高校内部审计资源分配的决策体系研究

《高校内部审计资源分配的决策体系研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、广东工业大学硕士学位论文高校内部审计资源分配的决策体系研究姓名：杨婷申请学位级别：硕士专业：会计学指导教师：邓彦20090501广东丁业大学硕上学位论文摘要在传统的高校内部审计工作中，审计资源的分配主要由高校审计部门的负责人通过经验判断进行选择与决策。但是，随着高校办学规模的不断壮大、经济业务的快速增长，高校内部审计工作普遍存在审计资源匮乏、审计资源分配不合理等问题。这就要求高校的内部审计部门运用科学合理的方法对有限的审计资源进行合理配置，解决高校内部审计有限的审计资源与不断增加的审计业务的矛盾，使高校内部审计的功能得以充分发挥。本文通过参考相对成熟的独立审计的审计资源分配决策

2、方法，针对高校内部审计的特点，构建出充分考虑了高校内部审计特殊性的资源分配决策体系。这个决策体系由两个步骤构成，分别是项目综合评估模型和0—1整数规划决策模型。其中，项目综合评估模型以中国内部审计协会发布的《中国内部审计准则》中对审计资源分配的决策要求为依据，选择了组织风险和管理需要作为项目综合评估模型的两大因子，组织风险因子采用模糊综合评价法进行量化，而管理需要因子则采用专家调研法进行量化，从而得出了一个综合了组织风险和管理需要的二维评估矩阵。在此基础上，运用运筹学中最优化理论的0—1整数规划对上述评估的各类审计项目进行最优化决策，得到了最优的资源分配方案，即在假定的审计资源

3、约束下，总体的风险暴露程度最低。最后，本文选取了某高校作为实例，运用前文研究所构建的审计资源分配决策体系对该校的所有审计项目进行综合评估，并利用0．1整数规划决策模型对评估的结果进行最优化建模，利用最优化软件Lingo计算出了最优解，获取了具有可操作性的最优资源分配结果，从而验证了该决策模型的实效性。关键词：高校内部审计：审计资源分配；0-1线性规划；模糊综合评价广东T业大学硕一1：学位论文ABSTRACTInthetraditionalworkofinternalauditinuniversities，auditresourcesareallocatedmainlybythe

4、in—chargeofauditdepartmentthroughexperienceorrandomselection．However,withthesizeandeconomicactivitygrowingofuniversities，therearesomeproblemsrisingintheinternalauditworkofuniversitysuchaslackofauditresourcesandallocationofresourcesunreasonable．Thisrequiresintemalauditdepartmentsofuniversityt

5、ousescientificandrationalapproachtoaddressthelimitedauditresourcesanddealthecontradictionbetweenthelimitedresourcesandincreasingauditwork．Inthispaper,byreferringtotherelativematurityoftheauditofinternalauditresourceallocationmethod，inviewofthecharacteristicsofinternalauditofuniversity,tobuil

6、daresourceallocationdecision-makingsystemwhichfullaccountofthespecialnatureoftheinternalauditofuniversity．Therearetwo—stepsinthedecision-makingsystem，namely,integratedassessmentmatricesandlinearprogrammingmodel．Amongthem，theintegratedassessmentmatricesisbasedonthe”China'sintemalauditingstand

7、ards”whichcontaintherequestofhowtomakedecisionofinternalaudit’Sresourceallocation．Itchoosestheorganizationalriskandmanagementneedasthetwomatrixfactorsofintegratedassessmentmatrices．Andthefactoroforganizationalriskusesfuzzycomprehensiveevaluationmet