CIA考试公式汇总解读.doc

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1、CIA考试公式汇总(更新)目录第二科:一.项目管理公式二.抽样统计公式第三、四科:三.利润表公式四.资金的时间价值五.财务管理公式六.股票债券公式七.经济管理公式一.项目管理公式1.PERT(计划评审技术)期望时间公式期望时间=(A+4M+B)/6其中,A:乐观时间;B:悲观时间;M:最可能时间三模一。答案C2.松弛时间松弛时间=最长允许时间-预计最早时间《指南》p174有例子,但不详细。详细请参考上传共享的《关于项目评审计划的时间计算》,附上了《索耶内部审计》中的例子。二.抽样和统计公式3.基本概念(1)Standa

2、rddeviation一词通常翻译为:标准差、标准偏差、标准离差,表示变量的离散程序。标准差指“样本的标准差”或“总体的标准差”。总体标准差用s表示,样本标准差用S表示,有时也用s表示。(2)总体标准差:式中,N=总体量;m=总体的平均值(3)样本的标准差式中,n为样本量,X-bar为样本的平均值。注意根号内的分母不是n,而是n-1.(4)平均值的标准误差:Standarderror一词应翻译为标准误差、标准误,题库中一般被误译为标准差(与真正的标准差混淆了)。教材中未出现,但题库中出现了,见如下“置信区间第(2)式”

3、说明,指的是“平均值的标准误差”,它表示样本平均值偏离总体平均值的程度。平均值的标准误差表示为:其中=样本的平均值,s=样本的标准离差,N=样本量,=平均值的标准误差(standarderrorofthemean)计算题中会用到第(3)式,第(4)式可以不记,这里只是为了说明概念。1.置信区间(1)来源:兆泰二(四修版)p319);(2)来源:维基百科(1)(2)题中应为平均值的标准误差thestandarderrorofthemean。(英文原题见:兆泰二(四修版)p325)2.属性抽样样本量公式(来源:《索耶内部审

4、计》第五版上册p363)其中:ne=样本量(的最初估计);Z=置信度系数,也称标准差系数、可靠度系数、保证系数p=为预计的差错率(小写);A=要求的精确度。置信度与置信水平的关系为:置信水平置信度Z置信度Z置信水平90%1.641.068%95%1.962.095.5%99%2.563.099.7%通常p为0.2以下,所以n随p的变化就看图中左下角红线区就好了。会有判断题判断统计量之间的影响关系;会有计算题计算样本量或精确度。1.属性抽样修正的样本量公式(考试不要求)(来源:《索耶内部审计》第五版上册p354)利用样本

5、规模的最初估计,并对其进行调整,以适应总体:其中:ne=样本量的最初估计;Nf=修正的样本量;N=总体量题库中似乎未出现此公式的应用,列在这里以便进一步理解上一公式。2.变量抽样样本量公式来源:《索耶内部审计》第五版上册p371其中:ne=样本量的最初估计;Z=置信度系数,或称标准差系数;S=样本的标准差,,n是样本容量(不是总体量)A=要求的精确度。【以上各量关系的举例说明】总体规模N=5000,总体价值500,000元。随机选取n=200个样本(这200个不是计算的,是根据经验选的),计算样本的标准差S=40元,审

6、计师要求的置信水平为95%,则Z=1.96,要求的精确度A=±4元(在变量抽样中,精确度用金额表示,而不用百分比)。那么,ne=(ZS/A)2=(1.96´40/4)2=384。再进行修正,nf=ne/(1+ne/N)=384/(1+384/5000)=357注意以上属性抽样和变量抽样样本量和置信度、标准差、精确度之间的平方关系。答案A1.抽样中统计量与样本量之间的关系项次统计变量样本量1总体量N增加样本量增加,但不是成比例2总体量N超过5000对样本量的变化影响很小3标准差S增大样本量增加,平方关系4置信水平提高(即

7、Z增大)置信水平降低(即Z减小)样本量增加(与Z成正平方关系)样本量减少(与Z成正平方关系)5要求的精确度A提高这里要特别注意,精确度提高,实际上精确度A的数值是减小的样本量增加,平方关系6要求的精确度A降低这里要特别注意,精确度降低,实际上精确度A的数值是增大的样本量减小,平方关系7预计差错率增大(在0~50%之间)预计差错率减小(在0~50%之间)样本量增加样本量减少8预计差错率接近可容忍差错率样本量增加9可容忍差错率增大可容忍差错率减小样本量减少样本量增大2.货币单位抽样的样本量公式(1)(2)样本量(n)=可接

8、受的信赖过度风险系数(R)/可容忍偏差率(TR)这两个公式实际上是一样的,可接受的信赖过度风险系数就是置信水平系数(保证系数)。(来源:(1)2012CPA《审计》p161。(2)兆泰版p287。)答案B(1)公式并非只适用于货币单位抽样。而是对应收账款、存货等项目,已知总体账面金额,在审计师确定的置信水平(即保证系数)和可容忍错

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