GPT等大语言模型在会计与审计中的应用

以GPT为代表的大语言模型近期成为社会讨论热点。文章从大语言模型的发展路径出发,从管理会计、财务会计与审计三个方面对大语言模型可能的应用场景进行分析,并探讨相关风险与可能对策。现阶段的大语言模型已具有非常强大的自然语言处理、生成能力,GPT-4甚至可以处理多模态的信息,在管理会计利益相关者管理、信息分析与报告生成、财务会计核算、报告,审计信息获取与分析、计划制定等工作中有广泛的应用场景。但同时也可能带来可靠性风险、信息安全风险与技术滥用风险等问题,需要监管手段介入。如何趋利避害,让大语言模型更好地为财务数字化、智能化服务,为企业经营与市场发展提供新动力,是未来较长时期内,学术界、实践者和监管当局面临的共同难题。     

数据资产的会计计量问题研究

在数据市场蓬勃发展的背景下,对于数据资产的会计计量相关问题却一直未有明确的规定。文章首先对大数据资产概念进行界定,并对大数据资产的特征和分类进行研究;基于此将数据资产的特点与会计理论中的资产的计量理论进行比较分析,从而来对数据资产的计量问题进行深入研究,以期对数据资产的会计计量问题提出一些有针对性、有价值的意见和建议,积极推动数据资产会计理论研究的完善。     

股指期货的价格发现机制:基于结构变点分析框架

价格发现机制与股指期货市场的运行效率相关联。依据股指期货市场存在推出阶段的客观事实,推断该市场与股指现货市场之间的关系可能存在结构性变点。实证结果显示:在变点前,由于投资者的习惯性秉持等相关联原因,股指期货表现出对股指现货的日间引导关系。但由于机构投资未充分参与等原因,股指期货市场至今未成熟。相对而言,股指现货市场更有效率,从而在变点后,股指现货表现出对期货的日间引导关系。     

财政收支和经济增长关系的实证分析

本文利用金融危机爆发前近十三年的中国财政收支季度数据,系统地分析了财政收支结构和经济增长之间的关系;并利用Panel数据分析方法处理了经济数据的季度效应问题。通过构建理论模型和实证分析,本文得出以下结论:固定效应建模表明经济增长有显著的季节效应;财政收支与经济增长负相关,相对于财政收入,财政支出对经济增长影响更大;财政收支分项建模表明财政收支分项对经济发展有负效应。通过对经济高速增长的10余年财政收支和经济增长关系的研究,为后金融危机时代如何制定更详尽、准确的财政政策提供了量化依据。     

税收流失中的双委托-多代理问题

本文首次给出了税收流失问题中的多委托—多代理模型分析框架,并将政府、国税局和地税局、纳税人置于统一的博弈框架下,作为博弈的三方进行讨论。只要政府给国税局和地税局以适当的激励,政府仍然能设计出让纳税人"诚实"申报的显示机制;国税局和地税局作为税收征管者和纳税人之间的博弈可以看成是一个双委托—代理问题,此时税收征收上的"正外部性"和税收监菅上的"搭便车"效应将是双委托—代理问题中的新现象。