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2022-06-27
英文标题:
《Information theoretic approach for accounting classification》
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作者:
E. M. S. Ribeiro and G. A. Prataviera
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  In this paper we consider an information theoretic approach for the accounting classification process. We propose a matrix formalism and an algorithm for calculations of information theoretic measures associated to accounting classification. The formalism may be useful for further generalizations and computer-based implementation. Information theoretic measures, mutual information and symmetric uncertainty, were evaluated for daily transactions recorded in the chart of accounts of a small company during two years. Variation in the information measures due the aggregation of data in the process of accounting classification is observed. In particular, the symmetric uncertainty seems to be a useful parameter for comparing companies over time or in different sectors or different accounting choices and standards.
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中文摘要:
在这篇文章中,我们考虑了一种会计分类过程的信息理论方法。我们提出了一种矩阵形式和算法,用于计算与会计分类相关的信息论度量。这种形式主义可能有助于进一步的推广和基于计算机的实现。对一家小公司两年内记录在会计科目表中的日常交易的互信息和对称不确定性信息论度量进行了评估。观察到由于会计分类过程中的数据聚合而导致的信息度量的变化。特别是,对称不确定性似乎是一个有用的参数,可用于比较一段时间内、不同部门或不同会计选择和标准中的公司。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Data Analysis, Statistics and Probability        数据分析、统计与概率
分类描述:Methods, software and hardware for physics data analysis: data processing and storage; measurement methodology; statistical and mathematical aspects such as parametrization and uncertainties.
物理数据分析的方法、软硬件:数据处理与存储;测量方法;统计和数学方面,如参数化和不确定性。
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2022-6-27 17:36:13
会计分类的信息论方法。M、 S.Ribeiro,G.A.PratavieraDepartamento de Administra,cao,FEARP,圣保罗大学,14040-905,Ribeirao Preto,SP,Brazila摘要本文我们考虑了一种会计分类过程的信息理论方法。我们提出了一种matr ix形式主义和算法,用于计算与会计分类相关的信息理论度量。这种形式主义可能有助于进一步的推广和基于计算机的实现。对一家小公司两年来记录在会计科目表中的日常交易的互信息和对称不确定性信息论度量进行了评估。观察到由于会计分类过程中的数据聚合而导致的信息计量变化。特别是,对称不确定性似乎是比较不同行业或不同会计选择和标准的公司的有用参数。关键词:信息理论、会计、会计分类、相互信息1。生产信息理论[1]提供了有用且统一的概念,这些概念已应用于许多领域,包括物理、工程、计算机科学、统计和数据分析、语言学、市场营销、经济学和复杂系统研究[2-19]。在这里,我们将会计作为跨学科研究的一个基本领域,信息理论的概念和方法可能会有有趣的应用。InEmail地址:esaidel@usp.br(E.M.S。
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2022-6-27 17:36:16
里贝罗),prataviera@usp.br(G.A.Prataviera)2014年9月30日提交给Physica的预印本事实上,会计被认为是一门信息科学,用于收集、分类和操纵组织和个人的财务数据【20】。然而,基于信息理论的方法仅在19世纪60年代的一些学术研究中被报道过【21–25】。具体而言,在参考文献【21】中,作者建议将会计视为一个沟通过程;Lee和Bedford【23】提出了一个通信信道模型来描述会计分类。然而,据我们所知,既没有使用真实数据的应用程序,也没有在该领域进行进一步的研究。会计分类是国际会计协调研究的一个相关主题【26–2 8】。在[26]中,作者观察到,由于会计分类尝试中发现的概念和方法多元化,会计系统具有高度的复杂性。通过考虑经常出现的国家系统,进行了聚类分析,并应用了非计量多维标度技术,获得了揭示系统之间相似性(差异性)的二维地图。在[27]和[28]中,作者调查了各国和公司对国际财务报告准则(IFRS)的回应方式的国际差异。他们得出的结论是,一些国家完全放弃了国家会计准则,转而采用国际财务报告准则。还观察到,不同的国际财务报告准则实践国家体系正在形成,并且只会进一步分类。。因此,信息的定量度量可以为比较不同的会计系统提供更客观的方法。正如德姆斯基(Demski)[20]所指出的,会计课程中缺乏现代信息科学。
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2022-6-27 17:36:18
在研究领域,有几个涉及会计的例子,这些例子可能与概率有关,并考虑到信息理论的观点[29,30]。事实上,在2002年萨班斯-奥克斯利法案(SOX)之前和之后,信息的价值[31]和内幕交易者的信息内容[32]已经被预先考虑过。然而,没有基于信息论对信息进行调查。因此,与其他领域的应用相比,信息理论在会计领域的探索还不够。此外,技术的发展,包括数据的存储和访问、计算机时间处理以及信息系统的发展,可能允许实现和包含以前不可能实现的结果。因此,试图开发新的工具来支持进一步的研究,似乎有必要回顾和进一步探索早期的研究。这项工作的目的是进一步探索会计分类的信息理论方法。介绍了信息论测度的矩阵形式和计算算法。尽管参考文献[23]中正确定义了这些对象,但避免了矩阵形式。我们的形式主义可能有助于进一步的推广和基于计算机的实现。将形式主义应用于评估小公司交易分类中的信息论度量。会计科目表中各分类级别的相互信息和对称不确定性均已获得,使我们能够观察到它们在会计分类过程中因数据合并而产生的变化。
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2022-6-27 17:36:21
据我们所知,这是第一次使用经验数据集计算会计分类过程的信息理论度量。此外,我们指出,对称不确定性可能是一个有用的参数,用于比较一段时间内、不同行业或不同会计选择和标准中的公司。本文的结构如下:第二节介绍了信息论的一些基本概念。第3节回顾了Lee和Bedford将会计分类过程与信息理论联系起来的工作。第4节介绍了矩阵形式和计算算法。在第5节中,考虑到小公司五级会计科目表中记录的事件,对信息论度量进行了评估。在第6节中,我们给出了一些总结。最后,r软件环境的源代码作为附录包含。2、香农熵与信息测度本节介绍了信息论的一些基本定义。在其他地方可以找到完整和更详细的处理方法【8,9】。如果事件A以概率P(A)发生,则可以关联一个数字,- logP(A),量化与A的发生相关的信息。这一定义符合一个直观的想法,即独立事件的信息内容是每个事件信息的总和。为了量化一组事件的信息含量,香农提出了平均信息量或熵的概念。定义2.1给定事件集X={X,X,…,xn},概率为{P(X),P(X),…,P(xn)},与X相关的熵H(X)a定义为X:H(X)=-nXi=1P(xi)lo gP(xi)。
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2022-6-27 17:36:24
(1) 熵可以解释为与一组随机事件s相关的不确定性的度量。使用对数函数以二为底的信息单位称为位。由于P(xi)可能为零,H(X)可能在上述定义中不确定,因此,当P(xi)=0时,零值分配给P(xi)lo gP(xi)。对于由联合概率分布描述的两组或多组事件,联合熵可定义如下。定义2.2给定两组(X,Y)随机事件,结合概率分布P(X,Y),X和Y之间的联合熵定义为灰分(X,Y)=-nXi=1mXj=1P(xi,yj)lo gP(xi,yj),(2),其中n和m分别是X和Y集中不同事件的总数。对于独立事件,联合概率分布分解,联合熵opy成为每组事件的熵之和,即H(X,Y)=H(X)+H(Y)。
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