实证研究论文建模

审计实证研究硕士论文

我国的法律环境和证券市场的发展程度与西方国家存在着巨大差异，在此情况下，适合于西方经济条件下的审计师选择信号传递理论在中国是否依然成立，目前尚缺乏充分的证据，我国关于此方面的研究也很少。以下是审计实证研究硕士论文，欢迎阅读。

摘 要：随着实证思想在审计理论研究中的渗透和贯彻，实证审计学的研究将会受到越来越多学者的重视。我们要理解审计，必须把它放入现实中，并观察审计是怎么运行的。解析运行中的各种现象，是需要审计事实（审计主体行为的集合）的，而审计事实的取得要通过收集各种资料并对资料进行 分析 。这就需要借鉴实证法了。本文把审计风险与实证法相结合来对审计风险相关 内容 进行了研究。

关键词：审计风险；重要性

实证审计理论研究内容涉及若干个课题。笔者仅就作为 现代 审计理论的一项重要研究成果———审计风险的实证研究做一探讨。这个课题的研究包括三个大的方面：对重要性概念的实证研究；建立分析审计风险的模型；确定重要性概念的内容。

一、对重要性概念的实证研究

审计重要性直接决定着审计工作开展的范围、审计检查的内容、采用的审计 方法 和必须实施的工作步骤，直接决定着审计工作质量的高低。因此，对重要性概念的认识是非常有必要的。这方面的研究可以采用实证的方法：

1.市场研究。即研究公开财务信息对股票价格的 影响 。根据市场对某项财务信息的反映来确定它是否重要。但是在市场研究中，我们不能肯定市场反应来自某种特定的信息，因此要设计有控制的实验来调查某一财务信息变量的市场反应，从而确定其重要性。

2.实验研究。实验通过使用假想的数据，了解实验对象针对这些数据的相应对策，这些变量是根据诸如净收入的百分比、事项性质、流动资产的百分比、盈利趋势等来安排的。实验对象可以是审计师、财务人员和一般百姓，这样可通过对统一财务变量进行不同的数据实验来确定该财务变量的重要界限，而且还可以发现在 社会 中哪些事项是相对重要的。

3.对审计实务的描述性研究。主要是对 会计 师事务所的实务指南的描述，以及法院对一些自身建立的判决结果。研究证明，绝大多数会计师事务所是具有重要性的定量化依据的。美国学者Lee在1984年的一项研究中描述了30个大的英国会计师事务所的审计程序中有关重要性的内容，结果仅7个没有。

二、建立分析审计风险的模型

《独立审计准则第9号———内部控制与审计风险》将审计风险定义为：“审计风险是指会计报表存在重大错报或漏报，而注册会计师审计后发表不恰当审计意见的可能性”。随着审计风险影响范围的扩大，审计风险也有狭义和广义之分，前者一般是指会计师事务所承担的 法律 责任以及遭受损失的可能性，而后者是指审计行业因审计风险而可能遭受的损失，一般表现为因审计失败而引起的中介市场份额的减少或业务范围的受限。本文要讨论的是狭义的审计风险。因而建立的模型是 目前 审计职业界普遍使用的由美国注册会计师协会1983年提出的审计风险模型，该模型认为审计风险由固有风险、控制风险和检查风险三要素组成，由于审计过程中三要素的存在，未能揭示会计报表存在重大错报、漏报给审计关系人造成客观损失，其可能性（审计风险）用P表示。P=固有风险×控制风险×检查风险，审计主体总是希望将P控制在可接受的水平并以此估计检查风险。如果审计主体高估固有风险、控制风险，若再主观上将检查风险控制在一个较低水平，会产生误拒风险，这时必须扩大审计范围，增加审计程序，来尽量降低检查风险；反之，若低估固有风险、控制风险，而主观上又将检查风险控制在一个较高水平，将产生误受风险和道德风险，可能发生在审计过程中未查出重大错报和漏报，或有意减少审计程序和审计成本，此时审计人员应保持应有的职业谨慎并将审计风险降到可接受水平。根据上述模型，审计主体在确定可接受的审计风险时，首先要评估固有风险、控制风险，在此基础上推算可接受的检查风险。

审计风险能直观反映审计风险产生的原因及可能产生的后果。但在 应用 该模型时要注意以下几点：（一）模型可以扩展；（二）模型并不唯一；（三）模型可以定量、定性或定量定性结合使用；（四）模型具有主观性。

三、确定重要性概念的内容

在市场 经济 环境中，审计人员面临的信息资料多如牛毛，在成本———效益的原则下，支出和时间是非常重要的，审计人员总会把记忆力集中在重要的经济业务、会计事项甚至舞弊和差错等方面，而不会与鸡毛蒜皮的事纠缠不休。为此，人们提出了重要性概念，并对它加以规范和补充。国际会计准则委员会（IASC）对重要性的定义是：“如果信息的错报或漏报会影响使用者根据会计报表采取的经济决策，信息就具有重要性。”美国财务会计准则委员会（FASB）对重要性的定义是：“一项会计信息的错报或漏报是重要的，旨在特定环境下，一个理性的人依赖该信息所做的决策可能因为这一错报或漏报得以变化或修正。”我国独立审计准则对重要性的定义是：“重要性指被审计单位会计报表等会计资料中出现错报或漏报的严重程度，这一程度在特定环境下可能影响会计报表使用者的判断或决策。”由此可见，各国对重要性的认识是基本一致的，也就是说，可以这样来定义重要性：信息的错报或漏报可能影响到会计报表使用者的决策即为重要性。

在审计过程中，需要运用重要性概念的情形有二：

①是在确定审计程序的性质、时间和范围时，重要性被看作审计所允许的可能或潜在的未发现错误或漏报的程度，即审计人员在运用审计程序以检查 会计 报表的错报或漏报是所允许的误差范围。

②是在评价审计结果时，重要性被看作是某一错报或漏报（或汇总的错报或漏报）是否 影响 会计报表使用者判断和决策的标志。而且，在实际工作中对重要性作初步判断时要结合以往的审计经验，并同时考虑以下几个因素：

1. 企业 规模及特定的环境。企业规模的大小对重要性的判断有重要影响。一般来说，规模大的企业，重要性的绝对数较大，相对数较小；反之，其绝对数较小，相对数较大。同样，不同企业面临不同的环境也会影响重要性的判断。如某一金额对某个企业会计报表来说是重要的，而对另一个企业来说就可能是不重要的。而且，对某一特定企业来说，重要性还会因时间的不同而有所改变。

2.有关法规对财务会计的要求。财务会计法规越来越要求企业必须采取更加稳健的会计政策，以断绝企业粉饰财务报告的路子。如果有新的财务会计法规需要企业去实施，那么这些法规的目的无外是为了真实反应企业的财务状况和经营成果。因此，当有关法规对被审计单位存在特别的要求，或者企业存在可由管理当局自主决定处理的会计事项时，审计人员应从严确定审计重要性水平。

3.审计项目。对于不同的审计项目，要有不同的重要性标准。审计人员应对数额高、波动幅度大、会计报表使用者比较关心的项目，从严制定重要性水平。

4.错误的.性质。如果错误的性质严重，即使错误的金额较小，也应看作是重要的错误。例如，现金短缺800元，如果短缺是由于盘点差错引起的，则属于不重要错误；如果短缺是由于出纳监守自盗引起的，则属于重要错误了。因为故意的错误说明管理不善，而管理不善往往隐含着更严重的 问题 。可能引起严重后果的错误，是要看作重要错误的。

5.会计报表各项目的性质及相互关系。会计报表项目的重要程度是有差别的。一般而言，会计报表使用者更关心流动性较高的项目，审计人员应对此从严制定重要性水平，由于会计报表之间是相互联系的，因此在制定重要性水平时，必须考虑这种相互联系。

6.内部控制与审计风险的评估结果。由于被审计单位建立的内部控制存在固有的限制，这就要求审计人员必须注意内部控制对审计的影响。如果内部控制比较健全，可依赖程度高，可以将重要性水平定得高一些，以节省审计成本；反之，应把审计重要性水平定得低一些，以保证审计的质量。由于重要性与审计风险呈反方向关系，如果审计风险评估为高水平，则意味着重要性水平较低，此时应收集较多的审计证据，以降低审计风险。

参考文献 ：

[1]葛家澍等著。会计大典。第十卷，1999年。

[2]石爱中等著。审计 研究 ，2002年。

[3]罗伯特。K.莫茨（美国）等著。审计 理论 结构，1990年。

[4]财政部。审计，2004年。

审计费用的研究在国外始于20世纪80年代初。Simunic（1980）首次构建了审计收费定价模型，运用多元线性回归模型分析了1977年美国377家上市公司的包括审计费用在内的数据，考察了可能影响审计收费的10大因素，发现上市公司的资产规模是决定审计收费的最重要因素，虽然我国对于审计费用的研究起步较晚，但也涌现出许多成果，大部分都集中于影响因素的研究。本文的目的就是以 Simunic 模型为基础，建立一个检验我国上市公司审计收费影响因素的回归模型，并据此对我国审计收费影响因素及其含义进行判断和分析。

一、研究假设和模型设计

（一）研究假设

根据上文的文献回顾，学者们大都认为被审计单位的规模是影响审计费用的最主要因素，在美国，公司规模对审计收费的解释力度可以达到50%以上，这种影响力在我国市场中也是不容忽视的。在其他条件相同的条件下，上市公司的规模越大，其经纪业务和会计事项就越多，建立的内部控制体系也会更加复杂，其固有风险和控制风险也可能越高，注册会计师需要相应地增加内部控制测试范围和实质性测试范围，这必然会导致审计工作量的增加和审计费用的提高。据此，我们提出以下假设：

假设1：在其他条件相同的前提下，被审计的上市公司规模与审计费用正相关。

审计风险一直被认为是影响审计费用的重要因素。审计风险越高，会计师事务所发表审计意见后面临的被证监会和证券交易所处罚的可能性就越大，遭受损失的可能性就越大，审计费用也就越高，

本文选取了存货周转率、应收账款周转率、流动比率、资本负债率、净资产收益率等作为审计风险的衡量指标。其中，我们预测存货周转率与应收账款周转率与审计费用负相关，因为存货与应收装款愈多，注册会计师进行盘点和函证的工作量越大，占用的审计资源就越多，审计的复杂程度更高，审计风险也会相应增加。同时，我们预测流动比率、资本负债率与审计费用负相关，两者越高，公司的偿债能力越强，偿债压力越小，审计风险也就较小，审计费用相应较低。净资产收益率与审计费用负相关，以为该指标越低说明公司面临的管制风险越大，进行盈余管理的可能性越大，审计风险增加，审计费用就相应的增加。根据上面的分析我们提出以下假设：

假设2：在其他条件相同的前提下，聘请“四大”会计师事务所对上市公司进行审计，审计费用相对较高。

二、研究样本与实证结果

（一）研究样本

本文以公布2007年至2010年年度财务报告的深沪两地A股上市公司为研究总体，数据来自于CCER经济金融数据库，数据分析软件为SPSS。为了确保研究的意义和精确性，在选择2007年至2010年的数据为样本时，我们进行了如下剔除：

1.为了体现数据的连续性和完整性，剔除了披露不规范、不完整的上市公司数据（例如未披露审计费用）

2.剔除了从CCER经济金融数据库收集不到的有关审计和财务数据的上市公司。

3.为了体现一般审计费用规律，剔除了被ST、PT的上市公司。

4.剔除了金融类上市公司。

根据以上标准，我们共筛选出4748组符合条件的上市公司数据。

（二）实证结果

1.描述性统计

a.存在多个众数。显示最小值

从中我们可以看出审计费用的均值较大，而标准差为0.073，说明取对数后的审计费用在各上市公司之间的差距较大;总资产取对数后均值为21.548，数值也很大，说明我国上市公司的规模较大;ROE的均值较小，但极大值8.935，极小值-8.944，可见ROE在我国上市公司间的差距比较明显，我国上市公司的盈利水平存在比较大的差距。在我们分析的所有数据中，获得标准无保留意见的财务报告占79%，说明大部分上市公司的财务报告都得到了注册会计师的肯定;而聘用“四大”作为审计事务所的上市公司只占到5%，说明大部分上市公司为了以较低的审计费用获得令自己满意的审计意见，通常会聘请“四大”以外的会计师事务所对其进行审计。

2.相关性分析。我们选择了与审计费用相关的八个变量就他们对审计费用的影响程度进行研究，列示了各变量之间的Pearson相关系数及其显著性，其中剔除了Big4与Opinion两个品质型变量。

3.主成分分析。我们将数量型数据进行标准化，利用SPSS对上述8个解释变量进行主成分分析，对于初始特征值，前五个变量的累积解释程度达到了93.067%，而进行旋转后的变量成分解释程度有所降低，但是前五个变量仍然能够达到87.561%。旋转成分矩阵的结果并不十分理想，不能筛选出我们需要的数据。

三、研究结论及不足

本文对影响审计费用的因素进行了初步探讨，通过上面的实证研究，我们发现上市公司规模、审计风险、审计会计师事务所以及审计报告意见是影响审计费用的主要因素，他们对审计费用的决定作用不容忽视，其中上市公司规模和审计事务所的作用更加明显。“四大”会计师事务所的审计收费相比我国国内的其他会计师事务所而言要高很多，这不利于我国国内会计师事务所的发展。

结束语：同时，本文在研究中也存在一些局限性：第一，本文并未考虑审计事务所变更和上市公司子公司数量对审计费用的影响。以前的学者上市公司子公司数量会影响审计复杂程度，从而影响审计费用。本文认为，审计的复杂程度可以通过上市公司规模或者周转率等财务指标衡量，因此未进行考虑;第二，没有考虑上市公司行业在审计费用方面的区别。这些因素可能对本文的研究结果带来一定的影响。

数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。扩展资料：数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。首先，先介绍一下，什么是数据模型？数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。数据模型的分类有三种：第一种：层次模型 层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。第二种是：网状模型 网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型，联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系，也可以表示数据间的交叉关系，即数据间的横向关系与纵向关系，它是层次模型的扩展。第三种是：关系模型 系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。为什么要建立数据模型？当今的商业决策对对数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。如何进行数据模型设计？1：首先是要了解业务然后建立概念模型，确定实体以及实体关系。2：在概念模型的基础上生成逻辑模型，确定实体属性，标准化数据（消除多值字段达到第一范式；消除部分依赖达到第二范式；消除传递依赖达到第三范式）。3：模型验证：通过具体的业务来验证模型是否能满足要求。4：在逻辑模型的基础上生产物理模型。在建立数据模型的时候需要注意：1.三少 整个模型中表应该尽量的少；在一个表中字段应该尽量的少同时复合主键字段应尽量的少2.如果在大数据量或者高并发的情况下，要充分考虑数据库的压力，事先要考虑哪些表可能是热表。要尽量的降低模块的耦合。如果使用的是oracle RAC 的话要考虑一下多实例竞争的问题，不同的模块访问不同的实例。3.一定要做压力测试、要做充分的压力测试，要不上线后会死的很惨，移动总部的一个web项目应为没有做充分的压力测试，导致上线后不的不挂维护页面，动用了n多的资源去解决问题。4.在做模型设计的时候要考虑项目的各个生命周期阶段对模型的要求，不能仅仅把眼光限制在功能的实现，例如要考虑模型对以后维护的支持，对于大表的数据如何进行清除、转历史，显然delete、insert是首先可以想到的但是不可行的方法，建议做分区转换。5.数据模型设计对系统可变性的支撑：业务系统的变化点通常是流程相关部分，这部分会随着不同的公司、公司的不同发展阶段而变化，因此最好将这部分单独建模，独立于系统核2021年6月4日数据模型是什么？2167阅读·0评论·0点赞2016年7月4日去首页看看更多热门内容

实证论文里模型数据表示的含义是实证研究模型是指运用历史数据来描述所研究的经济事物的有关经济变量之间相互关系的一种理论结构。“实证研究”一词意指研究的方法较少基于有关金融市场如何运行的理论,但重视根据市场过去的历史数据研究金融市场的运行规律和关系。通过这些研究方法,研究人员确认与所研究证券相关的某些参数或特征,然后直接观察数据,从而总结归纳出这些特征与期望收益之间的关系。