（会计学专业论文）基于审计决策支持系统的抽样技术研究.pdf

国内图书分类号：f239.1 国际图书分类号：657.633 管理学硕士学位论文 基于审计决策支持系统的抽样技术研究 硕 士 研 究 生： 王吉 导师： 彭彦敏副教授 申 请 学 位： 管理学硕士 学 科 、 专 业： 会计学 所 在 单 位： 管理学院 答 辩 日 期： 2006 年 6 月 授予学位单位： 哈尔滨工业大学 classified index: f239.1 u.d.c.: 657.633 dissertation for the master degree in management a study of sampling technology in audit decision support system candidate: wang ji supervisor: associate prof. peng yanmin academic degree applied for: master of management specialty: accounting affiliation: school of management date of defence: june, 2006 degree-conferring-institution:harbin institute of technology 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 摘 要 20 世纪 80 年代以来， 信息技术以人类历史从未有过的高速度持续发展， 改变了人类社会利用信息资源的方式和能力， 传统的以手工审计为主的审计 模式不能适应企业会计信息电子化的需求，迅速向审计电算化、审计决策支 持系统发展。 审计决策支持系统借助计算机高速精确的运算能力、 大容量的记忆存储 能力以及高速传输数据的互联网络，在提高审计工作效率的同时，积极改善 审计效果，但并不能取代注册会计师的专业判断。审计抽样技术是风险导向 型审计的重要技术和方法，也是审计决策支持系统的关键技术，其在审计决 策支持系统中的应用效果直接关系到审计的效率和效果。 首先，在回顾了国内外在决策支持系统与审计抽样方面的研究成果，并 对不同结构的决策支持系统进行评价后，本文采用“三库一综合部件” （数 据库、模型库、知识库及其管理系统，人机交互及问题综合系统）结构决策 支持系统框架。然后，将抽样技术分解为样本选取、样本审核、由样本审核 结果评价总体这三个相互关联、承前启后的方面，重点分析了抽样技术在审 计决策支持系统中的应用问题。根据手工审计抽样技术的基本方法与程序， 将各种抽样模型拆分成若干个基本的标准化模块， 再按照一定的结构重新组 装成抽样模型，这样可以保证模型库内模型的一致性。抽样模型库管理系统 通过调用模型库中的模型来完成样本选取。 样本审核是一个结构化更差的问 题，涉及到专业判断与知识推理，这需要通过建立知识库与知识推理机制来 实现。 审计抽样知识可以从审计专家的业务特征分析、 审计案例的经验总结、 相关文献的理论研究成果中获得， 决策支持系统自身也会通过一定的机制进 行“机器学习” 。推理机制是决策支持系统实现智能化的核心部分，它模拟 人类的思维推理功能来辅助解决和回答问题的计算机程序， 通过直接搜索知 识库，利用模式匹配的方法，确定使用哪些知识。根据样本审核结果推断总 体，将总体误差同可容忍误差进行比较，以决定是否增加样本或执行替代程 序，这可以通过调用模型来实现。最后，结合案例对审计抽样技术做了系统 检验。 关键词 独立审计；决策支持系统；抽样技术 - i - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 abstract since 1980, the information technology has developed at a high speed that never happened in mankinds history, and changes the way and ability that mankind make use of information resources. the traditional audit mode which mostly relies on handcraft cannot adapt to the electronic environment of accounting information, and developed into computer aided audit and audit decision support system (adss for short). making use of computing power famous for high speed and precision and memory ability for mass storage of computers, and high data transferring speed of network, not only does adss raise audit efficiency, but actively improve the audit effectiveness as well. however, adss doesnt exclude the professional judgments by certified public accountants (cpa for short). audit sampling is an important technology and method of risked based audit and a key technology in adss development, and how it is applied in adss will influence the efficiency and effectiveness of auditing directly. first, domestic and foreign researches on dss and audit sampling are reviewed and some comments on dss of different structure are made, and the paper adopts dss with “3-base decision support system; sampling technology - iii - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 目 录 摘要.i abstract. ii 第 1 章 绪论.1 1.1 课题背景及研究意义.2 1.1.1 课题背景.2 1.1.2 研究意义.3 1.2 国内外研究现状.4 1.2.1 国外研究现状.4 1.2.2 国内研究现状.7 1.2.3 国内外研究现状评述.9 1.3 主要研究内容和研究方法.10 1.3.1 主要研究内容.10 1.3.2 研究思路与研究方法.11 第 2 章 决策支持系统与审计抽样技术相关理论.13 2.1 手工审计抽样技术.13 2.1.1 审计抽样技术的适用条件.13 2.1.2 审计抽样的基本程序.14 2.1.3 审计抽样风险及控制.14 2.1.4 手工审计抽样技术的缺陷.16 2.2 审计决策支持系统对抽样技术的影响.17 2.2.1 计算机技术对审计的影响.17 2.2.2 电算化系统审计的内容.19 2.2.3 决策支持系统对审计抽样技术的影响.19 2.3 审计决策支持系统抽样技术.21 2.3.1 审计决策支持系统抽样技术的优点.21 2.3.2 审计决策支持系统抽样技术的局限性.22 2.3.3 审计决策支持系统抽样技术的发展趋势.22 2.4 本章小结.23 第 3 章 审计决策支持系统抽样模型与模型库系统.24 3.1 样本选取方法与模型标准化.24 3.1.1 样本选取的方法与评价.24 3.1.2 样本选取方法的拆分.27 3.1.3 样本选取的标准模型.28 3.2 审计抽样中的分析性复核的方法与评价.31 - i - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 3.2.1 比较分析法.31 3.2.2 比率分析法.31 3.2.3 趋势分析法.32 3.2.4 分析性复核的评价.32 3.3 审计抽样中分析性复核模型的标准化.33 3.3.1 分析性复核方法的拆分.33 3.3.2 分析性复核方法的数学表示.34 3.3.3 分析性复核的标准模型.35 3.4 抽样结果评价的程序与模型标准化.35 3.4.1 抽样结果评价的程序.35 3.4.2 总体误差的推断方法.37 3.4.3 抽样结果评价的标准模型.37 3.5 审计抽样模型库系统.38 3.5.1 审计抽样模型库.38 3.5.2 审计抽样模型库管理系统.40 3.5.3 模型组合方法与程序设计.41 3.6 本章小结.43 第 4 章 审计抽样知识库系统.45 4.1 审计抽样知识的获取.45 4.1.1 审计抽样知识获取的过程.45 4.1.2 业务特征分析获取审计知识的方法.46 4.1.3 机器学习获取审计知识的方法.47 4.1.4 其他获取审计知识的方法.47 4.2 审计抽样知识库系统.48 4.2.1 审计抽样领域知识.48 4.2.2 审计抽样元知识.50 4.2.3 审计抽样知识的表示.52 4.2.4 抽样知识库管理系统.53 4.3 审计抽样的推理机制.54 4.3.1 规则推理机制.54 4.3.2 案例推理机制.55 4.3.3 推理过程的解释.56 4.4 系统检验.57 4.4.1 检验过程.57 4.4.2 检验的结论与局限性.60 4.5 本章小结.61 结论.62 参考文献.64 - ii - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 攻读学位期间发表的学术论文.67 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明.68 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书.68 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理.68 致谢.69 - iii - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 第 1 章 绪论 计算机最早用于科学计算，20 世纪 5060 年代计算机应用范围扩展到 电子数据处理（electronic data processing，简称edp），6070 年代在电子 数据处理的基础上发展了管理信息系统（management information system， 简称mis），7080 年代进一步扩展到决策支持系统（decision support system， 简称dss） 、 智能决策支持系统 （intelligent decision support system， 简称idss） 1 。之后，dss在战略规划、企业计划、市场营销、生产与库存 计划、公文管理、项目管理、医学诊断等各领域得到了广泛的应用，并取得 了显著的效果 23 。审计决策支持系统（audit decision support system，简 称adss） ，即计算机辅助审计决策支持系统，是dss在审计领域的应用。 审计在经历了早期的账项导向型审计 （accounting number-based audit） 和 20 世纪 40、50 年代的制度导向型审计（system-based audit）之后，到 20 世纪 70、80 年代逐步形成和发展风险导向型审计（risk-based audit）。 风险导向型审计自 20 世纪 70 年代形成以来，在美国得到了广泛的应用。风 险导向型审计是指注册会计师通过对被审计单位的风险进行职业判断， 评价 被审计单位的风险控制，确定剩余风险，执行追加审计程序将剩余风险降低 到可接受水平。和传统的账项导向型审计与制度导向型审计相比，风险导向 型审计是开放式的审计， 能够在有效规避审计风险、 保证审计质量的基础上， 提高审计效率。抽样技术是风险导向型审计的重要技术和方法，也是 adss 的一个关键技术。抽样技术在 adss 的运用，为审计人员提供强有力的决策 支持，将审计人员从繁杂的数据处理与抽样过程中解放出来，保证有充分的 时间和精力运用专业知识与经验做出判断、决策。 在没有特别指明的情况下，本文讨论的审计是指注册会计师（certified public accountant，简称 cpa）审计或者独立审计，即独立于被审计单位之 外的注册会计师依据审计准则对其会计报表及相关信息进行审计并发表审 计意见。抽样技术在审计及其它鉴证领域都具有广泛的应用，并不局限于独 立审计，也同样适用于政府审计。在文章一开始就明确界定讨论对象是注册 会计师审计，一是为了下文叙述的方便，避免不断重复强调讨论的对象；二 是以便讨论的深入展开， 不至于为了清楚而全面阐述某一概念或解释某一理 论而纠缠不清。 - 1 - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 1.1 课题背景及研究意义 1.1.1 课题背景 20 世纪 80 年代以来， 信息技术以人类历史从未有过的高速度持续发展， 改变了人类社会利用信息资源的方式和能力， 渗透到国民经济和社会发展的 各个领域和各个层次，大幅度地提高了社会生产力。高速的信息处理业已成 为企业或组织不可缺少的活动，从世界的视角看，it活动需要控制，受过良 好教育、知识渊博的it审计师应当保证it控制存在并得到有效执行，维持数 据的完整性并管理数据存取 4 。在会计领域，企业手工会计信息系统迅速向 会计电算化、管理信息系统、dss转变，传统的以手工审计为主的审计模式 不能适应企业会计信息电子化的需求，迅速向审计电算化、adss发展 5 。 adss是人机交互式的审计信息系统，它借助计算机高速精确的运算能 力、大容量的记忆存储能力以及高速传输数据的互联网络，通过提供背景资 料， 协助明确问题， 修改完善模型， 列举可能方案， 进行比较分析等方式 6 ， 为审计人员在解决半结构化问题和非结构化问题提供支持， 并不取代审计人 员的专业判断。与普通的电算化软件相比，adss的优越性在于其决策支持 的智能化水平，即系统能够根据一定的规则进行推理、通过解决具体的问题 进行案例学习、不断积累知识。审计电算化软件一般解决结构化问题，凭借 计算机高速、精确无误的处理特点，大大提高审计效率（audit efficiency） ， 对于审计效果的提高则显得无能为力。adss继承了电算化软件提高审计效 率的优点，但这不是它的主要优势；它的主要优势在于提高审计效果（audit effectiveness） ，除了解决结构化问题之外，还能够解决半结构问题，并能够 使非结构化问题向结构化或半结构问题转变。 adss强调适应包括宏观政治、 经济、法律等宏观环境与被审计单位微观环境变化，试图将模型或分析技术 的利用与传统数据存取、检索功能结合起来，倾向于描述上层审计师，如项 目负责人或部门经理等所面对的结构化较差的、未明确规范的问题，体现用 户决策方式的灵活性与实用性，提高审计决策质量 7 。 审计抽样技术运用于审计工作，是审计理论和实践的重大突破，实现了 从详细审计到抽样审计的历史性飞跃，是现代审计能够以更低的成本、更高 的效率，并以前所未有的广度和深度展开 89 。抽样技术广泛运用于控制测 试和实质性测试中，并贯穿于各个业务循环的审计工作。adss中抽样技术 - 2 - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 的应用效果直接关系到审计的效率和效果。 如何在审计总体中抽取恰当的审 计样本，为注册会计师提供审计线索，并且合理设计审计抽样系统模型库与 知识库，特别是抽样模型与样本审核知识的整理、表示、组织以及推理规则 的设计是adss面临的重要课题。 1.1.2 研究意义 抽样技术的应用， 大大提高了审计效率， 同时也意味着较高的抽样风险。 如何在审计总体中运用恰当的抽样方法，选取适当的审计样本，在提高审计 效率的同时，控制抽样风险，改善审计效果，是抽样技术在 adss 成功运用 的关键。研究 adss 中的抽样技术具有重要意义，具体表现在以下方面： （1）有利于发展和完善审计技术和方法 抽样技术是风险导向型审计 的重要技术，是提高审计效率的重要手段，在当今的审计实践中得到了广泛 应用。抽样模型库与知识库是 adss 的重要部件。在 adss 开发中，需要将 各种抽样模型拆分成各种标准模块，然后重新合并成各种标准的抽样模型， 用户也可以按照自己的需求自定义抽样模型；同时，与审计抽样有关的一些 事实、规则、规律等知识按照一定的结构系统地组织存储，为系统在抽样过 程中推理提供素材。这样，对抽样技术的原理与抽样过程进行重新认识，解 决手工抽样技术在 dss 中的应用问题。 （2）有利于发展和完善审计决策支持系统的理论和方法 adss 是以 dss 基本理论为基础， 综合运用新技术及审计等相关专业知识建立起来的专 业 dss。审计工作的对象是以数据为基础的财务及其他资料，其不仅内容丰 富、数量庞杂、具有一定的结构，而且对这些财务或非财务数据处理的准确 性、及时性都有很高的要求。因此，可利用计算机处理的高速、无误性来进 行辅助审计决策。在 dss 框架下，审计抽样方法的研究可以归结为审计抽 样模型库与知识库的设计两方面。统计选样方法主要涉及定量分析，可以通 过调用选样模型来完成；样本审核不仅需要定量分析，还需要定性分析，需 要通过知识库中的事实、 规则等知识及推理机进行判断、 推理来完成。 可见， 抽样技术的研究可以完善 adss 的相关理论和方法，为系统开发提供参考。 （3）有利于在审计实践活动中控制审计风险 adss 将注册会计师从 繁杂的审计证据收集工作中解脱出来，将更多的精力致力于审计决策的制 定。数据采集和数据整理模块可便捷地为注册会计师搜集其所需的证据，注 册会计师有更多精力投入到职业判断中，保证审计质量；基于概率论和统计 - 3 - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 分析的抽样技术有利于控制审计风险，保证审计效果。统计选样部件可以按 照注册会计师指定的抽样方法方便地抽取样本， 并按照指定的格式编制规范 的样本审查表； 样本审核部件随之对选取的样本按照知识库中的知识与具体 审计单位相关的背景推理生成的新知识对这些样本进行初步审核， 并且用不 同的符号标注注册会计师需要特别关注的样本，并提示应关注的方面、审查 技术、替代程序、对审计结果的影响等，把好审计质量关。 （4） 有利于同业交流和知识积累 adss中知识库的设计可以将分散的 审计经验和方法系统化、标准化，便于同业交流与知识积累 5 。审计抽样技 术的应用，是注册会计师对被审计单位及其所在行业的充分了解后，运用积 累的学识、经验与智慧对审计对象做出专业判断的过程，不仅需要自身大量 知识积累与经验总结，还要得助于同行们的经验交流以及其他专家的工作。 在这些方面，仅仅凭借注册会计师个人有限的时间和精力是不可能实现的， 只是依靠一般的计算机信息存储与检索功能也不能提供有效的决策支持。 1.2 国内外研究现状 20 世纪 70 年代末，人们开始对应用mis进行了认真的反思：mis只能 帮助管理者对数据作表面上的组织和管理， 不能把信息的内在规律深刻地挖 掘出来为管理者服务，mis“刻板的结构化系统分析方法、漫长的生命周期 及信息导向的开发模式”使得传统的mis难于适应不断发展的管理环境与需 求，迫切需要一个能够揭示信息间的联系并进行知识推理，支持管理者决策 的人机交互系统 1 。在此背景下，dss应运而生。在dss产生至今的 20 多年 里，dss的概念内涵、结构设计和应用研究诸方面取得较快的发展，dss是 一种可以改善人们决策过程的技术，对管理活动产生了深刻的影响。 1.2.1 国外研究现状 在运筹学、数理统计、人工智能、计算机模拟、图形显示等新方法、新 技术的推动下，从 20 世纪 70 年代初开始出现了注重模型、面向未来、着眼 于决策的dss。j. d. little将决策运算（decision calculus）的概念描述为“一 套处理数据和判断的基于模型的程序， 用于辅助管理者制定决策 10 ” 。 1971 年，scott morton在管理决策系统一书中首先指出计算机对于dss的作 用 11 。p. g. w. keen 和scott morton认为：dss将人的智能资源与计算机的 功能相结合，以改进决策质量；dss是一种处理半结构化问题，并为决策者 - 4 - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 服务的基于计算机的支持系统 12 。r. h. sprague与e. d. carlson认为，dss 具有交互式计算机系统的特征， 能够帮助决策者利用数据和模型解决非结构 化问题，并提出了如图 1-1 所示的基于两库（即数据库和模型库）的三部件 结构 13 。sprague提出的两库结构对后来的dss结构产生了很大影响，后来 相继出现了三库、四库、五库、乃至六库、七库的结构模式。20 世纪 90 年 代的数据仓库、数据挖掘的决策新技术的出现，为dss的发展开拓了新的发 展方向 14 。 模型库管理系统数据库管理系统 人机对话系统 模型库数据库 图 1-1 两库结构决策支持系统 如图 1-2 所示，三库结构模式是在两库的基础上增加了方法库，将模型 与方法分离，为模型的生成与组合奠定了基础，与数据库和模型库相同，方 法库子系统由方法库和方法库管理系统组成， 方法库管理系统负责对方法库 中的方法（如优化方法、预测方法等）进行维护和调用。四库结构模式是在 三库的基础上增加了 dss 实现智能化的关键部件知识库系统，通过专 家经验、数据挖掘和知识学习，从定性分析角度解决决策问题，已经具备了 idss 的特征。 五库结构模式则是在四库结构模式的基础上又增加了文本库， 提供了对决策问题与环境描述性信息。 信息技术的飞速发展给审计领域带来了巨大冲击， 在会计电算化条件下 进行审计， 首先需要保证会计报表数据输入、 生成的系统的安全性与可靠性。 douglas r. carmichael 与 john j. willingham 等（1997）在著作“auditing concept and methods: a guide to current theory and practice”中论述了计算 机对审计的影响，并采用“围绕计算机的审计（auditing around the computer） 、通过计算机的审计（auditing through the computer） 、应用计算 - 5 - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 人机对话系统 方法库管理系统模型库管理系统知识库管理系统数据库管理系统 数据库模型库方法库知识库 二库结构 三库结构 四库结构 图 1-2 决策支持系统结构的发展 机的审计（auditing with the computer）”三个短语来描述计算机对审计信 息技术的飞速发展给审计领域带来了巨大冲击， 在会计电算化条件下进行审 计，首先需要保证会计报表数据输入、生成的系统的安全性与可靠性。 douglas r. carmichael与john j. willingham等（1997）在著作“auditing concept and methods: a guide to current theory and practice”中论述了计算 机对审计的影响，并采用“围绕计算机的审计（auditing around the computer）、通过计算机的审计（auditing through the computer）、应用计 算机的审计（auditing with the computer）”三个短语来描述计算机对审计 的影响，认为应用这些自动化工具有助于为审计师提供大范围的相关信息， 但不能取代审计师的判断。在审计电算化系统的内部控制时，必须区别并关 注使用者控制与电子数据处理 （edp） 控制、 对数据的控制与对程序的控制。 审计师可以采用数据测试方法、综合测试手段、客户数据处理方法以及非程 序性的测试方法对客户的程序进行测试，使用计算机程序如通用审计软件、 特殊目的软件等对客户主文件进行测试 15 。james a. hall（2000）指出：企 业信息系统需要审计，使用新的技术来评估控制的有效性，确保企业数据以 及生成这些数据的信息系统的安全性和准确性；在会计报表审计中，信息系 统审计可以为计算机辅助审计技术的应用提供前提 16 。 milklos a. vasarhely 在审计过程的自动化和变化一文论述了计算机审计的演进过程和开展的 必要性以及专家系统中计算机审计应用的可能性。fleenor c. william指出注 册会计师应如何面对计算机和电子数据业务的挑战， 并指出将计算机辅助审 计广泛应用于报表审计的前景。 - 6 - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 20 世纪中期，随着概率论、数理统计与制度导向型审计理论的不断发 展，审计抽样逐步由非统计抽样向统计抽样发展，并逐步形成了完整的统计 抽样技术方法和理论体系。pierre gy（1998）指出，恰当的抽样方法应当符 合以下原则：一是组成总体的全部的元素都以相同的概率被选作样本，二是 样本不论在抽样过程中，还是在抽样完成后，都要保持完整性 17 。信度函 数（belief-function，bf）最初为了解决审计“收集与评价证据”这个问题 而发展起来的，信度函数在财务报表审计中的作用被众多学者认识到， shafer g.和srivastava r.推动了其在审计领域的应用。c. van den acker （2000）在bf框架下探讨了统计审计证据的代表性，比较了bayesian bf与 consonant bf这两种方法，shafer g.采用了后者，consonant bf方法基于概 率与可信度成比例假设。c. van den acker认为，consonant bf方法与审计的 应用领域和人们对几率的常识相符 18 。peter r. gillett（2000）指出，根据 bf的dempster-shafer理论，可以使用货币单位抽样法（mus）来收集与评 价审计证据。peter r. gillett在文中介绍了mus的几种方法，并论证了这些 方法在bf框架下具体的操作方法 19 。1962 年美国执业会计师协会(aicpa) 的统计抽样小组发表了第一篇关于统计抽样的文章， 同时颁布了世界上第一 部统计抽样审计准则。随后，西方主要工业国家，如英国、澳大利亚、加拿 大、德国的社会审计和政府审计也相继颁布了审计抽样准则。1981 年，美 国审计准则委员会发布了第 39 号审计准则审计抽样，在其附件中提出 了审计风险模型；1983 年，发布了第 47 号审计准则审计风险与重要性， 将审计风险模型包括其中 20 。 1.2.2 国内研究现状 陈文伟、高洪深与黄梯云等一批学者在借鉴国外研究成果的基础上，较 早开始探讨研究 dss，其著作系统阐述了 dss 的发展历史、主要组成部分 （数据仓库、数据库、知识库、模型库） 、研究开发方法（原型法、生命周 期法） ，并列举了一些在管理领域应用的实例，为 dss 在我国的兴起奠定基 础。 国内在计算机审计方面的研究起步比较晚，在理论探讨的基础上，开发 出了一些应用的审计软件，在dss的研究方面还比较零散，还没有形成系统 的理论或框架。杨周南（2003）等认为，计算机审计的内容包括被审计单位 财务收支及其经营管理活动、 被审计单位的各种作为提供财务收支及其经营 - 7 - 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文 管理活动的信息载体的会计资料和相关资料和被审计单位的信息技术环境 21 。李爽（2003）在其博士论文中指出：信息技术的发展，从技术上改变 了审计工作方式获取证据的方法， 具体表现在获取审计证据、 简化抽样工作、 系统分析性复核、电子函证、审计数据库及专家系统 22 。胡逢彬（2003） 在比较了测试数据法、程序分析法与标准特征法之后指出，标准比较法将实 际应用的系统数据通过定义的接口程序导入计算机辅助审计程序， 可以较大 限度避开原系统干扰，符合审计人员操作习惯，具有较强的审计质量，是一 种比较适合的审计方法 23 。中国审计署计算机技术中心对审计接口、数据 采集、数据清理、数据转换及审计数据分析的实现进行研究，提出可行的数 据采集与分析方法， 可具体应用于审计实务， 能够实现数据采集、 数据转化、 查询、挖掘、验证分析，收集审计线索，是计算机审计领域的重大突破。审 计软件开发方面，中岳、中晋、通审、中审审计软件已经比较完善，可通过 数据接口转化多种类型电算化数据，具备常用的计算机辅助审计功能 5 。 在借鉴国外研究成果的基础上，我国学者对adss下的抽样技术也展开 了系统的研究。在 80 年代中期，上海财经大学娄尔行教授主编的审计学 概论将统计抽样作为审计的一种技术方法作了较系统的介绍。此后陆续出 版的审计学教材也大多将“统计抽样”作为一个专门的章节予以介绍，并开 始介绍计算机审计技术与adss的基础知识。审计抽样，历经随意抽样、经 验抽样、统计抽样这样一个逐步实用、严谨和科学化的过程，最终定位在货 币单位抽样（monetary unit sampling，简称mus）这种技术方法上。张学 军（1999）指出，我国的常规审计工作已广泛采用抽查法，其意义在于大幅 度提高审计效率，即用较小的投入（尤其是时间和精力的投入）来获得审计 人员所要的审计结论； 但利用抽查法审计所得出的审计结论存在着发生重大 错误的可能性，其可能性的大小就意味着审计风险的大小；审计人员在使用 抽查法，应考虑遵循“先统计抽样，再判断抽样，弃任意抽样”的原则 24 。 审计署驻广州特派办企业审计一处（1995）认为抽样审计的计算比较复杂、 繁琐，如能借助计算机帮助，效果较好 25 。审计署赴澳大利亚专家组在理 论上对pps（sampling with probability proportional to size，有放回的和按与 单元大小成比例的概率抽取的方法）货币单位抽样作了深入研究，铁道部审 计局组织人员力量进行研究开发。彭君舟（2000）在硕士论文中指出，mus 的样本选择方法较繁，计算过程较为复杂，他把计算机抽样的交互过程描述 为：人工提供原始数据，计算机抽取样本，人工核对样本、提供样本差错， 计算机运算推导总体结果 26 。郝敬苏（2003）指出