[求助]ACL-統計抽樣問題

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[求助]ACL-統計抽樣問題

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狗狗兒

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2012-02-02 14:03:03

我有一個抽樣的問題
我找了很多論壇，很多書都沒有找到解決的方法
(我是用ACL的採樣方式)

我執行重複支付測試，我想要估計有多少錢有收回的可能
然後估計每個月有多少重複支付
從我過去在其他地方所做的測試，開發了幾種重複支付測試的Scripts
用我們手邊全部付款單據使用這個Scripts的時候
我們會顯示潛在重複付款的示例

我試圖要找出結構中的範例，來估計整個付款單據的示例
從過去我們估計到潛在重複付款總數約在45000左右(就是45000的帳單單據可能會支付兩次)

從這個測試，我想至少有20%的人是重覆付款的，
如果我把資料變成可信度在95%，誤差30%、35%或40%的限制，使用ACL中的統計採樣，分別給了我85、45和30的樣本

我的問題是，如果我使用40%為上限，我可以推斷全部的錯誤率嗎?
如果我使用40% 可信度會在95%嗎?
有人可以建議我用什麼方式統計來推才能有最準確的示例嗎?
我不想告訴CFO，大約有未償還的800萬重複付款，可能只能收回200萬…
問題很我多所以我還會再貼一個問題在這篇

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回文時間：2012-02-02 14:08:16

恕我直言，如果它是一種預防性控制，通過獲取任何金額是表明該控制項的工作不正常。問題就變成了成本與效益之一 - 什麼是緊縮控制與受益（風險）的額外費用

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回文時間：2012-02-02 14:07:09

謝謝你。我想確定這種控制是否正常工作是否有點主觀。我想說的是沒有任何的控制，會完全防止重複項目。我們要弄清楚的是一個“合理”的重複金額。儘管可能有20%以上的重複付款紀錄，當你套用50億元的重複付款資料，這個比例會變的差異不大。(因此這就是大家為什麼都不想去追根究柢) 就算百分比在怎麼小，我認為說不定每年可以解決1.2百萬的重複付款，因此我想要估計實際的金額，解決重複付款的問題。

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回文時間：2012-02-02 14:05:46

哦，是的，另一個抽樣回答 -但一個非抽樣專家（抽樣是一種藝術而不是科學）。當你得到的結果，我會用實際的錯誤率重新插入公式，看你是否有足夠大的樣本大小，以支援新的錯誤率和綁定。注：如果您重複的付款單據有 90,000筆交易我會將我的母體樣本設為 46,000 （以便您得到這兩個部分ofhte重複時選擇記錄。注2：審計工作的目的是要確定如果重複控制項都正常工作。

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回文時間：2012-02-02 14:04:01

就跟我發問的一樣，我用我全部的付款單據套入七種不同的檢測重複付款方案。會抽樣出同樣的單據從整體上來看，我拉出的是全部的示例我想知道哪種方案最能抓出罪魁禍首。（例如-跨不同公司付款發票的代碼似乎產生重複的比例高於只看相同的供應商數量，數額和發票日期。）我想要用一些條件再加入七種不同檢測重複付款的方案，然後推算它們各自的樣本，我認為這樣會更準確問題是. 如果我套用第一個問題列出的所有假設我的樣本規模會過於龐大我也擔心，抽樣統計出來會太多小額款項，沒有平均分布我認為MUS偏向大型金額的付款單據(在我看來大型金額應該會更審慎不太可能重複付款) 我讀過一些理論分層才做付款單據的樣本，或者ACL的樣本有人做過類似的嗎?估計過錯誤付款單據的實際量嗎?