企業內部工程審計的訂單樣本抽取方法運用論文
摘 要：有效的抽樣方法有助于企業內部工程的審計。根據工程內容的特征采取綜合的抽樣方式對審計的工程訂單進行了抽樣，通過科學的審查驗證了抽樣方法的正確性，審計結果符合預期；對生產企業內部工程審計采用科學的抽樣方式使得項目審計結果更具科學性，工程審計方法更加完善
關鍵詞：內部工程審計；抽樣方法；應用研究
企業內部工程審計是針對生產制造類企業為確保生產裝備的正常運行而進行的生產維護等輔助工程的內部工程審計[1].大型生產制造類企業為了保證產品生產的正常進行及規模的不斷擴大，需要定期進行維護及保養生產設備，需要對生產裝備非標零部件進行制作及易損件的采購等，需要對既有生產廠房進行維修維護，需要對新建生產廠房進行工程管理。為了加強上述工程的價格管理和質量管理，企業需要每年針對這些工程項目進行審計。通過企業內部工程審計，不但能夠監督控制生產企業輔助設施及工程的質量，而且能夠使各種輔助設施安裝工程的造價更趨于合理。隨著企業規模的逐漸擴大，工程項目逐年增多，訂單涉及的種類和數量劇增，因此，只能采用抽取樣本的方式審核其中一部分訂單。為了使樣本訂單審計的結論能客觀真實地反應整個企業內部工程管理的現狀，審計樣本的抽取方法就顯得非常重要。本文針對企業內部工程審計的訂單樣本的抽取方法進行了應用研究，取得了不錯的效果。
一、抽樣方法概述
審計抽樣建立在數理統計和概率論的基礎上，具有客觀性和科學性。根據數理統計及概率論原理，只要所研究的數據量足夠大，則其規律性及客觀性即能清晰地呈現出來。但實際上從總體中抽取的數據量是有限的，它屬于一種非全面調查。如何通過有效的數據，真實地反應總體的規律或者結論，需要采用科學的抽樣方法。本文全面闡述了常見的幾種抽樣方法，并對其特點、應用進行了對比分析。
審計抽樣通常包括非統計抽樣和統計抽樣[2-3].非統計抽樣是根據主觀判斷對總體中的樣本進行選取審查，并對總體特征進行推斷的'審計抽樣方法；統計抽樣是按照隨機原則從總體中選取樣本進行審核，然后對總體特征進行推理的一種審計抽樣方法。統計抽樣方法通常包括簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣、整群抽樣[4-5].
�。�1）簡單隨機抽樣是指從總體中任意抽取個體單位作為樣本，總體中的個體被抽中的概率相等，其特點是比較簡便，適用于總體特征較簡單的情況，不適合總體復雜的情況。
�。�2）系統抽樣又稱等距抽樣，是在簡單隨機抽樣的基礎上將樣本按照一定原則進行排序，根據所選樣本的數量，按照樣本總容量與所要選取樣本的比例確定合適的間隔進行取樣，樣本間距通過總體單位數與樣本數量的比值確定；該抽樣方法簡單實用，應用普遍，但是可能抽到與總體特征差別較大的樣本。
（3）分層抽樣是將總體按照不同特征分成幾個部分之后，在每個部分中按一定抽樣方式抽取樣本的方法，適用于總體是由差異明顯的幾部分組成的情況；總體各單位按主要標志加以分組，分組的標志與關注的總體特征相關；分層抽樣過程較復雜，但是總體的抽樣誤差會變小，可信度增大。
�。�4）整群抽樣也稱聚類抽樣，是將總體中的個體按照一定的性質特征分為互不交叉、相互獨立的幾個不同的群體，然后以群作為樣本進行抽樣，要求群內各樣本差異大，群間差異小；整群抽樣實施較方便，但不同群之間往往差異較大，抽樣誤差較大。
二、抽樣方法在工程審計中的應用
�。ㄒ唬┏闃涌傮w的確定根據企業要求需要對其某一年度工程項目的訂單進行抽樣審計，目的是監測訂單產品的質量是否合格、價格是否合理。抽樣總體是該企業一個年度內涉及工程項目的訂單1218份，其類別及分布情況見表1.
�。ǘ┐_定抽樣樣本數量根據企業要求按年度訂單總數10%的概率進行抽取，即在1218份訂單中抽取120份進行審計，要求通過抽取的120份樣本來客觀真實地反映該生產企業內部工程管理的現狀。
（三）確定抽樣方法及樣本選取在實際工作中，我們采取了統計抽樣和非統計抽樣相結合的方法進行抽樣。抽樣之前，審計人員先采取適當的方式對企業各個部門進行走訪，并有針對性地進行了有效的溝通，針對各部門質疑程度較大的訂單，采用非統計抽樣的方法，即將該類訂單直接抽取作為審計樣本的個體；其他的訂單采用整群抽樣、分層抽樣和系統抽樣相結合的統計抽樣方法。非統計抽樣和統計抽樣的樣本分布情況見表2.
應用統計抽樣方法進行抽取樣本時，首先采用了整群抽樣方式，將總體中的個體按照工程性質、特征分為不同類別，即分為不同的群體；然后將每個群體作為一個小集合或者分總體，在這個分總體中采用分層進行抽樣，即根據樣本的金額進行分層；最后采用統計抽樣方法進行抽樣。以機械設備安裝工程分層抽樣為例，統計結果見表3.
（四）樣本審核
將抽取的樣本按照審計流程和標準進行審計，審核結果經過三方（訂貨方、供貨方、審計公司）確認。本次審計是以違規金額所占樣本合理金額的百分比作為樣本分析參數，如：樣本金額是1.00萬元，審計合理金額是0.8萬元，則樣本超出合理部分所占的百分比為（1.00 - 0.80）÷0.80= 0.25.本次審計的120個樣本經審核后超出合理金額的百分比，即分析參數見表4:
將表4中的120個分析參數分4個區間進行整理，分別為小于等于5%、大于5%小于等于10%、大于10%小于等于15%、大于15%,其中小于等于5%的區域里包含負值。統計后得出超出合理金額的樣本分布情況，詳見表5:
三、數據分析
120個樣本分別在4個區間中所出現的頻率見表6:
從表6可以看出，超過5%以上的樣本頻率達到76.67%,而在這類工程訂單中，該企業默認不大于10%的 即 為 合 理 狀 態 ,那 么 不 合 理 樣 本 的 頻 率 為28.34%.從表6可見，樣本大于10%的頻率分別為19.17%和9.17%,這個頻率數值比較大。
現進行如下概率分析，由于是工程上的訂單樣本，所以這里取顯著性水平 α = 0.1,確定在大于10%至小于等于15%和大于15%兩個區間中這個事件概率是否能達到15%和5%.
由于樣本相互獨立，確定總體各區間發生的概率，符合德莫威爾-拉普拉斯定理[6]的應用條件，因而可以用拉普拉斯函數的數值來推導出區間樣本的出現概率。式 中 :ω 為 不 同 區 間 樣 本 所 出 現 的 頻 率 ,ω =m n ,其中 m 為不同百分比區間的樣本個數，即m 可以從表5中分別取23和11;n 為抽取的樣本總數，本案例中 n 取120. p 是在顯著性水平 α= 0.1時的概率，p 取0.05和0.15;q= 1 -p ,δ0.10是在顯著性水平為0.10下的 ω-p 的臨界值。從（6）式中的結論得出總體出現在大于15%范圍的概率將大于5%;從（7）式中的結論得出總體出現在10%到15%區間的概率不能達到15%.
于是得到：
式 中 :ω 為不同區間樣本所出現的頻率，ω = m/n ,其中m為不同百分比區間的樣本個數，即m可以從表5中分別取23和11;n為抽取的樣本總數，本案例中n取 120.是在顯著性水平 α= 0.1 時的概率，p取0.05和0.15;q=1-p,δ0.10是在顯著性水平為 0.10 下的ω- p 的臨界值。
經整理上式得：
（6）式中的結論得出總體出現在大于 15%范圍的概率將大于5%;從（7）式中的結論得出總體出現在10%到 15%區間的概率不能達到 15%.
四、結論
在工程審計過程中，樣本的抽樣通常是采取多種抽樣方法相結合的方式，這樣能有效避免主觀因素對樣本總體的影響，從而確保利用所抽取樣本分析得出的審計結論能符合企業樣本總體的實際情況。文中案例從樣本得到的審計結論基本反映了企業的實際情況，同時也驗證了此種抽樣方法在企業內部工程審計中抽樣的有效性。在顯著性水平確定的情況下進行數據分析時，按照定量分析的方法，根據樣本獲取的數據結論，推斷出樣本總體的狀況，并且對樣本總體的變化趨勢進行預測，為企業內部工程管理控制提供有效數據，為制定合理有效的監管措施提供科學依據。參考文獻：
參考文獻：
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