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1、第七章 审计抽样,第一节 审计抽样概述第二节 样本的设计、选取和抽样结果的评价第三节 审计抽样的应用,美国法尔莫公司审计案例 一、公司简介 从孩提时代开始，米奇莫纳斯就喜欢几乎所有的运动，尤其是篮球。但是因天资及身高所限，他没有机会到职业球队打球。然而，莫纳斯确实拥有一个所有顶级球员共有的特征，那就是他有一种无法抑制的求胜欲望。 莫纳斯把他无穷的精力从球场上转移到他的董事长办公室里。他首先设法获得了位于（美）俄亥俄州阳土敦市的一家药店，在随后的十年中他又收购了另外299家药店，从而组建了全国连锁的法尔莫公司。其所实施的策略就是他所谓的“强力购买”，即通过提供大比例折扣来销售商品。,二、造假始末
2、 先将所有的损失归入一个所谓的“水桶账户”，然后再将该账户的金额通过虚增存货的方式重新分配到公司的数百家成员药店中。他们仿造购货发票、制造增加存货并减少销售成本的虚假记账凭证、确认购货却不同时确认负债、多计或加倍计算存货的数量。财务部门之所以可以隐瞒存货短缺是因为注会只对300家药店中的4家进行存货监盘，而且他们会提前数月通知法尔莫公司他们将检查哪些药店。管理人员随之将那4家药店堆满实物存货，而把那些虚增的部分分配到其余的296家药店。如果不考虑其会计造假，法尔莫公司实际已濒临破产。,三、惩处 这项审计失败使会计师事务所在民事诉讼中损失了3亿美元。财务总监被判33个月的监禁，莫纳斯本人则被判入
3、狱5年。,第一节 审计抽样概述,一、审计抽样的含义 审计抽样是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。,1.风险评估程序通常不涉及审计抽样；2.审计抽样对控制测试和实质性程序都适 用，但它并不是对于这些测试中的所有程 序都适用的。比如，审计抽样通常不用于 询问、观察和分析程序；3.审计抽样抽查。,二、审计抽样的种类 1.按抽样决策依据不同2.按所了解总体特征不同,变量抽样,非统计抽样,属性抽样,统计抽样,统计抽样和非统计抽样的比较A.联系 a.在执行审计测试时，二者可结合使用 b.都需合理运用专业判断； c.都存在抽样风险和非抽样风险。
4、 d.只要运用得当，都能获取充分、适当的 审计证据。B.区别 是否利用概率法则来量化控制抽样风险。,选择统计抽样或非统计抽样应考虑的因素,属性抽样和变量抽样,第二节 样本的设计、选取和结果评价,一、样本的设计1.审计目标 控制测试是为了获取关于某项控制的运行是否有效的证据， 细节测试的目的是确定某类交易或账户余额的金额是否正确，以提供与存在的错报有关的证据。2.审计对象总体与抽样单位 审计对象总体越大，样本量就越大。,3.抽样、非抽样风险对审计工作的影响,4.可信赖程度 可信赖程度是指通过审计抽样得出的审计结论的可靠程度或保证程度，也即总体的实际特征落在审计结论精确区间内的概率。 可信赖程度越
5、高，样本量越大。,5.可容忍误差 可容忍误差越小，样本量越大。 控制测试的可容忍误差定性，是审计人员在不改变对内部控制的可信赖程度的条件下，所愿意接受的最大误差。 细节测试的可容忍误差定量，是审计人员在能够对某一账户余额或某类经济业务总体特征作出总体评价的条件下，所愿意接受的最大金额误差,6.预期总体误差 如果存在预期误差，选取较大的样本量。7.分层 适用范围：内部各组成部分具有不同特征的总体 优点：有助于提高样本的代表性，减少样本数量，增大发现重大错弊的概率，提高审计效率。 例：对某企业的应收账款进行函证,影响样本规模的因素,在关于销售业务的审计中，不适宜抽样审计的是（ ） A.确认赊销是否
6、均经过批准 B.确认销货发票是否均附有发运单副本 C.审查大额或异常的销售业务 D.确认销货发票副本上是否表明账户号码,二、样本的选取意义：样本选取解决样本单位“如何抽”的问题。是审计抽样的重要环节。要点：审计对象总体内所有项目都有被选取的机会。以使样本能够代表总体。基本方法：主要包括随机选样、系统选样和任意选样等。,（一）随机选样随机选样是指遵循随机原则从被审总体中选取样本的一种方法。步骤：1、被审计对象总体各项目与随机数表建立一一对应关系。(对总体项目连续编号)2、在随机数表上确定选取的起点和路线，选取的起点可随机选择，选取的路线应有规律性。3、从起点起，按选定路线选出随机数，并查对其预定
7、的有效位数，若在总体编号范围内的，则表示该编号选出作为样本；若在总体编号范围外的舍去。4、按样本编号取出实际要审查的样本。,例：假定审计人员对某公司连续编5005000的现金支票进行随机选样，希望选取一组样本量为20的样本。首先，确定只用随机数表的前4位数来于现金支票一一对应；其次，确定第5列第1行位起点，路线为第5列、第4列、第3列、第2列、第1列，依次进行。最后，按照规定的一一对应关系和起点及选号路线，选出20个数码。,列号,行号,随机数,（二）系统选样公式：选样间距=总体规模样本规模特点：使用方便，可适应于无限总体，但它要求总体项目必须随机排列，不带有任何规律，否则易发生较大偏差。 拟从
8、被查总体2,000张收款凭证中采用系统选样抽取200张样本进行审查。 1.选样间距200020010（张） 2.随机确定起点。假设抽签确定起点为46，则应选取样本的编号向下为36、26、16、6，向上为56、66、76。（三）任意选样 任意选样，是指不带任何偏见地选取样本。,三、抽样结果的评价（一）分析样本误差（二）推断总体误差控制测试 样本偏差率 = 偏差数量 / 样本规模细节测试 样本中发现的误差金额推断总体误差金额，并考虑推断误差对特定审计目标及审计的其他方面的影响。,（三）形成审计结论1.控制测试中样本结果评价（1）统计抽样A:估计的总体偏差率上限 B:可容忍偏差率AB 可以接受AB
9、不能接受，修正重大错报风险的评估水平，并增加实质性程序的数量，或对影响重大错报风险评估水平的其他控制进行测试，以支持计划的重大错报风险评估水平。A低于但接近B 考虑是否接受总体，扩大测试范围,（2）非统计抽样（根据经验和职业判断，要求更加谨慎） A：样本偏差率 B：可容忍偏差率 A大于B 不能接受 A低于但接近B 不能接受 A大大低于B 可以接受 不大不小 考虑是否接受，是否扩大样 本规模,控制测试对细节测试样本规模的影响（检查风险=审计风险/重大错报风险）,2.细节测试中的样本结果评价（1）统计抽样 A：总体错报上限 B：可容忍错报 AB 不存在重大错报，可以接受 AB 存在重大错报，不能接
10、受,（2）非统计抽样（根据经验和职业判断，要求更加谨慎） A：调整后的总体错报 B：可容忍错报A大于BA低于但很接近BA远远小于B 不存在重大错报，可以接受不大不小 考虑能否接受，考虑是否扩大 细节测试范围,存在重大错报，不能接受,第三节 审计抽样的应用,一、审计抽样在控制测试中的运用（一）固定样本量抽样1确定测试目标。实施控制测试的目标是提供关于控制运行有效性的审计证据，以支持计划的重大错报风险评估水平。2界定误差。在控制测试中，误差是指控制偏差。 3. 定义审计对象总体。4确定样本选取方法。,5. 确定可信赖程度 根据内部控制的重要程度，确定可信赖程度。6. 确定可容忍误差7. 确定预期总
11、体误差8. 确定样本量9. 抽取并审查样本10. 评价样本结果，推断总体。,（二）停走抽样 1.含义：以预计总体误差为零开始，通过边抽样边评价来完成抽样工作，注会先抽取一定量的样本进行审查，如果结果可以接受，就停止抽样得出结论，如果结果不能接受，就继续扩大样本量审查直至得出结论。 2.优点：可以避免固定样本量法下可能出现的预期总体误差过高，抽取样本量过大、影响审计效率的问题。,四步停走抽样计划表,（三）发现抽样 1.适用范围：主要用于查找重大非法事件 2.步骤：直接将预计偏差率定为0发现重大误差（如欺诈） 对总体全面检查未发现例外 可得出结论 （在既定的误差范围内没有发现误差）,二、审计抽样在
12、实质性程序中的运用（一）均值估计抽样 1.含义：均值估计抽样是指通过抽样审查确定样本的平均值，再根据样本平均值推断总体的平均值和总值的一种变量抽样方法。 2.步骤： 确定审计目标。例：确定期末存货价值的正确性 界定误差。将误差界定为账面价值与实际价值差额,确定审计对象总体和抽样单位。审计对象总体是被审期间的3000个存货明细账，每一明细账户为一抽样单位。确定可信赖程度和风险程度，求出可信赖程度系数。审计人员确定的可信赖程度为95%，查表求得可信赖程度系数为1.96。,确定可容忍误差和预期总体误差，并进一部确定计划的抽样误差。确定可容忍误差为180000，随机抽样30户予以审查，确定预期总体错报
13、的点估计值为80000元，,则计划抽样误差是可容忍误差与预期总体误差的差额，180000-80000=100000元确定总体误差。审计人员通常需要选取一个较小的初始样本量（约30个），经检查分析后用初始样本的标准离差来估计总体标准离差S，S=200元,SD*=,(Xi-X),2,N,SD*代表标准差；Xi代表总体各项目数值；X总体平均值；N代表总体容量。确定是否分层,确定样本量重复抽样法下样本量的计算：,不重复抽样法下样本量的计算:,n表示放回抽样的样本量，n表示不放回抽样的样本量，N表示总体容量，Pn代表计划的抽样误差，Ur代表可信赖程度系数。,2,样本量计算为：,选取样本并进行审查。审计人
14、员采用随机数表法从存货中选取132户作为样本进行审计，审计结果表明：样本平均值为5520元，样本标准查为182元。评价抽样结果。计算实际的抽样误差P1,并与计划的抽样误差进行比较。,P1=Ur,N ,公式中，P1表示实际抽样误差，S1表示实际样本的标准差，n1代表样本量。,P1=1.96,3000 , 91073,若实际抽样误差计划抽样误差，则审计人员应考虑增加样本量以降低实际抽样误差；若实际抽样误差计划抽样误差，则可根据抽样结果推断总体。P1=91073100000,则：被审总体的点估计值=样本量总体容量=55203000=16560000被审计总体的区间估计值=被审总体点估计值实际抽样误差
15、=16560000 91073可得出结论：有95%的可信赖程度，该企业的期末存货余额的正确数值在16468927元到16651073元之间。审查客户账面余额是否在估计区间范围内。,若客户存货账面价值为16562000元，处于1646892716651073之间，则其存货账面金额并无重大误差。这时，审计人员应将估计金额16560000与16562000之间的差额视为审计差异，并在对会计报表发表意见时予以考虑。 若客户存货账面价值没有处于1646892716651073之间，则审计人员应要求被审计单位详细检查其存货余额并加以调整。,（二）差额估计抽样 1.含义：差额估计抽样是以样本实际金额与账面金
16、额的平均差额来估计总体实际金额与账面金额的平均差额，然后再以这个平均差额乘以总体规模，从而求出总体的实际金额与账面金额的差额（即总体错报）的一种方法。 2.计算公式：平均错报=样本实际金额与账面金额的差额样本规模推断的总体错报=平均错报总体规模,（三）比率估计抽样 1.含义：比率估计抽样是指以样本的实际金额与账面金额之间的比率关系来估计总体实际金额与账面金额之间的比率关系，然后再以这个比率去乘总体的账面金额，从而求出估计的总体实际金额的一种抽样方法。 2.计算公式 比率 = 样本审定金额 样本账面金额 估计的总体实际金额 = 总体账面金额 比率 推断的总体错报 = 估计的总体实际金额 总体账面
17、金额,例：假设被审计单位的应付账款账面价值总值为5,000,000元，共计4000个账户，审计人员希望对应付账款总额进行估计，先选出200个账户，账面价值为240,000，审计后认定价值为247,500元。 比率估计抽样比率=247,500240,000=1.03125估计的总体价值为：5,000,0001.03125=5,156,250元 差额估计抽样求平均差额（247,500-240,000）200=37.50估计总体差额：37.504000=150,000元估计总体价值：5,000,000+150,000=5,150,000元,（四）概率比例规模抽样法（PPS选样）,1.含义：以货币单位
18、作为抽样单元进行选样的一种方法。 该方法总体中的每个货币单位被选中的机会相同，所以总体中某一项目被选中的概率等于该项目的金额与总体金额的比率。项目金额越大，被选中的概率就越大。,PPS抽样的运用举例说明如下： 设被查总体10张销货发票，各张记录额如表7-8所示。假设采用PPS选样拟从中抽取4张样本，基本步骤如下： 1计算总体项目的累计金额。计算结果如表7-8所示； 2根据所需的样本规模，从随机数表中抽取不大于累计金额总数的随机数。设从随机数表中抽取的不大于6,820的4个数分别为474、3,942、5,483和1,041； 3将随机数由小到大排列，即为474、1,041、3,942和5,483
19、； 4找出包含被抽取的随机数最小的累计金额数，与此相对应的项目，即为逻辑单元。从表7-8中可见，4个随机数分别包含于与第1、2、7和9四张销售发票相对应的累计金额之内，所以，这四张销售发票即为被抽取的样本项目。,表7-8 货币单位选样示例计算表,PPS抽样的优点：(1)PPS抽样一般比传统变量抽样更易于使用。(2)PPS抽样的样本规模不需考虑被审计金额的预计变异性 (3)PPS抽样中项目被选取的概率与其货币金额大小成比 例，因而生成的样本自动分层。 (4)PPS抽样中如果项目金额超过选样间距，PPS系统选样 自动识别所有单个重大项目。(5)如果注册会计师预计没有错报，PPS抽样的样本规模通 常
20、比传统变量抽样方法更小。(6)PPS抽样的样本更容易设计，且可在能够获得完整的总 体之前开始选取样本。,PPS抽样的缺点(1)使用PPS抽样时通常假设抽样单元的审定金额不应小 于零或大于账面金额。 (2)如果注册会计师在PPS抽样的样本中发现低估，在评 价样本时需要特别考虑。(3)对零余额或负余额的选取需要在设计时特别考虑。 (4)当发现错报时，如果风险水平一定，PPS抽样在评价 样本时可能高估抽样风险的影响，从而导致注册会 计师更可能拒绝一个可接受的总体账面金额。(5)在PPS抽样中注册会计师通常需要逐个累计总体金 额。 (6)当预计总体错报金额增加时，PPS抽样所需的样本规 模也会增加。,本章小结,1.掌握样本设计因素与样本量的关系。 2.掌握抽样结果的评价。 3.掌握各种不同的属性抽样在控制测试中应用 4.掌握各种不同的变量抽样在细节测试中应用,
