书城经济真账与假账
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第74章 方法73 数学概率在审查中的作用——统计抽样法的应用

1.统计抽样法概述

统计抽样审查法,就是将数理统计中的抽样方法运用于审查工作。它是运用概率论的原理,随机进行抽查,使总体中的一切组成部分都有同等被抽中的机会,以防止侧重某一方面,而忽视另一方面。这样,就会使样本的特征尽可能地接近总体的特征。所以,统计抽样审查法,又称“概率抽样审查法”、“随机抽样审查法”。

国家审查和民间审查都要用统计抽样对被查单位进行审查,尤其民间审查受到审查成本的限制,它们在审查过程中,经常用到抽样技术。在注册会计师签发的审查报告中,常常会见到这样的描述“……采用必要的查核程序,包括各项会计记录的抽查在内……”可见审查抽样已成为民间审查不可缺少的实用方法。

统计抽样的基本假定,就是把样本作为总体的代表,也就是说,样本的本质上具有总体的特性。但是,如果纯偶然抽取的样本不能代表总体,那么抽样技术就具有抽样误差的风险。抽样误差风险的存在,就会使抽样结论降低可靠性和具有风险性,一般而言,抽样风险会因抽查的样本量而减少。如果抽查的样本量增加到与总体数目一样,那么样本具有完全代表总体的特性,抽样误差风险也就不再存在,审查结论的风险也就消失。不过,样本量抽查越多,审查成本也就越高。因此,抽取样本的关键,就在于使抽样的重大误差风险与抽查尽可能多的样本的成本,能够基本保持平衡,这是抽样的最佳效果。

采用抽样法进行审查,总会发生一定的抽样误差。但是,统计抽样的误差是能够加以衡量和控制的,它能够在事前确定审查结果的可靠程度,在可靠程度的基础上再确定抽查多少样本,其抽查结果的误差范围一定不会超过事前所规定的误差率,这是统计抽样最大的优越性。而判断抽样的结果,是无法用统计观点解释的,它不能提供任何测量抽样误差风险的数量方法。它要保证抽样的准确,就必须花费较高成本,以抽查更多的样本,这是判断抽样法的最大缺陷。

2.统计抽样法的内容

(1)确定审查总体。

所谓总体,是指所要调查观察的全部事物。在审查工作中,总体是指被查期间内某一审查对象的全部单位或全部项目。审查人员在采用统计抽样确定审查总体时,应注意以下几个问题:

(2)确定抽查的样本。

统计抽样以概率论为依据,按照随机原则进行抽样,因此,每一份样本都有同等被抽到的机会,不能使有一些样本能抽到,而另一些样本抽不到。这里所指的随机抽样原则,绝对不能理解为“随意抽样”或“胡乱抽样”,而应当符合随机原则的特定方法来抽取样本。常用的方法有:抽签选样、随机数表选样、系统选样、分层选样、整群选样和元单位选样。

①抽签选样。

抽签选样,就是把所要审核的全部单位先编好签号,然后随机选出所需要的样本。其具体做法是:预先制成签条或签卡,将总体项目编上号码,混合放在签筒或机器内,随手摸取,或使机器摇出,以摸取的或摇出的号码,作为选中的号码。

②随机数表选样。

随机数表是从0到X的数字按随机原则排列成的一张表格,故也称乱数表。利用随机数表选择样本,是随机选择最简便的方法。随机数表的部分内容。

在使用随机数表时,可按以下步骤选择样本:

建立表中数字与总体中各个项目的对应关系。

如果总体中各项目没有编号,那么应将总体各项目进行连续编号;如果总体中各项目编号不统一,或者编号不连续,那么也需要对总体中各项目重新进行编号;如果总体中各项目已有连续编号,那么就可直接在随机数表中建立对应关系进行抽取。

根据总体单位的数目和编号,确定使用几位随机号码。

选用的位数可以从任何位数开始,前几位、后几位、中间几位等都行。只不过前后应一致,不能有时用前几位,有时又用后几位,中途不能改变。

然后,任何一栏的任何一行开始,依次看下去,即向上下左右各方都行,凡符合总体单位编号范围内的号码,都属于应抽取的样本单位,直到抽到预定的样本单位为止。

将选出的号码,对照总体单位的相应编号,即为抽中的样本。

例如,在审查应收账款时,假如应收账款编号自001号起至300号,审查人员希望选出30户进行函证。这时就可以使用五位数字中的任意三位数,本例选用前三位数。假定从随机号的号码是523、963、828不符合要求,不予选择,因为没有这些账户的编号。接着应选005,略过348,紧接着再选528……再对照应收账款户头,相应的编号即为抽中的账户。同样,如果从0001至5000个应收账款户头中抽取300户,这时就需要使用任意的四位数。按照上述原理,可以选用两位数或五位数。

在采用随机数表时,审查人员可能将同一号码抽出两次以上。如果审查人员忽略第二次抽出的号码而继续抽取下一个号码时,就是非重置抽样,即指一经选出的号码就不能再置入总体中成为合格的项目再被选择,亦即不能第二次抽出作为样本。这种非重置抽样比较稳健,因为样本包含了更多的项目。例如,以非重置抽样方式选出100项样本,在完成样本选样时,所选出的样本将有100项完全不同的样本。另一种不同于非重置抽样的是重置抽样,就是一个号码抽取两次以上时,在样本中只包括一个样本,即一个号码经抽出后,再度置入总体中成为合格的项目,可以第二次被抽取。如果以重置抽样方式选出100项样本,那么,所抽出的项目必定少于100项完全不同的样本。

③系统选样。

系统选样,也称等距选样,就是在总体内按照一个或数个随机点出发,每隔N号(即间隔)项目选取样本的一种随机选样方法。它的具体做法是:

确定总体项目数。

计算抽样间隔,即以总体单位数除以所需样本单位数求得。

确定随机起始点。

从随机起始点开始,每隔N号选取样本。

例如,审查人员希望从10000张已付款支票中审查200张支票。如果从一个随机点出发,那么审查人员可以从总体中,即10000张支票中每隔50张(10000÷200)选择一张为样本。为了选择200张支票,审查人员必须从随机点出发,前后移动抽取。假如选择第137号支票为随机起始点,那么支票号码第87号(137―50)及37号(137―100或87―50),以及137号以后的187(137+50)、237号(137+100或187+50)等号码,即每隔50号的支票,都将包括在样本中。

如果审查人员认为从一个随机起始点选择的样本代表性不强,那么可以选择数个随机起始点。仍按上例提供的资料,假如选择5个随机起始点,则抽样间隔为250(50×5),即分别从五个随机起始点出发,每隔250个项目选取一个样本。在计算抽样间隔时,也可先计算每个随机起始点应选择的样本数,如本例为40张支票(200÷50),然后再计算每个随机起始点的抽样间隔,本例为250(10000÷40)。

在审查实践中,常常用到系统选样方法。因此它具有以下优点:

总体中各个项目不需要事前逐个编号,节省时间和人力。

将总体项目按间隔等距抽样,手续简便。

系统选样易学、易掌握。

但是,这种方法只有总体的某种特性均匀分布在总体内,样本才具有代表性。事实上,在大多数情况下并非如此,这就使样本误差增大。针对这个缺点,审查人员在计算所需样本量和选择样本以前,常将总体分层。

④分层选样。

分层选样,就是总体划分为相对同质的各小总体,即层,然后按层采用不同的方法选取样本的一种随机选样方法。如果总体中的项目特性分布不均,重要程度不同,或具有其他特性,那么为使抽取的样本能够代表分布不均的项目的特性,使重要项目有更多的被抽取的机会,或者使抽取的样本更具有代表性,可将总体项目按一定的特性单独划分为一层,使每一层更加同质化。

例如,在选择应收账款作为函证的对象时,审查人员可根据账龄,也可根据金额分为若干层,再对账龄长短或金额多少采用不同的方法进行选样。下面将总体按金额多少进行分层。

分层选样,一方面根据审查人员的判断,另一方面根据随机原则选样,因此,分层选样是判断抽样与统计抽样的结合运用。此外,在审查实务中,凡是十分重要的项目,或者已构成重大错误的项目,都应单独地加以证实,而不得凭借抽样结果来评价是和非。

⑤整群选样。

整群选样,就是将总体项目按一定标志分成若干群,然后根据随机原则,按群选取样本的一种随机选样方法。由此定义可知,整群选样每次抽取的样本不是一个,而是一群,群包括连续期间的整体,连续会计记录的整体等。例如,审查已付款支票,全年共有支票存根360本,即按“本”这个标志分为360群,从中随机选择24本,即按群选取样本,然后对24本支票存根逐一进行审查。

整群抽样的工作效率较高,使用简便,但以群代表总体的特性比其他随机选样方法稍差,宜在总体规模较大的情况下采用。

⑥元单位选样。

元单位选样,就是将总体中的每一个元作为选样单位,按照随机原则对元进行选择的一种随机选样方法。其具体选样程序是:

剔除总体中余额为零和余额为负数的项目。

计算总体项目的累计金额。

根据随机原则选取符合需要的随机数,并在累计金额中选取一定数量的元单位。

确定所选取的样本。

为了便于说明问题,假设审查人员审查10种材料明细账,其中有1个材料明细账余额为负数,其余9个材料明细账的累计金额为100000元。根据元单位选样的程序,首先应把余额为负数的材料明细账剔除;然后计算9个材料明细账的累计金额。再根据随机原则选出三个随机数,即9543、48754、69325,并在累计金额中选取相对应的元单位14580、47123、76740;最后根据选择的元单位,在材料明细账中找与其相对应的14580、11876、21074余额的3个材料明细账,即为被选取的样本项目。

选择效率比较高,它能自动地按金额分层,重大的差错容易审查出来。但是,元单位选择不能审查出价值为零的项目,容易放过一些重大的差错。此外,元单位选样要编制累计金额表,手续比较麻烦。

(3)确定抽查样本的数量。

在统计抽样审查法中,要使抽取的样本特征尽可能反映总体的特征,就需要抽查一定数量的样本。到底抽取多少样本,则要运用概率论的原理和数理统计的知识,科学地确定样本抽查的最优数量,使抽查的样本既不会发生审查不足,也不会发生审查过分的情况。决定抽查样本数量的主要因素有:误差率、精确限度和可靠程度。

①误差率。

②精确限度。

③可靠程度。

综上所述,误差率、精确限度和可靠程度对样本数量都有直接的影响;总体量对样本数量也有影响。

(4)对抽样审查结果的评价。

可见,在统计抽样的应用上,主要有属性抽样法和变量抽样法两种。