Диссертация (1144443), страница 19

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 19)

Разработка имитационной модели выборочных процедур ваудитеКонцепция ре имитационной ре модели ре состоит ре в ре следующем. ре Для ре того речтобы ре проверить надежность ре методов ре на ре практике, ре нужно ре смоделировать реработу реаудиторской рефирмы реили реаудитора, рекоторые ремногократно репроверяют реразные ре совокупности ре с ре различными ре исходными ре условиями разными реметодами.

реКонечная рецель ре– редать реопределенные ререкомендации рев реотношении ренадежности реприменения ретого реили реиного реметода рев резависимости реот реисходныхусловий реаудита. реТаким реобразом репроисходит реимитация ревыборочного реаудита, реконечным ре результатом ре которого ре в ре рамках ре поставленной ре задачи ре является реоценка ре верхнего ре предела ре ошибки ре в ре генеральной ре совокупности. Ведь в реконечном ре итоге ре все ре статистические ре методы ре сводятся ре к ре расчету ре верхнего репредела ре ошибки ре (оценка ре риска ре выборки ре осуществляется ре по ре тем ре же резависимостям) ре [24, ре 25]. Надежность ре же ре в ре данном ре контексте ре измеряется реточностью реданной реоценки.

реИзмерить реточность ренам репозволяет ретот рефакт, речто рефактическую реошибку рев регенеральной ресовокупности ремы ребудем резнать резаранее.Итак, ре пошаговую ре работу ре аудитора ре в ре нашем ре эксперименте ре можно реописать ре следующим ре образом ре (на ре примере ре одной ре из ре совокупностей) ре [104]. реАудитор реформирует ревыборку, репроверяет реее реи ренаходит реошибки ре(искажения). реДалее, применяя ре один ре из ре статистических ре методов, ре он ре экстраполирует ренайденные реошибки ре(искажения) рена ревсю регенеральную совокупность. реТаким реобразом ре он ре находит ре верхний ре предел, ре который ре ошибка ре в ре генеральной ресовокупности (она ре нам ре известна ре заранее) ре с ре заданной ре вероятностью ре недолжна превысить.

Так ре как ре нам ре известны ре и ре фактическая ре ошибка, ре и рерассчитанный рестатистическим реметодом репредел, репоявляется ревозможность реих ресравнить: редействительно рели реошибка рене репревышает расчетную реграницу.Например, ре если ре доверительная ре вероятность ре установлена ре на ре уровне ре90%, рев ретеории реиз ре10 ренезависимых репоследовательно репроведенных реаудитором ре106выборочных ре испытаний ре приблизительно ре в ре 9 ре случаях ре фактическая ре ошибкане ре должна ре превысить ре расчетную ре границу. ре 9 ре – ре в ре данном ре случае ре это рематематическое ре ожидание, ре так ре как ре не ре сложно ре заметить, ре что рерассматриваемый реэксперимент реописывается ресхемой реБернулли ре[12, ре36], регде реесть ре всего ре два ре исхода ре – ре граница ре не ре превышена ре фактической ре ошибкой ре(успех) реи реграница репревышена ре(неудача).

реВ ресвою реочередь реколичество реуспеховрев ресерии реиспытаний реописывается реуже реизвестным ренам ребиномиальным резакономре [32, ре 33]. Таким ре образом, ре математическое ре ожидание ре находится ре известным реобразом ре[38]: = = 10 × 0,9 = 9.0,9 ре в ре приведенном выражении ре – ре это ре теоретическая ре (доверительная) ревероятность ре и, ре строго ре говоря, ре она ре не ре равна ре «истинной» ре (классической) ревероятности ре в ре бесконечной ре серии ре испытаний, ре которая ре учитывала ре бы ре все рефакторы ре и ре нюансы ре той ре или ре иной процедуры, ре а ре также ре исходной ресовокупности. Наша задача ре в ре том ре и ре состоит, ре чтобы ре измерить ре точность репроцедуры ре посредством ре сопоставления ре теоретической ре вероятности ре с ре«истинной» ре или ре фактической ре вероятностью.

Фактическое ре количество реуспехов ре дает ре возможность ре оценить ре эмпирическим ре путем ре «истинную» ревероятность. ре Приблизится ре к ре «истинной» ре вероятности ре нам ре позволяет реследствие резакона ребольших речисел ре[44, ре45, ре46]: = lim ,→∞ где ре p ре – ре «истинная» ре или ре фактическая ре вероятность ре того, ре что ре ошибка ре в регенеральной ре совокупности ре не ре превысит ре расчетный ре предел ре в ре бесконечной ресерии ренезависимых реиспытаний ре(выборок); реm – количество реуспехов ре(случаев рене репревышения реграницы); реn – количество реиспытаний ре(выборок).Таким реобразом, реглавное реусловие репри реоценке ре«истинной» ревероятности ре– реэто ре достаточно ре большое ре количество ре испытаний.

В ре рамках ре поставленной резадачи, ре а ре также ре согласно ре опыту ре эмпирических ре исследований ре [54, ре 58], 10 ретыс. ре испытаний ре ( = 10 ер000) ре дадут ре приблизительно ре такие ре же ре результаты,107как реи ребесконечное реколичество реиспытаний. Будем реизвлекать ре10 ретыс. ревыборокре из ре одной ре и ре той ре же ре генеральной ре совокупности, ре оценивая ре каждую ре выборку реодним реи ретем реже реметодом. реДалее, репосчитав реколичество реслучаев ре(величина реm),рекогда рефактическая реошибка рене репревышает рерасчетный репредел, найденный репо ревыборке, ре мы ре сможем ре найти ре фактическую ре доверительную вероятность ре(обозначим реее рекак ре ) следующим реобразом: =.10 ер000Впоследствии ре сравнивается ре с ре теоретической ре вероятностью ре(обозначим ре ее ре как ре ).

ре Находим абсолютное отклонение ре фактической ревероятности реот ретеоретической:∆ = | − |.Показатель ре∆ реявляется ререйтинговой реоценкой, рена реоснове рекоторой ребудет реранжирован ре список ре всех ре методов ре по ре убыванию ре надежности в ре заданныхусловиях ре (исходной ре совокупности). Соответственно ре наиболее ре надежныеметоды будут реиметь ренаименьшее реотклонение ре(показатель ре∆ ).Таким ре образом, ре процесс ре имитационного ре моделирования ре можно репредставить рев ревиде реследующейсхемы ре(см. рерисунок ре2.1).108Шаг 1Шаг 2Шаг 3Шаг 4Шаг 5Шаг 6• Последовательно проводим 10 тыс.

независимых испытанийодной и той же генеральной совокупности с заданнымиисходными условиями, используя одну и ту же статистическуюпроцедуру• Получив благодаря статистическому методу 10 тыс. оценокверхней границы и сравнив с фактической ошибкой всовокупности, определяем фактическую вероятность того, чтоошибка не превышает рассчитанную границу• Рассчитав фактическую вероятность, находим ее отклонение оттеоретической вероятности• Повторяем шаги 1-3 для всех статистических процедур в рамкахимитационной модели. Получив отклонение фактическойвероятности от теоретической по всем методам, ранжируемметоды по возрастанию данного показателя• Определяем наиболее надежные процедуры на основеранжированного списка (вверху списка располагается самыйнадежный метод при заданных условиях исходнойсовокупности)• Меняем исходные условия и повторям все предыдущие 5 шагов.Процесс длится до тех пор, пока не будут смоделированы всекомбинации исходных условий и параметров совокупностиРисунок ре2.1 ре– реСхема реимитационного ремоделирования109В реконечном реитоге ремы редолжны реполучить ретаблицу, регде каждая реколонка репредставляет собой ре ранжированный ре список ре методов ре для ре одной ре исходной ресовокупности ре с ре заданными ре условиями.

Для ре надежности ре весь ре эксперимент ребудет ре проведен ре 100 ре раз, ре и ре в ре качестве ре итоговых ре данных ре будут реанализироваться ре не ре единичные ре отклонения, ре а ре средние ре отклонения, ре их ремаксимум ре и ре минимум. ре На основе ре анализа полученной информации ре будут реразработаны ререкомендации.Проведение реподобного реэксперимента ретребует реразработки респециальной репрограммы ре на ре ЭВМ. ре Для ре данной ре цели ре идеально ре подойдет MS Excel в рекачестве ре среды ре моделирования ре [42, ре 53, ре 66, ре 76, ре 89, ре 92]. ре Разработка репрограммного ре кода, ре описывающего ре имитационную ре модель, ре будет реосуществляться ре на ре языке Visual Basic for Applications ре (VBA) ре [80] в ре среде реExcel [28, ре37, ре75, ре90].

реНаписание реданной репрограммы реявляется ренеотъемлемой речастью ре настоящей ре диссертации ре и ре будет ре осуществлено ре собственными ресилами реавтора (листинг рекода ресм. рев реприложении ре3).Итак, ре мы ре разобрали ре общую ре схему ре имитационной ре модели. ре Теперь реперейдем ре к ре деталям.

ре Следующий ре раздел ре будет ре посвящен совокупности реметодов, ремежду рекоторыми ребудет репроводиться ресравнительный реанализ.2.3. Статистические процедуры для сравнительного анализаВ ре конце ре предыдущей ре главы ре были ре рассмотрены ре основные ре признаки реклассификации ре выборочных ре статистических ре процедур ре в ре аудите. ре В ренастоящем ре разделе предстоит ре определить, по ре каким ре из ре перечисленных репризнаков ре следует ре проводить ре сравнительный ре анализ ре в ре контексте репоставленной резадачи реданной реработы.Напомним, ре классификацию ре выборочных ре статистических ре процедур реможно репроводить репо реследующим репризнакам:вид репроцедуры;110цель реисследования;тип реотбора;способ реотбора;распределение ре случайной ре величины, ре на ре котором ре основывается реметод;тип ре метода ре при ре процедурах ре по ре существу ре и ре непрерывном рераспределении;способ реоценки ревлияния реошибок рена ресовокупность;критерий реоценки репри рерасчете репределов.Для ре целей ре предстоящего эксперимента ре часть ре признаков ре неактуальна, ретак рекак рене ревлияет рена реточность реметода.

Характеристики

Список файлов диссертации