中审网校CIA学习卡审计抽样知识汇总

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1、一、抽样的基本概念1、抽样概念检杳的交易数量低于100%,提高审计效率。2、抽样分类1）判断抽样（非统计抽样）（1）依靠经验和主观意愿作出的判断（2）出于成本效益考虑（3）结果未必不如统计抽样（4）不能量化2）统计抽样（概率抽样、随机抽样）（1）以统计方法抽样（2）可以量化审计风险（精确度、可靠程度）（3）结果客观、可验证可用用属性抽样，也可用语变量抽样。二、重要术语1、总体：冇审计H标决定2、样本：抽出的部分3、代表性：特征相似4、抽样单位：抽出的个体5、样本量：从总体中抽取的样木元素的总个数6、精确度：测定结果与真实值Z间的接近程度。1）变量抽样的样本量计算公式：1n=（U*

2、S*N/A）2U：可靠程度系数；S：估计的总体标准离差；A：要求的精确度（每个样本）2）属性抽样的样本量：比U$*P（1—P）/A$U：可靠程度系数；P：预期差错率；A：要求的精确度（每个样本）可利用总体量、耍求的可靠系数、耍求的精确度上限和预期的总体差错率查表确定，“属性抽样的样本量表”。3）货币单-位抽样的样本量（—•般期望误差为零，即没有课报）：n二B*U/TB：帐面价值；U：可靠系数（-・般会告知）；T：可容忍错报额n=¥300000*3/¥15000=60（300000/60=5000,每隔¥5000抽一个项目）6、标准离差：总体的变化程度。多数翻译为标准差，偶尔翻译为

3、标准离差，也称均方差。标准差是方差的算术平方根。S=V/v"方差的平方根就是标准差例：总体包括3、5、3、5.5、4、4.5、3,求标准离差：第一步：求平均数：（3+5+3+5.5+4+4.5+3）/7=4第二步:求每个个体与平均数的差:3-4、5-4、3-4、5.5-4、4-4、4.5-4、3-4第三步：求差的平方值：1、1、1、2.25、0、0.25、1第四步：求平方值的和：6.5第五步:求总和的平均值（方差）：6.5/7=0.93第六步：求平均值的平方根（标准离差人0.967、试点样本：在计算标准离差的时候需耍挑选一个小样本，用来计算总体样本的标准离差。先抽30-50试点样

4、本，以测算标准离差8、预期差错率：属性抽样中用以确定样本量的指标9、可容忍差错率:愿意接受的最人差错率。根据主观判断确定。2—5%：内部控制强有力的6-10%：合理的11-20%：可接受20%以上：不能接受10、精确度（A）：样本推断总体所能达到的准确程度。属性抽样中以比率表示：总体特征的估计值被期望落入的范围变量抽样中以金额表示，二可靠程度系数*估计的标准离差/样本量的平方根。实际应用中以一个区间（范围）或差错上限值（率）衣示12、要求的糟确度：计划采用的精确度13、达到的精确度：抽样过程中实际使用的精确度14、置信水平（11卩可靠程度）：与风险水平互补，两者之和等于115、可

5、靠程度系数（U）：由可靠程度查表可知可靠程度系数，-般都会告知。16、置信区间：数值的某个区间范围。例如：1-100.5-10就是置信区间。计算公式：

6、冒信区间二样木推断值+/-（可靠程度系数*估计的标准离差/样木靖的平方根）例：样本量为50,总体规模2000,样木的平均值是¥75,标准离差是¥14,平均的标准差是¥2,置信水平为95%（可靠程度系数1.96）置信区间二75+/—(2*14/750)=71-7916、边界：为货币单位抽样用。差错上（下）限边界二总体价值*精确度上限（白分比）*平均差错白分比17、假设测试：确定是否存在重大差错的测试，结果与误受风险冇关。三、样本量与

7、其他变量的关系变量样本議说明总体N增加増加超过5000个以后影响减小总体的标准离差S增大増加按平方增加可旅程度提高U増加平方增加要求的精确度提高（绝对值变小）A增加平方增加预计差错率增大P增加差错多，样本量自然要大可容忍差错增加减少预计差错率接近可容忍差错率增加n二（U*S*N/A）厂n二U$*p（1—P）/A2U：可靠程度系数S标准离差N总体量A精确度P预期差错率四、抽样计划（程序）1、确定审计目标2、确定总体3、确定抽样单位4、确泄需要验证的差错的性质5、确定抽样方法6、评佔抽样风险7、确定样本量8、抽样结果五、抽样方法属性抽样、变量抽样、混合抽样（-）属性抽样类1、属性抽样

8、：1）定性的抽样：如有没有签字批准2）适用于测试内部控制的有效性不管金额大小，只管对错是否。2、发现抽样：1）属于屈性抽样，“极高的町靠程度杳出极低的偏差”。2）用来测试非常有效的内部控制系统和舞弊测试3）预期差错儿乎为0,或者存在个别但非常关键的偏差选取的样本量是固定的3、连续抽样（停-走抽样）1）类似发现抽样，也是用于差错率较低的情况，适用内控有效性测试2）分段抽样，第一段没问题则结束测试，若冇则继续（发现抽样是发现问题“停”）3）样本量不固定4）当预期差错很少时，样本量最少