臺灣大學會計學系【臺大商學會計校友通訊】第110-2-4期：2022年5月

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大

商

學

會

計

校

友

通

訊

第110-2-4期

發行日：2022年5月30日

各位親愛的校友們好：

首先，謹代表系上全體師生，祝福大家端午佳節愉快順心。更重要的是，在新冠疫情再次升溫擴大之際，祝福您與家人都能健康平安。

在疫情中，臺大校園全部改成線上教學，行政人員有一半輪流在家上班，好像是處於半封閉狀態。但透過科技，工作和生活仍然以不太一樣的方式頗有效率地在進行。例如，系上的線上畢業典禮剛於5月14日圓滿舉行完畢，即將來到的期末考大多也會是採用線上考試。即使是我個人教授的「商業智慧與數據分析企業實作」課程，透過一次次的視訊會議，也逐漸把企業所支持的14個產學合作專案，一個一個順利地執行完成。

而校園外的世界，變動得更激烈。在俄烏戰爭與新冠疫情的相互衝擊下，在經濟發展與永續成長的取捨斟酌中，在科技趨動的數位轉型浪潮裡，我發現會計專業必須更努力地和外在世界連結，才能保持創造價值的能力。例如，金管會因應國際資本市場潮流所推動的「公司治理3.0」，將透過擴大要求企業編製並申報「永續報告書」(ESG報告)，讓企業經營必須「天地人」各個層面無所不包。因此，系上非常強調更廣泛的連結(Connect)。除了國際會計準則的發展趨勢是連結的基本功外，會計教育要連結數位科技的新浪潮，要連結優質企業讓同學畢業前有更多解決實務問題的經驗等等。

但是，我發現有一項更重要更基本的連結系上一直沒有做好，那就是和系友的連結。許多系友畢業之後，和系上長期處於失聯狀態。為了彌補系上這一個重大的連結缺憾，在思考明年如何慶祝臺大會計系六十歲生日時，我將把建立起更完整的校友聯絡系統列為重要任務。六月起，我將陸續拜託各屆校友聯絡人，協助系上取得同屆校友的連絡資訊。希望失聯的校友們，能夠再次得知系上發展的現況與計畫，並且重新感受到校園的清新及溫馨。

敬祝大家健康平安

臺大會計系系主任劉順仁敬上

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敬請各位校友多多支持！

臺大會計系110學年度書卷、書香及服務優良獎活動

撰文者／會計學系大二 杜潔乙

圖1 書卷、書香及服務優良獎活動線上截圖

疫情如海上的波浪，一波未平，一波又起，反反覆覆地撞入我們的日常，打亂生活的步調。新冠病毒如同猛獸般，令人聞風喪膽，迫使這次的頒獎典禮改為線上，雖然心中有小小的失望，但也不失為一個難得的體驗。

系主任首先鼓勵我們多接觸數位的課程，不需要做到專精，但至少要做到不害怕。科技日新月異，人工智慧勢不可擋地闖入我們的世界，各行各業都將經歷數位轉型，所需要的人才也將有巨大的改變，而未知的事物如同伸手不見五指的黑暗，令人不知所措，心生畏懼。根據系主任所說，實際的接觸學習，便是克服因未知而恐懼的不二法門，讓數位融入日常，成為其中一塊記憶拼圖，成為最熟悉的陌生。

此外，主任還期許我們試著成為職場上最「雞婆」的人。當主管指定一項責任劃分模糊的任務，試著從底下的一片萬籟俱寂脫穎而出，主動承擔責任。雖然可能吃力不討好，還要額外承擔令人喘不過氣的壓力，但這將成為我們學習的機會，成為生命中難能可貴的禮物，成為我們更上一層樓的墊腳石。

安永會計師事務所的涂嘉玲會計師則和我們分享了她戲劇性的職涯轉折。已經在事務所服務25年的資深會計師，竟然即將離職，前往美國迎接新的挑戰。那一刻，台下的我如同電轟雷掣般，呆住了。離開自己多年以來嘔心瀝血經營的企業；離開自己熟悉的日常點滴；離開自己的家鄉台灣，無所畏懼的勇氣，以及毅然決然的決心，都成為烙印，深深雋刻在我的心中。

跳脫舒適圈對於我來說一直是一件非常困難的事情，因為害怕自己沒有能力，害怕自己做的不夠好，所以總是選擇做有把握的事情，而被侷限於框架中。聽完涂嘉玲會計師的分享，我勉勵自己掙脫害怕失敗的束縛，勇於品嘗人生中的酸甜苦辣，毫不猶豫地挑戰變化萬千的世界。我相信儘管途中跌倒了，挫折也將成為澆灌的肥料，讓人生結出更甜美的果實，盛開更璀璨的花朵。

會計系專題演講紀實：臺灣大學資訊管理學系盧信銘教授

撰文者／會計學系研究所博士班 官歆芸

臺大會計系於3月31日Workshop非常榮幸邀請到臺灣大學資訊管理學系的盧信銘老師發表其研究：Anything New? A Deeper Look at MD&A Modifications。

Brown and Tucker (2011)的研究提到，如果一家公司的管理階層討論與分析（Management's Discussion and Analysis，以下簡稱MD&A）在公司發生重大經濟變化後與前一年相比沒有明顯變化，那麼該公司的MD&A可能沒有資訊內涵的。相反地，Cohen, Malloy, and Nguyen (2020)的實證研究結果顯示，儘管投資者對MD&A和年度報告(10K)中的新資訊不重視，但年度報告和MD&A中的新內容對投資者來說是有價值的，可賺取約22%的年度超額報酬。

以往衡量MD&A的方法有以下幾種，包括:餘弦相似性(Cosine Similarity)、雅卡爾相似性(Jaccard similarity)及編輯距離(Edit Distance)。首先，餘弦相似性是透過測量兩個向量的夾角的餘弦值來度量它們之間的相似性。夾角越大，代表兩個向量越是不像；夾角越小，代表兩個向量越是相像。其次，雅卡爾相似性是用於比較樣本集的相似性與多樣性的統計量。雅卡爾係數能夠量度有限樣本集合的相似度，其定義為兩個集合交集大小與聯集大小之間的比例，係數值越大，樣本相似度越高。最後，編輯距離是用來計算兩個字串的相似程度，由一個轉成另一個所需的最少編輯操作次數。可應用於拼字校正、或是計算兩個DNA序列的相似程度。一般來說，編輯距離越小，相似度越大。

由於先前的研究說法不一，講者也希望能把測量MD&A的工具磨得更利一些。因此創造了一個新工具Sentence-Level Document Differencing Based on Semantic Changes (以下簡稱SDDSC)。相較於上述的方法以字母和字母、單字和單字間的差異做比較，SDDSC較不關注太過微小的差別，以句子和句子間的差異比較文本的不同，例如:給定兩個檔A和B，SDDSC能夠識別新增加的、刪除的和未改變的句子。

本文的年報樣本來自美國證管會的電子資料庫系統(Electronic Data Gathering Analysis and Retrieval，以下簡稱EDGAR)，資料期間為西元1996-2020年。實證結果與Brown and Tucker (2011)一致，也發現SDDSC這個新工具比起其他衡量方法是一個更好的方法來捕捉MD&A間的迥異之處。

最後，參與本次討論的劉順仁主任、尤琳蕙老師、劉心才老師、廖芝嫻老師、吳淑鈴老師、曾志揚老師、高偉娟老師、黃祥宇老師以及謝昇峯老師給予盧信銘老師寶貴的建議；博士班學生們亦提出了許多提問，講者皆不吝地一一給予回覆。最後盧信銘老師於會後也感謝諸位提問者所提供寶貴之建議，非常高興能夠在臺大會計系分享最新的研究成果給大家。