基于贝叶斯网络的审计风险管理模型构建

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1、基于贝叶斯网络的审计风险管理模型构建　　一、引言　　独立审计准则要求审计师在财务报表审计时使用现代风险导向审计方法，深入了解被审计单位及其环境，识别和评估财务报表层次和认定层次可能存在的重大错报风险，并以此为审计起点，采取有针对性的风险应对措施，设计和执行控制测试和实质性测试程序，将整体审计风险降至可接受的水平。能否正确识别并合理量化被审计单位财务报表的重大错报风险，成为评价注册会计师专业胜任能力的决定性因素，但是审计准则中并没有明确审计风险的定量评估方法。为了将审计过程中审计师的因果推理判断经验表达出来，本文尝试应用贝

2、叶斯网络建立审计风险管理模型，对风险导向审计过程进行解释。　　二、贝叶斯网络理论及审计风险管理模型构建步骤　　（一）贝叶斯网络理论贝叶斯网络（BayesianNetworks）1988年由Pearl提出，它使用网络图来表示不确定性知识，将知识经验图解可视化对风险管理建模，其能根据已知的网络拓扑模型对不确定性事件进行概率推理，因此也被称为因果推理网络。目前广泛用于人工智能、工程管理、医疗诊断等领域。贝叶斯网络由两部分构成：（1）具有N个结点的有向无环图（DirectedAcyclicGraph），图中圆圈结点是对现实事件特

3、征状态的描述，弧表示事件结点之间的因果依赖关系。（2）条件概率表（ConditionalProbabilitiesTable）集合，条件概率表用来表示该节点同其父节点的相关程度。如图1所示，X1、X2、X3、X4表示相互之间存在着一定因果关系的不同风险事件，P（X3

4、X1）表示事件X3在事件X1发生时的概率，所有节点对应发生的概率组成条件概率表集合。贝叶斯网络包括两个独立假设：一是任一节点在给定它的父节点时条件独立于它的非后代节点集；二是给定一个节点的马尔可夫覆盖，这个节点和网络中的所有其他节点是条件独立的。贝叶斯网络把

5、复杂的联合概率分布分解成一系列相对简单的模块，能有效减少概率推理的复杂程度，降低事件之间条件概率获取的难度，使得概率推理在复杂问题中得以广泛应用。　　（二）贝叶斯网络审计风险管理模型构建步骤贝叶斯网络可以利用历史数据信息和专家经验知识来构造模型。利用历史数据信息建立贝叶斯网络又分为参数学习和结构学习两种方式：（1）参数学习是假设已知变量之间的关系而估计变量发生的概率，常常使用贝叶斯统计和最大似然估计两种方法。基于贝叶斯统计的方法是利用先验知识将参数做为随机变量来估计发生概率，而最大似然估计没有考虑先验知识因素，而是将参数

6、视为未知固定变量来估计。（2）结构学习是指通过过去的各个结点发生概率信息的历史数据，学习生成网络结构，如果过去的经验数据充足，构建的网络结构图就很稳定。这种方式能发现事物间的因果关系，获得结构模型，因而也称为因果挖掘。对于风险管理系统来说，如果不存在充分的历史训练数据，也可利用专家经验确定出贝叶斯网络的结构及每个节点的条件概率。本文借鉴VanTrounLuu在风险管理中贝叶斯网络的方法步骤以及周国华在京沪铁路建设项目中应用贝叶斯网络进行质量风险管理的方法，提出四步应用贝叶斯网络的审计风险管理步骤：①对导致审计风险产生的因

7、素进行分类确认，通过审计准则、审计报告、审计专家意见等方式评价出重要风险因素。②审计专家分析风险因素的因果关系，构造贝叶斯网络。③进行审计风险因素度量，利用参数学习方法来确定贝叶斯网络中的结点参数概率值，再通过敏感性分析找出审计风险的关键风险因素。④随着审计项目的进展，审计风险数据得到更新，审计师利用贝叶斯网络对其进行再评估。　　三、基于贝叶斯网络的审计风险模型构建　　（一）财务报表重大错报风险因素的识别现代风险导向审计的核心是审计师研究企业是否存在导致经营失败的风险，在此基础上关注被审计单位可能存在财务报表重大错报的风

8、险。财务报表错报风险识别可以通过分析审计准则、审计报告、审计专家意见等方式来确定重要风险因素。本文首先通过分析审计准则中导致重大错报风险的产生因素，再根据审计专家意见确定重要风险因素。独立审计准则中1211号规定了注册会计师应当关注被审计单位存在重大错报风险的事项，表1将其分成三个层次列示。风险因素B1是被审计单位的外部环境，B2、B3、B4以及B6是企业的内部风险因素，B5同时包括内部因素和外部因素。各种风险因素之间存在相互影响的因果关系，如企业的目标战略、相关经营风险可能受到行业状况、法律环境与监管环境等其他外部因素

9、的影响，而会计政策选用、内部控制制度设计和执行则受到企业的性质、目标战略等风险因素的影响。根据审计项目的实际情况，通过审计专家对风险因素进行分析整理，考虑风险因素发生的可能性和风险的严重程度，合并筛选表1中的风险因素，得到主要风险因素，并根据专家经验，确定主要风险因素之间的因果关系，为建立贝叶斯网络结构做准备。　　（