会计论文中的数据分析
会计论文中数据分析的传统目标是让学生运用会计和金融学的基本理论和方法，记录企业的生产经营交易，按照相应的身份对企业的相关账目进行整理和汇总，编制相应的财务报表。但随着计算机水平的提高，会计电算化得到了广泛的应用，人工智能已经能够代替人来实现会计的传统目标，所以会计和财务的传统目标应该改变，以顺应时代的潮流。因此，我们应该在传统目标的基础上，在教学过程中培养学生的分析能力，加强理论与实践的结合。那么如何培养学生的分析能力和创新能力将是一个迫切的目标。数据分析能力的培养将是会计与金融教学的新要求。面对成千上万的财务报表和财务报表中的数字，如何从数字中提取价值将是学生面临的一道难题。因此，本文将以Stata软件为例，介绍会计和财务的数据分析。Stata软件具有强大的数据分析能力，包括统计分析、回归分析、数据管理等功能。本文将从回归分析、盈余管理测量和事件研究三个角度介绍Stata软件在会计和财务中的应用。
一、Stata在会计与金融教学中的应用案例
(一)回归分析法
回归分析法是一种统计方法，旨在检验两个变量之间的因果关系。然而，随着大数据分析技术的普及，回归分析方法越来越多地用于检验两个变量之间的相关性。尽管如此，他们的基本思想是通过建立相关模型，利用相关数据，得到变量的系数和相关统计量，根据统计知识分析变量的显著性，从而估计出变量的系数，从而得出两个变量之间的关系。回归方法常用于会计和财务的研究。比如著名的MM理论，认为公司的价值与企业的资本结构无关。然而，相关研究通过对企业数据的回归分析发现，资本结构与企业价值之间可能存在二次函数关系。此外，企业绩效与企业借贷成本的关系也得到了数据的证实，即企业绩效越好，借贷成本越小。相关的stata命令如下:reg y x x1 x2 x3...，r /*reg是Stata的回归命令，y是因变量，x是自变量，其他x是控制变量，表示模型已经被异方差调整。
(二)盈余管理的衡量
许多文献已经证实了企业中盈余管理的存在(刘会龙等，2014)，盈余管理往往是管理层自利行为的工具。因此，如何识别企业的盈余管理程度，对于投资者和监管者来说是非常关键的。对于盈余管理的衡量，目前常采用修正的琼斯模型，按照行业的同一年份进行回归(Dechow et al .，1995)，得到模型的残差，从而衡量企业的盈余管理水平。其中，当残差为正时，代表正向盈余管理，即提高相应的绩效；当残差为负时，代表负的盈余管理，即相应的业绩降低。那么计算相应的残差就很重要了。本文拟引入Stata软件的相关命令，获取相应的残差，从而衡量企业盈余管理的水平。
1.循环命令实现。如何用循环订单实现当年同行业回报？首先，生成一个空变量来存储残差；其次，要构建两个周期，一个是年度周期，一个是行业周期；最后，使用回归命令进行循环。
(三)事件研究法在会计与财务中的应用市场效率假说认为，市场上所有可能影响股票涨跌的因素都能立即、完整地反映在股票的涨跌上。在此基础上，Fama提出了弱有效、半强有效和强有效市场的概念来分析相关信息对股票价格的影响。目前，事件研究法是分析市场有效性的工具。其原理是检验某一事件前后股价是否存在剧烈波动，导致异常收益。以便测试事件是否具有信息内容。通过对事件法的学习，可以了解投资者对事件的认知。会计与金融教学中可以运用的事件有很多，如公司并购、私募股权、回购、诉讼风险行为等。
二、结论
通过上述Stata在会计和金融方面的案例分析，可以知道会计计量经济分析在会计和金融方面具有很强的应用价值。会计人员可以有效地利用财务报表的相关数据进行分析，挖掘出数据背后的价值。因此，我们有必要在会计与金融教学中提高学生的实际操作能力和数据处理能力。鉴于此，在教学中应引入相关数据分析课程，使理论分析与实践相结合，提高学生自主学习的积极性，同时适应时代要求，提高教学效果。