회계감사예에 적용시켜본 오차로버스터적 모델표본론

Error-robust model-based sampling in accounting

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.

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.