基于机器学习的智能会计引擎研究

“大智移云”时代,新兴信息技术正在不断颠覆传统并持续为企业的创新实践赋能,变革已成为企业经营管理新常态。其中,以机器学习为核心的人工智能技术能够自主深入挖掘现有海量数据的内在价值,预测未知,有效驱动企业财务管理,实现数字化、智能化转型,并与业务发展紧密交融。文章拟从会计引擎角度切入,探讨机器学习在财务会计和管理会计两个不同层面对企业财务的智能化革新,同时指出利用机器学习构建智能会计引擎所面临的机遇与挑战。研究表明,经机器学习再造的智能会计引擎将成为集高效率财务核算流程与多维度财务管理职能于一身的独立性平台工具,为企业业务与财务的顺利衔接与深度融合增添助力;国家政策和其他新兴技术的支持使得机器学习在智能时代对会计引擎的重塑充满机遇,但人才的紧缺和机器学习的局限都将是必须应对的挑战。

缘何出现违约潮？

债券市场承压之下于2018年掀起新的违约高峰,全年共计有125只信用债券发生违约,总违约金额达1209.61亿元。中国债券市场的正式起步源自1981年财政部恢复国债发行。在持续不断的曲折探索和发展前进过程中,中国债券市场渐趋完善,目前已形成了统一、分层的市场体系,可供发行和交易的债券类型也较为丰富,大体可分为利率债券、信用债券和同业存单三大类,其中信用债券因类型多样、各有特色,日益成为资金需求各异的非金融企业所倚重的直接融资工具。

违约潮下的神雾环保案例分析

债券违约事件往往发端于企业的现金流危机,神雾环保也不例外。神雾环保技术股份有限公司(以下简称"神雾环保")是2018年卷入信用债券违约风波的首家新增违约发行人,2018年3月14日因无法按期兑付"16环保债"回售本息约4.86亿元发生违约,揭开了2018年信用债券违约大潮的序幕。债券违约事件往往发端于企业的现金流危机,神雾环保也不例外,而其现金流危机的爆发与公司在经营、投资、筹资和公司治理方面潜藏的问题息息相关。

资本市场开放与企业信息披露质量——来自深港通交易制度的经验证据

基于2016年深港通交易制度实施的准自然实验,本文利用2009~2018年A股深市非金融行业上市公司数据,采用多时点双重差分模型考察了资本市场开放对企业信息披露质量的影响。研究结果表明,深港通交易制度的实施能够提升企业信息披露质量;企业两权分离度越高、高管持股比例越低,深港通交易制度对其信息披露质量的提升效应越强。进一步研究表明,香港投资者持股比例较高企业的信息披露质量改善更为明显;深港通交易制度能够通过发挥信息效应改善企业信息环境,进而提升其信息披露质量。本文的研究拓展了企业信息披露质量影响因素的研究视角,丰富了资本市场开放的外部治理作用研究,为继续完善企业信息披露制度、持续深化金融体制改革和进一步推进资本市场开放提供了经验借鉴。