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会计论文参考文献
摘要：随着环境问题日渐突出，越来越多的国家把环境资源纳入会计研究的领域，逐步出现和形成了环境管理会计。环境管理会计是近年来管理会计发展的一个新领域，他将环境因素纳入到传统管理会计实务中，通过开发和实施恰当的与环境有关的会计系统和实务，来达到对环境和经济绩效进行有效管理的目的。
关键词：环境管理会计；必要性；作用。
一、环境管理会计概念的理解。
环境会计主要运用会计学的理论与方法，采用多元化的计量手段，反映和考核各会计主体的生产活动对自然环境的影响，为决策者提供相关性信息，为合理配置资源，改善环境状况寻找出路。同时环境会计又以有关环境法律、法规为依据，对企业的生产经营活动给社会资源环境造成的效益和损失进行计量、报告与控制，以期达到改善社会资源环境，提高社会总体效益的双赢效果。因此，环境会计无论对于企业、社会还是对会计本身都有积极的巨大的影响，是原有会计理论的有益补充。
二、我国建立环境管理会计的必要性。
1.治理污染，保护环境的要求。
在我国经济迅速发展的同时对自然资源的开发强度也在不断加大，污染物的排放量越来越多。严重的环境污染和有限的环保投资，动摇了经济发展的自然物质基础，目前人们逐渐认识到提高生活质量不仅需要发展生产，而且需要保护环境，现今的环境保护工作不再是“事后治理”，而是从最初开始就要进行全程控制。因此，作为社会的一员，企业应当意识到自己在环境保护方面肩负的'社会责任和历史使命，应当努力将环境保护成为一种管理理念，在发展经济的同时保护好环境，客观上也要求尽快建立环境会计体系。
2.我国经济发展的需要。
保护环境已成为全球性的重要问题，经济发展会导致环境问题，但也有助于增强解决环境问题的能力；环境问题的解决可以为发展创造更加有利的条件，经济与环境是双向互相影响的。即发展必须以环境保护为前提，而环境保护则需要经济发展和科技进步提供的资金和技术支持。随着社会公众环保意识的增强及环境会计的不断发展，社会要可持续发展，必须重视环境保护，注重人类社会与自然环境的协调发展。企业应以效益优先、资源节约、环境友好为导向，将环境信息纳入企业经营管理过程中，建立起反映环境因素对经济发展影响的环境管理会计。
3.完善我国会计体系的需要。
目前我国现有的会计信息系统对环境信息重视不够。并且治理行为缺少长期规划。随着我国政府对保护生态环境的日益重视，以及社会各界对企业保持生态平衡的监督，企业外部的利益相关者对企业环境活动的核算资料及重要指标将表示出极大的兴趣，在我国建立完整的环境会计体系，大力发展环境会计已势在必行。我们必须清楚地认识我国特殊的经济环境，在与国外同行交流的基础上不断地尝试与创新，共同探索发展环境会计，完善我国会计体系。
4.对外开放的经济环境的要求。
在环保意识日益加强的背景下，世界上许多国家已将环境问题纳入会计核算范围。我国企业进行国外投资将面临更多环境方面的问题和要求。向投资所在国提供环境会计核算资料已在所难免，企业对于外商企业披露的相关信息，一方面，可以利用环境管理会计的方法分析外资企业的环保优势，更好地学习和借鉴他们的经验。另一方面，要利用环境管理会计的方法，分析他们的原料、产品及制造过程是否符合我国环境保护的相关要求，以及对我国的生态环境是否会造成不良影响。只有这样，我国的环境才能得到保护，我国才能有一个良好的对外开放的经济环境。
三、环境管理会计在企业管理中的作用。
1.投资决策要考虑环境因素。
如今，环境问题已成为社会问题，因此，企业的发展也不单单只考虑经济效益，还要兼顾环境保护，从这种意义上来说，企业的投资决策活动必须注重环境效益，环境管理会计通过对环境信息的采集、加工，为多种决策提供相关的信息支持，它要求企业管理层要从企业的长远利益出发，从企业与社会的双重利益出发，合理规划，做出最优决策。在投资决策分析中充分考虑环境因素，决策分析不能再以单纯的经济参数为标准，应考虑社会、环境等多种目标。环境因素应纳入决策分析指标，企业要密切关注国家的环境政策以及环境法律法规的制定，估计各项潜在环境支出发生的可能性，减少投资风险。
2.有助于企业进行环境绩效考核与评价。
四、结论。
从国际发展趋势看，环境问题已经超越了国界，成为一个全球性问题。在这种形势下，环境因素已成为影响企业战略和经营活动的主要因素，环境管理在企业会计中应用的重要性已被人们逐渐认识和重视，因此，有关环境管理会计的研究与应用也就越发显得必要与迫切。我国环境保护的政策和环境管理的制度，已对企业产生了很大影响，许多企业开始实施了环境管理标准，并加强环境管理会计体系的建设与完善。在管理中应兼顾发展经济与环境保护的双重任务，以实现环境管理与企业管理的融合，促进国家经济的可持续发展。
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写论文参考文献
撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以文献综述的选题，作者一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一个方法、一个理论，可根据自己的需要而定。初次撰写文献综述，所选题目宜小些，这样查阅文献的数量相对较小，撰写时易于归纳整理，否则，题目选得过大，查阅文献花费的时间太多，影响实习，而且归纳整理困难，最后写出的综述大题小作或是文不对题。
选定题目后，应围绕题目进行搜集与问题有关的文献。关于搜集文献的有关方法有多种，如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等。搜集文献要求越全越好，因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后，就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理，如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要，从某种意义上讲，所阅读和选择的文献的质量高低，直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时，要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。用自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法，将文献的精髓摘录下来，不仅为撰写综述时提供有用的资料，而且对于训练自己的表达能力，阅读水平都有好处，特别是将文献整理成文献摘录卡片，对撰写综述极为有利。
写论文参考文献
文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工作。
前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。
主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。
总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。
参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的`编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。
毕业论文参考文献
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论文中参考文献
1大数据可视化分析的基本概念。
随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2大数据可视化分析。
2.1文本可视化。
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
2.2网络可视化。
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
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2.1文本可视化。
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
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在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
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注：以上在word中的处理是比较常用的做法，不过作者需要了解，投稿稿件是word格式或pdf格式或wps格式，但是很多期刊是用方正排版系统排版的，二者不“兼容”。因此，作者的word投稿只是编辑部排版的原稿，排版问题作者无需太过担心；而作者如想要编辑部出刊前最后的电子稿（有些作者着急要清样或已经排版的电子稿）其实也没有太大意义，因为没有方正的软件就无法打开这个电子稿。
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论文参考文献
1、尽管直接引用在论文写作中比较少见，但是对于原始资料的改写却很常见。如果使用了他人的思想和成果，就需要在正文里注明出处，并将其列在文章最后的文献列表里。
2、参考文献不仅是对他人贡献的一种承认，也可进一步引领读者获取其他感兴趣的文献中的.信息。另外，文献还给编辑提供了审稿人信息，并显示了作者对本专业领域的熟悉程度。
3、大多数作者会收集超出稿件所需要的文献。从所有文献中立刻筛选出相关文献比较困难。评述文章因包含大量信息，所以含有很多文献，而研究论文则不同，它应当只列出最相关的文献，并且为使读者容易阅读，应尽量将文献数量控制在合适的或期刊要求的规模。
4、最相关文献通常是期刊论文、书籍和博士学位论文。会议摘要、会议论文集、个人通信和未出版的数据可以在文中以括号引用，但这些文献一般不列在文后的参考文献里，通常只能用来支持研究结果，而不应用来支持任何重要的结论，不能作为最相关或有效的文献。
为降低文献数量，引用原始文章并选择最重要的、水平最高的或最近的论文，而不是列出关于某个话题的所有论文。应当引用第一手资料来证实特定的研究结果，此类资料是经过同行评审出版的科学家的原始数据、结果和理论。在主题的概述中，也可使用评述文章，意在提供关于某个主题的全面概述。
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