审计抽样风险论文

审计抽样风险论文（精选7篇）

审计抽样风险论文 篇1

审计抽样理论作为现代审计重要的理论基础, 一直处在审计期望差距与审计质量争议的风口浪尖, 推动着审计技术在不同的环境中觅寻完善可能。数据式审计从提出至今, 对其概念框架与实施条件都还停留在探索试行阶段。但其优越的理念与技术实现模式对现行审计技术瓶颈突破形成极大的诱惑, 引领理论与实务工作者趋之若鹜。

本文主题并不在于提出新理念, 而意在通过对审计抽样风险理论剖析, 重点分解其中影响审计质量的部分, 提出在数据式审计模式下可能的改进设想。

1 审计风险模型的应用理解

《中国注册会计师审计准则第1101号——财务报表审计的目标和一般原则》, 第十七条中对“审计风险”的定义:审计风险是指财务报表存在重大错报而注册会计师发表不恰当审计意见的可能性。定义中强调审计风险构成因素的关系, (1) 重大错报的存在性, (2) 重大错报与审计意见的匹配性。就审计工作而言, 发现重大错报是其一, 对发现的重大错报的反映与处理是其二。那么这两者能否通过审计风险模型得以体现与反映?审计风险因不匹配的审计意见而生, 而审计意见能否通过审计风险模型体现?

降低审计风险的重要前提是对重大错报的灵敏嗅觉在整个审计系统中得到相应的预警机制保障, 在定性的基础上加以量化控制。审计风险模型使量化审计风险成为可能, 同时, 也为量化审计工作量设计审计测试程序提供了理论基础, 只是这一模型从不同使用者角度理解存在一定的期望差距。

1.1 报表使用者角度

客观存在的审计风险由被审计单位的重大错报风险与事务所检查风险合力所致。这种划分引导报表使用者将审计风险的形成来源分解为被审单位与会计师事务所, 一方面是被审计单位自身防御系统出现问题所导致的重大错报可能, 另一方面是会计师事务所设计的审计测试程序未能发现重大错报的概率。

因此, 审计风险模型在这里是客观存在审计风险要素的诠释, 有助于报表使用者客观理解并正确区分其中蕴含的会计责任与审计责任。一旦出现审计失败, 追究法律责任时, 报表使用者可以厘清诉求对象, 就被审单位内部串通舞弊所致的重大错报与审计程序故障导致的重大错报遗漏有一个相对清晰的逻辑分析。

1.2 审计执业角度

审计风险概念本身从理论上有助于把握审计风险内涵, 但从执业角度操作指导性不强, 而审计风险模型将审计风险细化分解, 并从会计师事务所整体可接受审计风险水平与对应的检查风险来设计审计程序。

这里的审计风险是指会计师事务所可承受的、可接受的审计风险, 具体而言, 如果定为5%, 那么就意味着审计把握度控制在95%, 当然, 风险越高, 把握度越低, 审计程序设计得越粗略, 容错率越高。在民事诉讼环境相对成熟的市场中, 这里的审计风险与相应的法律责任具有相关关系, 也就是说, 会计师事务所需要权衡, 项目投入产出与可能的诉讼风险是否在可接受范围内。

1.3 审计风险模型应用均衡

不同角度理解上的偏差是对审计风险模型的偏误, 还是审计风险模型本身缺陷的不可回避性?报表使用者将审计风险模型与审计意见联系起来, 但从审计人员角度, 风险模型仅在于发现重大错报, 而最终能否与审计意见匹配还取决于其他因素, 如会计师事务所的管理体制, 合约方经营理念, 以及相关的法律环境等等。

如图1所示, 随着报表错报风险的加大, 客观存在的审计风险加大, 而从审计人员而言, 为了更好地控制审计风险在合理可接受范围内, 随着报表错报风险加重, 可接受的审计风险越低。假设M点理解为重要性水平, M点右边为重大错报风险, 随着客观存在审计风险的加大, 发现重大错报的责任加大, 要求审计人员通过降低检查风险, 使审计风险尽可能地接近可接受水平。否则, 超过可接受水平的审计风险滞留在已审报表中, 存在潜在的法律风险。

这里的检查风险也是指审计人员可接受的检查风险, ADR=AAR/MMR (ADR指可接受的检查风险) , 在测定的一定的AR条件下, 依据审计人员评估的重大错报风险水平, 得到ADR, 依据此设计实质性测试程序的深度与广度。

从模型来看, 能否将客观存在的审计风险降低至可接受的水平 (综合考虑大多数报表使用者的承受能力) , 是审计成败的决定因素。这里存在一个循环, 可接受审计风险水平基于检查风险水平的正确判断, 而这种判断又取决于其前置程序——重大错报风险的估测结果。看似环环相扣的程序设计, 但实际应用中, 由于控制测试结论对实质性程序的指向性不明, 加上抽样风险因素, 导致出现风险放大的可能, 往往控制测试并不能得到有效的执行和应有的重视。除非是直接具体的风险评估点与细节测试应对, 否则, 风险评估与控制测试往往只是审计准则框架下的“过场”, 与细节测试仍是“两张皮”, 实务中的常规武器还是埋头查账。

因此, 审计抽样风险控制在整个审计测试中非常关键, 对于合理估计与应对重大错报, 有效控制审计风险至可接受水平不仅存在审计技术衔接问题, 而且涉及在应用范围、样本选择及量化控制上如何原则把握, 灵活应变的问题。

2 抽样风险控制在审计应用中的局限

抽样推断就是依据抽自总体的样本信息, 按照一定的要求来推断总体的相关信息。根据信息所反映的现象本质, 可以分为定性的信息, 如不合格品率、失控率等, 和定量的信息, 如重量、金额等。相应地, 用于定性信息的抽样称为属性抽样 (或计数抽样) , 而用于定量信息的抽样为变量抽样 (或计量抽样) 。统计抽样以样本误差来推断总体误差的特性, 使其应用之初就与审计效率联系在一起, 同时, 我们也意识到对于审计质量, 只要控制在使用者和审计人员可接受的范围内, 就被认可, 这是科学认识论在审计技术上的发展进步。

样本规模小、审计人员经验不足、抽样方法不科学等都会造成抽样风险, 但这些原因在不同抽样风险中所起的作用是不同的, 对后续审计程序的影响程度也有不同。

本文重点讨论影响效果的两类审计抽样风险———信赖过度风险和误受风险。

2.1 抽样风险之一——信赖过度风险

2.1.1 控制测试原理分析

基于成本效益原则, 控制测试产生之初是为了减少实质性测试范围。其基本原理是通过发现内部控制制度的不足之处, 即信息生产过程的薄弱环节, 来分配审计资源, 做到有重点、有目标地审计, 确保审计结论在符合一定可靠性水平的前提下提高审计效率、降低审计成本。

这里存在一个基本假设, 投入同等人力、时间, 控制测试比实质性测试工作更经济, 审计成本更优, 如图2所示, 控制风险水平评估为A点, 实际上要更高为B点, 对审计测试而言, A点的审计成本低于B点, PP′在A点表示控制测试工作量, 而在B点表示实质性测试工作量, 在审计风险一定的条件下, 即A、B点的审计把握程度相同条件下, 由于A点的控制风险低, 内控控制能力更强, 有效内控下产生的重大错报概率更低, 有基于此, 通过控制测试验证对有效内控的预期, 从而减少实质性测试工作量, 减少对接近预期值的账户余额进行测试, 注重对例外项目进行详细审计获得审计成本优势。

2.1.2 控制测试程序应用误区

从控制测试的效度来看, 最理想的状态就是全面测试, 全时段监控, 但由于审计技术以及全社会信息化水平的局限, 一直以来, 都是以点带面的方式, 通过全年不同时期样本的执行测试, 来推断控制在全年的有效性, 这种离散型的抽样, 样本代表性尤为重要, 一方面属性抽样本身, 抽样风险不可避免, 另一方面信赖过度风险对于后续变量抽样的影响重大, 负面作用会显放大效应, 从而加剧审计意见的不恰当性。

由于控制测试一直是以提高效率为应用宗旨的, 因此, 无论是程序设计还是测试程序选择, 都服从于成本效益原则, 通常情况下, 询问、观察及检查程序都不能奏效时, 重新执行程序才会较为深入地考虑, 主因是基于后者的执行成本过高。现行控制测试往往从询问与观察开始, 对于其中发现的异常情况再选择进行检查与重新执行。对内控调查的询问大多仅停留在统一的问卷设计调查上, 效果不显性。

从审计程序本身分析来看, 穿行测试, 检查与重新执行程序, 在信息化环境与审计软件相对成熟的环境下, 完全可以实现全部数据与信息的机械化操作, 从抽样风险中解脱出来。而询问与观察程序对于异常、例外情况的发现更敏锐, 对从业人员的思维及经验要求更高, 人工作业技巧高, 无法通过大规模批量操作完成, 同时, 只要样本代表性强, 这些程序自身的风险识别功能得以发挥, 可以明确清晰地指导与定位风险区域。

因此, 实务中往往出现误区, 认为控制测试是可选程序, 减少控制测试或者干脆不做, 就可以控制信赖过度风险, 这大有掩耳盗铃之嫌, 在数字化时代下的电子商务环境里, 即使是实质性测试也存在无法应对的风险, 控制测试已不仅仅是效率工具, 更多地应承担识别风险职责, 如何有效地选择代表性样本, 如何利用信息化技术为程序选择与样本定位获得最优值是我们考虑的方向。

2.2 抽样风险之二——误受风险

2.2.1 误受风险机理

抽样结果表明账户余额不存在重大错误, 而实际上却存在重大错误的可能性为误受风险, 此时被审计单位一般不会提出异议, 但审计人员却失去了一次核对审计结论的机会, 并有可能引发潜在的诉讼而承担法律责任。

我们用图解的方式来理解误受风险机理。如图3所示, 假设审计人员接受样本均值A周围的一个区间为总体真实均值 (未知) 的适当的预测值。进一步假设, 事实上总体真实均值为B, B远小于A, 这意味着A存在着严重高估。以B为中心的曲线与以A为中心的曲线存在相交的区域, 而这相交区域中的一部分即为β风险, 即误受风险。这一部分表示, 根据从总体中选出的样本估计量, 落在错报金额的一定范围内, 因此代表了认为某一账户为正确而事实上并不正确的风险。在这一情况下, 审计人员面临的主要问题是高估。相反地, 也有可能出现低估的情况, 总体实际均值落在以A为中心的区间右方。

误受风险产生机理在于样本推断总体结论的偏误, 这种抽样误差的形成主要受2个因素影响, (1) 样本代表性, (2) 样本容量。样本代表性强, 样本容量可适当减少, 而样本容量大, 抽样误差才可尽可能减小。有效的分析程序可以提高细节测试样本代表性, 而足够容量的细节测试是保证误受风险降低到可接受水平的前提。

2.2.2 分析程序应用局限

审计分析程序, 是指审计人员通过分析和比较信息 (包括财务信息和非财务信息) 之间的关系或计算相关的比率, 以确定审计重点、获取审计证据和支持审计结论的一种审计方法。其关键在于分析以及比较, 要分析所收集数据之间可能存在的相关关系, 而且要保证搜集数据的可靠性, 并且剔除其中的不合理因素。然后利用审计人员积累的经验以及收集的合理标准, 对照分析被审计单位提供的资料以及信息, 从中发现异常的变动、不合常理的趋势或者比率。分析程序在风险信号识别上性能卓越, 广泛应用于风险评估与实质性测试程序。

遗憾的是分析程序实际应用中存在缺陷, 一方面是资料来源只能局限于被审单位信息系统内的财务数据, 另一方面是分析模型大多是建立在已知的数据信息关联关系上。这些对被审单位多年连续盈利操纵束手无策, 对于未知关联模型缺乏灵敏度, 难以发现有效线索。

借助计算机技术, 利用数据式审计模式为分析程序注入新的审计技术能量, 同时, 对机械化程度高的细节测试部分进行详细审计, 为有针对性地控制误受风险提供可操作性方案。

3 数据式审计

数据式审计产生是在企业运营以电子商务为主、ERP系统为支撑的数字化模式演进中不断发展的, 尤其是CRM及SCM与ERP的高度融合, ERPⅡ开始取代ERP, 成为新型数字化企业的主流模式。对企业内外部会计环境产生重大影响。

信息化下企业存储的主要数据是以记账凭证为主的会计数据和不能以货币计量的非会计数据所构成的“数据源”。信息源头主要是无纸化交易下的各类凭证库文件, 会计数据均以“比特”方式保存在磁性介质上, 数据虚拟度高, 这也极大地扩充了会计数据的范围, 一些非货币计量的数据 (音频、视频、图表等) , 逐步成为企业经营活动和决策时必需的“会计数据”。这些数据和原有的会计数据共同构成了企业的基础数据库。基础数据重新成为审计的重点。

数据式审计的提法已有数年, 但对于其具体的界定仍然存在争议。石爱中 (2005) 对数据式审计倾向于使用数据式系统基础审计, 将其定义为:以系统内部控制测评为基础, 通过对电子数据的收集、转换、整理、分析和验证, 来实现审计目标的审计方式。管亚梅 (2007) 数据式审计也称为信息系统审计 (IS审计) 。国际信息系统领域的权威专家Ron Weber将其定义为:收集并评价证据, 以判断一个计算机系统是否有效做到保护资产、维护数据完整、完成组织目标, 同时最经济的使用资源。

我们将近年来的相关论点总结为数据式审计是以被审计单位底层数据库原始数据为切入点, 在对信息系统内部控制测评的基础上, 通过对底层数据的采集、转换、整理、分析和验证, 形成审计中间表, 并且运用查询分析、多维分析、数据挖掘等多种技术方法构建模型进行数据分析, 发现趋势异常和错误, 把握总体、突出重点、精确延伸, 从而收集审计证据, 实现审计目标的审计方式。

4 数据式审计对审计抽样风险控制的影响

数据式审计以其先进的信息技术平台, 灵便的理念支撑, 为审计抽样风险控制带来了新希望, 就提高抽样样本及扩充样本容量方面, 具有难以抗拒的优势。

4.1 控制信赖过度风险, 设计连续审计方案

降低信赖过度风险最有效的方法, 就是提高抽样样本的代表性, 关键在于正确定位系统控制风险点, 改进“盲人摸象”式的控制测试。

4.1.1 还原控制测试程序的风险定位功能

目前, 重大错报风险评估来自于风险评估程序和控制测试, 两者测试目的都是为实质性程序提供依据。从审计执业角度而言, 信赖过度风险无疑是审计质量的劲敌, 我们难以探测被审单位串通舞弊的可能, 但强化审计程序设计与风险识别能力是击败被审计单位的机会主义心理的有力武器。因此, 加强职业谨慎, 在测试程序的设计上下功夫, 是控制测试程序自身保有可能的前提。

样本代表性主要取决于抽样方法, 样本容量等因素。实质性测试中应用统计抽样, 样本代表性取决于总体中对于重大错报可能的定位与筛选, 如果风险评估程序可以直接定位, 那么样本选择代表性具有唯一性, 如果审计程序需要经过层层测试, 间接到达细节测试, 此时样本代表性取决于前置程序的科学性。如前所述, 提高控制测试的效度, 减少信赖过度风险, 是降低误受风险的重要前提。因此, 利用高度信息化集成手段, 还原控制测试本身局部风险定位功能, 结合整体风险评估程序的结果, 有效锁定实质性测试范围, 可以提高样本代表性, 相对减少抽样风险。

4.1.2 设计连续审计方案

连续审计对于控制测试有效样本选取十分有利, 由高度自动化的程序来完成全时段、全过程的重新执行与检查程序, 通过数据的孤立点分析, 导出内控可能存在漏洞的异常报告, 然后, 再相应地展开询问与观察程序, 此时, 属性抽样样本代表性提高, 抽样风险大大降低, 而询问与观察程序已不再仅仅是测试控制有效性, 而更多地赋予风险识别功能, 审计从业者可以从大量的机械检查工作中脱离出来, 对询问与观察程序的设计与适用进行更具可行、效度更高的运用研究。

从原理上来讲, 连续审计 (CA) , 在信息系统高度自动化, 会计数据结构可自动、安全高效转换的环境下, 是指在信息系统中安装具有记录功能的程序模块, 持续监控, 按照审计人员事先设定的抽样条件参数, 对符合条件的数据自动采样, 并记录或标记于审计文件中, 进行有选择性地、全时段系统监控, 目前, 连续审计技术实现方案有嵌入测试法 (Embedded Test Facility Approach) 和数字代理 (Digital Agent) 模式, 各模式都有其适用范围, 也存在一定的应用不足, 但其自动化的数据建模与分析功能大大减少了人工测试工作, 使得审计人员集中于连续审计系统鉴定与风险点识别。

4.2 控制误受风险, 利用OLAP与数据挖掘技术, 提高样本代表性

从审计抽样机理来看, 审计抽样风险产生源于样本的代表性差, 从理论上讲提高样本的代表性是缩小抽样误差的最佳途径。实际上, 总体特征通过审计抽样了解和估计, 既使完成对样本的测试后, 也无法确切地知道样本是否具有代表性。提高细节测试样本代表性必须从样本选择的起点进行有效设计, 重点考虑以下2点。

4.2.1 强化分析程序中的数据挖掘功能

数据挖掘无疑可有效弥补现行分析程序的缺陷, 这一技术发现知识是隐含的、事先未知的、潜在的有用的信息, 其建立在强大网络资源与高度信息化基础上, 可以更有效地发挥分析程序能量, 提高异常信号识别的灵敏度, 有效定位风险点, 从而提高样本代表性。

4.2.1. 1 数据挖掘技术

数据挖掘就能从大型数据库的相关数据集合中抽取出来有价值的知识、规则或高层的信息, 并从不同的角度显示, 从而使大型数据库作为一个丰富而可靠的资源为知识归纳服务。按功能分主要有以下几种:关联规则;分类规则;聚类规则;异类分析;趋势分析。其中关联规则挖掘是关联知识发现的最常用方法。

关联知识 (Association) 反映一个事件和其他事件之间的依赖或关联。数据库中的数据关联是现实世界中事物联系的表现。数据库作为一种结构化的数据组织形式, 利用其依附的数据模型可能刻画了数据间的关联 (如关系数据库的主键和外键) 。但是, 数据之间的关联是复杂的, 不仅是上面所说的依附在数据模型中的关联, 大部分是蕴藏的。关联知识挖掘的目的就是找出数据库中隐藏的关联信息。关联可分为简单关联、时序 (Time Series) 关联、因果关联、数量关联等。这些关联并不总是事先知道的, 而是通过数据库中数据的关联分析获得的, 因而对商业决策具有新价值。

聚类分析是数据挖掘的目标之一。通过聚类技术可以对源数据库中的记录划分为一系列有意义的子集, 进而实现对数据的分析。聚类和分类技术不同, 前者在特定的类标识下寻求新元素属于哪个类, 而后者则是通过对数据的分析比较生成新的类标识。

演变分析是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势。统计学中的回归方法等可以通过历史数据直接产生对未来数据预测的连续值。因而这些预测型知识已经蕴藏在诸如趋势曲线等输出形式中。

4.2.1. 2 利用数据挖掘技术的分析程序

数据挖掘技术与分析程序具有相似的风险信号识别功能, 在数据审计模式下, 数据挖掘可充分发挥并延伸分析程序功能, 增强审计程序的不可预见性。

由于不同行业, 不同背景, 不同组织模式与经营特色的企业, 都有着自身发展的路径与特征, 数据挖掘技术作为一种深层次的数据分析技术, 不仅能对被审计单位的历史数据进行查询, 而且能够找出大量历史数据之间的潜在联系和规律。对审计数据进行孤立点的发现、关联规则的提取、神经网络的应用, 以及构建决策树来提取数据间隐含的知识。可以很好地弥补分析程序的不足, 可以运用到审计预警中, 建立审计分析模型, 帮助审计人员确定审计重点、发现审计线索, 从而降低审计风险。

4.2.2 利用OLAP, 延伸细节测试的外部取证

4.2.2. 1 跨行业数据仓库建立, 实现对账平台开放

函证、监盘程序历经审计模式变化, 始终是账实相符核查中不可取代的部分, 也是众多造假案例频频出镜的高风险领域, 一直是审计测试中水火交融的战场, 从账面到实物的抽样, 以抽样分层等技术简化处理样本选择, 同时, 缺乏抽样执行过程中的有效监控, 都是目前该部分取证的致命缺陷。而局限于被审单位信息系统内部的核对, 由于程序外延性不足, 证据断点重重, 往往使审计失策于中间环节。例如, 函证依赖于函询单位的回函, 而函询单位的核对过程并未验证, 也缺乏系统核对信息证据, 被函询方决定了函证程序的成败, 而大量的函证替代程序又回到了被审单位信息系统内部取证, 陷入死胡同。

因此, 必须突破单位内部信息系统, 在整个社会供产销环节构建共享统一的信息系统平台完成对账, 实现相关账务来往信息的全面机械核对, 结合核对结果, 最终确定资产检查的样本选择, 实现账实相符的大平台审计。这需要强大的信息技术网络以及完善的数据仓库后台支持。

联机分析处理技术 (On-Line Analytical Processing, 简称OLAP) , 目前对于海量数据处理所采取的主要方法, 是针对决策问题的联机数据访问和分析, 最基本、最核心的特征就是从多个角度分析数据, 也称为多维分析。OLAP一般以数据仓库作为基础, 即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。

数据式审计中业务流程中, 最主要的环节是对基础数据库中各种类型的数据进行分析, 从中找出疑点, 从而确定审计的重点, 联机分析处理技术为数据分析提供了强有力的审计分析工具, 为同行业、跨行业的数据仓库与对账平台建立提供了技术支撑, 同时, 审计系统与社会对账系统之间的数据沟通问题, 随着XBRL的出现而有望解决。目前XBRL国际组织已经发布了XBRL财务报表分类标准 (XBRL for Financial Statement) 和XBRL分类账标准 (XBRL for General Ledger) , 预期未来将发展以XBRL为基础的财务信息供应链。未来XBRL分类标准的应用主要有:管理报表分类标准 (XBRL for Financial Statement) , 报税单分类标准 (XBRL for Tax Returns) , 认证报告分类标准 (XBRL for Assurance Services (Audit) Schedules) 、认证服务工作底稿分类标准 (XBRL for Assurance Services Working Papers) , 会计法规分类标准 (XBRL for Authoritative Literature) , 经营报告分类标准 (XBRL for Business Reporting) 等。

4.2.2. 2 实现机械化程序的详细审计, 有效控制抽样样本容量

按照概率统计的一般原理, 样本测试规模过小, 有可能会产生更大的样本估计风险;反过来样本测试规模较大, 由此会在一定程度上提高估计精度, 相应地也就能降低样本推断风险。但测试样本也不可能无限增大, 否则就达不到抽样审计的目的。

审计抽样的应用本意是为了提高效率, 同时, 也是无法实现详细审计的一种妥协。数据式审计的最大特点就是对电子数据的直接利用, 在进行数据采集时, 深入被审计单位计算机信息系统的底层数据库, 获取更多、更广泛的内部数据, 通过对这些数据的分析处理, 并结合从相关单位和部门采集的外部数据的关联分析, 得到大量的多种类型的有用信息。可以实现对机械性程度高的细节测试, 如重新计算、文件检查等进行详细审计, 从而获取孤立点分析, 利用数据挖掘关联规则对关联度强, 异动频率高的部分, 重点进行账实相符核查程序设计, 可以有效降低误受风险, 减少审计技术自身不确定性。

5 结语

现代审计在自身完善的重重困惑中上下求索, 也在不同时代的技术更迭中寻找新的发展优势, 云计算平台、信息技术都为审计应用瓶颈提供了可突破的模式, 我们希望审计抽样风险控制在数据式审计设计下不再是条条框框而束之高阁, 而是实实在在进入审计实务中的灵活应用工具, 为提高审计效率、审计产品质量开辟新天地。

数据式审计融合数据挖掘技术与联机分析技术在社会循环体系中大有应用推广之势, 无论是审计逻辑起点还是程序设计顺序都与现行审计体系存在很大的差异, 同时, 专家系统工程与法律制度完善也是无法回避的问题, 我们必须研究与思考这一审计模式所带来的系统性影响。

摘要：审计抽样风险是审计基础理论中重要的研究领域, 但因技术手段局限, 导致其应用仅作为曲高和寡的框架, 抽样风险成为转嫁法律责任的有力托辞, 也是一直以来拉大审计期望差距的主因。借助信息化集成技术平台建设, 运用数据式审计理念, 审计抽样能够得到灵便有效的应用, 抽样风险也可以控制在科学合理的水平。

关键词：审计抽样风险,数据式审计,信息化技术

参考文献

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浅析审计中的特别风险与审计抽样 篇2

审计风险是指财务报表存在重大错报而注册会计师发表不恰当审计意见的可能性。重大错报风险是指财务报表在审计前存在重大错报的可能性, 检查风险是指某一认定存在错报, 该错报单独或连同其他错报是重大的, 但注册会计师未能发现这种错报的可能性。在既定的审计风险水平下, 可接受的检查风险水平与认定层次重大错报风险的评估结果呈反向关系。所以注册会计师应当合理设计审计程序的性质、时间和范围, 并有效执行审计程序, 以控制检查风险。审计程序设计中涉及到大量的审计抽样方法的采用, 根据总体中的部分样本的特征来推断总体的特征, 推断结果可靠与否。但是审计抽样与检查风险并不具有简单的线性关系, 审计抽样方法的运用和抽查比例等选择需要注册会计师的专业水平, 但是有一类特别的风险是注册会计师不能回避的, 是审计抽样方法采用中特别需要注意的问题:特别风险, 即注册会计师需要特别考虑的重大错报风险, 比如被审计单位管理层舞弊导致的重大错报风险;被审计单位管理层凌驾于控制之上的风险;被审计单位收入确认等。

应对特别风险需要利用控制测试、实质性分析程序和细节测试, 以获取充分、适当的审计证据。而采用细节测试, 就需要利用审计抽样方法, 因为即使是面对特别风险, 有些审计业务或者审计项目也不能实现全部抽查, 只能采用抽样的方法推断总体的特别风险。审计抽样风险包括抽样风险和非抽样风险:抽样风险是指注册会计师根据样本得出的结论, 与对总体全部项目实施与样本同样的审计程序得出的结论存在差异的可能性。抽样风险分为下列两种类型:一是在实施控制测试时, 注册会计师的信赖过度风险;在实施细节测试时, 注册会计师的误受风险。此类风险可能导致注册会计师发表不恰当的审计意见。二是在实施控制测试时, 注册会计师信赖不足风险;在实施细节测试时, 注册会计师的误拒风险, 此类风险影响审计的效率。非抽样风险是指由于某些与样本规模无关的因素而导致注册会计师得出错误结论的可能性, 包括注册会计师选择的总体不适合于测试目标、选择了不适于实现特定目标的审计程序, 以及未能适当地定义控制偏差或错报, 导致注册会计师未能发现样本中存在的偏差或错报。

特别风险是极可能导致注册会计师审计失败的原因, 注册会计师如何应对特别风险, 如何恰当地设计审计程序应对特别风险的前提下, 使用审计抽样技术、尽量控制审计成本, 这成为了注册会计师面临的棘手问题。审计抽样的方法和操作没有一套标准的、科学的抽样方法, 所以本文主要探讨注册会计师如何应对和控制审计抽样风险, 以应对特别风险, 完成审计目标。

二、审计中特别风险的识别与应对

特别风险的识别与应对具有一套完成的流程, 这个流程包括了经营目标、经营风险、审计中的特别风险、管理层应对措施和注册会计师的审计程序组成。其中经营目标和经营风险来自于对被审计单位的了解, 审计中的特别风险是连接被审计单位经营状况和注册会计师应对措施的纽带, 而管理层应对措施是评价管理层是否有相应的举措控制这一风险, 注册会计师的审计程序是注册会计师为了控制审计风险而做出的应对:

第一, 被审计单位经营目标和经营风险:被审计单位的经营目标主要是指为了实现某项业绩要求而制定的经营方面、财务方面或遵守法规方面的具体目标。《审计准则》虽然未将被审计单位的经营风险纳入审计风险的范围, 但是被审计单位的经营风险确实影响了注册会计师审计程序的设计, 为了从被审计单位的经营目标中识别出经营风险和审计风险, 审计项目组通常需要了解被审计单位的经营目标。经营风险指的是可能导致被审计单位不能实现经营目标的风险, 并非所有的经营风险都与特别风险相关, 但是在特定经营目标下的经营风险可能与特别风险相关, 比如被审计单位制定了一个增加销售利润来改善盈利状况的目标, 被审计单位提高售价和降低成本, 通过放宽授信额度提高销售收入、从国外新供应商购货的方式降低原材料成本。被审计单位提高销售利润可能涉及到应收账款的提前入账、虚构销售收入等情形, 从新供应商购货出现的产品质量和产品供货问题, 以及国外公司通过国内代理公司销售的销售发票和入账时间问题等。

第二, 特别风险与被审计单位管理层的应对:注册会计师需要明确特别风险是与所影响的财务报表项目有关还是和具体认定相联系, 比如, 在被审计单位销售收入呈高比例增长并放宽授信额度时, 被审计单位的应收账款坏账准备的计提不足应当认为是特别风险。管理层的应对是指管理层是否在被审计单位的各个层次配置合适的人员, 设计并实施风险管理程序和内部控制, 以降低妨碍被审计单位实现目标的风险。比如被审计单位是否就上述业务每月编制账龄分析报告, 并核对账龄分析报告和对不同公司授信额度相挂钩。

第三, 注册会计师的审计程序应对:注册会计师在识别出特别风险之后, 应当设计应对特别风险的审计措施, 即综合性方案或实质性方案, 并根据不同的情形细化具体的审计程序。比如应对上述应收账款坏账准备计提不足的特别风险, 注册会计师可以进行穿行测试, 设定的样本为超过一年未收回的账款, 检查被审计单位是否对此与客户签订还款协议, 是否就逾期应收账款制定回收情况报告, 再检查销售部门是否降低该客户的授信额度或暂停供货;然后检查账龄分析报告, 并据之前的审计证据, 确定被审计单位对应收账款计提坏账准备的金额是否正确。由于注册会计师不能检查所有的凭证和销售业务, 所以注册会计师的审计程序应对必须使用审计抽样, 注册会计师如何根据被审计单位经营目标和经营风险以及特别风险的种类控制抽样风险, 进而控制检查风险, 控制审计风险, 这成为注册会计师审计过程中的难点。

三、特别风险与审计抽样风险

特别风险是注册会计师特别需要关注的风险, 而注册会计师在应对特别风险时, 只要使用了审计抽样, 抽样风险就会存在。抽样风险与样本规模成反方向变动:样本规模越小, 抽样风险越大;样本规模越大, 抽样风险越小。在使用统计抽样时, 注册会计师可以准确地计量和控制抽样风险;但是在使用非统计抽样时, 注册会计师无法量化抽样风险, 只能根据职业判断对其进行定性的评价和控制。非抽样风险是由人为错误造成的, 不能被量化, 但是可以通过注册会计师提高其审计抽样技术进行有效地规避, 所以注册会计师在设计应对特别风险的审计程序时, 必须注意以下问题:

第一, 特别风险极有可能导致注册会计师出具不真实的审计报告, 而注册会计师在应对特别风险时需要有充分的证据支撑其发表的审计意见, 进而形成审计报告。但是由于非抽样风险和非统计抽样等不可靠因素的存在, 使得审计风险并不能被完全地量化, 而这种基于小概率事件不会发生的审计抽样前提假设, 也与特别风险审计后果的严肃性相悖, 所以在设计应对特别风险的审计程序时, 注册会计师在审计资源和审计成本允许的情况下, 提倡采用全面审计, 这也是风险导向审计的体现, 在重大错报风险更高的审计业务, 应该采用全面审计控制检查风险;如果面对大样本容量的审计业务时, 注册会计师宜更多采用统计抽样, 并计算控制审计抽样风险在可接受的范围之内。

第二, 财务报表重大错报风险等于固有风险乘以检查风险, 固有风险与被审计事项的特性和被审计单位内外经营环境相关, 对于固有风险, 注册会计师只能认识它而不能回避它。注册会计师在了解被审计单位经营目标和经营风险后, 可以认识其固有风险的大小;控制风险与企业内部控制制度有效程度相关, 注册会计师只能评价它而不能降低它, 但评价的越准确, 对控制检查风险越有利;注册会计师在了解管理层的应对以及检查该特别风险的内部控制后, 可以评价其内部控制的有效程度, 这种评价的准确度越高, 审计程序的设计就更具有针对性。在审计的过程中, 随着对被审计单位了解的深入, 注册会计师可能会将原本认为是特别风险的业务调整为非特别风险, 也可能发现被审计单位其他的特别风险, 所以注册会计师唯一能控制的是检查风险, 这也是注册会计师在应对特别风险时最能够把握的, 所以注册会计师需要特别注意非全面审计时, 即采用审计抽样时的抽样风险, 以此控制检查风险。

第三, 应对特别风险时设计审计程序, 即使是采用统计抽样, 也可能存在非抽样风险, 而非抽样风险是由人为错误造成的, 不能被量化, 所以注册会计师采用统计抽样时, 应当仔细设计审计程序、准确地定义和评价样本容量和偏差, 降低、消除或防范非审计抽样风险, 并通过采取适当的质量控制政策和程序, 对审计工作进行监督和复核, 可以将非抽样风险降低至可以接受的水平。

四、特别风险的审计程序

特别风险的审计程序必须根据风险的种类分别设计审计程序, 注册会计师需要首先确定风险是否属于舞弊风险, 风险是否与近期经济环境、会计处理方法和其他方面的重大变化有关;交易的复杂程度;风险是否涉及重大的关联方交易;财务信息计量的主观程度;风险是否涉及异常或超出正常经营过程的重大交易, 紧接着需要了解被审计单位是否针对该特别风险设计和实施了控制, 进而确定特别风险的实质性程序:

第一, 对于非常规交易, 由于其金额或性质异常而不经常发生的交易。例如, 企业购并、债务重组、重大或有事项等。由于非常规交易具有下列特征, 与重大非常规交易相关的特别风险可能导致更高的重大错报风险:管理层更多地介入会计处理;所以注册会计师需要在检查被审计单位对该特别风险实施的相关控制, 并对该非常规事项、交易实施全面的实质性程序。再比如注册会计师需要检查所有重大诉讼事项, 并确定管理层在收到重大诉讼事项的通知时是否采取措施, 包括这类事项是否提交适当的专家处理、是否对该事项的潜在影响做出评估、是否确定该事项在财务报表重大额披露问题以及如何确定等。

第二, 判断事项通常包括做出的会计估计, 如资产减值准备金额的估计、需要运用复杂估值技术确定的公允价值计量等。由于涉及会计估计所要求的判断可能是主观的和复杂的, 所以与重大判断事项相关的特别风险可能导致更高的重大错报风险, 注册会计师需要专门针对识别的风险实施实质性程序, 由于实质性分析程序单独并不足以应对特别风险, 注册会计师应当实施细节测试, 抽查被审计单位会计估计所依据的假设是否由管理层或专家进行复核, 是否建立了做出会计估计的正规程序, 复核会计估计的金额是否符合要求, 由于这种特别风险需要实施抽样程序, 所以注册会计师应当尽量降低重要性水平, 因为这一业务注册会计师能承受的检查风险越低越好, 抽取更多的样本将有助于注册会计师了解这一控制的有效性以及会计估计的准确性。

五、结束语

特别重大财务错报风险是极可能导致注册会计师审计失败的原因, 也是注册会计师评估的财务错报风险, 注册会计师不能改变重大错报风险的事实, 而只能考虑如何应对特别重大财务错报风险, 以设计适当的审计程序应对特别风险, 降低检查风险, 以控制审计风险, 所以在重大错报风险更高的审计业务, 应该采用全面审计控制检查风险;如果面对大样本容量的审计业务时, 注册会计师宜更多采用统计抽样, 并计算控制审计抽样风险在可接受的范围之内, 而面对非常规交易和会计估计时宜利用专家的工作。

参考文献

[1].祁晨.关于审计抽样风险论的若干认识 (J) .财会月刊, 2010 (24) .

审计抽样风险论文 篇3

许多审计人员不倾向于或不善于使用概率抽样方法, 而习惯采用非概率抽样方法, 因为后者更容易掌握和实施。Hitzig (1995) 对其所在地的审计公司进行了调查, 发现94%的审计公司在开展审计工作中使用非概率抽样方法, 只有2%的审计公司使用概率抽样方法。

美国注册会计师协会于1999年制定了新审计工作指南以取代1983年的旧指南。相比旧指南, 新指南的显著特点是强调了非概率抽样方法在审计中的应用, 突出了审计人员在样本量和样本选择方式上的直觉判断作用。本文着重介绍依据交易时间主观选样的非概率抽样方法。

一、样本的选择

假设审计总体由4年共48个月的交易构成, 时间范围为2005年1月1日到2008年12月31日。每个月的交易用发票来表示。

时间抽样法就是以月份为非概率抽样单位, 而对抽取月份的所有交易不再进行抽样, 这也就是说, 对其中所有交易的发票进行全面调查。这里要注意的是, 每一年中的每个月份的选择概率是不一样的, 通常以被审计单位销售总账和明细账中记录的交易次数和交易金额属于中等水平的那个月份作为样本选取月份。淡季和旺季月份不能作为样本选取月份。

假设样本选取月份包括2005年10月、2006年7月、2007年2月、2008年4月。这里的月份也可以换成星期和天等。

审计人员对这四个样本选取月份的所有发票进行了审查, 发现有些发票的账面金额存在误差。审查结果见表1。

下面我们分别使用比率估计法和平均估计法对表1数据进行分析与推断。

1. 比率估计法。

该方法分为两步:第一步, 计算样本误差率 (=样本误差总额/样本销售总额, 即:5000÷4600000=0.001087) 。第二步, 推算各年审计总体误差总额 (=样本误差率×每年销售总额) , 计算结果见表2 (表中部分数据存在微调) :

2. 平均估计法。

这个方法分为三步:第一步, 计算样本每个月份的平均误差额 (5 000/4=1 250美元) 。第二步, 估计审计总体误差总额 (等于审计总体总月份数乘以1 250美元, 即:48×1 250=60 000美元) 。第三步, 将得到的审计总体估计误差总额按每年销售额比例分配到每一审计年份。具体结果见表3:

在使用比率估计法和平均估计法对审计总体特征进行估计时, 有以下一些特殊情况需要引起注意:

第一, 非同寻常的大额交易误差。如果抽取的样本中包括非同寻常的大额交易及其误差, 为了保证样本的平稳性和审计总体特征估计结果的可靠性, 通常的做法是将其从样本中剔除。如果样本中的大部分误差处于500～2 500美元之间, 那么15 000美元的误差就是大额交易误差。为了剔除所有大额交易误差, 检查所有在某一个金额以上的交易是必要的。一般来说, 大额交易误差根据被审计单位的生产经营状况来确定。

第二, 记录缺失。有时候, 审计总体的部分或大部分销售记录文件缺失。如果记录文件缺失, 按原计划抽取的样本中也可能缺失交易记录, 用这样的样本估计审计总体特征, 其结果很可能存在较大的偏差。然而, 由于在实际审计工作中恢复缺失记录比较困难, 因而只能依据这个有偏差的样本来估计审计总体特征。

第三, 错误分类和错误编制。一般不会为审计总体特征估计修正错误分类和错误交易记录。审计人员通常是按账面上实际记载的交易记录处理, 而不是按应该记载的交易记录处理。但如果样本中发生的这两类错误的金额很大, 在估计审计总体特征之前要进行必要的修正。

第四, 税法条文更改。有些交易按现行税法规定是不纳税的, 但如果税法条文做了相应修改后则需要纳税。如果预计在审计期间税法条文将进行修改, 那么审查审计总体的纳税情况就应该将其所有交易分成需要纳税和不需要纳税两大类, 并在每一类分别抽取样本进行估计, 合并两类估计结果即可得到审计总体特征的估计结果。

二、样本量的确定

美国注册会计师协会于1999年制定的新审计工作指南给出了非概率抽样方法下审计总体样本量n的计算公式:

其中:V为审计总体已知的账面总值, TM为可允许错报水平, AF为保证因子。

由于V已知, 所以只要确定可允许错报水平和保证因子就可以根据以上公式计算出样本量。

1. 可允许错报水平的确定。

各类交易、账户余额和列报认定层次的重要性水平被称为“可允许错报水平”。可允许错报水平的确定以注册会计师对财务报表层次重要性水平的初步评估为基础, 它是在不会导致财务报表存在重大错报的情况下, 注册会计师对各类交易、账户余额和列报所确定的可接受的最大程度的错报。美国注册会计师协会确定可允许错报水平为重要性水平的2/3。

在确定可允许错报水平时, 注册会计师应当考虑两个因素: (1) 各类交易、账户余额和列报的性质及错报的可能性; (2) 各类交易、账户余额和列报的重要性水平与财务报表层次重要性水平的关系。

2. 保证因子的确定。

保证因子由两大因素决定:一是对控制风险和固有风险组合的评估;二是对其他查明重大错报的分析程序的评估。

(1) 对控制风险和固有风险组合评估的分类。具体分为以下几类: (1) 控制风险和固有风险组合处于最大值。审计人员认为被审计单位的内部控制结构、政策和程序根本无法控制被审计单位的控制风险和固有风险。 (2) 控制风险和固有风险组合稍微低于最大值。审计人员认为被审计单位的内部控制结构、政策和程序在一定程度上可以避免或查明重大错报。 (3) 控制风险和固有风险组合处于中等值。审计人员认为被审计单位的内部控制结构、政策和程序一般能够有效地避免或查明重大错报。 (4) 控制风险和固有风险组合处于最小值。审计人员认为被审计单位的内部控制结构、政策和程序能够很有效地避免或查明重大错报。

(2) 对其他查明重大错报的分析程序评估的分类。具体分为以下几类: (1) 完全不能依赖的其他分析程序; (2) 稍微可以依赖的其他分析程序; (3) 在一定程度上可以依赖的其他分析程序; (4) 在相当程度上可以依赖的其他分析程序。

美国注册会计师协会于1999年公布的非概率抽样保证因子见表4:

假设审计总体的账面价值为3 758 000美元, 计划重要性水平为295 500美元, 可允许错报水平为197 000美元, 审计总体的控制风险和固有风险组合处于最小值, 对其他查明重大错报的分析程序属于完全不能依赖的其他分析程序。根据表4, 保证因子为2.0。依据样本量计算公式得到样本量为38[ (3 758 000/197 000) ×2]。

参考文献

[1].William F., Messier.A experimental assessment of recent professional developments in nonstatistical audit sampling guidance.A Journal of Practice and Theory, 2001;1

浅析抽样审计方法的应用 篇4

一、抽样审计实施的基本程序

采用抽样方法实施审计一般经过以下程序:

1. 按照审计目标确定抽样总体的范围。

也就是确定在哪些项目中进行抽样。总体的确定十分重要, 它直接关系到审计目标能否实现和抽样结果的准确性。此时应注意对象总体范围与具体审计目标的相关性, 总体中项目的同质性、可辨性和充分性。

2. 依据抽样参数确定样本规模。

依据总体数量、总体偏差水平、审计结论的可靠性程度来确定样本数量, 即样本规模, 样本规模过小就不能反映出总体特征。

3. 选样。

确定了总体范围和样本规模, 就应从总体中按照随机原理选取相当于样本规模数量的样本, 总体项目选中与否完全由概率因素决定, 每一个总体项目都有同等被选中的机会。样本项目的选取越遵循随机原理, 其对总体的代表性就越高。在选取样本时, 可采用以下方法:利用随机数表选样、系统选样、分层选样、整群选样、金额单位选样等。

4. 审核样本。

抽取了样本之后, 就要对每一个样本进行审查, 从而获得样本的差错率, 并将这一差错率与预期的总体差错率进行比较, 以确定所使用的样本规模是否合适。一般来讲, 样本差错率与预计总体差错率大致相同, 则说明对总体中的错误估计恰当, 预计总体差错率较为正确, 样本的规模是合适的。如果样本差错率小, 则说明对总体中的错误估计过高, 样本规模也过大;如果样本差错率大, 则说明对总体中的错误估计不足, 样本规模也过小, 此时必须以样本差错率代替预计总体差错率, 重新确定样本规模, 抽取和审查新增的样本项目并重新获得样本差错率, 再与预计总体差错率比较, 直至小于或等于它为止。经过审查和比较, 记录下审查结果, 作为推断总体特征的依据。

5. 推断总体特征。

推断出总体特征是抽样审计的最终目的。依据样本的审查结果, 了解样本的差错率, 以此推断样本总体的差错率, 计算在预先确定的可靠性程度上样本推断结果与实际情况之间的误差, 并将这一误差控制在可接受的范围之内, 从而获得符合实际的审计结论。

二、抽样审计方法的应用

1. 对现金付款业务的抽样审计。

审计目标———测试现金付款业务内部控制是否健全有效。

抽样总体———被审计年度中的现金付款凭证经计算机辅助分类生成现金付款凭证数据库, 凭证总数621张。

抽样单位———现金付款凭证, 以凭证号为标志。

抽样参数———可信赖程度90%, 精确限度2%, 预期总体误差0.5%。

样本规模———将上述数据输入审计统计抽样软件, 自动得出样本规模160, 并生成样本库。

审核样本———发现2例误差, 将误差个数2代入审计统计抽样软件, 自动得出误差率为1.25%, 大于预期总体误差率0.5%, 需要追加40个样本, 并生成第二次抽样的样本库 (因样本误差率为1.25%, 大于预期总体误差率0.5%, 第二次追加样本时, 由第一次样本的误差率取代估计的预期总体误差率, 审计统计抽样软件将0.5%设计为一档, 因此第二次抽样时的预期总体误差率已提高到了1.5%) 。第二次审核样本时, 未发现新的误差。

推断总体———审计统计抽样软件自动得出审计结论:以90%的把握确信现金付款业务内部控制的错误率不超过3%, 健全有效。

2. 对固定资产的抽样审计。

审计目标——固定资产在会计报表披露中反映是否真实、合法与完整。

抽样总体——被审计年度的固定资产台账:记录固定资产4 098台, 总体金额4.25亿元。

抽样单位——货币单位元。

抽样参数——可信赖程度90%, 精确限度2%。

样本规模——将上述数据输入审计统计抽样软件, 自动生成样本规模110个, 占总体的2.68%, 样本金额1.91亿元, 占总体金额的45%;样本净值8 589.62元, 占总体净值55.78%。

定义误差——样本误差为:固定资产的购置、转资、调拨、报废手续是否合规, 原值是否记录正确;账实是否相符;折旧计算是否正确等。

审核样本——通过审核, 发现固定资产计算机管理系统存在重大缺陷:使用权与授权使用未能有效分开, 数据遗失与处理错误责任不明、原因不清;内控系统未严格设置定期检查, 未能及时发现和有效处理计算机病毒;折旧计算不正确等。审核样本发现误差金额为976.6万元, 误差率为11.37%。

推断总体——将样本误差输入审计统计抽样软件, 推导出总体的估计值为17 150万元, 有90%的把握确认年末固定资产净值应在16 807万~17 493万元区间内, 而报表反映净值为1.54亿元, 不在此范围内。因此, 报表反映的固定资产净值很可能不真实。为此, 审计人员进行了详查, 调增固定资产净值后年末固定资产净值应为17 193万元。

对固定资产的审计, 运用专业经验来判断差错与舞弊更为直接有效。

3. 利用定向性抽样对销售收入的审计。

审计目标——销售收入的真实性、完整性。

抽样总体——被审计年度销售发票、产品出库单或总收入金额。

抽样单位——销售发票、产品出库单 (张或元) 。

样本规模——定向所指:已开出尚未作收入的发票, 产品已发出尚未开票的出库单。

审核样本——定义样本误差:是否少计或转移、隐瞒、截留收入, 记录汇总误差。

推断总体——将汇总的误差数量或金额除以总体数量或金额, 计算所占比率, 判断销售收入的真实性和完整性, 会计报表是否充分反映所有收入, 是否存在重大遗漏。确定差错的程度, 对舞弊予以纠正处理。

另外, 审计人员在对某公司进行经济责任审计过程中, 利用抽样审计的方法, 快速查出违规拆借资金等问题。该公司收支业务频繁, 资金流量大, 货币资金发生额在10亿元以上。为了对该公司资金管理情况进行了解, 审计人员采用货币单位抽样法, 对100万元以上银行存款进行实质性测试。经对样本进行审查, 发现存在违规拆借资金问题, 审计人员增加了审计程序, 对该问题进行记录汇总, 发现拆借资金金额达1.7亿元。

三、抽样审计应用中需关注的方面

1. 掌握抽样审计的适用范围。抽样审计并不适用于所有

项目的审计。例如:当被审计对象总体中的项目都很重要、被审计的项目具有较大的审计风险或从成本效益考虑并不有利时, 一般不应采用审计抽样方法;当被审计对象总体较小时, 也不宜采用抽样方法。审计人员在确定被审计对象总体时, 应充分考虑其相关性、同质性、可辨性、充分性、完整性。

2. 遵循抽样审计的应用基础。

抽样方法的运用必须以健全的内部控制制度为前提, 这是抽样审计的应用基础。企业有健全的内部控制制度, 则经济活动中发生差错和舞弊的可能性就会减少 (即使发生了错误和舞弊也能迅速发现) 。离开了这个基础, 审计项目的质量、效率就会受到较大影响。

3. 做好抽样样本的设计。

样本的设计一定要考虑审计目的、审计对象总体与抽样单位、抽样风险与非抽样风险、可信赖程度、可容忍误差、预期总体误差、分层等技术因素。

4. 关注并降低抽样审计的风险。

审计风险 (AR) 就是通过审计抽样所得出的审计结论不能完整反映总体情况的不确定性。风险分为固有风险 (IR) 、控制风险 (CR) 和检查风险 (DR) , AR=IR×CR×DR, 审计抽样与控制风险和检查风险相关。在符合性测试中运用抽样方法, 可为审计人员提供直接与评价控制风险有关的信息;在实质性测试中运用抽样方法, 可帮助审计人员量化检查风险。在实施内部控制的基础上, 只要适当地运用审计抽样, 并做好样本设计, 就能发挥抽样审计的作用, 降低审计风险, 高质量地完成审计工作任务。

四、抽样审计应用建议

1. 加强专业知识的培训。

抽样审计运用的抽样技术特别是统计抽样技术, 需要审计人员具有专业的概率论和数理统计的知识, 只有掌握了相关专业知识, 才能做好样本设计、降低审计风险。因此, 要对审计人员进行这方面知识培训, 使其在审计工作实践中有较强的理论基础。

2. 加强业务交流, 不断累积专业经验, 提高专业判断能力。

专业经验和判断能力是审计人员必备的素质。业务交流是总结、积累经验的最有效办法, 能够增强审计人员的接触面, 丰富专业知识, 提高专业判断能力和整体素质。

3. 建立系统的抽样审计工作规范, 做到有章可循。

工作规范是审计人员的工作指南。系统的抽样审计准则、规范, 能够确保工作不偏离轨道, 促使抽样审计顺利进行, 提高审计工作效率和工作质量。

4. 加强计算机辅助审计。

计算机辅助审计能够节约大量的人力, 具有较高的计算精度和准确度。抽样审计可以利用通用审计软件进行辅助计算, 从而使审计工作简便快捷, 提高审计工作效率。

摘要：抽样技术在审计中的运用已成为现代审计的一个重要特点。本文介绍了抽样审计实施的基本程序及实务应用, 并对抽样审计应用中需关注的方面和如何进行抽样审计作了分析。

关键词：抽样审计,审计目标,审计风险,内部控制

参考文献

[1].董大胜.审计技术方法.北京:中国时代经济出版社, 2005

[2].晏金桃.审计署关于内部审计工作的规定与新编审计技术实用手册.北京:中科多媒体电子出版社, 2003

[3].财政部注册会计师考试委员会办公室编.审计.北京:中国财政经济出版社, 2004

审计统计抽样方法的选择探析 篇5

关键词：统计抽样方法,介绍,选择分析

一、审计抽样的分类

(一) 属性抽样

1、固定样本量抽样。

固定样本量抽样也被称为是固定样本规模抽样, 是应用的最为广泛的属性抽样。这种抽样方式根据表格或者公式来确定固定样本数量并进行审查, 然后用全部样本的审查结果来推断出总体结果, 这种抽样结果的表达方式一般是“多大比例”, 比如, “经抽样检查发现未经过正式签字而进行开支的支票占总数的8%—10%”。

2、停—走抽样。

停—走抽样是固定样本抽样的改进, 也被称为连续抽样或者行止抽样。停—走抽样是一种边抽样边判断的审查方式。采用固定样品抽样时, 如果选取的样品数量不够则容易出现总体偏差率较大的现象。停—走抽样是从预计总体的偏差率为零开始, 边抽样边评估, 然后得出审计结果。通常的状况下, 工作人员都是先抽取出一定量的样品审查, 审查的结果如果可以接受就停止并得出结论, 如果不能接受就增加样品量继续审查, 直到得出满意结果为止。

3、发现抽样。

发现抽样是在具有既定的可信赖度的程度下在假定误差以既定的误差率存在于总体的情况下, 至少要查出一个误差的抽样方法。这种抽样方式一般应用于发生概率极小的情况下, 多是被应用于查找舞弊现象。

(二) 变量抽样

1、比例估算法。

比例估算法是样本的审定值和账面值的比例作为总体的真实值和账面值比例的一种抽样方法。

2、单位平均数估算法。

单位平均数估算法将样本的单位平局数当做是总体单位平局数的一种抽样方法。这种算法适用于总体呈正态分布的情况。

3、差错估算法。

差错估算法的计算原理和单位平均数估算法相类似, 它主要计算的是样本的审定值和账面值的平均差错, 并将这个差错作为总体的真实值和账目值的平均差错。这种方法适用于各个项目之间的误差呈正态分布的情况。

4、分层抽样。

分层抽样法将整体以一定的规律或标志来分层若干层, 然后从各层中分别抽取一定的样本, 汇总后计算所需总体估计量的一种抽样方式。

(三) 货币单位抽样

货币单位抽样也就是原单位抽样。是指将总体中的一个货币单位作为抽样样本。它的原理是依据属性抽样中的“偏差率”概念。

二、审计抽样方法的选择分析

不同的抽样方法都有各自的特点, 在不同情况下使用的精确度也大不相同。所以, 在进行抽样的选择时就要考虑到抽样方法自身特点和总体的实际情况。一般情况下, 审计抽样方法的选择从以下几个方面进行:

(一) 根据审计目标选择

在进行审计方法的选择时, 重要的是考虑审计目标的情况。不同的审计工具审计目标和审计需求是所不同的, 所以我们在进行抽样的调查时就需要充分的考虑到这些需求, 然后再进行分析。针对不同的需求, 我们可以采用实质的测试来选择合适的抽样方法。

(二) 根据审计效果来选择抽样方法

选择抽样还可以根据审计的效果来进行。审计的效果指的是该种抽样方法所得出的结果与实际情况之间的相符程度。而影响到审计效果的因素主要是下面两方面:

1、总体项目特征的分布。

每一个总体项目的特征分布情况都不会相同。所以我们可以根据分布情况的差异性做出选择。举例来说, 如果总体项目的特征呈现出斜性的分布, 那么我们就可以采用分层抽样法。因为分层抽样法可以以特征来进行分层, 每一层的情况差异不大, 得到的结果精确度高。而如果项目的总体特性呈现正态的分布, 那使用差错估算法或者是单位平均数估算法精确度要比较高一些。

2、总体项目的差错程度。

总体项目的差错程度也是影响抽样法选择的一个重要因素。举例来说, 如果在总体项目中, 差错情况比较少, 那么我们此时使用单位平均数估算法和比例估算法, 效果要远远好于差错估算法。差错估算法主要是将样本的审定值和账面值的平均差错作为总体的真实值和账目值的平均差错的审计方法。但是在总体项目的差错程度很小的情况下, 能够进行差错估算的规模也很小, 这种情况下得出的结论就很不可靠。反过来说, 如果总体项目中的差错比较多的话, 采用差错估算法就会比采用其他方法要好的多, 因为在总体项目差错较多的情况下, 能够进行差错估算的样本规模也多, 采用了更多样本的审查结果自然是比较可靠。

(三) 根据审计效率进行选择

这里的审计效率指的是在对同一个总体项目进行审计时在达到同一审计目标的情况下, 抽取样本的规模。也就是说如果在同样的审计结论的精确度与可信赖度时, 哪一种抽样方法所使用的样本数量越少, 哪一种抽样方法就更有效。

(四) 根据审计成本进行选择

审计成本是在进行抽样选择时考虑的较多的因素。审计成本指的是在进行审计的过程中所付出的人力资源、物质资源和劳动力的总和。一般来说统计方法越复杂, 在审计过程中耗费的时间与物资就要高, 它的成本也就越大。审计成本并不是固定的, 尤其是现在, 计算机和各种的专业软件被应用到了审计工作中, 审计的成本已经大大下降了。

在进行抽样法的选择时, 要综合考虑以上的各种因素。抽样方法的选择关系到审计结果的精确度, 其重要性不言而喻。要选择好的抽样方法就要精通各种抽样方法的优点和适用情况, 并结合自己的实际经验, 然后考虑各方面的因素后才可以做出选择。

参考文献

[1]杨效娟 刘增泰 周建成 付丽娜.审计统计抽样方法的选择浅谈[J].管理观察, 2011 (35)

[2]王颖 蕾绪忠.小议审计统计抽样方法的选择[J].黑龙江科技信息, 2009 (12)

概率比率规模抽样法审计应用举例 篇6

关键词：PPS抽样,审计,案例

一、案例资料

注册会计师在审计ABC公司时, 认为该公司的收入存在高估错报, 拟使用PPS抽样方法测试该公司2011年收入发生情况:

1. 账面记载发生收入笔数3 000笔, 收入总额3 000 000元。每笔收入的发生情况见表1。

2. 注册会计师确定的可接受误受风险为5%, 可容忍错报为60 000元, 预计总体错报为0。

二、操作过程

1. 确定抽样总体和抽样单元。

应用PPS抽样方法时, 抽样总体为货币收入总额3 000 000元;抽样单元为货币单元, 每一元货币即为一个抽样单元, 共3 000 000个货币抽样单元。

2. 确定样本规模。

使用样本规模计算公式确定所需的样本规模:

单位:元

单位:元

样本规模=总体账面价值×风险系数÷[可容忍错报- (预计总体错报×保证系数) ]=3 000 000×3.0÷[60 000-0×1.6]=150

其中: (1) 通过查控制测试中常用的风险系数表得到, 风险系数为3.0。 (2) 保证系数又称扩张系数, 假设其他实质性程序未能发现重大错报的风险低, 评估的重大错报风险为高, 则通过查保证系数表求得保证系数为1.6。

3. 选取货币单元样本。

(1) 按表1所列顺序逐笔累计各笔收入, 形成收入逐笔累计情况表 (见表2) 。 (2) 确定抽样间隔:抽样间隔=3 000 000÷150=20 000。 (3) 确定随机起点:假设从随机数表中抽取, 确定起点为800, 则选取的货币抽样单元依次为800、20 800、40 800……

4. 确定应测试的实物或交易单元样本。

货币抽样单元选取后, 再按照货币抽样单元与实物或交易累计金额的对应关系, 确定应测试的实物或交易单元样本。本例中, 货币单元样本800元, 小于第一笔交易的收入1 000元, 故应选取第一笔交易作为第一个应测试的交易单元样本;货币单元样本20 800、40 800、60 800因均大于前五笔交易的累计收入17 000元, 而小于前六笔交易的累计收入67 000元, 故这三个货币单元样本对应的第六笔交易应选取为第二个测试的交易单元样本;货币单元样本80800因大于前六笔交易的累计收入67 000元而小于前七笔交易的累计收入95 000元, 故第七笔交易应选取为第三个测试的交易单元样本。以此类推, 后面应选取的实物或交易单元样本依次为第十一笔交易、第十三笔交易、第十九笔交易、第二十五笔交易、第三十一笔交易、第三十五笔交易……

与货币单元相关的交易单元之间的关系体现为:一是可能会出现多个货币抽样单元对应一个实物或交易测试单元, 这样就会出现货币抽样单元一般会比实物或交易抽样单元多。如选取的第六笔、第十一笔、第十九笔、第三十一笔业务收入作为测试交易单元时, 就体现了这一特点;二是单笔实物或交易金额较大时, 更容易被抽中作为测试单元, 而单笔实物或交易金额相对较小时, 其被抽中的概率相对偏小。选取上述第六笔、第十一笔、第十九笔、第三十一笔业务等作为测试单元也体现了这一特点。PPS抽样就是这样运用属性抽样原理对货币金额而不是对发生率得出结论的。

5. 计算错报比例。

假设在样本中发现了两个错报。一个错报是账面金额为10 000元的项目有1 000元的高估, 另一个错报是账面金额为20 000元的项目有6 000元的高估, 则最高错报比例为0.3 (6 000÷20 000) , 第二高错报比例为0.1 (1 000÷10 000) 。

6. 计算总体错报上限。

总体错报上限=基本界限+第一个错报所增加的错报上限+第二个错报所增加的错报上限

基本界限=3 000 000×3.0÷150×1=60 000 (元) , 第一个错报增加的错报上限=3 000 000× (4.75-3.0) ÷150×0.3=10 500 (元) , 第二个错报所增加的错报上限=3 000 000× (6.30-4.75) ÷150×0.1=3 100 (元) , 故总体错报上限=60 000+10 500+3 100=73 600 (元) 。

上式计算中的风险系数是在可接受误受风险为5%、预计总体错报偏差为0、1、2时的风险系数, 通过查风险系数表可得。总体错报上限的计算表明, 有95%的把握认为收入发生额中的错报不超过73 600元。

7. 得出结论。

由于73 600元超过了可容忍错报60 000元, 所以不能接受账面金额, 要扩大样本规模进行进一步检查。

参考文献

[1].中国注册会计师协会编.2010年度注册会计师全国统一考试辅导教材——审计.北京:经济科学出版社, 2010

PPS抽样在存货审计中的应用 篇7

一、PPS抽样的基本原理及步骤

PPS抽样(又名概率比例规模抽样)是一种运用属性抽样原理对货币金额而不是对发生率得出结论的统计抽样方法。 它是以货币单元作为抽样单元。 其抽样的主要步骤与其他抽样方法相同,具体包括样本设计、样本选取和样本评价三个阶段。

在样本设计阶段必须完成的工作包括四个环节:明确测试目标,定义总体和抽样单元,以及界定错报。 抽样通常用来为有关财务报表金额的一项或多项认定(如存货的存在认定)提供特定水平的合理保证。 在确定了测试目标后应确定抽样总体和抽样单元, 考虑总体的完整性和适当性。 即选取的总体及抽样的单元是否涵盖测试的期间以及是否适合测试目标(如存货的存在认定使用以存货的明细账为总体可能更合适)。错报定义应根据其审计具体目标予以确定。例如,在对应收账款存在性的细节测试中(如函证),因为入账时间等原因产生的差异并不构成错报,被审计单位在不同客户之间误登明细账也不定义为错报。

在选取样本阶段主要完成样本规模的确定、 选取样本的方法以及对样本实施审计程序。 样本规模确定要考虑总体的变异性、可接受的误受风险、可容忍错报以及预计总体错报等因素。 选取样本的方法包括随机数表法和系统选样法。 而对样本实施审计程序则与测试的目的有关, 与抽样方法无关。 在样本的评价阶段主要完成分析错报的性质及原因、 由样本错报计算总体错报,最后得出总体是否能接受的结论。

二、PPS抽样的案例分析

通过下列存货项目金额的实质性细节测试阐述PPS抽样方法的运用过程。

假定ABC会计师事务所的A注册会计师作为审计项目合伙人负责审计甲公司2013年度财务报表,审计项目组针对甲公司2013年12月31日的存货余额3,000,000元(BV)测试决定采用PPS抽样方法,存货账面金额由50,000个(N)明细账组成,注册会计师确定的可接受误受风险(SR)为5%(设定置信水平为95%),预计的总体错报为(E)0,可容忍错报(TM)为60,000元(2%)。

测试的目标是针对存货余额的存在认定,PPS抽样单元为每一元存货金额,测试的主要是高估错报,且某一账户高估错报的金额不能超过其账面余额。

(一)样本规模(n)的确定

在预计总体错报率及可容忍错报率下, 可以通过查表确定样本规模。 可接受误受风险为5%的样本规模确定表如下:

注:* 表示样本规模太大,不符合成本效益原则。

在预计总体错比率为0,可容忍错报率为2%时,样本规模n=150。

(二)选取样本

选取样本的方法有随机数表法和系统选样法。 在PPS抽样中,列示了部分存货余额的累计账面余额表如下:

假如采用系统选样法其步骤如下:

(1)计算系统选样间距(H)=账面余额/样本规模

=300(万元)/150=2(万元)

(2)从1元到选样间距2万元之间选取随机数,如1万元。

(3)确定系统选样金额,等于随机起点加上选样间距乘以(0,1,2…. 149)。

从上面的选样过程容易理解PPS抽样的特点, 某一存货项目账面余额越大, 被选取的概率越高。 假设所有的存货明细账余额都不超过20,000元,即没有超过抽样间距的实物单元。 如果有实物单元超出抽样间距,应当对这些实物单元单独进行全面检查。 注册会计师运用系统选样法选出所需的150个样本对与其相关的实物单元进行测试后, 在样本中发现了2个错报。 第一个错报是账面余额为1,000元的项目有500元的高估错报,错报率(t)为50%;第二个错报是账面余额为2,000元的项目有1,600元的高估错报,错报率为80%。 注册会计师将错报比例从大到小排序,则有:

t1=1 600/2 000=0.8 t2=500/1000=0.5

注册会计师利用样本错报的相关信息计算总体错报上限的估计值,考虑其是否在可容忍错报的范围内。

下面要估计基本错报的界限和基于界限的错报增量, 运用泊松分布的原理,需用到的泊松系数如下:

总体错报上限=基本错报界限+发现第一个错报所增加的错报上限+发现第二个错报所增加的错报上限

基本错报界限=抽样区间×样本没有发现错误时对应的泊松系数

发现第一个错报所增加的错报上限=抽样区间×基于样本错报率增量(等于1个错报对应的错报率增量×相应的错报率)

发现第二个错报所增加的错报上限=抽样区间×基于样本错报率增量(等于2个错报对应的错报率增量×相应的错报率)

总体错报上限=基本错报界限+发现第一个错报所增加的错报上限+ 发现第二个错报所增加的错报上限=60,000 +28,000 +15,500 = 103,500(元)>60,000(元)

这说明在误受风险为5%的情况下,总体错报超过可容忍错报的风险很高。 注册会计师决定不接受被审计单位甲公司存货的账面金额,并采取进一步扩大样本规模实施审计程序。

使用PPS抽样方法,可以简化为下面的公式,假设选样间距为H, MFX为第X个错报的泊松系数,BV为账面金额,Y为查出的错报个数, t表示某个错报对应的错报率(由大到小排列t1,t2… ),因此,总体错报额的上限为:

从上面的公式过程可知,在信息技术对审计的影响下,可以通过设计程序让计算机自动生成,大大提高人工计算的复杂性。

三、PPS抽样的利弊分析

从抽样的方法来看,PPS运用了属性抽样的原理,属性抽样最大的优点在于统计技术分析上的便捷性, 其可以借助样本量确定表和抽样结果评价表进行样本量的确定和对样本结果的评价, 运用货币单位作为抽样单元,吸取了属性抽样的精华;同时,样本被选中的概率与其金额占总体金额的比重成正比例,使得PPS抽样方法起到自动分层作用, 金额大的样本被选中的概率就高, 这一点正与审计人员选取金额大的项目进行审计的目的一致。 另外,在PPS抽样方法下,选取了多个样本对应可能是同一个实物单元,但对同一个实物单元只要测试一次,大大降低了审计成本。 因此,在当今信息技术盛行的环境下,方便于通过计算机辅助完成,促进了PPS抽样方法的推广与使用。

PPS抽样即概率比例规模抽样亦有其固有的局限性, 在选样自动分层的机制下,必然带来了对金额较小的样本项目被抽取的概率很低, 对余额为零或负的项目将不会被选中, 即在低估错报的审计中运用则存在很低限制。 另外,在预计总体错报显著大于零的情况下,PPS抽样方法下选取的样本量过大,审计成本会加大。 PPS抽样有其诸多优势, 但也存在不足,有其自身适用范围。 因此在审计抽样决策中,需要我们明确具体的审计目标,综合考虑总体的特征、预计总体的错报以及审计成本等因素,选取适用的审计抽样方法。 在信息技术发展迅速的今天, PPS抽样方法的使用会越来越广泛。

参考文献

[1]中国注册会计师协会编.2013年度注册会计师全国统一考试辅导教材——审计[M].北京:经济科学出版社,2012