回归分析法在审计分析程序中的应用.doc

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1、___________________________________________________________________________________________回归分析法在审计分析程序中的应用 分析性程序作为一项现代审计取证的主要技术手段,对于确认资料间严重偏离的波动、查找潜在的错报或舞弊等高风险领域非常有效。传统的分析方法包括趋势分析法、比率分析法和合理性测试法,但传统分析方法存在以下两点缺陷。一是传统分析法难以准确估计预期数据值。采用传统的分析法估计预期数据值,对审计师的业务素质要求很高,需要审计师具备丰富的实践经验和专业知识,在实务中,一般都由高级审计师或

2、项目经理完成。虽然由经验丰富的审计师估计预期数据值,但由于估计的主观性太强,不同审计师的估计值相差很大,不具有可比性,这不利于提高审计质量。二是传统分析法难以准确判断严重偏离的波动。在估计预期数据值之后,将其与客户账面记录的实际值进行比较,以确定是否存在与其他相关信息不一致或严重偏离的波动和关系,这需要审计师的主观判断,但是,在实务中却存在一定的困难,原因是对严重偏离的波动和关系没有一个具体的可操作性定义,即使确定了一个具体的比例,可是该比例要承担的审计风险是多大,可靠程度是多少,都难以具体量化。  回归分析是处理变量与变量之间关系的一种数学方法,它侧重于考察变量之间的数量伴随关系,

3、并通过一定的数学表达式将这种关系描述出来,进而确定一个或几个变量(自变量)的变化对另一个特定变量(因变量)的影响程度。相对于传统的分析法,回归分析法的突出优点在于可计量的风险和准确量化注册会计师的预期值,即能够准确的估计预期数据值,能够准确的判断严重偏离的波动;更重要的是回归分析法并不过多的依赖于审计师的经验,一般审计人员也可以进行准确的分析。本文拟举例介绍回归分析法的具体运用步骤。  (一)回归分析法模型的构建回归分析法是以两个变量之间的理论上的线性关系为基础,其模型为:14______________________________________________________

4、_______________________________________________________________________________________________________________________________回归分析法在审计分析程序中的应用 分析性程序作为一项现代审计取证的主要技术手段,对于确认资料间严重偏离的波动、查找潜在的错报或舞弊等高风险领域非常有效。传统的分析方法包括趋势分析法、比率分析法和合理性测试法,但传统分析方法存在以下两点缺陷。一是传统分析法难以准确估计预期数据值。采用传统的分析法估计预期数据值,对审计师的业务素质要求很高

5、,需要审计师具备丰富的实践经验和专业知识,在实务中,一般都由高级审计师或项目经理完成。虽然由经验丰富的审计师估计预期数据值,但由于估计的主观性太强,不同审计师的估计值相差很大,不具有可比性,这不利于提高审计质量。二是传统分析法难以准确判断严重偏离的波动。在估计预期数据值之后,将其与客户账面记录的实际值进行比较,以确定是否存在与其他相关信息不一致或严重偏离的波动和关系,这需要审计师的主观判断,但是,在实务中却存在一定的困难,原因是对严重偏离的波动和关系没有一个具体的可操作性定义,即使确定了一个具体的比例,可是该比例要承担的审计风险是多大,可靠程度是多少,都难以具体量化。  回归分析是处

6、理变量与变量之间关系的一种数学方法,它侧重于考察变量之间的数量伴随关系,并通过一定的数学表达式将这种关系描述出来,进而确定一个或几个变量(自变量)的变化对另一个特定变量(因变量)的影响程度。相对于传统的分析法,回归分析法的突出优点在于可计量的风险和准确量化注册会计师的预期值,即能够准确的估计预期数据值,能够准确的判断严重偏离的波动;更重要的是回归分析法并不过多的依赖于审计师的经验,一般审计人员也可以进行准确的分析。本文拟举例介绍回归分析法的具体运用步骤。  (一)回归分析法模型的构建回归分析法是以两个变量之间的理论上的线性关系为基础,其模型为:14__________________

7、___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________回归分析法在审计分析程序中的应用 分析性程序作为一项现代审计取证的主要技术手段,对于确认资料间严重偏离的波动、查找潜在的错报或舞弊等高

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