會計類畢業論文范文
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摘要：戰略成本會計突破傳統成本會計的局限，為現代企業管理開拓了新的戰略管理領域。
本文就戰略成本會計在企業高層決策，成本管理，市場定位以及售后服務管理中的應用做出探討。 關鍵詞：戰略成本會計;企業管理;應用 戰略成本會計是指企業通過對投資決策和實施、研究開發與設計、原料采購、產品生產、銷售與售后服務進行全面的監控，將這些監控貫穿于產品進入市場到退出市場的全過程，從戰略的角度研究影響成本的各個環節，規劃并控制成本使之保持在適度水平，以便在市場上取得持久的競爭優勢，確保企業有效地完成既定的業績要求，實現企業的戰略目標。 現代企業管理是企業全員管理、全過程管理和全方位管理。由于電子技術運用于產業形成了高度電腦化高度自動化的生產，形成了新的制造環境。在新的制造環境下，企業必須有與之相適應的現代成本會計技術。戰略成本會計突破了傳統成本會計把成本局限在微觀層面上的研究，而把重點轉向企業整體戰略這一更為廣闊的領域，從而有利于企業正確地進行成本預測、決策，正確地選擇經營戰略，提高企業整體經濟效益。
本文從以下幾個方面對戰略成本會計在企業管理中的應用進行分析。
一、在企業高層決策管理的應用 戰略成本會計為有效地服務于企業的戰略管理，及時提供以外向型為主體的多樣化信息和相應的分析研究資料，為企業高層領導沿著正確的方向進行戰略思考起到“催化劑”的作用，從而使他們能據此高瞻遠矚地對企業內外的環境和條件進行綜合透視，從中了解競爭對手的長處和短處及今后的戰備趨向;并了解現有和潛在顧客目前的需求及其今后的發展前景，進而洞察在今后較長時期內可能捕捉的機遇和面臨的挑戰。戰略成本會計管理在企業中獲得領導者的支持，企業成功才會推廣戰略成本會計，進而開展戰略管理。同時,戰略成本會計系統是全員工程，其成本核算體系設計、基礎數據收集以及改善行動都需要全員參與，實施戰略成本會計不可避免會導致對個人和組織的產生一定的影響。因此，組織機構也要為適應系統的成功實施進行再造。 二、在企業成本管理中的應用 成本水平作為企業管理工作的質量體現，表明成本管理是企業管理不可或缺部分，如何將戰略成本會計理論與方法正確引進和運用于戰略成本會計管理是目前我國企業提高經營管理水平的重要的一步。 戰略成本會計認為采購不僅包括一般意義上的采購成本，而且包括與低質量、低可靠性和不理想的運輸條件相聯系的成本。因此在對成本的管理中不應僅僅考慮采購價格，同時還應考慮到采購的原材料的質量、可靠性和送貨的及時性等多種因素，這樣確定的成本涵蓋的內容更全面，提供的數據更實際可靠。在進行了對采購成本的歸集處理工作后，還應分析價值鏈中采購環節每一作業與成本的關系，以作業為基礎，按照因果關系把采購成本分配到其應承擔的產品成本中，這樣使得產品成本相關性大為增強。 企業不僅要設計出符合顧客需求并具 良好品質及機能的產品，且同時必須達成其成本目標。至于中間過程是要透過降低多少材料費、加工費等來達成目標，則由各設計部門視其創意而定。要根據各個環境反饋的信息進行成本預估、確認設計部門目標達成的情況。
1.1 課題背景和研究意義
審計作為現在會計師事務所主要從事的業務，在中國是一個久遠的職業，據歷史文獻記載在西周時就已經有審計的職位，從審計方向的分類來看，以前的審計主要是政府審計，而社會審計(事務所審計)和內部審計則是現代才發展起來的。從審計發展方面來看，在計算機用于與審計行業之前，審計人員能做的，只有通過對紙質賬簿的檢查，在社會審計方面和政府審計方面分別監督企業的經濟活動和國家機構的財政財務收支真實與合法性。而在 2002 年，在國務院的支持下，審計署開始啟動“金審工程”項目一期的建設實施，在 2004 年，隨著各地的金審一期項目的逐漸完成，這表明我國審計界已經向審計信息化做出的一項大膽的嘗試。金審一期的建設重點在于：局域網、標準規范建設、應用系統、安全系統建設、人員培訓等內容。從 2008年開始，金審二期項目啟動，金審二期的建設重點是建立各地聯網審計系統，2012年 7 月 30 日，金審二期工程竣工驗收大會在審計署舉行。這表明我國的審計信息化在已經取得很大的進步。 審計與計算機信息技術的結合使得審計主體可以更大范圍進行審計活動。隨著審計對象的承載介質的變化，為了準確計量和全面反映機構的經營狀況和經營風險，增加對經營風險和審計風險的控制，解決審計資源的配置問題，現代審計風險模型在不斷演變和發展完善中，逐漸確立了以風險評估為中心，通過對被審計單位的風險評價和計量，來確定審計方式、重點和范圍。2004 年 12 月 15 日，歸屬于“國際會計師聯合會(IFAC)”管理的“審計與鑒證準則委員會(IAASB)”頒布的《國際審計準則240 號》開始生效了，該準則提出了新審計風險模型，2006 年《中國內部審計準則》的頒布實施和在 2013 年重新修訂的《中國內部審計準則》也包括了這種方法，這意味著我國審計界已經認同了這種新審計風險模型。在這一大的社會發展背景下，我們認為選擇一種全新的審計風險研究思路，利用現代信息技術發展的最新手段，探討審計風險的相關問題，努力讓審計質量得到更大的提高，是如今我們研究審計風險的又一個可以提高我們審計專業知識的課題。我們利用數據挖掘技術，對審計風險進行評估、計量和控制，收到了一定的成效，可以解決傳統審計風險研究難以解決的對審計風險進行數量化描述的問題，然后針對不同的風險層次，實施對應風險控制措施，也就可以提高我們的審計工作質量。
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1.2 國內外的研究現狀概述
數據挖掘是一門是融合和各門學科的精華而建立起來的綜合學科和應用技術。首它最早出現在一次國際學術會議上，因為數據挖掘首先起步的研究領域是在數據庫方面，所以人們剛開始把數據挖掘稱為數據庫里的知識發現(Knowledge Discovery in Database，簡稱 KDD)，就是從數據庫和數據倉庫中發現隱含的知識或模式。隨著研究對象的不斷變化，研究領域的極大擴展，人們對它的稱呼變成了數據挖掘(Data Miner，簡稱 DM) 首先對數據挖掘領域的相關理論和應用貢獻最大的是國外研究人員。1967 年，J.B Mac Queen 提出的 K-Means 算法運用于數據挖掘技術的聚類分析中。1993 年R.Agrawal 最先提出關聯規則的概念，并和其他人共同提出的 Apriori 經典算法是最早的關于關聯規則的算法，也是目前數據挖掘領域里應用最廣泛的算法之一[1]。由于首先運用提出的一些分類和關聯算法挖掘的效率并不是很高，其他學者相繼提出了決策樹算法 ID3 和決策樹算法的改進版 C4.5 算法。隨著數據挖掘技術的不斷擴張，越來越多其他學科的分析方法也加入到數據挖掘技術來，比如機器學習中的遺傳算法、神經網絡、模糊數學等理論。 國內同樣也針對于數據挖掘技術進行了大量的應用和理論研究，并取得了相當的研究成果，但大多數的研究成果偏重于將數據挖掘技術應用于某一領域。米天勝于2003 年討論了數據挖掘技術運用于客戶關系管理中，并構建了該種客戶關系管理體系結構和工作流程[2]。肖可礫、熊輝于 2010 年探討了將數據挖掘技術運用于金融欺詐行為中，但只給出了概略的描述，未深入探討實施過程[3]。吳澤曦于 2015 年將數據挖掘技術中的聚類分析運用于車輛監控系統的研究當中，提出來車輛監控系統的總體設計方案，開辟了數據挖掘技術應用的新領域[4]。