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　　分析性復核技術

　　審計業(yè)務分析的本質是將審計發(fā)現與內部審計師的期望(如財務報表、預算、規(guī)定、行業(yè)標準、組織目標及過去的業(yè)績，等等)進行比較分析。長期以來，分析性復核技術一直被用于確定數據的合理性，是內部審計師迅速、有效評價所收集審計信息的手段。包括：變動分析、比率分析、實際與預算比較、差異分析、高低點法、趨勢分析、合理性測試、回歸分析等等。

　　差異分析是基本的分析程序類型，目的是發(fā)現一組數據按照意外方式不同于另一組數據。

　　趨勢分析是對過去發(fā)生的賬戶余額、其他財務信息或經營信息的變化進行的分析，是最常用的量化分析技術。也被稱為“橫向分析”，既可用于實質性測試階段，又可用于符合性測試階段。由于趨勢分析主要關注數據的歷史順序，所以它更適合于檢查利潤報表和費用報表的數據，而不是資產負債表的數據(資產負債表數據反映的是某一特定時間點的財務信息)。趨勢分析目的是評估某“變量”(例如經驗)對另外一個“變量”(例如有效性或生產效率)的影響。

　　比率分析。因為審計分析的核心是兩組數據的比較，所以比率分析是幾乎無所不用的分析技術。通常采用兩種類型的比率分析：共同量度表述和財務比率。共同量度表述將所有賬戶余額都表述為占某相關總余額的百分比。財務比率分為流動性比率、資產活動比率、盈利性比率和杠桿比率。

　　債務比率=總負債÷總資產(注：一般認為應該低于50%)

　　權益比率=總股東權益÷總資產

　　已獲利息倍數=[凈收益+利息支出+所得稅支出]÷利息支出

　　散布圖，是將兩個變量的值在圖上表示出來，從而對它們之間的關系進行分析。當圖上的所有點：趨向于形成一條直線，則說明它們是相關的;如果形成的是隨機的分散點，則說明它們之間沒有關系;如果形成的是曲線，則說明它們或者是非線性相關，或者沒有關系。

　　相關系數的值域是-1到+l。零值表示不相關;正值表示正相關或直接相關，即兩個變量同時增加或減少;負值表示負相關或反相關，即當一個變量減少時，另一個變量增加。相關系數的絕對值越接近1，表明變量之間的相關關系越強。決定系數為相關系數的平方，即R2，它量化了由X變量引起的y變量的變化比例，可用來衡量回歸關系的適合程度。R2的值域為0到1，前者表明沒有關系，后者表明完全有關系。一般來說，被解釋的變量(非獨立變量)的相關性越高，其對問題的解釋能力就越強。

　　回歸分析，又稱最小二乘法，在簡單回歸分析中，回歸等式顯示一個變量影響另外一個變量。回歸分析的優(yōu)勢之一，就是有能力追蹤很多不同變量之間的關系。

　　簡單回歸分析，涉及一個非獨立變量，一個獨立變量，公式為：Y=a+bx，其中：x為獨立變量，y為非獨立變量，a代表當x為0時y的固定值，b指回歸系數(或斜率)，可被解 釋為：x的每單位變化所引起y的變化。

　　多元線性回歸分析，涉及一個非獨立變量，兩個或兩個以上的獨立變量，可以對兩個以上與屬性相關的因素進行解釋，計算時要使用代數中的矩陣工具。公式為：Y=a+b1x1+b2x2+b3x3+……，對回歸系數的解釋變?yōu)椋杭俣�模型中其他變量不變，回歸系數代表每單位X的變化帶來的y的變化。

　　辨別分析，是回歸分析的一個變種。這個模型建立在陷入困境企業(yè)與沒有陷入困境企業(yè)相比較的基礎上，用于預測破產或陷人困境企業(yè)的經營活動。當應用回歸分析時，可以利用時間序列分析技術和跨區(qū)域分析技術。

　　回歸分析的局限性：不能表明導致變化的原因，也不能保證獨立變量就是導致非獨立變量變化的真正原因。

　　合理性測試。當比較兩組不同數據時，審計師希望能夠發(fā)現各數據之間的合理關系，任何不合理的關系都預示著需要審計師實施進一步地調查。

　　成長曲線，為加權平均預測的一種技術，即將一個數集中的每個觀察值都賦予同等的重要性，以時間作為主變量。成長曲線分析適于短期預測。

　　指數平滑，為移動平均預測的一種技術，對較近期的數據給予更大的比重，強調的是所關注數據的最新趨勢。它是以某種指標的本期實際數和本期預測數為基礎，引入平滑系數，以求得平均數的一種指數平滑預測法。其計算公式為：下期預測數=本期實際數×平滑系數+本期預測數×(1-平滑系數)。

　　學習曲線，適用于評價工廠已經投人使用的一條新生產流程的效率。例如，當新生產線投入使用時，隨著工人對該生產線、生產設備的逐漸熟悉和掌握，生產率會逐漸提高，這意味著，工人的經驗與生產效率之間呈一定趨勢變化。最終，當工人完全掌握生產技術后，經驗對生產效率的影響降低，學習曲線失去了作用。

　　在編制投資資金預算時，需要以下幾個工具：● 凈現值法● 內含報酬率● 獲利指數● 現值表

　　線性規(guī)劃可對稀缺資源進行分配，或者對原材料進行最佳組合，目的是通過分析模型中的決策變量，在滿足所有限制條件下，找出使目標函數最大化的解，即最優(yōu)解。

　　決策樹分析有效地概括了可能的備選方案及其可能結果等細節(jié)。

　　蒙特卡羅模擬利用計算機通過隨機行為模擬不確定性，然后幾次評估特定模型以決定平均業(yè)績。該模擬一般應用于：公司計劃、財務計劃、研究和開發(fā)項目(尤其是新產品的開發(fā)與研究)及存貨控制。