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    政大機構典藏 > 商學院 > 資訊管理學系 > 期刊論文 >  Item 140.119/27134
    請使用永久網址來引用或連結此文件: http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/27134


    題名: 以範例學習法研究重要性判斷行為
    其他題名: An Empirical Study of Materiality Judgement Behavior Through Learning from Examples Approach
    作者: 楊建民;劉立倫;林震岩
    Yang, Jiann-Min;Liu, Li-Lun;Lin, Jan-Yan
    關鍵詞: 人工智慧;專家系統;重要性判斷;範例學習
    日期: 1993-03
    上傳時間: 2009-01-17 16:13:38 (UTC+8)
    摘要: 重要性判斷過去一直深受學者注意,並在相關文獻中引起廣泛的討論。本研究首次採用人
     工智慧範例學習之技術,探討存貨損失重要性判斷的政策;再以判斷結果是否來自一致性
     的判斷法則的觀點,來衡量分析存貨損失重要性判斷政策的品質。研究中審計個案之例子
     資料庫,係以因子設計並由電腦隨機產生;每個例子(個案)包括10個線索,並要求受試
     者(包括65位審計人員及40位政大會研所研究生)判斷存貨損失事件之重要性,及應否在
     損益表上單獨揭露。研究結果顯示:受試者主觀判斷所勾選之較重要的線索,順序相當一
     致,其中最主要者為「存貨損失佔稅前淨利之比率」;同時主觀選取之重要性線索,亦能
     與範例學習演算法所優先確認出區別能力較強的線索相一致,表現出受試者具有高度之自
     我洞察力。研究中也發現,研究生群判斷個案中所顯示的「穩定性」,及判斷個案與分類
     樹法則之間的「共識性」,均較審計人員群為高,主要是因為研究生群體的同質性較高所
     致。整體而言,範例學習法表現了相當強的概念分類能力,可做為重要性判斷行為另一種
     有效的研究途徑。
    關聯: 政大學報,66,249-268
    資料類型: article
    顯示於類別:[資訊管理學系] 期刊論文
    [第66期] 期刊論文

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