Page 247 - 现代财务管理与审计

第八章 大数据环境下审计技术与方法创新

数抽样法的区别就在于审计员对估算总体标准差的界定以及从样本出发推算总体
的算法不同。
（二）审计抽样执行步骤与抽样方法选择
审计抽样执行的步骤主要包括：制订审计抽样的计划方案；确定被审计对象，

对总体样本进行整理归类；对样本特性、抽样方式等进行设计；确定审计抽样的
具体方法；按计划选取所需的样本，对样本进行审查；评价抽取样本的结果，拟
定审计工作底稿。
审计抽样要遵循以下准绳：样本必须具备代表性。从审计目标角度进行抽样，

否则无法有的放矢。总体中的每个抽样单位都拥有相等的被选中的机会，否则审
计结论不准确。既然样本如此重要，那么，选择样本的方法就显得更加重要了。
根据现有资料，可以发现有六种选择抽样的方法。
审计抽样的方法包括：

第一，随机抽样。随机抽样通常被认为是可以产生一个具有代表性的样本最
可靠的方法。在随机抽样中，总体的每个抽样单位都有一个对应码，这些对应码
组成一个随机数表，然后通过计算机程序进行随机选号，再将号码对应的抽样单
位组成样本。这样就可保证每个抽样单位被选中的概率都是已知的且不等于零。

随机抽样最重要的是为每个抽样单位分配对应码。
第二，分层抽样。当总体中的抽样单位存在很大差异的时候，应采用分层抽
样，就是将总体分成经过明确定义的具有相似特性的子体，从而使每一个抽样单
位只属于某一层，然后再分别对每一层进行随机抽样或间隔抽样。分层抽样实质

上就是把抽样总体细分，使样本能更好地反映总体的特性，降低抽样风险。至于
如何分层则需要审计师的判断。
第三，间隔抽样。间隔抽样又称系统抽样，是指间隔地抽取样本。
（三）大数据环境下的审计抽样方法

在审计过程中，审计人员需要根据自己的洞察能力来分析相应的异常情况，
并发现海量数据中的孤立点，而后和相关人员进行深度沟通，以全面了解审计需
求。在明确审计需求时，涉及数据理解及业务理解的内容，数据理解包括对业务
流程及审计部门的理解，对原始数据的分析和收集，对数据的初步探索和检测。

业务理解包括数据挖掘目标，项目计划，评估审计目标资料等，根据相关需求来
进行假设。

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