【摘 要】
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在分析动态审计职能理论基础上,运用分布式数据库、大规模并行处理等大数据技术,构建动态审计预警体系,可综合采集与分析多组织审计信息,实现金融风险的识别、判断与实时动态
【基金项目】
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2017山西省高等学校教学改革创新项目“基于大数据条件下会计实践教学模式的改革和创新”(J2017130)
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在分析动态审计职能理论基础上,运用分布式数据库、大规模并行处理等大数据技术,构建动态审计预警体系,可综合采集与分析多组织审计信息,实现金融风险的识别、判断与实时动态预警。将2007—2017年GDP增长量、资产利润率、负债率等23个代表性金融风险指标数据代入验证,结果显示:货币风险、国际收支风险和保险行业风险长期处于较低水平,拆入资金和外债则存在较大风险。预警结果与实际情况相符,说明所构建模型具有实际使用价值,可对审计对象进行实时监管,及时进行风险预警并实施干预。
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