摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第12-20页 |
1.1 研究背景和研究意义 | 第12-14页 |
1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外文献综述 | 第14-18页 |
1.2.1 国外文献综述 | 第14-15页 |
1.2.2 国内文献综述 | 第15-17页 |
1.2.3 文献综评 | 第17-18页 |
1.3 研究内容和方法 | 第18页 |
1.4 论文创新点和不足 | 第18-20页 |
2 分析性程序的基本介绍 | 第20-37页 |
2.1 分析性程序定义 | 第20页 |
2.2 分析性程序发展历程 | 第20-21页 |
2.3 分析性程序应用概述 | 第21-27页 |
2.3.1 搜集充分可靠的财务数据 | 第21-24页 |
2.3.2 搜集充分可靠的非财务数据 | 第24-26页 |
2.3.3 运用分析方法识别异常数据 | 第26-27页 |
2.3.4 结合其它审计程序调查异常差异 | 第27页 |
2.4 分析性程序基本方法应用 | 第27-36页 |
2.4.1 趋势分析法识别异常波动 | 第28-29页 |
2.4.2 比率分析法识别异常关系 | 第29-32页 |
2.4.3 合理性测试验证数据合理性 | 第32-35页 |
2.4.4 外部比较法提供参照预期 | 第35页 |
2.4.5 统计模型分析法建立精准预期 | 第35-36页 |
2.5 分析性程序的局限性 | 第36-37页 |
2.5.1 使用条件较苛刻 | 第36页 |
2.5.2 实质性分析程序说服力有限 | 第36-37页 |
3 国内审计人员运用分析性程序的情况 | 第37-50页 |
3.1 问卷目的和基本情况 | 第37-38页 |
3.2 问卷的信度分析和效度分析 | 第38-41页 |
3.3 审计人员在数据搜集方面的现状 | 第41-44页 |
3.3.1 在非财务数据和财务数据搜集方面 | 第41-42页 |
3.3.2 在保证数据充分性和可靠性方面 | 第42-44页 |
3.4 审计人员在数据分析方面的现状 | 第44-47页 |
3.4.1 在分析方法运用频率方面 | 第44-45页 |
3.4.2 在专业素质方面 | 第45-47页 |
3.5 审计人员运用分析性程序的问题总结 | 第47-50页 |
3.5.1 对非财务信息的搜集程度较差 | 第47页 |
3.5.2 普遍反映数据的可获得性较差 | 第47-48页 |
3.5.3 难以验证部分数据的可靠性 | 第48页 |
3.5.4 统计模型分析方法应用程度极低 | 第48-49页 |
3.5.5 对识别的差异进行调查的力度有待加强 | 第49页 |
3.5.6 审计人员的专业素质有待提高 | 第49-50页 |
4 影响审计人员运用分析性程序的因素分析 | 第50-56页 |
4.1 数据搜集的影响因素 | 第50-53页 |
4.1.1 常用数据库准入门槛较高 | 第50页 |
4.1.2 注册会计师行业数据库利用程度有待提高 | 第50-51页 |
4.1.3 第三方工作质量参差不齐 | 第51-52页 |
4.1.4 大数据技术使非结构化数据搜集更为容易 | 第52页 |
4.1.5 大数据技术使实时数据搜集成为可能 | 第52-53页 |
4.2 影响数据分析的因素 | 第53-56页 |
4.2.1 大数据技术使分析内容更充分具体 | 第53-54页 |
4.2.2 大数据技术有助于开展统计模型分析 | 第54页 |
4.2.3 事务所人力资源政策影响人员素质 | 第54-55页 |
4.2.4 事务所质量复核工作影响差异调查力度 | 第55-56页 |
5 分析性程序在财务报表审计中的运用建议 | 第56-60页 |
5.1 在数据搜集方面的建议 | 第56-57页 |
5.1.1 降低通用数据库准入门槛 | 第56页 |
5.1.2 加强注册会计师行业经济数据库推广和建设 | 第56页 |
5.1.3 审计人员加强对非财务数据的搜集 | 第56-57页 |
5.1.4 利用大数据技术搜集数据 | 第57页 |
5.2 在数据分析方面的建议 | 第57-60页 |
5.2.1 正确运用传统分析方法 | 第57-58页 |
5.2.2 利用大数据技术进行数理统计分析 | 第58页 |
5.2.3 积极进行差异调查 | 第58页 |
5.2.4 事务所完善人力资源政策 | 第58-60页 |
6 结论与展望 | 第60-62页 |
6.1 结论 | 第60-61页 |
6.2 展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-65页 |
附录 | 第65-68页 |
后记 | 第68-69页 |