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关于会计目标定位的探讨 改革开放以来，关于会计目标的研究一直是我国会计理论界的热点问题之一。但人们主要是站在企业角度，围绕“受托责任”和“决策有用”进行探讨。实际上，会计作为提供财务信息为主的经济管理活动，无论是营利组织还是非营利组织都存在会计目标问题，而作为营利组织在不同发展阶段的会计目标也可能有所不同。因此，本文拟从总体上寻求会计目标的基本定位，从具体上探讨不同性质的会计主体、同一会计主体不同发展时期的会计目标问题，以期得到对会计目标的整体、全面、客观的认识。 一、中西方关于会计目标理论的主要观点 西方对会计目标问题的探讨主要始于二十世纪三四十年代，后来形成了两个代表性的流派：受托责任学派和决策有用学派。受托责任学派认为，会计目标就是向资源的提供者报告资源的受托管理情况。以历史客观的信息为主，比较注重会计信息的可靠性。决策有用学派认为，会计目标在于向信息使用者提供有助于合理决策的信息。比较注重会计信息的相关性。 我国对会计目标问题的研究主要始于二十世纪八十年代，后来这一问题逐渐得到会计界的重视，以会计目标命题的论文经常见诸重要的会计刊物。其中围绕这一问题争论最多的是我国到底应该采用哪一种会计目标理论，是受托责任观还是决策有用观、是可靠性为主还是相关性为主。目前居于主流观点的是以可靠性为主，兼顾相关性。 二、研究会计目标的基本思路 （一） 了解会计目标的特性 1．会计目标的多层次和多元化性。按照系统论的观点，目标是多层次的。同时，会计信息系统要与会计信息的使用者发生作用，而会计信息使用者又是多种多样的，这就决定了会计目标的多元化特性。 2．会计目标的相对性。会计是为社会经济服务的，不能脱离具体的社会经济环境谈会计目标问题。随着客观环境的变化，会计目标是发展变化的。 3．会计目标的主观性。会计目标实际上是人们期望会计信息系统运行所达到的目的，反映了人们的主观愿望，具有主观性。 （二）明确会计目标的设定原则 1．根据具体的社会经济环境与会计主体性质，制定相应的会计目标。 2．会计目标应既具有前瞻性，又具有可实现性。 3．遵循成本效益与重要性原则，确立会计目标。 三、会计目标的基本定位 会计目标体作为一个多元化、多层次的目标体系，我们可以从抽象角度、会计主体的类型、企业所处的发展阶段等角度进行不同的分类。 从抽象度上考虑，我们可以把会计目标分为基本目标和具体目标。会计是为经济乃至社会的发展服务的，因此，其基本目标就是提高经济效益和社会效益；会计的具体目标是其基本目标在会计实践中的应用，是基本目标的具体化。限于篇幅，以下主要讨论营利组织会计目标的定位问题。 （一）不同性质会计主体的会计目标 1．营利组织的会计目标 对营利组织而言，可以将其分为国有企业和民营企业。 对于国有企业中的上市公司，国家是其最大的股东，会计信息应该首先满足国家宏观调控的需要。为了能使国有企业资产保值增值，必须强调受托责任观。同时，考虑到国有上市公司的部分资金需要从资本市场上筹集，以及少数股东的利益和需要及国企改革的方向，其会计目标并不排斥决策有用观。对于国有企业中的非上司公司则应该将其会计目标定位于受托责任观。 对于民营企业中的上市公司，投资者是其会计信息的主要使用者。虽然资本市场尚不够成熟和完善，但上市公司的大部分资金还是需要从资本市场上筹集，考虑到投资者决策的需要，以及资本市场本身发展的需要，上市公司的会计目标应该定位于决策有用观。而随着经济改革和资本市场的完善，决策有用观也将成为会计目标发展的主流方向。对民营企业中的非上市公司而言，企业资本的取得主要来自于直接投资以及金融机构贷款，委托受托关系比较明确，会计目标应该定位于受托责任观。至于民营企业中的家族化的企业，委托代理关系并不明确，外部信息使用者较少，会计目标定位于如实反映即可。 2．非营利组织的会计目标 由于非营利组织主要包括国家机关、教育、文化艺术、社会团体等单位，其信息使用者主要包括各级人民代表大会及其代表、国家各级审计机关、非营利组织的服务对象、纳税人、财政部门和上级单位，他们通过会计信息来了解评估管理当局业绩和经营责任以及关于经济资源、债务、净资产及其变动等，所以其会计目标应定位在受托责任观。 （二）企业不同发展期间的会计目标 企业处在初创期时，主要的信息使用者是投资者。此时企业的经营活动刚刚展开，投资者并不是依据会计信息来进行决策，会计目标应定位于如实反映企业投资者的出资情况。 企业处在发展期时，会需要大量的资金来扩大生产规模。这就需要从资本市场上筹集资金。企业能否筹集到足够的资金依赖于投资者的决策。此时的会计目标应定位于决策有用观。 企业处在稳定经营期时，虽然不再需要筹集资金，但股东会继续关注企业的经营状况，以决定是否继续持有该企业的股票。此时的会计目标依旧应该为决策有用观。 而当企业走向衰退、破产清算时，为保护债权人和股东的利益，应如实反映企业的资产分配状况，此时的会计目标应该为资产价值的最大化。 综上，有关会计目标的定位如下表所示： 会计目标 基本目标：提高经济效益和社会效益 具体目标 会计主体 非营利组织 ：受托责任 营利组织 国有企业 上市：受托责任为主决策有用观为辅 非上市：受托责任 民营企业 上市：决策有用 非上市：受托责任 家族化企业：如实反映 企业发展期 初创期：如实反映 发展期：决策有用 稳定经营期：决策有用 衰退期：资产价值的最大化 回答完毕 希望对您有帮助如果满意请采纳o(∩_∩)o...哈哈

采矿工程毕业设计论文

采矿工程是一个国家的重要产业,采矿工程直接关系到国家资源、能源的正常供应和使用安全。以下是专门为你收集整理的采矿工程毕业设计论文，供参考阅读！

采矿工程方法优化研究

【摘要】采矿工程中的许多方法都是可以优化的，比如采矿工程中的开拓系统和采矿方法。这些方法优化问题，由于决策变量众多，并且不同情况的所起的作用不同，导致多数问题都是复杂的非线性化问题，不仅如此变量之间的联系有时很难用确切的数学模型或者数学表达式表达出来。因此我们考虑到可以利用计算机技术和人工智能的技术来实现采矿工程中方法的优化问题，比如遗传算法，神经网络等，本文从上述几种技术角度，结合实际例子探讨了采矿工程方法的优化问题。

【关键词】采矿工程;优化;采矿方法

采矿工程中的许多问题的决策和方法的优化，都是多决策变量问题。以往对这种问题的处理方式都是采用单一变量法，即采用固定其他变量使其值保持不变，通过变化某一变量来探索这一变量对目标函数或目标问题结果的影响，从而找出最优解。虽然这种方式大大简化了这种多变量问题的求解方式，但是它忽略了各个变量之间的相互关系，以及他们之间的相互作用对最终结果的影响，因此所得的结果并不是真正的最优值。为了求得真正的最优解，需要同时改变各决策变量，探索他们在这种情况下和目标的关系以及的对目标结果的影响，从而找出综合最优值。

1、优化方法

1.1遗传算法的定义

遗传算法是一种自适应优化的方法。这种方法基于生物进化的原理，它模拟了生物进化的步骤，将繁殖、杂交、变异、竞争和选择等概念引入到算法中。[1]通过对一组可行解的维持和重新组合，在多决策变量共同作用的条件下，改进可行解的移动轨迹曲线，最终使它趋向最优解。这种方式是模拟生物适应外界环境的遗传变异机理，克服了传统的单决策变量法容易导致的局部极值的缺点，是一种全局优化算法。

1.2神经网络的定义

人脑思维方式的一大特点就是：通过多个神经元之间的同时的相互作用来动态完成信息的处理。人工神经网络就是模拟人脑思维的这种方式，通过计算机来完成一个非线性的动力学系统，可以实现信息的分布式存储和并行协同处理。

1.3遗传算法与神经网络协同优化

由于采矿工程的问题很难用一个显式来表示，所以我们可以利用人工神经网络强大的非线性映射能力建立决策变量和目标函数的关系，实现对问题的显式化，然后用遗传算法对这个目标函数的决策变量进行搜索和寻优，搜索到后就输入之前已经建模好的神经网络，网络将自动进行学习和匹配，从而我们可以计算出目标函数对该组决策变量的适应性，然后根据适应性进行遗传变异操作，反复多次后即可寻得最优解。

2、优化实例

2.1遗传算法在矿石品位优化中的应用

遗传算法是由原始数据，模拟优胜劣汰的方式通过反复迭代获得最优解，在这里实质上是随机生成一组矿石品位，利用自适应的技术调整品位，经过反复迭代计算，逐步逼近最优解。

(1)编码：用定长字符代表遗传中的基因，在这里表示某种特定品位，编码顺序依次为边界品位、最小工业品位、原矿品位和精矿品位。[2]

(2)初始群体：每次迭代的初始群体由上一次迭代生成，第一次的初始群体随机生成，每个群体包含的个体数确定。

(3)适应度：自然界中的适应度是生物个体对自然界的适应程度，适应度大，那么它存活下来的可能性就大。类似的这里的适应度是衡量个体优劣的指标，可以驱动遗传算法的优化，本例中的适应度取不同品位的矿石所能取得的净现值。

(4)复制和交换：根据达尔文进化论，适应性强的个体容易生存下来，那么他们的有利性征就被保留了，同样的不利性征就被淘汰了，适应性强的个体他们的后代跟他们的相似度会比较高，在遗传算法中可以用复制来代表这一部分;交换就是指上一代多个个体的部分基因相互置换产生新个体。

(5)突变：遗传算法中产生新个体的又一手段，通过求补运算完成。

(6)终止条件：遗传算法是迭代运算，在迭代到符合某一要求时停止，一般都是当群体的平均适应度或最大适应度变化平稳时，迭代终止。

2.2采矿工程优化实例

本处选择山东莱芜铁矿施工时的填充材料刚度与采场结构参数的优化问题来说明一下神经网络和遗传算法的具体应用。

山东莱芜铁矿谷家台矿区矿体赋存于大理岩与闪长岩的.接触带中，上部为第四系和第三系所覆盖，全部为隐伏矿体，矿脉地理结构十分复杂。[3]上部有河流流过，虽然河流和矿带之间有第三系的红板岩，但是由于局部天窗的分布，导致水层和第四系砂砾石层和灰岩层接触，隔水效果不好。由于灰岩层的含水性，导致这部分成为承压含水层。复杂的地质背景给开矿带来了巨大的难度，为了实现不改河、不疏干、不搬迁、不塌陷、不还水的“五不”方针，最终决定的开矿方案是采用矿体近顶板大理岩注浆补漏堵水措施与阶段空场嗣后胶结充填采矿方法相结合的综合治水方案。制约这一方案顺利实施的两个重要因素就是充填材料刚度与采场结构参数的优选问题。

设矿房宽度为Bf，填充体刚度为EC，бt为上盘出现的最大拉应力。推测得出：从安全性角度考虑，矿房宽度Bf越小，填充体刚度EC越大，则上盘出现的拉应力越小，施工越可靠;从经济型角度考虑，矿房宽度越大，填充刚度越小越经济，可以看出两者是相对的，我们要在这之间找一个最佳匹配值。使得上盘出现的拉应力小于但又接近于大理岩的抗拉强度。

先通过神经网络建立决策量Bf、EC和目标бt的映射关系，然后用遗传算法搜索最佳匹配，得到结果Bf=21.256m，EC=396.6MPa，бt=-1.9297MPa，最后进行的结果的合理性验证，表明这个结果是令人满意的。

3、结论

作为现阶段比较先进的计算智能和人工智能技术，遗传算法和神经网络着重于通过迭代算法和非线性映射来求得问题的最优解。由于绝大多数矿场的复杂条件导致采矿工程中的许多问题和方法的决策存在众多的决策变量，并且多数变量和目标量的关系都是非线性的，这些特点使得遗传算法和神经网络等现代先进智能技术能很好的运用到采矿工程的优化中去，通过文章研究和实例证明，对于采矿工程的方法优化，遗传算法和神经网络能起到很好的效果，随着这些技术的进步，他们将会为采矿工程的优化方面提供更有力的帮助。

参考文献

[1]李云，刘霁.神经网络与主元分析在采矿工程中的应用[J].中南林业科技大学学报，2010，30(6)：140-146.

[2]张磊，柴海福.浅谈人工神经网络在采矿工程中的应用[J].学术探讨，2008，(6)：172.

[3]刘加东，陆文，路洪斌.浅谈采矿方法的优化选择[J].IM&P化工矿物与加工，2009，(1)：25：27.