Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "ksiegowosc" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Big Data: Challenges and Opportunities in Financial Management
Big data: wyzwania i szanse w zarządzaniu finansami
Autorzy:
Pilipczuk, Olga
Cosenco, Natalia
Kosenko, Olena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1923668.pdf
Data publikacji:
2019-11-29
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
big data
financial management
accounting
labor market
Big Data
zarządzanie finansami
księgowość
rynek pracy
Opis:
This paper describes the challenges and opportunities of using “big data” in the practice of financial management. The research question addressed in this work is what the major topics in existing research concerning the demand for big data skills are and where the resulting gaps in financial management occur. The experts noticed the transformation of the finance manager profession and predict that in next decade big data skills will be required for financial managers. The purposes of the paper are: to analyze the current state of the financial manager profession in selected labor markets, to identify the number of job positions with big data skills currently needed and to check additional skills and competencies needed in practice. The purpose of the literature study is to highlight the opportunities and challenges of big data technologies in financial management. To present a snapshot of big data skills demand in the European labor market for financial managers, we conducted research which reveals core skills currently needed for this position. We examined the most popular job search websites to find finance managers job openings that require big data skills in selected European countries. In conclusion, we provide potential areas for further research.
W niniejszym artykule podjęto próbę opisania wyzwań i możliwości wykorzystania technologii Big Data w praktyce zarządzania finansami. Pytanie badawcze poruszone w artykule dotyczy analizy zapotrzebowania na rynku pracy w zakresie umiejętności Big Data i związanych z nimi luk badawczych w zarządzaniu finansami. Eksperci odnotowują transformację zawodu menedżera finansowego i przewidują, że w następnej dekadzie od menedżerów finansowych będą wymagane umiejętności wykorzystania technologii Big Data. Celem artykułu jest analiza obecnego stanu zawodu menedżera finansowego na rynkach pracy wybranych krajów Europy, identyfikacja liczby ofert pracy zawierających wymagania związane z umiejętnościami w zakresie Big Data oraz sprawdzenie dodatkowych umiejętności i kompetencji potrzebnych w praktyce dla menadżerów finansowych. Celem analizy literatury tematu było podkreślenie możliwości i wyzwań wykorzystania technologii Big Data w zakresie zarządzania finansami. Aby przedstawić stan obecny zapotrzebowania na umiejętności Big Data dla menedżerów finansowych na wybranych europejskich rynkach pracy, przeprowadzono badania, które ujawniły kluczowe umiejętności potrzebne obecnie na tym stanowisku. Przeanalizowano najbardziej popularne strony internetowe z ofertami pracy wybranych krajów Europy, aby znaleźć oferty pracy dla menedżerów finansowych, wymagające umiejętności Big Data. Badanie ujawniło różnice w popycie na umiejętności Big Data między badanymi krajami. W podsumowaniu nakreślono potencjalne obszary dalszych badań.
Źródło:
Problemy Zarządzania; 2019, 5/2019 (85); 9-23
1644-9584
Pojawia się w:
Problemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie regresji logistycznej do wykrywania fałszowania sprawozdań finansowych
Application of Logistic Regression to Detect the Fraudulent Financial Statements
Autorzy:
Sylwestrzak, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/526023.pdf
Data publikacji:
2016-11-30
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
regresja logistyczna
kreatywna księgowość
fałszowanie sprawozdań finansowych
rynek amerykański
logit regression
creative accounting
falsified financial statements American market
Opis:
Celem artykułu jest wykrycie fałszowania sprawozdań finansowych na podstawie danych finansowych spółek z amerykańskiego rynku kapitałowego oskarżonych przez Amerykańską Komisję Papierów Wartościowych i Giełd o manipulowanie sprawozdaniami finansowymi z przepisu 10(b)-5 ustawy Securities Exchange Act w latach 2000–2007. Zwrócono szczególną uwagę na wykorzystywanie regresji logistycznej w literaturze empirycznej przy wykrywaniu kreatywnej księgowości. Na podstawie literatury empirycznej wybrano trzynaście wskaźników finansowych oraz dwa modele predykcji bankructwa mające zweryfikować postawione hipotezy badawcze. Ponadto przeprowadzono testy na współliniowość oraz na równość tendencji centralnych pomiędzy obiema grupami spółek. Uzyskane wyniki potwierdzają, że najbardziej newralgiczną pozycją sprawozdania finansowego, która powinna być monitorowana przy próbie wykrywania fałszowania sprawozdań finansowych, są aktywa obrotowe.
This paper aims to detect the financial statements fraud based on the financial data of the US companies accused by the US Securities and Exchange Commission of manipulating financial statements under rule 10(b)-5 of the Securities Exchange Act in 2000–2007. Particular attention was paid to the use of logistic regression in the empirical literature for the detection of creative accounting. Based on empirical articles we selected thirteen financial ratios and two models predicting bankruptcy aimed at verifying the research hypotheses. In addition, we tested collinearity and equality of central tendencies between companies that falsify and do not falsify financial statements. The results confirm that the item of financial statements that is most in danger and should be monitored when attempting to detect the financial statements fraud are current assets.
Źródło:
Problemy Zarządzania; 2016, 4/2016 (63), t.1; 89 - 102
1644-9584
Pojawia się w:
Problemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies