多元统计结课论文可以研究什么呢

一、财务管理 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、财务管理学、中级财务会计、高级财务会计、跨国公司财务、财务分析、资产评估学、金融工程、投资银行学、财务工程学、财务分析与预算等课程所涉及的相关内容. 二、会计学 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学中级财务会计、高级财务会计、成本会计、管理会计、金融会计、财务管理学、审计学、会计信息系统、会计制度设计、会计电算化等课程所涉及的相关内容. 三、会计学(国际会计方向) 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学中级财务会计.高级财务会计、成本会计.管理会计、公司财务、会计理论.外汇业务会计.国际会计、国际金融、国际商法.会计英语等课程所涉及的相关内容. 四、会计学(注册会计师方向) 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、中级财务会计.高级财务会计、成本会计、管理会计审计学、财务管理学、会计英语.财务报表分析.外汇业务会计、股份公司会计、证券公司会计.国际会计、预算会计等课程所涉及的相关内容. 五、会计学(金融会计方向) 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、银行会计学、证券公司会计、保险会计、衍生金融工具会计.成本会计财务管理学、会计电算化、审计学、会计法.财务报表分析等课程所涉及的相关内容. 六、会计学(法务会计方向) 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、中级财务会计、高级财务会计、财务管理学、成本会计、审计学、审计技术方法、管理学、经济法、税法、民法、刑法等课程所涉及的相关内容. 七、会计电算化 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、高级财务会计、财务管理学、预算会计、成本会计、管理会计纳税会计、财务报表分析、审计学、电子商务管理实务、电算化会计与财会软件、会计实务模拟等课程所涉及的相关内容. 八、会计信息化 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、管理信息系统、中级财务会计、高级财务会计、财务管理学、成本会计、管理会计、审计学、统计学、会计信息化、会计软件开发技术、会计信息系统分析设计与开发等课程所涉及的相关内容. 九、审计学 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括货币银行学、中级财务会计、公共部门会计、财务管理学、审计学、网络审计、内部审计、国家审计、国际审计、资产评估学等课程所涉及的相关内容. 十、统计学 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括统计学、概率论、数理统计、多元统计时间序列统计调查、统计软件、抽样调查、计量经济学、国民经济统计与分析、数据分析案例实务、经济预测与决策、金融数学等课程所涉及的相关内容. 财务会计类毕业论文的参考题目 一、财务管理专业毕业论文参考题目 1.浅析企业现金流量财务预警系统的建立与完善 2.论企业财务增值型内部审计及其实现增值服务的路径 3.加速企业资金周转的途径与措施 4.企业财务危机预警模型构建 5.企业财务报销制度的思考 6.论应收账款的风险规避 7..上市公司财务报表舞弊行为研究 8.论企业财务内控制度体系的构建途径 9.浅论企业集团财务绩效考核指标体系 10.浅谈新准则下XX企业财务报告分析 二、会计学专业毕业论文参考题目 1.企业内部会计控制存在的问题与对策 2.浅谈所得税会计处理对企业的影响 3.绿色会计核算初探 4.上市公司会计信息披露规范化探讨 5.发展网络会计亟须解决的问题 6.论我国民营企业中存在的会计诚信问题及解决对策 7.企业财务风险的分析与防范 8.不同经济体制中的会计模式比较 9.中小型企业财务管理存在的问题及对策 10.财务预警系统初探 三、会计电算化专业毕业论文参考题目 1.会计电算化可能出现的问题及对策 2.会计电算化对会计工作方法的影响探讨 3.企业财务报表粉饰行为及其防范 4.浅谈企业会计电算化的风险与对策 5.会计电算化账务处理制度分析 6.会计核算电算化与会计管理电算化之比较 7.会计电算化犯罪的预防探讨 8.会计电算化报表系统的问题及对策分析 9.完善企业会计电算化系统内部控制浅析 10.会计电算化工作的质量控制研究 四、审计学专业毕业论文参考题目 1.关于经济责任审计风险的探讨 2.我国上市公司的会计造假现象及审计防范 3.论企业集团内部审计制度的构建 4.资产评估审计的理论与实务研究 5.经济责任审计的问题与对策探析 6.试论会计政策选择对会计信息的影响 7.中国审计市场集中度研究 8.影响企业审计质量的因素及其完善路径分析 9.试论高校内部审计风险及其防范 10.试论风险导向审计模式在我国会计师事务所的应用 五、统计学专业毕业论文参考题目 1. 基于多元统计方法的空气污染状况综合评价研究 2.统计方法在投资学中的应用. 3. 金融风险管理中的贝叶斯方法 4.统计数据质量评价及修正 5.低碳经济的标准与测度方法. 6.典型调查在新形势下的运用与发展 7.统计指数法在物价统计中的运用研究 8.长江水质的综合评价与预测. 9.我国股市收益率分布特征的统计分析 10.长三角区域创新能力评估指标体系与实证研究

multivariate statistical analysis研究客观事物中多个变量（或多个因素）之间相互依赖的统计规律性。它的重要基础之一是多元正态分析。又称多元分析 。 如果每个个体有多个观测数据，或者从数学上说， 如果个体的观测数据能表为 P维欧几里得空间的点，那么这样的数据叫做多元数据，而分析多元数据的统计方法就叫做多元统计分析 。 它是数理统计学中的一个重要的分支学科。20世纪30年代，.费希尔，H.霍特林，许宝碌以及.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到迅速发展。50年代中期，随着电子计算机的发展和普及 ，多元统计分析在地质 、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用 ，同时也促进了理论的发展。各种统计软件包如SAS，SPSS等，使实际工作者利用多元统计分析方法解决实际问题更简单方便。重要的多元统计分析方法有：多重回归分析（简称回归分析）、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。早在19世纪就出现了处理二维正态总体（见正态分布）的一些方法，但系统地处理多维概率分布总体的统计分析问题，则开始于20世纪。人们常把1928年维夏特分布的导出作为多元分析成为一个独立学科的标志。20世纪30年代，.费希尔、H.霍特林、许宝禄以及.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到了迅速的进展。40年代，多元分析在心理、教育、生物等方面获得了一些应用。由于应用时常需要大量的计算，加上第二次世界大战的影响，使其发展停滞了相当长的时间。50年代中期，随着电子计算机的发展和普及，它在地质、气象、标准化、生物、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用，也促进了理论的发展。多元分析发展的初期，主要讨论如何把一元正态总体的统计理论和方法推广到多元正态总体。多元正态总体的分布由两组参数，即均值向量μ（见数学期望）和协方差矩阵（简称协差阵）∑ （见矩）所决定，记为Np(μ,∑)(p为分布的维数,故又称p维正态分布或p 维正态总体)。设X1,X2,…,Xn为来自正态总体Np(μ,∑)的样本，则μ和∑的无偏估计（见点估计）分别是和分别称之为样本均值向量和样本协差阵，它们是在各种多元分析问题中常用的统计量。样本相关阵R 也是一个重要的统计量，它的元素为其中υij为样本协差阵S的元素。S的分布是维夏特分布，它是一元统计中的Ⅹ2分布的推广。另一典型问题是：假定两个多维正态分布协差阵相同,检验其均值向量是否相同。设样本X1，X2，…，Xn抽自正态总体Np（μ1，∑）,而Y1，Y2，…，Ym抽自Np（μ2，∑），要检验假设H 0:μ1=μ2(见假设检验)。在一元统计中使用t统计量（见统计量）作检验;在多元分析中则用T2统计量,,其中,,·,T2的分布称为T2分布。这是H.霍特林在1936年提出来的。在上述问题中的多元与一元相应的统计量是类似的，但并非都是如此。例如,要检验k个正态总体的均值是否相等，在一元统计中是导致F统计量,但在多元分析中可导出许多统计量，最著名的有威尔克斯Λ统计量和最大相对特征根统计量。研究这些统计量的精确分布和优良性是近几十年来多元统计分析的重要理论课题。多元统计分析有狭义与广义之分，当假定总体分布是多元正态分布时，称为狭义的，否则称为广义的。近年来，狭义多元分析的许多内容已被推广到更广的分布之中，特别是推广到一种称为椭球等高分布族之中。按多元分析所处理的实际问题的性质分类，重要的有如下几种。 简称回归分析。其特点是同时处理多个因变量。回归系数和常数的计算公式与通常的情况相仿，只是由于因变量不止一个，原来的每个回归系数在此都成为一个向量。因此，关于回归系数的检验要用T2统计量；对回归方程的显著性检验要用Λ统计量。回归分析在地质勘探的应用中发展了一种特殊的形式，称为趋势面分析，它以各种元素的含量作为因变量，把它们对地理坐标进行回归（选用一次、二次或高次的多项式）,回归方程称为趋势面,反映了含量的趋势。残差分析是趋势面分析的重点，找出正的残差异常大的点，在这些点附近，元素的含量特别高，这就有可能形成可采的矿位。这一方法在其他领域也有应用。 由 k个不同总体的样本来构造判别函数，利用它来决定新的未知类别的样品属于哪一类，这是判别分析所处理的问题。它在医疗诊断、天气预报、图像识别等方面有广泛的应用。例如，为了判断某人是否有心脏病，从健康的人和有心脏病的人这两个总体中分别抽取样本，对每人各测两个指标X1和X2，点绘如图 。可用直线A将平面分成g1和g2两部分，落在g1的绝大部分为健康者，落在g2的绝大部分为心脏病人,利用A的垂线方向l=(l1,l2)来建立判别函数y=l1X1+l2X2,可以求得一常数с，使 y<с 等价于（X1，X2）落在g1，y>с等价于（X1，X2）落在g2。由此得判别规则：若，l1X1+l2X2C判，即此人为心脏病人;若，l1X1+l2X2=c则为待判。此例的判别函数是线性函数,它简单方便,在实际问题中经常使用。但有时也用非线性判别函数，特别是二次判别函数。建立判别函数和判别规则有不少准则和方法，常用的有贝叶斯准则、费希尔准则、距离判别、回归方法和非参数方法等。无论用哪一种准则或方法所建立的判别函数和判别规则，都可能产生错判，错判所占的比率用错判概率来度量。当总体间区别明显时，错判概率较小；否则错判概率较大。判别函数的选择直接影响到错判概率，故错判概率可用来比较不同方法的优劣。变量（如上例中的X1和X2）选择的好坏是使用判别分析的最重要的问题，常用逐步判别的方法来筛选出一些确有判别作用的变量。利用序贯分析的思想又产生了序贯判别分析。例如医生在诊断时,先确定是否有病,然后确定是哪个系统有病，再确定是什么性质的病等等。 又称数值分类。聚类分析和判别分析的区别在于，判别分析是已知有多少类和样本来自哪一类，需要判别新抽取的样本是来自哪一类；而聚类分析则既不知有几类,也不知样本中每一个来自哪一类。例如,为了制定服装标准，对 N个成年人，测量每人的身高(x1)、胸围(x2)、肩宽(x3)、上体长(x4)、手臂长(x5)、前胸(x6)、后背(x7)、腰围(x8)、臀围(x9)、下体长(x10)等部位，要将这N个人进行分类,每一类代表一个号型；为了使用和裁剪的方便，还要对这些变量(x1,x2,…,x10)进行分类。聚类分析就是解决上述两种分类问题。设已知N个观测值X1,X2,…,Xn,每个观测值是一个p维向量（如上例中人的身高、胸围等）。聚类分析的思想是将每个观测值Xi看成p维空间的一个点,在p维空间中引入“距离”的概念，则可按各点间距离的远近将各点（观测值）归类。若要对 p个变量（即指标）进行分类，常定义一种“相似系数”来衡量变量之间的亲密程度，按各变量之间相似系数的大小可将变量进行分类。根据实际问题的需要和变量的类型，对距离和相似系数有不同的定义方法。按距离或相似系数分类,有下列方法。①凝聚法:它是先将每个观察值{Xi}看成一类，逐步归并，直至全部观测值并成一类为止，然后将上述并类过程画成一聚类图（或称谱系图），利用这个图可方便地得到分类。②分解法：它是先将全部观测值看成一类，然后逐步将它们分解为2类、3类、…、N类,它是凝聚法的逆过程。③动态聚类法：它是将观测值先粗糙地分类，然后按适当的目标函数和规定的程序逐步调整，直至不能再调为止。若观察值X1,X2,…,Xn之间的次序在分类时不允许打乱，则称为有序分类。例如在地质学中将地层进行分类，只能将互相邻接的地层分成一类，不能打乱上下的次序。用于这一类问题中的重要方法是费希尔于1958年提出的最优分割法。聚类分析也能用于预报洪水、暴雨、地震等灾害性问题，其效果比其他统计方法好。但它在理论上还很薄弱，因为它不象其他方法那样有确切的数学模型。 又称主分量分析，是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种方法。设原来有p个变量x1,x2,…,xp,为了简化问题，选一个新变量z，,要求z尽可能多地反映p个变量的信息，以此来选择l1,l2,…,lp,当l1,l2,…,lp选定后,称z为x1,x2,…,xp的主成分（或主分量）。有时仅一个主成分不足以代表原来的p个变量，可用q(