基于信息粒度的XBRL分类标准扩展度量

发布时间：2018-06-28 11:54

  本文选题：XBRL + 分类标准扩展　； 参考：《财会月刊》2015年06期

【摘要】：分类标准的制定是XBRL财务报告实施最为关键的步骤。为了进一步提高XBRL分类标准的质量,本文基于信息元素粒度理论,构建XBRL分类标准度量模型,以便更准确地把握财务信息元素的粗细程度,从而有效解决XBRL分类标准扩展度量的问题。
[Abstract]:In order to further improve the quality of the taxonomy , this paper constructs a standard metric model based on the granularity of information elements , so as to more accurately grasp the thickness of the financial information elements , so as to effectively solve the problem of the extension measure of the taxonomy .
【作者单位】： 黑龙江科技大学管理学院;
【基金】：黑龙江省教育厅人文社会科学项目(编号:11554171)
【分类号】：F232

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本文编号：2077914