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你可能喜欢探讨统计学在会计专业中的应用-统计学论文-论文联盟
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探讨统计学在会计专业中的应用
来源：论文联盟&
作者：岳静
探讨学在专业中的
一、统计学与会计学概述　　（一）统计学概述　　统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其他学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了科学和自然科学的各个领域。20世纪初以来，科学技术迅猛，社会发生了巨大变化，统计学进入了快速发展时期。而用于会计分析中的统计方法主要有比较分析法、比率分析法、趋势分析法和因素分析法。　　（二）会计学概述　　会计是以货币为主要计量单位，以凭证为主要依据，借助于专门的技术方法，对一定单位的资金运动进行全面、综合、连续、系统的核算与监督，向有关方面提供会计信息、参与经营、旨在提高效益的一种经济管理活动。具体而言，会计是对一定主体的经济活动进行的核算和监督，并向有关方面提供会计信息。会计的职能包括进行会计核算和实施会计监督两项基本职能和预测经济前景，参与经济决策，评价经营业绩等拓展职能。　　二、统计学在会计专业的应用分支　　（一）统计学在财务会计中的应用　　在财务会计核算中关于存货计量核算时，通常采用移动平均法，加权平均法，其原理是通过统计平均数阐述的，财务报表分析时关于偿债能力、盈利能力、营运能力等的各项比率，其原理是由统计相对数阐述的。统计学广泛应用于会计核算中，除此之外，统计学对于会计预测也有极大的帮助。随着经济全球化步伐的加快，企业之间的竞争越来越激烈，企业只有转变管理模式，走向精细化管理，对市场进行预测，以做出更好的决策，才能在竞争中立于不败之地。财务预测在此发挥着重要作用，而统计学中的一些方法，能够为市场预测和决策提供服务。多元回归分析法、时间序列模型、相关性检验、残差检验等本文由联盟收集整理均能对企业未来的发展做出预测。　　（二）统计学在管理会计中的应用　　管理会计是从传统会计中分离出来的与财务会计并列的、着重为企业改善经营管理、提高经济效益服务的一个企业会计分支。管理会计定量分析的使用始于科学管理时代，而在今天，又在原来基础上新发展了许多定量分析的技术工具，包括回归分析、假设检验等，这些均是统计学中的统计方法，运用统计方法，管理会计可以更好的进行分析与预测，从而为管理者提供改善经营的办法。　　（三）统计学在学中的应用　　审计学是一门研究审计理论与方法，探索审计发展规律，对经济活动进行有效监督的社会学科。在监督过程中，最常用的方法是抽样审计，是对不同行业的经济业务进行抽样监督审查以保证审计结果正确性的一种方法。而抽样则是统计学中的重要方法。　　三、统计学在财会发展中的重要性　　（一）统计学为财务分析提供了重要的方法和依据　　由于现代社会经济业务较为复杂，所以财务会计信息也较为复杂，因此寻求一种简化财务信息，让财务信息显得条理清晰的方法就显得尤为重要，而统计学正是提供了这样的方法，比如经济预测与决策中的回归分析，审计中的抽样等，为会计学的不断发展做出了巨大的贡献。　　（二）提高统计技术在会计中的作用能够促进企业的发展　　一个企业生产经营的好坏，离不开财会管理，最大限度地提高财会信息的质量，是企业长久发展的必要条件。统计技术，就是通过收集，整理财会信息，运用数理统计推断的原理，推测企业未来发展，并对其提供发展建议，从而促进了企业的发展。　　四、结束语　　在企业中，财务管理是核心的，在进行财务分析时通常用到的方法就是统计方法，在学术上，二者有着诸多的不同，但却有着密切的，将统计方法运用到财务领域中，不仅为财务管理工作带来了便利，在某种程度上也丰富了财务的内容，从而扩展了财务的职能，传统的财务管理方法不能适应现代企业的发展，财务分析运用统计方法不仅是为企业提供简单的财务信息，同时，对企业的现状及未来发展状况做出了分析和预测，企业能够利用这些有效的信息参与到决策工作中，对日常经济业务，利于企业进行有效控制与考核，因此，财务的管理职能也得到了进一步强化。　　目前，在我国统计学在财会方面的发展与应用还处于初级阶段，任重而道远，在我们投入更多的人力物力来发展统计学的时候，更重要的是要坚持应用与的态度。统计学是建立在数据的基础上的一门科学，要一切从实际出发。在统计学中，重要的是运用统计方法将其运用到各个领域中。企业统计手段的现代化己成为现实。为了适应企业统计工作在企业管理中运用，企业统计在企业管理中的运用已发生了质的飞跃，不管在统计工作人员还是在企业统计统计软件方面都发生了很大的变化，这就需要国家，政府和企业的支持。在市场经济时代，为市场服务，服务于市场是统计工作的一大体现，它不仅为企业财务管理管理，也为市场信息提供具有说服力的数据作为企业决策和市场走势的一个重大渠道。而且通过可以加工处理大量的统计信息资料，极大地提高了统计工作的质量和效益。　　在企业财会管理方面，企业统计工作的信息、咨询、监督三大职能很好的为企业的财会工作做出贡献，在统计调查、统计分析、统计资料、统计咨询和统计监督内容上给企业在经营和发展方面上的预测与决策有很大的帮助。因此，在市场经济、网络时代的今天，中国企业统计面临着很大的挑战，就是如何建立健全统计的管理体制与运行方式，如何使统计工作与财会技术接轨，如何加强队伍建设，提高统计人员素质，提高中国企业的国际竞争力，实现企业的高速发展。
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帮助您亲自了解预测分析的一些新应用(一)
这两种类型的知识都可增强您的决策制定能力。预测分析能够发现人类专家可能无法看到的数据中的隐藏模式。预测分析实际上是向数据应用数学知识的结果。因此，熟练的数学方法和良好的数据都对预测分析有很大帮助。考虑到我们可将预测分析应用到不同行业和垂直领域中的无数数据集中，本文将帮助您亲自了解预测分析的一些新应用。
本文是有关预测分析的 4 部分系列文章中的第 1 部分。第 1 部分对预测分析进行了总体概述。第 2 部分将重点介绍预测建模技术，这些技术是构成预测分析的核心内容的数学算法。第 3 部分将介绍这些技术的实际应用并描述预测解决方案的构建过程。最后，第 4 部分将重点介绍预测分析的部署，也就是将预测解决方案投入使用的过程。
如今，我们生活在一个不断扩大的数据海洋中。为了在其中安全地徜徉，我们使用分析。没有分析，我们就会淹没其中，无法真正了解发生了什么或将会发生什么。在本文中，我们重点介绍从分析获取的知识，这些知识可分为描述性或预测性两类。描述性分析使我们能够知道过去发生了什么，而预测性分析专注于接下来将发生什么。
我们对了解过去的事件的需求催生了一门新学科，我们现在称之为商业智能。该学科使我们能够基于从历史数据获取的统计信息来制定决策。例如：
由于过去 6 个星期内的裁员，有多少客户已流失或脱离？
由于过去 3 个月中存在的欺诈，损失了多少钱？
创建支持票的频率有多高？
客户位于何处（可能使用谷歌地图显示）？
描述性分析对基于事实（而不是感觉）而制定合理的业务决策大有帮助。但是描述性分析还不足够。在我们如今生活的社会中，至关重要的是决策必需高度准确且可重复。为此，公司正在使用预测分析来真正地探索未来，并在此过程中定义合理的业务决策和流程。
作为一门学科，预测分析 已存在了几十年。作为学术界中多年来的一个热门主题，随着从人员（例如从在线交易和社交网络）和传感器（例如从 GPS 移动设备）采集的数据量以及经济高效的处理能力（无论是基于云还是基于 Hadoop）的增长，预测分析在行业中的相关性也在不断增长。
数据驱动的知识与专家知识
一想起知识以及我们对知识的传递和使用就觉得趣味无穷。在传统上，我们依靠领域专家来帮助我们最有效地利用特定流程。专家知识基于经验，所有公司每天都使用专家知识来影响日常运营。因为我们可将专家知识转换为一组业务规则，所以构建了基于决策的系统来自动应用从人类专家获取的知识。IBM ILOG 是一个将专家知识转换为一组可立即应用的 IF-THEN 语句的系统的绝佳示例。
另一方面，顾名思义，数据驱动的知识基于数据（通常是大量数据）。几十年前诞生了一系列统计技术，意欲揭示人眼通常看不到的数据模式。考虑到我们如今捕获的数据量越来越大，这些技术经证明对从数据中提取价值，使流程可重复和准确不可或缺。
电影点球成金 很好地体现了这一事实。在该影片中，一些经验丰富的招聘代理人提供了有关应吸引哪些选手加入团队的第一手知识和直觉。这与数据驱动的方法形成了鲜明的对比，在数据驱动的方法中会从每个选手的可用数据中提取知识，然后依据该知识组建一个团队。尽管点球成金 优先选择了一种类型的知识，但在大多数情况下，我们确实应结合使用专家知识和数据驱动的知识。
分析能够生成合理的统计信息、预测和分数。但是，需要由一个基于规则的系统来确定使用所有这些数据驱动的知识做什么。例如，我们可使用一系列规则，依据一个预测模型获得的输出来触发业务决策。例如，如果有一个模型用于预测客户流失或脱离的风险，那么我们可以部署已知能减轻流失率的规则来代替依据不同的风险级别定义特定的业务决策。因此，如果风险很高，我们可为客户的下一次购买提供 20% 的折扣，但如果风险非常高，我们则可提供 50% 的折扣。
什么是预测模型？
预测模型简单来讲是一个数学函数，它能够获悉一组输入数据变量（通常绑定到一个记录）与一个响应或目标变量之间的映射关系。
我们将这种学习称为监督式学习，因为在培训期间，数据会提供给一个具有输入数据和期望输出或结果的预测模型。培训会反复进行，直到该模型获悉了给定输入与期望输出之间的映射关系为止。使用监督式学习的预测模型示例包括反向神经网络、支持矢量机和决策树。预测模型也可使用非监督式学习。在这种情况下，仅为预测模型提供输入数据。然后，预测模型的任务是确定不同的输入数据记录彼此之间的关联。集群是最常用的预测模型类型，使用的是非监督式学习。
例如，试想一下您希望创建一个预测模型，该模型将能够确定您的哪位客户最可能流失（为这些人提供 20% 还是 50% 的折扣？）。首先返回到历史数据中，搜索可用于构建一个模型来实现此目标的特性。通过查看数据库，您能够为现有客户和已流失的过去的客户编制一个裁员相关特性的列表。该列表可能包含前 6 个月的投诉数量、前 4 个星期中公开的支持票数量、客户花钱购买商品或服务（在线或在店内）的频率和所花的金额，以及年龄、性别和人口统计等一般信息。图 1 显示了两个这样的客户和所获取的其中每位客户的特性。客户 1 是一个现有客户且似乎很满意。但是客户 2 已流失。
图 1. 两个客户及其各自的输入特性
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