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XBRL财务报告分类标准的层级扩展研究的任务书
一、研究背景
XBRL（ExtensibleBusinessReportingLanguage）是一种适用于企业财务报告和业务数据交换的XML格式的电子报告标准，已被许多国家和地区的政府和企业广泛应用。XBRL可以帮助财务报告数据的采集、处理和分析，提高财务数据的透明度和准确性，降低企业报告成本，加强投资者和利益相关者对企业财务状况的理解和信任。
XBRL财务报告分类标准是XBRL的核心内容之一，旨在规定财务报告中各项数据元素的名称、定义、计量单位和分类等信息，对财务报告数据的比较和分析提供基础。XBRL财务报告分类标准已经存在多个版本，各自规定了不同的分类维度和层级，如美国SEC的USGAAPTaxonomy、欧盟的IFRSTaxonomy等。然而，由于不同国家、行业和企业的财务报告方法和标准各异，XBRL财务报告分类标准的适用和拓展面临一定的挑战和难度。
为了解决上述问题，本研究计划从XBRL财务报告分类标准的层级扩展方面进行深入研究，探索一种可行的分类标准的层级化拓展方法，以提高XBRL财务报告分类标准的适用性和灵活性。
二、研究目标
本研究的主要目标如下：
1.分析当前XBRL财务报告分类标准中的层级结构，探究其不足和局限性；
2.研究分类标准的层级扩展方法，完善XBRL财务报告分类标准的分类维度和层级；
3.构建实验模型和数据分析框架，验证分类标准的层级扩展方法的准确性和实用性；
4.提出进一步研究和实践建议，为XBRL财务报告分类标准的发展和应用贡献智慧和方案。
三、研究内容与具体方案
1.XBRL财务报告分类标准的层级结构分析
（1）对现有XBRL财务报告分类标准进行梳理和总结，包括美国SEC的USGAAPTaxonomy、欧洲标准（IFRS）的Taxonomy等，比较其分类维度和层级结构等方面的异同点；
（2）深入分析当前XBRL财务报告分类标准中存在的问题和瓶颈，如单维度分类、层级结构固化、公允价值计量等方面的限制；
（3）探索一种基于维度拓扑结构的分类标准层级化扩展方法，旨在提高XBRL财务报告分类标准的数据分类精度和多维度支持能力。
2.分类标准的层级扩展方法
（1）利用实际财务报表数据，构建财务报告分类标准的维度拓扑结构模型，包括数据元素名称、定义、属性等信息；
（2）基于图论、网络分析和机器学习等方法，对分类标准的维度拓扑结构进行层级化分解和聚类，实现分类标准层级化扩展；
（3）利用数据挖掘和数据分析技术，深度挖掘财务报告中不同数据元素之间的关系和规律，并以此为依据，进行分类标准的层级扩展，提高分类标准的数据分类和比较能力。
3.实验模型和数据分析框架
（1）采用当前流行的财务报告格式，如XBRL标准等进行实验数据的采集和处理；
（2）基于实际数据集，构建分类标准层级扩展实验模型，并进行实验验证；
（3）构建数据分析和可视化框架，分析实验结果，并提出改进建议和优化方案。
4.进一步研究和实践建议
（1）深入探讨分类标准层级化扩展的理论和实践问题，并提出未来研究方向和创新点；
（2）对分类标准层级化扩展的实际应用进行总结和分析，为下一步发展提供经验和启示；
（3）提出改进XBRL财务报告分类标准的建议和策略，促进其更好地服务于企业和投资者。
四、研究成果
本研究主要预期达到以下目标和成果：
1.提出一种基于维度拓扑结构和数据分析的XBRL财务报告分类标准的层级扩展方法；
2.构建实验模型和数据分析框架，验证分类标准的层级扩展方法的准确性和实用性；
3.提出进一步研究和实践方向的建议和策略，促进XBRL财务报告分类标准的发展和应用；
4.发表相关学术论文和实践报告，并在学术界和业务界产生一定的影响和推广。