Error-robust model-based sampling in accounting

회계감사예에 적용시켜본 오차로버스터적 모델표본론

In a model-based sampling problem, it often happens that the functional form of variance of error terms in regression model cannot be specified in an exact form. The goal of error-robust sampling design will be to minimize the 'ill effects' resulting from a lack of knowledge of the error structure. A sampling criterion, which is optimal if it minimizes the average of an inefficiency measure when taken with respect to all candidate error structures, is proposed and a computer algorithm is developed for construction of optimal sampling plans. Auditing problem is of particular relevance because of the uncertainty that currently clouds specification of the error structure.

모델을 이용한 표본론에서는 오차에 대한 함수식이 불확실한 경우가 종종 발생되는데 이러 한 오차에 대한 지식이 결여 되었을 때 발생되는 잘못된 효과를 줄일 수 있는 방법이 연구 되었다. 제시된 표본방법론은 모든 가능한 오차함수식에 대한 비효율성에 대한 평균을 최소 화하는데 그 목적이 있다. 컴퓨터를 이용한 알고리즘이 제시되었고 회계감사에 관련된 특수 한 경우의 예를 들어 이러한 방법의 효율성을 알아 보았다.