论文摘要
高科技企业在全球范围内已迅速发展起来,成为重要的经济增长推动力量。由于高科技企业在技术、运作模式等方面所具备的特殊性,使得运用传统财务监控模式对高科技企业经营者财务监控的效果并不理想。一些资料显示高科技企业的发展除面临技术、市场、资金等外部风险之外,还面临着由经营者产生的内部风险。同时由于企业内部制度不健全、经营者的不善管理、以及监控不到位等因素,造成高科技企业核心技术人员流失,从而导致企业的核心竞争力下降,直接损害了股东、政府以及其他利益相关者的利益。本文从高科技企业经营者财务监控问题出发,探索财务监控主体监控模式、监控模型的构建以及监控环境的评价等领域内容,为高科技企业经营者舞弊行为监控提供核心技术和支撑环境,以便推动企业的健康稳定发展。首先,本文对经营者财务舞弊问题的监控进行了框架性研究,把高科技企业经营者财务监控系统划分为主体系统、运行系统、环境系统三个子系统,并以此为基础构建了本文的研究框架。其次,对三个子系统进行深入研究。主体系统方面,依据财务收益索取权,本文确定高科技企业的监控主体。通过对高科技企业发展过程中的融资方式、人力资本特征、以及政府功能比较分析,按照资金来源不同,提出了高科技企业监控主体系统的新型分阶段形态,即股权持有者、政府、人力资本所有者组成的的无借贷资本形态和由股权持有者、政府、人力资本持有者、债权人组成的有借贷资本形态。同时,引入不确定环境下的博弈模型作为监控主体间博弈分析的基本模型,提出确定政府代表作为博弈过程的调解员,由博弈分析得出使总体利益最大的最优策略。最后依据各个主体的特征构建了各个主体的监控模式。再次,本文将环境系统定义为支撑主体系统与运行系统发挥作用的制度保障体系。在对前人研究分析的基础上,设计一组问券调查,并对问券调查结果进行了的分析,针对高科技企业的特征、选择有代表性的指标建立环境系统的评价指标体系,采用层次分析法确定指标的权重并以可拓学的多级物元作为基本概念,构建环境系统评价模型。最后以哈尔滨科力电力有限公司作为实证样本,对模型进行验证。验证发现,本文所建立的模型对高科技企业经营者有较好的评价效果,能有效的评价高科技企业经营者财务监控的环境系统。最后,运行系统解决的是监控方法的问题,本文除了对现有的监控手段进行比较分析之外,构建了基于神经网络的适时监控系统。选择反映财务舞弊的指标,以大量的上市公司数据作为训练样本,培植出具有高分辨率的适时财务监控神经网络。通过对已有数据的验证,发现网络的有效分辨率达到94.3%。能较好的通过财务数据反映财务舞弊情况,提高监控主体的事前预判能力。
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摘要Abstract第1章 绪论1.1 问题的提出1.2 研究的目的和意义1.3 国内外研究现状1.3.1 高科技企业的研究1.3.2 高科技企业经营者的研究1.3.3 财务监控理论的研究1.3.4 国内外研究现状评述1.4 本文的主要研究内容和方法1.4.1 本文主要研究内容1.4.2 本文主要研究方法第2章 高科技企业经营者财务监控系统的总体设计2.1 相关概念的界定2.1.1 高科技企业及其特征2.1.2 高科技企业经营者及其特征2.1.3 高科技企业经营者财务监控及其特征2.2 相关理论对高科技企业经营者财务监控的影响2.2.1 系统论思想对财务监控系统构建的影响2.2.2 神经网络理论对财务监控方法的影响2.2.3 激励理论对财务监控系统设计的影响2.3 高科技企业经营者财务监控的系统框架设计2.3.1 设计原则及系统结构2.3.2 主体系统的设计思想2.3.3 环境系统的设计思想2.3.4 运行系统的设计思想2.4 本章小结第3章 高科技企业经营者财务监控主体系统设计3.1 财务监控主体系统的分析3.1.1 主体系统的内涵3.1.2 主体系统构成要素属性分析3.1.3 财务监控主体的阶段表现形式3.2 高科技企业监控主体博弈3.2.1 博弈模型引入3.2.2 高科技企业多元监控主体博弈3.3 主体系统监控模式设计3.3.1 无借贷资本形态3.3.2 有借贷资本形态3.4 本章小结第4章 高科技企业经营者财务监控环境系统研究4.1 环境系统演化机理4.1.1 环境系统的内涵4.1.2 环境系统的演化历程4.1.3 当前环境系统存在的问题4.2 环境系统评价模型的构建4.2.1 建立环境系统评价指标体系4.2.2 确定环境系统评价指标体系权重4.2.3 构建环境系统评价模型4.3 环境系统评价模型的实证研究4.3.1 科力电力简介4.3.2 科力电力经营者财务监控环境系统评价4.3.3 结果分析及相关建议4.4 本章小结第5章 高科技企业经营者财务监控运行系统设计5.1 运行系统的构成分析5.1.1 运行系统的内涵5.1.2 构成内容分析5.1.3 运行机制分析5.2 高科技企业经营者管理舞弊预警模型的构建5.2.1 模型构建的整体思路5.2.2 模型构建的理论分析5.2.3 基于BP神经网络的模型构建5.3 实证研究5.3.1 样本数据的选取5.3.2 网络的创建5.3.3 网络的初始化和仿真5.3.4 网络的训练5.3.5 网络的检验5.4 本章小结结论参考文献附录攻读学位期间发表的学术论文攻读学位期间参加的科研项目致谢个人简历
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