第1章 審計(jì)財(cái)務(wù)報(bào)告的基礎(chǔ)

1.1 審計(jì)

1.2 審計(jì)中的計(jì)算機(jī)和審計(jì)分析的誕生

1.3 現(xiàn)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和審計(jì)的根源

1.4 新興技術(shù)和無形資產(chǎn)

1.5 財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)

1.6 本書所需的R程序包

1.7 參考文獻(xiàn)

第2章 審計(jì)分析的基礎(chǔ)

2.1 商業(yè)和數(shù)據(jù)分析

2.2 會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)類型

2.3 數(shù)值與分類

2.4 分類（枚舉、因子、名義、多分類）數(shù)據(jù)

2.5 二進(jìn)制（二分、邏輯、指標(biāo)、布爾）數(shù)據(jù)

2.6 序數(shù)（有序因子）數(shù)據(jù)

2.7 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索

2.8 進(jìn)一步研究

2.9 本章所需的R安裝包

2.10 參考文獻(xiàn)

第3章 會(huì)計(jì)交易分析

3.1 審計(jì)程序和會(huì)計(jì)循環(huán)

3.2 會(huì)計(jì)交易的起源

3.3 作為學(xué)習(xí)模型的審計(jì)測試

3.4 日期的處理

3.5 會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)

3.6 用統(tǒng)計(jì)術(shù)語表達(dá)機(jī)構(gòu)語言

3.7 交易樣本和數(shù)量

3.8 會(huì)計(jì)循環(huán)

3.9 實(shí)質(zhì)性測試

3.10 指標(biāo)和估計(jì)

3.11 概率和統(tǒng)計(jì)中的重要概念

3.12 機(jī)器學(xué)習(xí)方法

3.13 審計(jì)證據(jù)及其信息內(nèi)容的統(tǒng)計(jì)視角

3.14 參考文獻(xiàn)

第4章 風(fēng)險(xiǎn)評估和審計(jì)計(jì)劃

4.1 審計(jì)

4.2 審計(jì)計(jì)劃中的風(fēng)險(xiǎn)評估

4.3 訪問美國證券交易委員會(huì)EDGAR財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)庫

4.4 使用R語言訪問EDGAR信息的注意事項(xiàng)

4.5 審計(jì)人員配置和預(yù)算

4.6 風(fēng)險(xiǎn)評估矩陣

4.7 使用Shiny創(chuàng)建風(fēng)險(xiǎn)評估矩陣面板

4.8 根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評估矩陣生成審計(jì)預(yù)算

4.9 值得注意的審計(jì)失敗及其發(fā)生的原因

4.10 審計(jì)：一個(gè)壞問題

4.11 審計(jì)：關(guān)于審計(jì)計(jì)劃和預(yù)算的最后思考

4.12 參考文獻(xiàn)

第5章 分析復(fù)核：技術(shù)分析

5.1 分析復(fù)核

5.2 分析復(fù)核的制度背景

5.3 衡量公司財(cái)務(wù)狀況的技術(shù)指標(biāo)

5.4 分析復(fù)核因特網(wǎng)資源

5.5 美國人口普查數(shù)據(jù)

5.6 R和應(yīng)用程序編程接口（API）

5.7 來自網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品和客戶信息的技術(shù)分析

5.8 基于詞匯的向量化

5.9 參考文獻(xiàn)

第6章 分析復(fù)核：智能掃描

6.1 互聯(lián)網(wǎng)資源智能掃描

6.2 使用整潔的數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒分析

6.3 掃描社交網(wǎng)絡(luò)中未經(jīng)認(rèn)證的新聞來源

6.4 情報(bào)掃描策劃的新聞流

6.5 通過網(wǎng)頁抓取訪問一般網(wǎng)頁內(nèi)容

第7章 審計(jì)程序設(shè)計(jì)

7.1 作為自然實(shí)驗(yàn)的審計(jì)程序

7.2 收集和分析審計(jì)證據(jù)：抽樣

7.3 美國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)審計(jì)抽樣指南

7.4 中期符合性測試的抽樣方法

7.5 用于審計(jì)的統(tǒng)計(jì)決策框架

7.6 作為學(xué)習(xí)模型的審計(jì)測試

7.7 重要性

7.8 風(fēng)險(xiǎn)

7.9 AICPA關(guān)于抽樣方法和風(fēng)險(xiǎn)的建議

7.10 AICPA關(guān)于公認(rèn)審計(jì)準(zhǔn)則的聲明

7.11 AICPA承認(rèn)或研究過的取樣類型

7.12 會(huì)計(jì)事項(xiàng)分布

7.13 審計(jì)循環(huán)

7.14 審計(jì)和信息技術(shù)的背景

7.15 審計(jì)師意見：審計(jì)的結(jié)果

7.16 參考文獻(xiàn)

第8章 期中符合性測試

8.1 期中符合性測試和管理建議書

8.2 給管理層的SAS115號(hào)信函

8.3 三種抽樣方法

8.4 期中測試的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

8.5 審計(jì)控制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

8.6 自動(dòng)編碼器和非平衡數(shù)據(jù)集

8.7 機(jī)器學(xué)習(xí)在審計(jì)中應(yīng)用的最后思考

8.8 參考文獻(xiàn)

第9章 實(shí)質(zhì)性測試

9.1 實(shí)質(zhì)性測試

9.2 一步創(chuàng)建試算平衡表數(shù)據(jù)

9.3 應(yīng)收賬款審計(jì)

9.4 應(yīng)收賬款函證審計(jì)程序的步驟

9.5 壞賬準(zhǔn)備的估計(jì)與計(jì)提

9.6 分層樣本和貨幣單位抽樣

9.7 審計(jì)盤點(diǎn)

9.8 參考文獻(xiàn)

第10章 薩班斯-奧克斯利協(xié)議

10.1 《薩班斯-奧克斯利法案》：公司系統(tǒng)面臨的安全、隱私和欺詐威脅

10.2 SOX有效性的學(xué)術(shù)研究

10.3 來自行業(yè)的關(guān)于SOX有效性的證據(jù)

10.4 使用R語言評估SOX在預(yù)測違規(guī)和識(shí)別控制缺陷方面的有效性

10.5 SOX-Privacy Clearinghouse數(shù)據(jù)集的探索性分析

10.6 使用自動(dòng)編碼器檢測控制缺陷

10.7 Fama-French風(fēng)險(xiǎn)度量和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的網(wǎng)格搜索以補(bǔ)充信息

10.8 Fama-French風(fēng)險(xiǎn)因素

10.8 關(guān)于薩班斯-奧克斯利報(bào)告的最后思考

10.9 參考文獻(xiàn)

第11章 區(qū)塊鏈、網(wǎng)絡(luò)犯罪和取證

11.1 用于保護(hù)交易的區(qū)塊鏈

11.2 網(wǎng)絡(luò)犯罪和取證

11.3 取證分析：本福德定律

11.4 參考文獻(xiàn)

第12章 特殊業(yè)務(wù)：預(yù)測與估值

12.1 擔(dān)保和估值的特殊業(yè)務(wù)

12.2 戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)和業(yè)績指標(biāo)

12.3 估值模型

12.4 其他估值方法

12.5 進(jìn)一步研究

12.6 參考文獻(xiàn)

第13章 用于審計(jì)組織的模擬交易

13.1 “測試組”及其后代

13.2 服務(wù)組織審計(jì)

13.3 會(huì)計(jì)循環(huán)、審計(jì)任務(wù)和審計(jì)數(shù)據(jù)的生成

13.4 用于審計(jì)程序A/B測試的銷售和采購循環(huán)數(shù)據(jù)庫的生成

13.5 建立模擬

13.6 用于審計(jì)分析的代碼和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫

13.7 生成模擬數(shù)據(jù)時(shí)使用的假設(shè)

13.8 統(tǒng)計(jì)假設(shè)和會(huì)計(jì)交易的分布

13.9 模擬的一般參數(shù)

13.10 銷貨日記賬

13.11 現(xiàn)金和銀行存款

13.12 存貨和用于補(bǔ)充庫存的采購訂單

13.13 存貨

13.14 永續(xù)盤存、應(yīng)付賬款和其他與存貨相關(guān)的賬戶

13.15 客戶信貸限額和未付應(yīng)收賬款

13.16 應(yīng)收賬款