Análisis de datos en documentos contables

El objetivo tradicional del análisis de datos en artículos contables es permitir a los estudiantes utilizar las teorías y métodos básicos de contabilidad y finanzas para registrar las transacciones de producción y operación de la empresa, y organizar y resumir las cuentas relevantes. de la empresa según las identidades correspondientes. Elaborar los estados financieros adecuados. Sin embargo, con la mejora del nivel informático, la informatización de la contabilidad se ha utilizado ampliamente y la inteligencia artificial ha podido reemplazar a las personas para lograr los objetivos tradicionales de la contabilidad. Por lo tanto, los objetivos tradicionales de la contabilidad y las finanzas deben cambiarse para adaptarse a la tendencia. de los tiempos. Por lo tanto, debemos cultivar la capacidad analítica de los estudiantes en el proceso de enseñanza y fortalecer la combinación de teoría y práctica sobre la base de objetivos tradicionales. Por lo tanto, un objetivo urgente será cómo cultivar las capacidades analíticas e innovadoras de los estudiantes. El cultivo de capacidades de análisis de datos será un nuevo requisito para la enseñanza de contabilidad y finanzas. Frente a miles de estados financieros y números en los estados financieros, cómo extraer valor de los números será un problema difícil para los estudiantes. Por lo tanto, este artículo utilizará el software Stata como ejemplo para presentar el análisis de datos contables y financieros. El software Stata tiene potentes capacidades de análisis de datos, incluido análisis estadístico, análisis de regresión, gestión de datos y otras funciones. Este artículo presentará la aplicación del software Stata en contabilidad y finanzas desde tres perspectivas: análisis de regresión, medición de gestión de ganancias e investigación de eventos.

1. Casos de aplicación de Stata en la enseñanza de contabilidad y finanzas

(1) Método de análisis de regresión

El método de análisis de regresión es un método estadístico que tiene como objetivo probar la relación causal entre dos variables. Sin embargo, con la popularización de la tecnología de análisis de big data, los métodos de análisis de regresión se utilizan cada vez más para probar la correlación entre dos variables. No obstante, su idea básica es obtener los coeficientes y las estadísticas relacionadas de las variables estableciendo modelos relevantes, utilizando datos relevantes y analizando la importancia de las variables basándose en el conocimiento estadístico para estimar los coeficientes de las variables y así derivar la relación entre las variables. dos variables relación. Los métodos de regresión se utilizan comúnmente en investigaciones contables y financieras. Por ejemplo, la famosa teoría MM cree que el valor de una empresa no tiene nada que ver con la estructura de capital de la empresa. Sin embargo, investigaciones relacionadas han encontrado, mediante análisis de regresión de datos corporativos, que puede haber una relación funcional cuadrática entre la estructura de capital y el valor corporativo. Además, los datos también han confirmado la relación entre el desempeño corporativo y los costos de endeudamiento corporativo, es decir, cuanto mejor es el desempeño corporativo, menores son los costos de endeudamiento. Los comandos de stata relevantes son los siguientes: reg y x x1 x2 x3..., r /*reg es el comando de regresión de Stata, y es la variable dependiente, x es la variable independiente y las otras x son variables de control, lo que indica que el modelo ha sido ajustado por heterocedasticidad.

(2) Medición de la gestión de ganancias

Muchas publicaciones han confirmado la existencia de la gestión de ganancias en las empresas (Liu Huilong et al., 2014). La gestión de ganancias es a menudo una herramienta para la gestión. comportamiento egoísta. Por lo tanto, cómo identificar el grado de gestión de las ganancias de las empresas es muy importante para los inversores y reguladores. Para la medición de la gestión de ganancias, se suele utilizar el modelo de Jones modificado para realizar una regresión según el mismo año de la industria (Dechow et al., 1995), y se obtienen los residuos del modelo para medir el nivel de gestión de ganancias de la industria. empresa. Entre ellos, cuando el residual es positivo, representa una gestión de ganancias positiva, es decir, se mejora el desempeño correspondiente; cuando el residual es negativo, representa una gestión de ganancias negativa, es decir, se reduce el desempeño correspondiente; Entonces es importante calcular los residuos correspondientes. Este artículo pretende presentar comandos relevantes del software Stata para obtener los residuos correspondientes para medir el nivel de gestión de ganancias corporativas.

1. Implementación del comando loop. ¿Cómo utilizar pedidos recurrentes para lograr los mismos rendimientos de la industria durante el año? Primero, genere una variable vacía para almacenar el residual; segundo, construya dos períodos, uno es el período anual y el otro es el período de la industria; finalmente, use el comando de regresión para realizar un bucle.

(3) Aplicación del método de estudio de eventos en contabilidad y finanzas La hipótesis de la eficiencia del mercado cree que todos los factores que pueden afectar el aumento y la caída de las acciones en el mercado pueden reflejarse inmediata y completamente en el aumento y la caída. de acciones. Sobre esta base, Fama propuso los conceptos de mercados eficientes débiles, eficientes semifuertes y eficientes fuertes para analizar el impacto de la información relevante sobre los precios de las acciones. Actualmente, el método de estudio de eventos es una herramienta para analizar la eficiencia del mercado. El principio es comprobar si hay fluctuaciones bruscas en los precios de las acciones antes y después de un determinado evento que conduzcan a rendimientos anormales. Para probar si el evento tiene contenido informativo. Al estudiar el método de los eventos, podemos comprender las percepciones de los inversores sobre los eventos. Hay muchos eventos que se pueden utilizar en la enseñanza de contabilidad y finanzas, como fusiones y adquisiciones corporativas, capital privado, recompras, conductas de riesgo de litigios, etc.

2. Conclusión

A través del análisis del caso anterior de Stata en contabilidad y finanzas, podemos saber que el análisis econométrico contable tiene un fuerte valor de aplicación en contabilidad y finanzas. Los contadores pueden utilizar eficazmente datos relevantes en los estados financieros para analizar y descubrir el valor detrás de los datos. Por lo tanto, es necesario que mejoremos la capacidad de operación práctica y la capacidad de procesamiento de datos de los estudiantes en la enseñanza de contabilidad y finanzas. En vista de esto, se deben introducir cursos de análisis de datos relevantes en la enseñanza para combinar el análisis teórico con la práctica, mejorar el entusiasmo de los estudiantes por el aprendizaje independiente y, al mismo tiempo, adaptarse a los requisitos de los tiempos y mejorar los efectos de la enseñanza.