基于BP神经网络的作业成本法的应用研究和实践

发布时间：2023-10-12 00:03

　　产品成本是企业产品定价和制定战略决策的重要依据,而费用分配的合理程度是影响成本计算结果准确性的重要因素之一。在航空维修行业,产品是满足客户各种需求的具有专业技术水平的维修服务。这些服务通常包含复杂的生产工艺和技术要求,其对人员技术水平和设备配备上的要求也增加了企业的间接费用。所以,传统的成本核算方法不能准确反映这类企业的成本管理要求。本文将BP神经网络和作业成本法结合并应用于成本核算中,可使成本核算更为精确,论文研究具有实际应用价值。 本文通过对所调研的企业现行产品成本核算的分析,提出了作业成本法运用于航空维修行业企业的程序、成本计算模型,并对运用结果进行比较,得出结论:航空维修行业在运用作业成本法进行成本核算时,应合理确定资源成本动因和作业成本动因;应合理摊配资源和作业成本。为解决一般企业财务和生产历史数据的完备性难以达到作业成本法高要求的问题,将BP神经网络应用于成本动因分配系数的处理上,并结合企业生产特性,得到更合理的成本分配系数。 实践表明,结合BP神经网络算法的作业成本法,对企业成本的核算更为精确。论文研究成果对中小企业成本核算具有借鉴作用。

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 论文研究的内容、方法及思路
    1.3 论文章节安排
第2章 作业成本法和BP 神经网络理论
    2.1 作业成本法
        2.1.1 作业成本法的概念
        2.1.2 作业成本法的国内外研究现状
        2.1.3 作业成本法与传统成本管理的区别
            2.1.3.1 理论依据的不同
            2.1.3.2 实践依据的不同
        2.1.4 作业成本法有关的概念及一般核算程序
            2.1.4.1 作业成本法有关的概念
            2.1.4.2 作业成本法的一般核算程序
    2.2 BP 神经网络
        2.2.1 误差反向传播(BP)算法的概念
        2.2.2 国内外研究现状
        2.2.3 神经网络的特点
        2.2.4 BP 神经网络的结构和其算法的一般计算步骤
    2.3 本章小结
第3章 案例应用与分析
    3.1 A 公司成本费用及作业分析
        3.1.1 A 公司成本费用汇总
        3.1.2 A 公司作业中心分析
            3.1.2.1 增值或必要类作业中心
            3.1.2.2 过渡作业性作业成本
    3.2 单成本动因下分配率的确立
    3.3 多成本动因下分配率的选择
        3.3.1 采用统计分析法简化成本动因
        3.3.2 采用BP 神经网络模型简化成本动因
            3.3.2.1 网络结构的确定
            3.3.2.2 隐含层神经元数的确定
            3.3.2.3 网络学习参数的选取
            3.3.2.4 样本数据的处理
            3.3.2.5 BP 网络程序设计的MATLAB 实现
    3.4 本章小结
第4章 A 公司作业成本法应用结果和对策建议
    4.1 作业成本应用结果
        4.1.1 从资源到各作业中心
        4.1.2 过渡性作业的再分配
        4.1.3 从作业中心到产品的分配
    4.2 对比及对策建议
        4.2.1 与传统成本核算方法的对比
        4.2.2 对策建议
    4.3 本章小结
第5章 总结和展望
    5.1 BP 神经网络和作业成本法结合应用的一般经验
    5.2 BP 神经网络和作业成本法结合应用的意义
    5.3 后续研究需要解决的问题
参考文献
致谢
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本文编号：3853052