Проектирование образец для проверки искажений населения: теоретические, профессиональные и эмпирических соображений

РЕЗЮМЕ

В настоящем документе рассматриваются аудита решение изолировать или проекта, ошибки, обнаруженные в выборке ревизии населения. Тема представляет интерес как практический и теоретический точки зрения, поскольку предварительное исследование показывает, что теория и практика противостоят друг другу. До исследования показывают строгие теоретические нормы, по которой некоторые ошибки должны быть изолированы, а также позволяет предположить, что на практике аудиторы обычно изолировать ошибки, которые они считают только в хорошо определенных групп населения. Мы выражаем этого исследования с помощью профессиональных стандартов аудита, а фоном для изучения теоретических и практических аспектов решения проектно-изоляции. Что касается теории, мы показываем, что предвзятые оценки (например, 1, что исключает ошибки, известные не хотят повторения) могут быть более точным, чем объективной оценки при определенных предположениях о выборки и частота ошибок в учете населения. Использование моделирования, мы укажем условия, при которых предвзятые оценки более точен, чем объективной 1. Что касается практики, мы показываем, что аудиторы полагаются на информацию о средствах удержания при выборе в проект, и мы используем устные доклады разработать описание стратегии аудиторов для использования локализации информации.

Принимая во внимание как теоретические и практические аспекты в свете профессиональных стандартов, мы заключаем, что при определенных условиях, изоляция образца искажений является целесообразным. Дальнейшее изучение темы представляется оправданным ..

Предметные области: Финансы и статистика.

Проектирование Примеры искажения аудиторских народам: теоретической, специалистов, и эмпирических соображений *

Теоретические основы

Burgstahler и Jiambalvo (1986b) использовал шарик-урны аналогии для оценки прогноза изоляции решения. Они на фото черных шаров, чтобы без ошибок и сбоев элементов в счете и красные предметы для пунктов по ошибке. Красный объектов состоял из красных шаров, которые были похожи друг на друга, и другие красные фигуры, каждая из которых являются уникальными (например, красный куб, конус, цилиндр и т.д.). Красный шар, если бы она существовала, было перевезено около положительной вероятностью, что и другие красные шары существовало. Тем не менее, красный куб, если обнаружил, проведенного нулю вероятность того, что любой другой красный кубов были в урну. Вопрос, что сделать вывод о пропорциях красного фигур в урну, когда красный куб в образце.

Burgstahler и Jiambalvo (1986b) пришли к выводу, что красный куб (или красный конус и т.д.) должны быть включены в оценки доли красного форм в популяции, заявив, что "ревизоров редко сталкиваются с ситуациями, когда имеет смысл правила возможность того, что население содержит другие уникальные красные фигуры (например, конусы, диски и т.п.) "(стр. 236). Даже если ошибки были представителем какого-либо другого ошибки, по их мнению, он был представителем класса уникальных ошибок.

Шар и урны модель может быть, несколько упрощенно задача оценки погрешности и, возможно, потребуется уточнить, ее соответствие аудита. Например, красный / черный дихотомии хорошо подходит для атрибута плана отбора проб, а projectionisolation решения рассмотрены в предыдущих исследованиях (Burgstahler

Влияние изоляции данного образца искажений также отличается контексте решения. В атрибут отбора проб, если изолированных ошибка "порог" ошибка, которая не позволяет верхний предел отклонения от превышения допустимого отклонения скорости, в результате решения полагаться на контроль для данного утверждения, вследствие чего не по существу тестирования.

В выборки MPU, проекция просто увеличивает диапазон о сметной стоимости населения после расширения по численности населения стандартное отклонение. Опять же, изоляции "порог" ошибка может определить, является ли аудитор считает, что счета могут существенно точным. В DUS, последствия ошибки проектирования еще более серьезными со загрязненность нашли в единице выборки (доллар) предполагается пропорционально повторяются во всех долларов интервала выборки. Опять же, это сообщение об ошибке может быть или не быть "порог" ошибка, которая приводит к аудитору отказаться от гипотезы, что остаток на счете достаточно заявил. Кроме того, на момент принятия решения, аудитор не может знать, является ли элемент "порога". Таким образом, независимо от решения контексте, аудитор делает основные решения по проектам или изолировать искажений. Только последствия различны.

По оценке путем отбора проб, оценка должна быть выбрана (например, доля образца). прогноз изоляции аудиторов решения неявно определить оценок они используют. То есть, проект (или изолировать) образца ошибка судить, что ошибка должна быть включена, или исключена из оценки. Оценка используется для получения статистики (например, доля красных элементов в образце). Статистика затем по прогнозам, население оценить населения для оценки параметру. Очевидно, что статистика должна быть спроектирована, как указано в SAS № 39. Тем не менее, нормативные критерии для выбора оценщика, который определяет статистика, не так однозначно.

Идеальный момент оценки будет один давая оценку точности равна населения параметра каждый раз. Тем не менее, на практике оценки дают оценки, которые варьируются от одного образца к другому. Например, оценки средний возраст студентов в класс на базе среднего возраста несколько студентов будет варьироваться от 1 случайной выборки в другую. Оценки будут рассредоточены, и с учетом дисперсии, лучший оценщик, который дает оценки самого близкого к населению параметра больше времени. Точность оценки означает близость оценок на целевой параметр

Две особенности оценок, имеющих отношение к точности смещения и дисперсии. Объективной оценки является 1, что в среднем, равна населения параметра (например, ожидаемое значение оценки равно параметр генеральной совокупности). Объективной оценки направлена на правой мишени.

В задачи здесь учился, аудиторы хотят оценить с помощью отбора проб ошибку в тексте населения, в ходе которого население, как правило, являются однородной группой элементов (слоев) с финансовой выписки по счету, таких как дебиторская задолженность или предметов инвентаря. Населения показатель интереса населения (т. е. слоев изделий из счета) ошибка. Burgstahler и Jiambalvo (1986b) считает, что оценки, в которых не образец ошибки, выделенных из оценки (проект все образцы ошибок) в нормативных стандартов статистического вывода. Кроме того, они заявили, что предвзятые оценки изоляции разовые ошибки нарушает эти стандарты., Это характеризует вывода проблемы аудиторов в качестве одного из выбора объективной оценки (изолировать без ошибок), или предвзятые оценки (выделить разовые ошибки, что является обычным практика).

Сосредоточить внимание на смещение игнорирует дисперсии оценок. Разница оценки является одним из показателей дисперсии оценок. С учетом объективной оценки 2, 1 с наименьшим разница будет более точным, это было бы обеспечить оценкам ближе к населению параметр чаще. В самом деле, разница в объективной оценки является мерой точности оценки. Дисперсии оценок от объективной оценки вокруг ожидаемого значения и в окрестностях параметр целевой группы населения те же.

Теперь рассмотрим две оценки, которые различаются в предвзятости. В частности, предположим, что предвзятое (например, 1, для которого ожидаемое значение оценки не совпадает с населением параметр) оценщик имеет меньшую дисперсию, чем объективной 1. Теоретически возможно, что точность предвзятой оценки (близость оценок на целевой параметр) может быть больше, чем точность объективной оценки. Использование модели, предложенной Burgstahler и Jiambalvo (1986b), характеризующие проблемы вывода аудитора, мы исследуем возможность того, что практика аудиторов выделения разовых образца ошибок оценки могут быть экземпляр, используя более точные, необъективной оценки, а не менее точные, беспристрастные оценки.

Хотя точность объективной оценки можно судить по его дисперсию, не соответствует действительности этого предвзятого оценки. Разница в предвзятой оценки распространяется по всему ожидаемое значение оценки, которые из-за смещения, не параметр генеральной совокупности интерес. Среднеквадратическая ошибка (MSE) выборочного распределения меры дисперсии оценки по всему населению параметром, представляющим интерес. Среднеквадратическая ошибка является мерой точности, которая принимает во внимание как смещения и дисперсии оценок.

Интерпретация этой модели практической размер выборки и ошибки курса условий, необходимых для оценки предвзятым быть теоретически обоснована с помощью точного критерия, приведены примеры меньшего размера, чем несколько сотен и цены погрешностью менее 20%. Учитывая ошибки курса состоянии, до исследования показывают, что частота ошибок в бухгалтерском учете населения, в частности, на счетах клиентов крупных фирм, CPA, как правило, небольшие (ветчина, Losell,

Что касается размеров выборки, наши дискуссии с практикующими аудиторами на двух разных фирм большой шестерки CPA показывают, что размер выборки превышает несколько сотен необычным. Два исключения были отмечены в ходе этих обсуждений, в которых выборки размером в несколько сотен, иногда встречаются на практике. Эти два исключения: (1) доллар единицы выборки или переменных планов отбора проб, в которых высокий уровень ошибки встречаются, и (2) остатки на счетах, состоящий из большого количества учетных записей, которые не могут быть эффективно расслаиваются. Пример, приведенный последнего населения малых банковские счета, чтобы отбор проб, как правило, использовать "минус просит подтверждения.

Таким образом, два основных условия, способствующие большей точности оценки, что исключает уникальные вещи вполне могут применяться в контексте обычной ревизии оценка погрешности. Там могут быть и другие функции аудита населения и аудиторов процедуры отбора проб, которые влияют нормативных статистического вывода в оценке аудиторов путем взятия проб. Например, аудиторы знаю причинных процессов генерации населения предметов, они обнаруживают причины ошибок в пробы пунктов, и они требуют коррекции выявленных ошибках материала. Влияние этих функций выходит за рамки данной статьи, но ни одна из функций представляется основа для утверждения о том, что нормативные вывод требует использования объективной оценки.

Таким образом, предвзятые оценки могут быть более точным, чем объективной 1. Предвзятые оценки изоляции разовые ошибки является более точным, чем один, включая такие ошибки, когда уникальный ошибок ставки (с учетом повторяющихся ошибок ставки и размер выборки), ниже верхней границы показано в таблице 1.

Важно, чтобы квалифицировать этот вывод несколько, отметив, что оценка, основанная на изоляции уникальные ошибки может быть ниже, если, как это было предложено Burgstahler и Jiambalvo (1986b), имеется тенденция к аудиторам, чтобы найти экс-пост логических обоснований для классификации образцов ошибок уникальный, чтобы избежать расширения выборки. По иронии судьбы, если такая стратегия злоупотреблений, количество уникальных ошибки может стать достаточно большим, чтобы оправдать прогноз на основе руководящих принципов в таблице 1.

Профессиональные стандарты

Заявление по стандартам аудита (SAS) № 39 (AICPA, 1994, AU 350,27), что оправдывает использование выборки, определяет аудиторской выборки для "применения процедуры ревизии до менее чем 100% позиций в счете или класса операций ". Он не исключил изоляции ошибок воспринимается как уникальная. Как можно заметить, SAS № 39 имеет весьма общий характер в обеспечении четкой нормы projectionisolation суда, хотя целевая группа в настоящее время пересматривает ревизии руководство для осуществления SAS № 39 обеспечить более практическим руководством для аудиторов (Холструм, 1991). Тем не менее, часть заявления, если их рассматривать вместе, намекают на котором дается обоснование наблюдаемых тенденций, аудиторов, чтобы изолировать образец ошибки при достаточной информации сдерживания собрались, чтобы заставить восприятие уникальности. Так, например, SAS № 39 явно не обсуждать процесс выбора оценщика, но отмечают, что "внимание следует уделять качественным аспектам искажений" (AICPA, AU 350,27) при оценке с помощью отбора проб.

SAS № 39 позволяет стратификации предметов, подпадающих под выборки на однородные подгруппы (AICPA, 1994, AU 350,22). SAS № 39 предписывает, что ревизоры "следует добавить, что проекции (образца искажений), чтобы искажений обнаружили в любых деталях рассмотрели 100%" (AICPA, AU 350,26).

Кроме того, SAS № 39 не содержится конкретного обсуждения (или исключить) возможность restratification стратегии, основанной на доказательствах, полученных во время отбора проб. Например, если аудитор собрал определенную информацию о качественных образцов ошибки (например, изучение всех временного писаря сделкам в соответствии с открытием обработки ошибок, временным клерка), то можно утверждать, что аудитор может эффективно restratify населения на временные и permanentclerk-транзакций слоев. Таким образом, содержащиеся ошибка становится членом слой экс-пост рассмотрел 100%, что является уникальным по отношению к ее шансы на загрязненность и другие слои. Тогда, как SAS № 39 диктует, любой неисправленных ошибок в 100% обследованных временного писаря слой добавляются прогнозируемых ошибок (исключая ошибки, содержащиеся) из отобранных постоянных клерк слоя. Аренс и Loebbecke (1981, стр. 268) обсудили postsampling стратификации в применении переменной выборки планы, отметив, что эта стратегия является приемлемой тех пор, пока все нормальные требования к стратификации (четко определенных границ слоя, известный численности населения для каждого слоя, и слоев, основанных на определении зарегистрированы, а не проверенные, ценностей) будут выполнены.

Restratification также обсудили в математических текстах статистики (Томпсон, 1992), указывая на приемлемость и желательность, например, исследование образцов стратификации по полу, возрасту и т.д., после образца выбора элементов. Однако, поскольку слои размеры случайных величин в такой анализ, дополнительный срок будет добавлен в расчет выборочной дисперсии. Хотя соответствие этих подходов к аудиторской нуждается в дальнейшем изучении, презентация postsampling restratification как достоверных статистических подход обеспечивает основу для обоснования выделения уникальный образец искажений. Эта практика также не бесспорно нарушает профессиональные стандарты, по крайней мере в основной тестирование приложений ..

В restratification, замена изолированных ошибка с другой permanentclerk сделки представляется надлежащим, как аудиторы регулярно заменить аннулированные чеки в планов отбора проб для испытаний контроля над циклами клиента выплаты. При отсутствии замены, калибровка точности образца рассчитанные с использованием п-а размер выборки (и населения N-1 элементов в субпопуляции) представляется целесообразным. В ходе наших дискуссий по этому вопросу с органами исполнительной отвечает за аудиторской выборки для одного из "большой шестерки" фирм CPA, он подтвердил, что, в то время был restratification общего обоснования используется для изоляции образец ошибки, замена и калибровка были редкостью. В оправдание restratification подход, он заявил, что "кажется необоснованным, чтобы диктовать, что аудитор не может учиться со своими аудиторских процедур и внести соответствующие коррективы" (т.е. стратификации населения в том, как он сделал бы, если бы слоев были известны на момент выборки).

В общем, ни профессиональным стандартам, ни стандартам статистического вывода являются убедительным при установлении нормы для решения проектно-изоляции. SAS № 39 диктует аудитора решение на основе качественных характеристик ошибок, в то время как стандарты статистического вывода делать не обязательно, чтобы проекция уникальный ошибок. Таким образом, обращение с уникальным ошибки в проверке задача оценки погрешности следует рассматривать в качестве профессионального суждения аудит учетом эмпирических исследований. В этой же связи отметить, Wurst, нетеровым слева, и Годфри (1991) обратился к эффективности исправления (например, коррекция и исключения) образец ошибки до оценки населения об ошибке. Исправление будет жизнеспособным вариантом ли аудитор решил использовать объективные или предвзятые оценки для оценки скорости населения об ошибке.

Стратегии сдерживания: эмпирические тесты для воздействия PARTIAL СДЕРЖИВАНИЕ

Предыдущие исследования и наши обсуждения приговора проекции изоляции с практикующими Ревизоры указали, что аудиторы использовать стратегии проведения расследований с целью выделения образца ошибок. В Дасенбери и др.. (1994), испытуемых просили в подведении итогов указать любую информацию, которую они хотели бы, чтобы были для того, чтобы сделать прогноз изоляции решения. Ответы свидетельствуют о том, что подавляющее большинство субъектов хотел сдерживания информацию (например, информацию о репрезентативности ошибка). Например, в 1 случае экспериментальных, канцелярской работник сознательно misfooted счета-фактуры и поддельные подписи начальника. Предметы, кто не хотел информацию о средствах удержания дополнительной информации о возможных субпопуляции в которой эта ошибка может содержаться и о возможных дополнительных ошибок. Некоторые замечания относятся:

Можно операции осуществляются этим чиновник быть определены и, таким образом изолированы? Имеет ли служащий несут ответственность за основу все счета-фактуры? Можем ли мы выделить задолженность этого клерка столб? Если да, то мы могли бы рассмотреть отдельно.

Хотите, чтобы попытаться изолировать эти необычные счета ...

Можем ли мы отделить населения этих счетов, подготовленных этой клерка?

Могу ли я выделить населения удалить из моей общей численности населения?

Будет необходимо тщательно проверить все счета-фактуры на ногах же канцелярских сотрудника за мошенничество.

Не приведет ли проект ошибку, если она может быть изолированы.

Сколько деятельности это лицо, ответственное за?

Можем ли мы выделить ошибку в контору сотрудника?.

Удаление ошибок из условий населения позволит избежать exuapolation.

Из этих субъектов замечания и просьбы о предоставлении дополнительной информации, очевидно, что сдерживание информации и ее размеры реального практического значения для аудиторов, что свидетельствует о стратегии сдерживания возникает из аудиторов под сомнение репрезентативность выборки. Кроме того, архивные данные (Элдер

На основании этих словесных ответов и предыдущие исследования, два аспекта стратегии сдерживания выйти: (1) аудиторы определить субпопуляции которой образец ошибка (может быть), содержащиеся, и (2) аудиторов расследования субпопуляции дополнительных ошибок. Предыдущие исследования поддерживает это описание. В Burgstahler и Jiambalvo (1986b) и др. Дасенбери. (1994), информацию о всегда указывается, может быть, немного нереально, что ошибка была ограничиваться субпопуляции и что после рассматривается в 100%, никаких дополнительных ошибки были обнаружены. И результаты показали, что информация о том, что эти два условия были выполнены повлияли на прогноз обоих ошибок и нарушений, вне зависимости от частоты или причинной сходство ошибки других возможных ошибок. Кроме того, прогноз образца ошибок было связано с отсутствием такой информации.

Учитывая, что все предыдущие исследования использовали полной локализации субпопуляции и открытие каких-либо дополнительных ошибок, вопрос неопровержимые выводы этого исследования, является ли частичная локализация влияет на это решение. Если нет, то это означает, что сдерживание является категоричным. Если, с другой стороны, локализация имеет размеры, то изоляция ошибок следует увеличить со степенью локализации.

Чтобы проверить, как аудиторы использовать информацию, свидетельствующую о менее совершенной сдерживания, мы варьировали часть субпопуляции рассмотрены и уровень ошибок на дополнительные ошибки выявлены в ходе анализа. Обсуждения с практикующими аудиторами установлено, что процедуры, используемые для дальнейшего изучения степени образца ошибки (1) часто включают дополнительные выборки и (2) часто обнаружить дополнительные ошибки. При частичной локализации влияет на решения, мы ожидаем, что проекция скорости снижения с частью субпопуляции рассмотрены и увеличивается с уровнем ошибок.

Рисунок 1 представляет собой гипотетический пример того, как эти две особенности могут влиять на прогноз решения. Исправление существенных искажений в записи клиента предполагается, так что 100% изучение субпопуляции может быть связано с выделением ошибки, независимо от ошибок.

Выдвинуты две гипотезы, используемых для исследования воздействия часть субпопуляции рассмотрел и ошибка среди обнаружили ошибки.

Вариант 1: доля пунктов в дальнейшем испытаны в сдерживании субпопуляции повлияет на решения аудиторов о том, чтобы проект или изолировать образца искажений. Большие проценты будут вызывать больших частот ошибка изоляции.

Гипотеза 2: Доля дополнительных ошибок, обнаруженных при тестировании локализации субпопуляции повлияет на решения аудиторов о том, чтобы проект или изолировать образца искажений. Нижняя процент вызовет большую погрешность частоты изоляции.

Темы

Сто 17 практикующих аудиторов от одного из "большой шестерки" фирм служил в качестве субъектов в процессе внутренней подготовки для старшего аудитора. Девяносто два процента был между 3 и 4 лет опыта аудита. Мы не манипулировать либо уровень опыта или фирмы членства, так как было показано, не оказывает существенного влияния на производительность в решении этой задачи в ходе предыдущих исследований. Burgstahler и Jiambalvo (1986b) использовал широкий спектр опыта и целого ряда различных аудиторских фирм, и не обнаружили никаких значительных фирмы или опыт последствия. Однако, поскольку существует определенная разница в уровне опыта наших испытуемых, мы провели статистические тесты, чтобы определить, есть ли связь между опытом и любой из переменных в нашем эксперименте. Полной модели для этого теста включены "проект" или "изолировать" выбор, и все взаимодействия между выбором и нашими манипуляциями. Существовали каких-либо существенных отношениях между опытом и любой из переменных. Так как мы считаем, что уровень опыта меньше, чем у старшего аудитора, будет недостаточно для отреагировали на эту задачу, и что более актуально аудита опыт будет способствовать тому, чтобы задачи менее уместно, важно, чтобы действия конструкции, которые мы используем предметов, чей опыт был подходят для этой задачи.

Что касается уровня подготовки, в соответствии с классификацией задач, поставленных Abdolmohammadi и Райт (1987), такого рода задача слабоструктурированных, и такие задачи, как правило, выполняются пожилых людей. Ответы на вопросы опроса о том, как часто ошибки были выделены на практике и как уверены, что испытуемые в своих решениях, подтверждают вывод о том, что предметы были знакомы с задачей ..

Экспериментальная задача

Материалы дела поручено субъектов, что на основе подтверждения процедур, основу ошибка была обнаружена в одном из клиентов, связанных с выдачей кредитного меморандума. Испытуемые сообщили, что дальнейшие исследования показали, только 100 таких памятки кредит был выдан в течение года в рамках проверки. Использование 3x2 факторный, мы манипулировали доля кредитных субпопуляции памятки рассмотрены для дальнейшего тестирования на трех уровнях (100%, 50% и 10%) и доля обследованных кредитовых авизо обнаружены ошибки на двух уровнях (0 % и 10%). После обсуждения данного вопроса с практикующими аудиторами, мы выбрали эти две относительно низкий уровень ошибки, больше приблизились случаев ошибки в клиентов большой шестерки аудиторов. В этом смысле слабый манипуляций процент ошибки работает против нахождения значительных результатов.

Обе переменные манипулировать между субъектами. Для сравнения, обращения, в которых рассматриваются субпопуляции 100% без каких-либо новых ошибок репликации и Burgstahler Jiambalvo (1986b) и др. Дасенбери. (1994). Например образца документ приводится в Приложении. Результаты

В таблице 2 представлены экспериментальные результаты, показывающие прогноз изоляции субъектов решений лечения. Результаты в лечении, в котором рассматриваются субпопуляции является L00% без новых ошибок успешно воспроизводит предварительного исследования (Burgstahler постоянного Jiambalvo, 1986а; Дасенбери и др.., 1994), что отражает сильное влияние удержания информации. В условиях полной локализации образца искажений, без каких-либо дополнительных ошибок, обнаруженных, испытуемых, 30% (и, следовательно, изолированные 70%) образца ошибок.

В таблице 3 представлены тесты для статистической значимости эффектов. Для проверки первой гипотезы, что доля пунктов испытания в субпопуляции повлияет на прогноз изоляции аудиторов решения, мы использовали критерий хи-квадрат. Результаты в таблице 3a указать общую поддержку гипотезы (X ^ SUP 2 = 15,70, р =

Мы также сравнили на 100% группы (полная локализация) на 50% и 10% группы комбинированный (меньше, чем полная локализация). Результаты были значительными (X ^ SUP 2 = 4,34, р =

Результаты, показанные в таблице 3, b поддержку второй гипотезы о влиянии доля дополнительных ошибок, обнаруженных в аудиторские процедуры. Общий тест, имеющих значение для доли дополнительных ошибок, обнаруженных (0% против 10%) была значительной (х ^ SUP 2 = 5,34, р =

РЕЗЮМЕ И ОБСУЖДЕНИЕ

В настоящей работе мы принимаем статистической основы оценки и профессиональных стандартов в рамках рассмотрения вопросов, затрагивающих решение аудитора на проект или изолировать образца искажений при определении ставки населения об ошибке. Предыдущие исследования (Burgstahler

Последние критики аудиторов процедур оценки (Edwards, 1995; Джонстон, 1995) утверждал, что классические рамки гипотезы лежащие в основе выборочная проверка не очень хорошо подходит и смещена в сторону избыточного консерватизма. Они предположили, что байесовский рамки (Slovic

Эта статья распространяется также на деятельность "Аль-Дасенбери и др. (1994) решение эмпирически, а понятие частичной стратегии сдерживания. То есть, когда аудитор считает, что пример ошибки быть членом хорошо определенных групп населения сделок (например, обработанные временного писаря) большое количество, принятие второго порядка отбора проб планируется исследовать исходный образец ошибке является обычной практикой. Все предыдущие исследования в этой области используется только полное изучение субпопуляции. Кроме того, без предварительного исследования позволили определить дополнительные искажения в результате процедуры второго порядка отбора проб.

Использование эксперимент с практикующими аудиторами в качестве субъектов, мы предоставляем подтверждение того, что доля субпопуляции рассмотрел и доля дополнительных искажений отметил, что существенно влияет на суждение аудитора о том, чтобы проект или выделить оригинальные искажений образца.

Основной вывод данного исследования заключается в легитимизации общей практики аудита, который ранее предложил для nonnormative. Вместе теоретических, профессиональных и эмпирические результаты данной работы показывают, что projectionisolation суждения при применении аудиторской выборки является гораздо более сложным, чем предложено в ходе предыдущих исследований. Хотя необходимо провести больше исследований, доказательства, представленные здесь, поддерживает идею, что аудиторы не обязательно нарушать либо норм статистического вывода или профессиональных стандартов, а также надлежащее решение по проекту или изолировать ошибки зависит от условий проведения ревизии.

Дальнейшие исследования, направленные на решение этой важной ревизии, могут посмотреть на какие виды информации и когнитивных процессов вызвать решение аудитора добиваться сдерживания образца об ошибке. Характеристик субпопуляций, используемые для хранения ошибки другой неисследованной теме. Кроме того, дальнейшее совершенствование путей, в которых аудиторы применить второго порядка отбора проб стратегии, направленные на сдерживание информация может быть полезной для понимания этого сложного решения. Нормы о том, как, вместо изолированного образца ошибки с другими сделками представителя или остатков необходимо провести дальнейшее расследование.

Что касается вероятности ошибок и размер выборки условиях в поддержку включения или исключения ошибок в уникальный образец оценок, архивные исследования случаев ошибки выделенных в фактической ревизии из-за уникальности бы дать полезную информацию для установления норм. Наконец, как это было предложено предварительного исследования (Дасенбери и др.., 1994), дальнейшие исследования, как влияют на восприятие частоты проекции изоляции аудиторов решения в случаях, когда нарушения не вопрос, не требуется. В связи с этим, понятие о том, компенсирующих клиента процедуры контроля на месте, но не смогли найти образец ошибки, было предложено несколько наших вопросов, как фактора, которые могут сказаться на их решения.

Некоторые факторы ограничивают обобщения эмпирических результатов представлены здесь. Во-первых, только один из "большой шестерки" аудиторских фирм при условии темы для эксперимента. Хотя это ограничение исследований, это общепринятая практика в области аудита исследований использовать одну фирму из-за трудностей получения профессиональных участников для экспериментальных исследований. Это ограничение, однако, сводится к минимуму в наших исследованиях в связи с конкретной задачей, используемые в наших исследованиях. Эта задача вполне одинаковы для всех компаний и не должно быть пострадавших от характеристик фирмы. Решений, вынесенных до точки решение, требуемое в наших экспериментальных задач, таких как расслоение населения и фактической отбор образцов, задачи, в которых фирма различия можно было бы ожидать. Ограничение одной фирмы также свести к минимуму использование нами случае, если предыдущие исследователи (Burgstahler постоянного Jiambalvo, 1986b), используемые с целым рядом различных фирм, а также различий между фирмами не были значительными.

Во-вторых, наш анализ включены только три обращения уровнях пропорции субпопуляции рассмотрены и 2 (довольно небольшой) процент ошибок, обнаруженных в процедуры второго порядка отбора проб. Несмотря на значительные эффекты были отмечены, пожалуй, больше отметил ошибки процент будет производить более точную информацию о том, когда аудитор принимает решение отказаться от второго порядка отбора проб в пользу 100% тестирование подхода. В-третьих, дополнительную информацию о том, ошибка порог искажений, которые могли бы привести аудитора отказаться от гипотезы о справедливости учетной записи, может повлиять на выводы и должны быть расследованы в дальнейших исследованиях. [В редакцию: 12 апреля 1995. Принято: 23 августа 1996.]

Все авторы способствовали в равной степени к этому проекту. Nonalphabetical порядок отражает систематическая ротация в нескольких проектах. Мы с признательностью отмечаем комментарии участников на семинарах в университете штата Аризона и в Price Waterhouse бухгалтерских исследований коллоквиум в университете штата Юта.

Ссылки

Abdolmohammadi, М.,

Американский институт дипломированных общественных бухгалтеров (AICPA). (1994). Профессиональные стандарты, том 1: стандарты аудита США. Chicago, IL: Дом Торгово посредничества, Inc

Аренс А.,

Burgstahler Д., он Jiambalvo, J. (1986а). Выделение ошибок в аудиторской выборки. CPA Journal, 56 (11), 66-71.

Burgstahler Д.,

Дасенбери Р., Реймерс, J.,

Эдвардс, В. (1995). Количество магии, аудит кислоты, и материальные задача аудита исследований. Аудит: журнал практикой и теорией, 14, 176-187.

Старший, Р.,

Ветчина, J., Losell Д.,

Холструм, G. (1991). АСБ "обновления. Флорида CPA Сегодня, 7, 28-33.

Джонсон, J., Leitch Р.,

Джонстон, Д. J. (1995). Статистически бессвязные испытания гипотез в области аудита. Аудит: журнал практикой и теорией, 14, 156-175.

Kreutzfeldt Р.,

Loebbecke, J. К. (1995). Об использовании байесовской статистики в процессе аудита. Аудит: журнал практикой и теорией, 14, 188-192.

Менденхолл, W., Шеаффер Р.,

Рамаж, J., Кригер, Р.,

Slovic П.,

Томпсон, С. (1992). Отбор проб. Нью-Йорк: John Wiley

Стивен Уилер Эберхардт Школа Бизнеса, Университет Пака х, Стоктон, штат Калифорния 95211

Ричард Дасенбери и Джейн Реймерс колледж бизнеса, Университет штата Флорида Таллахасси FL 32306-1042, адрес электронной почты: <a href="mailto:rdusenb@cob.fsu.edu"> rdusenb@cob.fsu.edu </ A> <a href="mailto:jreimer@cob.fsu.edu"> jreimer@cob.fsu.edu </ A>

Стивен Уилер является адъюнкт-профессор в Школе бизнеса и государственного управления в университете в Тихом океане в Стоктон, штат Калифорния. Он опубликовал исследование документов, касающихся аудита и финансовой отчетности в вопросах учета обзора, журнал учета исследований, аудит: Журнал практики и теории, учет горизонты, и журнал по экономическим и социальным измерения. В настоящее время он является членом редколлегии Достижения в области бухгалтерского учета и журнал учета преподавателей и выступает в качестве специальной оппонентом для ряда других научных журналах.

Ричард Дасенбери является доцент кафедры бухгалтерского учета в Колледже бизнеса при Университете штата Флорида. Он опубликовал статьи, касающиеся аудита, поведенческие и налоговые аспекты учета обзора Аудит: журнал практики и теории, и "Журнала Американской ассоциации налогообложения.

В настоящее время он находится на редколлегии "Журнала Американской ассоциации налогообложения и выступает в качестве специальной оппонентом для ряда других научных журналах.

Джейн Реймерс является доцентом бухгалтерского учета в Колледже бизнеса при Университете штата Флорида. Она опубликовала исследование документов, касающихся аудита и поведенческих проблем учета обзора, журнал учета исследований, аудит: Журнал практики и теории, учет горизонты, "Бухгалтерский учет, организаций и общества, и выступает в качестве специальной оппонентом в течение нескольких академических журналов.