审计抽样在控制测试中的应用

这是一篇关于审计抽样在控制测试中的应用的思维导图，主要内容有设计样本阶段、选取样本阶段、评价样本结果阶段。

审计抽样在控制测试中的应用

• 设计样本阶段
  • 确定测试目标
  • 定义总体和抽样单元
    • 定义总体
      • 适当性
        • 适用于特定的审计目标
      • 完整性
        • 内容和时间等方面
      • 同质性
        • 所有项目应具有同样的特征
        • 不同的控制情况定义不同的独立主体
        • 发生重大变化的内控，变化前后分别定义总体
    • 定义抽样单元
  • 定义偏差构成条件
    • 考虑必要的所有控制环节
  • 定义测试期间
    • 期中
    • 确定如何获取关于剩余期间的证据
• 选取样本阶段
  • 确定抽样方法
    • 简单随机选样
      • 统计抽样√
      • 非统计抽样√
    • 系统选样（等距选样）
      • 统计抽样（总体随机分布）√
      • 非统计抽样√
    • 随意选样
      • 统计抽样×
      • 非统计抽样√
    • 整群选样
      • 统计抽样×
      • 非统计抽样×
  • 确定样本规模
    • 影响样本规模的因素
      • 可接受的信赖过度风险
        • 主要关注信赖过度的风险→影响审计效果
        • 反向变动
      • 可容忍偏差率
        • 与细节测试中的可容忍错报相比，设定相对较高的可容忍偏差率
        • 反向变动
        • 越依赖控制运行的有效性，可容忍偏差率越低，样本规模越大
      • 预计总体偏差率
        • 同向变动（预计总体偏差率高→担心→选取更多的样本进行测试）
        • 不应超过可容忍偏差率
      • 总体规模
        • ＞2000个，为大规模总体
        • • 大规模总体，总体的实际容量对样本规模几乎没有影响
          • 小规模总体，审计抽样比其他方法效率低
      • 其他因素
        • 运行期间越长，需要的样本越多
        • 控制程序越复杂，测试的样本越多
        • 人工控制躲过自动化控制
    • 确定样本量
      • 非统计抽样
        • 定性，职业判断
      • 统计抽样
        • 进行量化，统计公式开发的专门的计算机程序或样本量表
    • 针对运行频率较低的内部控制的考虑
  • 选取样本并实施审计程序
    • 无效单据
      • 正常且不构成设定控制的偏差，可以用另外的单据替代
    • 无法对选取的项目实施检查
      • 丢失、损毁或油污，视为控制偏差
• 评价样本结果阶段
  • 计算偏差率
    • 偏差率/样本规模（总体偏差率的最佳估计）
    • 无须另外推断总体偏差率，但还必须考虑抽样风险
  • 考虑抽样风险
    • 统计抽样
      • 计算总体偏差率上限
        • 统计公式法风险系数/样本量
        • 查表法
      • 判断总体是否可接受
        • 可以接受：总体＜可容忍
        • 不能接受：总体≥可容忍
        • 考虑是否接受：低于但接近
    • 非统计抽样
      • 判断总体是否可接受
        • 可以接受：大大低于
        • 不能接受：大于或等于；低于但接近
        • 进一步测试：差异不大不小
  • 考虑偏差的性质和原因
    • 考虑因素
      • 应当调查识别出的所有偏差的性质和原因
      • 均需进行定性评估和定量评估
      • 考虑存在重大舞弊的可能性
      • 考虑已识别的偏差对财务报表的直接影响（不一定直接导致报表中的金额错报）
    • 处理偏差
      • 扩大样本规模，如果是系统偏差或舞弊导致，扩大样本规模通常无效
      • 认为控制没有有效运行，提高重大错报风险评估水平，增加对相关账户的实质性程序
  • 得出总体结论
    • 如果样本结果不支持计划的控制运行有效性和重大错报风险的评估水平
      • 进一步测试其他控制
      • 提高重大错报风险评估水平，并相应修改