成本费用粘性对审计师行为的影响研究

成本费用粘性影响企业生存发展，而目前关于成本费用粘性的研究大多探讨其前置影响因素，对成本费用粘性经济后果关注较少。以2012-2021年沪深两市A股非金融上市公司为研究样本，本文检验成本费用粘性对审计师行为的影响。研究表明，成本费用粘性显著增加了审计师对被审计单位的审计收费，并且增强了审计师的谨慎性，审计师更加倾向于出具非标准审计意见。经过更换样本检验、自变量滞后一期检验、工具变量检验以及Heckman两阶段检验，结果保持稳健。进一步研究发现，较高的行业竞争程度和较低的内部控制质量，增强了成本费用粘性与审计师行为之间的显著关系。研究结论拓展了成本费用粘性经济后果的文献，填补了成本费用粘性与审计师行为关系的研究空缺，对审计监管部门规范引导审计市场发展、上市公司完善成本管理以及审计师优化审计程序提供了借鉴。     

基于概率分布的犹豫模糊集多属性群决策法及应用

因决策者本身对每个术语有不同的偏好，其做决策时可能会犹豫，决策结果会因人而异。针对智能物流实验室设备供应商选择过程进行决策分析,首先收集专家的犹豫模糊语言术语评价信息；其次综合评价专家的共识度和犹豫度确定其权重；再改进排序位置法，优化决策方法，提出一种鲁棒性很强的基于概率分布的犹豫模糊MULTIMOORA群决策方法。最后，通过对比分析验证该方法的有效性。     

基于社交媒体的暴雨灾情信息实时挖掘与分析——以2019年“4·11深圳暴雨”为例

在暴雨天气过程中，实时获取详细的暴雨灾情信息，尤其是灾害带来的影响和后果，对灾情的及时响应和评估有着重要的意义。结合隐含狄利克雷分布(LDA)主题挖掘方法和支持向量机(SVM)分类算法，构建基于社交媒体的暴雨灾情信息挖掘模型，收集2019年“4·11深圳暴雨”的微博数据，识别出4类微博文本主题，并进一步对“灾情信息”这一主题进行二次挖掘。结果显示，所构建的暴雨灾情信息挖掘模型能够准确识别出微博文本中蕴含的灾情信息，提取了深圳暴雨事件带来的交通影响、人员伤亡、建筑物倒塌、积水、停电、停水6种灾情信息；暴雨灾情信息挖掘和分析的结果能准确反映灾害的发展状况，在时间上，挖掘出的灾情信息实时反映了灾害的发展过程，在空间上，微博数量集中的地区与灾情发生地点保持一致，基于社交媒体的灾情信息实时获取方法能够为政府开展应急救援及救灾部署工作提供实时基础信息支持。