資源共享的關鍵是數據庫的集成、開發和建設［8］。財經院校圖書館具有以下獨特的技術優勢，能滿足讀者全方位、綜合性的信息需求。1．EMIS電子數據庫EMIS數據庫是迄今為止，全球唯一一家專注于新興市場經濟全景的數據庫，自2007年3月，EMIS數據庫開始在全國財經高校圖書館聯盟的成員單位上海財經大學、中南財經政法大學、中央財經大學等多個財經高校試用，2007年8月完成了對EMIS數據庫的評估，結果表明：EMIS數據庫所包含的資源和內容符合財經院校學科建設和發展方向，是廣泛適用于財經院校學生及教學科研人員使用的學術信息資源，對促進金融、經濟、工商管理、國際貿易等學科研究和發展有很大的幫助和提高［8］。2．“百鏈云圖書館”“百鏈云圖書館”是超星數圖信息技術公司推出的基于云計算的服務平臺，它聯合了國內外634家圖書館，如全國美術類區域圖書館、音樂類圖書館、體育類圖書館、農業類和民族類圖書館等高校利用百鏈搭建了行業聯盟。“百鏈云圖書館”與“讀秀”圖書結合使用可以完成圖書館學術資源的一站式檢索及圖書館學術資源門戶建設，能實現區域性的多個圖書館聯合為讀者服務［9］。“百鏈云圖書館”提供了圖書館云服務結構，為財經院校圖書館實現共建共享搭建了技術服務平臺。國內外共享組織成功經驗的啟示通過對我國一些聯盟典型的調研，發現有以下特點：政府資助是其成功的保障；聯盟的組織管理及利益的平衡協調是其成功的關鍵因素；聯盟合作密切，共享程度高，成效顯著；積極開發和合作建設一些特色資源以及聯合開展參考咨詢，擴大聯盟知名度；以大館的力量帶動中小館，擴大共享服務面，才能提高聯盟整體服務水平。筆者認為這些經驗，給財經院校圖書館開展聯盟建設帶來以下啟示：1．建立完善的聯盟機構和運行機制要確保財經院校數字圖書館聯盟建設的有序進行和可持續發展，首先要建立一個專門的管理機構如依托于一個核心館，并制定聯盟內互惠互利的利益平衡機制，負責對財經院校成立數字圖書館聯盟的建設方案、技術設計、經費預算、發展策略及資金分配等進行可行性分析和論證，整體規劃并設定統一標準。2．共建共享平臺由于財經院校圖書館的自動化管理軟件和業務管理軟件各不相同，館際之間在系統平臺上缺乏開放性和互聯性，為了實現標準化建設，解決聯盟共享技術的環境問題，可以采取兩種辦法，一是參照天津高校聯合圖書館的模式，由政府和各學校共同出資，選定一套集成化管理軟件，建設統一數據庫［10］。二是開發適合聯盟的應用軟件，即對原有的軟件進行修改，加入符合自己需求的功能模塊，實現財經院校數字圖書館聯盟各成員館的聯機編目與檢索、文獻資源傳遞等。3．廣開經費來源，確保聯盟的可持續發展從目前區域性高校數字圖書館聯盟的建設情況來看，資金來源主要是政府財政撥款和各館自籌資金。如江蘇JALIS建設項目的經費由江蘇省政府專項撥款，每年500萬元，四年共投資2000萬元，為JALIS建設項目提供了充足的經費保證。天津市高校圖書館由天津市教委同意，在南開大學成立了教委中心，由教委中心統一購買90％的資源，其他館共享數據庫并共同分擔采購經費，大大節約了采購經費，這種天津模式在全國還屬首創，值得借鑒［11］。財經院校圖書館要廣開多元化的籌資渠道，既要爭取學校對圖書館建設的資金投入，還要善于開拓其他的經費來源，如企業贊助、社會捐款、科研項目經費、成員館交納費用以及對外服務性收費等，為聯盟的高水平建設和持續發展提供充足可靠的經費來源［12］。4．技術支持與人力資源的培訓建設高素質的專業人才隊伍，是圖書館聯盟保持活力和高效率運作的重要因素之一。財經院校圖書館要建立良好的人才引進機制，招聘高學歷、高素質的專業人才；同時，還要加強對館員的專業技能的培養，強化在職人員的繼續教育，可以通過學術研討、專題講座、重點培養或選派技術骨干進修學習等方式，提高館員的綜合業務素質；通過館際間開展業務交流與培訓，提升館員的服務水平，培養聯盟文化氛圍，共同研發新的項目［13］。
第2篇
1 大數據采集
大數據采集是大數據能力的基礎，培養學生快速準確全面獲取數據的能力是大數據分析技能的起點。企業各種原始憑證、記賬憑證、賬簿、報表等會計資料信息采集，包括傳統紙質材料和電商電子材料等信息的采集，因為相對工整規范，采集難度不大;培養學生對企業自有數據倉庫數據抽取導出能力，將充分發揮企業歷年數據作用。
同時，企業不僅要采集企業內部核算資料，還要進行管理活動需要采集原材料價格、市場前景、同類產品銷售情況等外部數據資料，這些資料有公開的如鋼鐵價格、原油價格等，也有不公開的某企業某產品銷售情況，所以通過大數據的手段在獲取某類產品、某些特點產品的銷售情況，或者購買參考公共銷售情況數據，需要培養學生爬取數據的能力。
例如，利用八爪魚進行淘寶、天貓、京東等網站商品檢索結果抓取或者商品詳情內頁資料進行抓取，也可以自行設計或者購買規則進行特定數據抓取;利用公共平臺數據對企業商品的競爭情況有更全面的了解，也可以獲取消費者的檢索熱點;對自己產品的評論資料可以進行典型意見和關鍵詞的提取，提高CRM水平，如圖1所示。 隨著物聯網傳感器的發展，自動、實時、全面、完整、可靠、準確的數據不斷出現，每一個界面、每一個動作、每一次交互都有跡可循并被規范記錄，獲取的數據也將更加全面，企業的數據采集也更趨自動。
2 大數據清洗
培養學生通過對數據進行多方驗證、審核，將有雜質的數據剔除能力;培養學生從格式、邏輯、數值等多方面進行數據清洗和整理，處理缺失值、孤立點垃圾信息、規范化、重復記錄、特殊值、合并數據集等問題的能力。
3 大數據分析
對于企業積累數據和獲取的外部數據都要及時進行分析應用，快速充分分析數據尤為關鍵。培養學生數據分析、數據挖掘的技能尤為重要，具體需培養數據分析技能如。
(1)描述型分析:是什么?
描述性分析會提供重要指標和信息。例如，通過每月的銷售單據，可以獲取大量的客戶數據，如客戶的地理信息、客戶偏好等;也可以了解企業庫存、銷售等生產經營數據。
(2)診斷型分析:為什么?
通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠深入的分析數據，鉆取到數據的核心，分析某種產品或者某些產品銷售量變化原因等。
(3)預測型分析:可能怎樣?
預測型分析主要用于進行預測事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點。使用各種可變數據來實現預測，在充滿不確定的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定，如預測原料價格可以輔助決定庫存、預測銷售可以輔助決定產量、預測業務量可以輔助決定資金籌集量等。
(4)指令型分析:做什么?
指令模型是基于對“是什么”“為什么”和“可能怎樣”的分析，幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線;企業考量了銷售數據的變化、分析了市場和消費者的原因、預判了產品市場前景，進而決定對產品實施哪些改進。
4 大數據可視化
大數據可視化是培養學生對大數據分析結果進行直觀呈現能力。培養學生利用企業自有數據或者外部連接數據、抓取數據等方式獲得的數據進行全方位呈現的能力，培養學生將數據的匯總、平均、交叉列聯分析等描述和分析結果，利用適當的圖形進行展示的能力。大數據可視化是非常重要的技能，具體如。
4.1各類變量適合的基本可視化效果
單一變量:點圖、抖動圖;直方圖、核密度估計;累計分布函數。
兩個變量:散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜。
多個變量:假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖。
第3篇
1 理論分析與研究假設
Ball(2001)和Watts(2003)研究發現投資者需要會計穩健性，因為會計穩健性能抑制管理層的投機動機，緩解雙方的沖突。Fan(2002)研究發現大股東選擇性的信息披露降低了中小股東對信息的依賴，從而降低信息的有效性。Cullinan(2012)運用中國數據發現大股東持股與會計穩健性顯著負相關。崔靖(2013)研究發現機構十投資昔與會計穩健性顯著正相關。李爭光(2014)研究發現機構投資者與會計穩健性顯著正相關，將機構投資者分為交易型和穩定型之后，穩定型機構投資者對會計穩健性的影響更加顯著。綜上，本文提出如下假設。
假設1:機構投資者持股與會計穩健性顯著正相關。
假設2:存在控股股東的上市公司，機構投資者持股與會計穩健性無顯著相關性。
假設3:不存在控股股東的上市公司，機構投資者持股與會計穩健性顯著正相關。
2 研究設計
2.1 樣本選取和數據來源
本文選取2013年一2015年A股主板上市公司作為研究對象，并做如下處理:剔除金融類公司、剔除ST和*ST公司、剔除數據不完整的公司、進行1%的winsorize處理。總共得到樣本觀察值4386個，數據主要來源于CSMAR數據庫和巨潮資訊網。
2.2 模型設定和變量定義
本文采用B asu(1997)模型來衡量會計穩健性，具體模型如模型1。為了研究機構投資昔與會計穩健性之間的關系，將機構投資者持股(INS)加入模型1中，并加入公司規模(SIZE)、資產負債率(LEVY賬面市值比(MB)等控制變量，具體見模型2。本文考察機構投資昔與會計穩健性之間的關系，主要關注系數，系數為正說明兩者正相關，系數為負說明兩者負相關。本文以超過50%的公司股權判斷是否存在控股股東。變量具體定義見表to
3 實證結果分析
3.1 描述性統計
表2報告了各變量描述性統計，EP St/Ptu的均值為0.02348,標準差為0.03792,最小值為一0.41793,最大值為0.40286，說明上市公司之間會計盈余存在較大差異;Rt的均值為0.32813，方差為0.71832，說明股票收益率波動性較大;INSt的均值為0.09827，中位數為0.08521，均值在中位數右邊，說明近年機構投資者得到了飛速發展，普遍持股較高，但從方差可知存在較大差異。
3.2 回歸分析
從表3中可以看出，全樣本INSt}1}Rt}R:的系數為0.102，并不顯著，說明機構投資者持股與會計穩健性沒有顯著關系，這主要可能是國內資本市場還不夠完善，機構投資者的治理作用還不夠明顯;存在控股股東組INS=L}Rt}Rt的系數為0.217，也不顯著，說明由于存在絕對的控股股東，機構投資者的治理作用并不能有效發揮;不存在控股股東INS產I}Rt}Rt的系數為0.152，且顯著正相關，說明機構投資者在不存在絕對控股股東的情況下，能夠充分發揮治理作用，提高會計穩健性。
4 結論與建議
4.1 結論
(1)機構投資者持股與上市公司會計穩健性沒有顯著關系。(2)將樣本按是否存在控股股東分組后，存在控股股東組兩者無顯著關系，不存在控股股東組兩者顯著正相關。
