会计类毕业论文范文

摘要：战略成本会计突破传统成本会计的局限，为现代企业管理开拓了新的战略管理领域。

本文就战略成本会计在企业高层决策，成本管理，市场定位以及售后服务管理中的应用做出探讨。 关键词：战略成本会计;企业管理;应用 战略成本会计是指企业通过对投资决策和实施、研究开发与设计、原料采购、产品生产、销售与售后服务进行全面的监控，将这些监控贯穿于产品进入市场到退出市场的全过程，从战略的角度研究影响成本的各个环节，规划并控制成本使之保持在适度水平，以便在市场上取得持久的竞争优势，确保企业有效地完成既定的业绩要求，实现企业的战略目标。 现代企业管理是企业全员管理、全过程管理和全方位管理。由于电子技术运用于产业形成了高度电脑化高度自动化的生产，形成了新的制造环境。在新的制造环境下，企业必须有与之相适应的现代成本会计技术。战略成本会计突破了传统成本会计把成本局限在微观层面上的研究，而把重点转向企业整体战略这一更为广阔的领域，从而有利于企业正确地进行成本预测、决策，正确地选择经营战略，提高企业整体经济效益。

本文从以下几个方面对战略成本会计在企业管理中的应用进行分析。

一、在企业高层决策管理的应用 战略成本会计为有效地服务于企业的战略管理，及时提供以外向型为主体的多样化信息和相应的分析研究资料，为企业高层领导沿着正确的方向进行战略思考起到“催化剂”的作用，从而使他们能据此高瞻远瞩地对企业内外的环境和条件进行综合透视，从中了解竞争对手的长处和短处及今后的战备趋向;并了解现有和潜在顾客目前的需求及其今后的发展前景，进而洞察在今后较长时期内可能捕捉的机遇和面临的挑战。战略成本会计管理在企业中获得领导者的支持，企业成功才会推广战略成本会计，进而开展战略管理。同时,战略成本会计系统是全员工程，其成本核算体系设计、基础数据收集以及改善行动都需要全员参与，实施战略成本会计不可避免会导致对个人和组织的产生一定的影响。因此，组织机构也要为适应系统的成功实施进行再造。 二、在企业成本管理中的应用 成本水平作为企业管理工作的质量体现，表明成本管理是企业管理不可或缺部分，如何将战略成本会计理论与方法正确引进和运用于战略成本会计管理是目前我国企业提高经营管理水平的重要的一步。 战略成本会计认为采购不仅包括一般意义上的采购成本，而且包括与低质量、低可靠性和不理想的运输条件相联系的成本。因此在对成本的管理中不应仅仅考虑采购价格，同时还应考虑到采购的原材料的质量、可靠性和送货的及时性等多种因素，这样确定的成本涵盖的内容更全面，提供的数据更实际可靠。在进行了对采购成本的归集处理工作后，还应分析价值链中采购环节每一作业与成本的关系，以作业为基础，按照因果关系把采购成本分配到其应承担的产品成本中，这样使得产品成本相关性大为增强。 企业不仅要设计出符合顾客需求并具 良好品质及机能的产品，且同时必须达成其成本目标。至于中间过程是要透过降低多少材料费、加工费等来达成目标，则由各设计部门视其创意而定。要根据各个环境反馈的信息进行成本预估、确认设计部门目标达成的情况。

1.1 课题背景和研究意义

审计作为现在会计师事务所主要从事的业务，在中国是一个久远的职业，据历史文献记载在西周时就已经有审计的职位，从审计方向的分类来看，以前的审计主要是政府审计，而社会审计(事务所审计)和内部审计则是现代才发展起来的。从审计发展方面来看，在计算机用于与审计行业之前，审计人员能做的，只有通过对纸质账簿的检查，在社会审计方面和政府审计方面分别监督企业的经济活动和国家机构的财政财务收支真实与合法性。而在 2002 年，在国务院的支持下，审计署开始启动“金审工程”项目一期的建设实施，在 2004 年，随着各地的金审一期项目的逐渐完成，这表明我国审计界已经向审计信息化做出的一项大胆的尝试。金审一期的建设重点在于：局域网、标准规范建设、应用系统、安全系统建设、人员培训等内容。从 2008年开始，金审二期项目启动，金审二期的建设重点是建立各地联网审计系统，2012年 7 月 30 日，金审二期工程竣工验收大会在审计署举行。这表明我国的审计信息化在已经取得很大的进步。 审计与计算机信息技术的结合使得审计主体可以更大范围进行审计活动。随着审计对象的承载介质的变化，为了准确计量和全面反映机构的经营状况和经营风险，增加对经营风险和审计风险的控制，解决审计资源的配置问题，现代审计风险模型在不断演变和发展完善中，逐渐确立了以风险评估为中心，通过对被审计单位的风险评价和计量，来确定审计方式、重点和范围。2004 年 12 月 15 日，归属于“国际会计师联合会(IFAC)”管理的“审计与鉴证准则委员会(IAASB)”颁布的《国际审计准则240 号》开始生效了，该准则提出了新审计风险模型，2006 年《中国内部审计准则》的颁布实施和在 2013 年重新修订的《中国内部审计准则》也包括了这种方法，这意味着我国审计界已经认同了这种新审计风险模型。在这一大的社会发展背景下，我们认为选择一种全新的审计风险研究思路，利用现代信息技术发展的最新手段，探讨审计风险的相关问题，努力让审计质量得到更大的提高，是如今我们研究审计风险的又一个可以提高我们审计专业知识的课题。我们利用数据挖掘技术，对审计风险进行评估、计量和控制，收到了一定的成效，可以解决传统审计风险研究难以解决的对审计风险进行数量化描述的问题，然后针对不同的风险层次，实施对应风险控制措施，也就可以提高我们的审计工作质量。

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1.2 国内外的研究现状概述

数据挖掘是一门是融合和各门学科的精华而建立起来的综合学科和应用技术。首它最早出现在一次国际学术会议上，因为数据挖掘首先起步的研究领域是在数据库方面，所以人们刚开始把数据挖掘称为数据库里的知识发现(Knowledge Discovery in Database，简称 KDD)，就是从数据库和数据仓库中发现隐含的知识或模式。随着研究对象的不断变化，研究领域的极大扩展，人们对它的称呼变成了数据挖掘(Data Miner，简称 DM) 首先对数据挖掘领域的相关理论和应用贡献最大的是国外研究人员。1967 年，J.B Mac Queen 提出的 K-Means 算法运用于数据挖掘技术的聚类分析中。1993 年R.Agrawal 最先提出关联规则的概念，并和其他人共同提出的 Apriori 经典算法是最早的关于关联规则的算法，也是目前数据挖掘领域里应用最广泛的算法之一[1]。由于首先运用提出的一些分类和关联算法挖掘的效率并不是很高，其他学者相继提出了决策树算法 ID3 和决策树算法的改进版 C4.5 算法。随着数据挖掘技术的不断扩张，越来越多其他学科的分析方法也加入到数据挖掘技术来，比如机器学习中的遗传算法、神经网络、模糊数学等理论。 国内同样也针对于数据挖掘技术进行了大量的应用和理论研究，并取得了相当的研究成果，但大多数的研究成果偏重于将数据挖掘技术应用于某一领域。米天胜于2003 年讨论了数据挖掘技术运用于客户关系管理中，并构建了该种客户关系管理体系结构和工作流程[2]。肖可砾、熊辉于 2010 年探讨了将数据挖掘技术运用于金融欺诈行为中，但只给出了概略的描述，未深入探讨实施过程[3]。吴泽曦于 2015 年将数据挖掘技术中的聚类分析运用于车辆监控系统的研究当中，提出来车辆监控系统的总体设计方案，开辟了数据挖掘技术应用的新领域[4]。