分析程序的基本方法

    1996年，我国颁布的独立审计具体准则第11号分析性复核在理论上并未强调技术方法的灵活运用，第八条规定注册会计师可使用的是简单比较、比率分析、结构百分比分析和趋势分析等方法。因而，作为比较基础的期望值相关性与可靠性不高，其分析结果准确性普遍偏低。为提高新审计准则的适用性以及复核信息的可比性，降低误判风险，2006年，我国新颁布的分析程序审计准则第七条明确了可以使用不同的方法，包括从简单的比较到使用高级统计技术的复杂分析。因而，对估计期望值方面奠定了采用数学模型或运用先进统计技术的基础。
    目前在审计实务中常用的分析方法有趋势分析、比率分析和模型分析。其中最常用的是趋势分析和比率分析，趋势分析是以客户某一账户或报表的多期历史可比数据为基础，并考虑已知的变化，对分析对象作出预期;比率分析是以历史报表中两个账户或报表项目构造的财务比率为基础，并考虑已知变化，估计分析对象的预期值。由于模型分析的技术难度较高，所以较少使用模型分析。然而有研究资料表明趋势分析的精度较低，而且趋势分析和比率分析都只能运用财务信息，不能给出预期值为多少，而模型分析则能明确给出预期值并能运用非财务信息，故其精度最高，发现错报的能力最强。模型分析的关键是建立模型，常用的方法为：
    1.回归分析。回归分析需对所分析的对象建立回归方程，建立回归方程基本程序如下：
    (1)将掌握的统计数据看做是客观的变量(指所分析的对象及与之有关系的因素，如销售费用与销售收入、上年销售费用、销售人员数量等)的抽样观察结果;
    (2)通过对这些数据的直接观察和逻辑推理，假设这些变量之间存在一定的相互制约的数量关系，并设想出表达这种关系的方程式;
    (3)再利用手头的数据，通过最小二乘法计算出方程式中的参数，建立变量之间的回归方程;
    (4)再运用一系列检验方法来判断是否可信，最终确定回归方程。
    2.时间序列预测模型分析。它把所分析对象的统计数据按时间的先后排列，然后进行统计规律分析，构造出适合此时序的最佳模型，即时间序列预测模型。
    3.财务模型分析。它是利用财务模型进行的分析，财务模型可以借用已有的财务模型，也可自行建立新的财务模型。建立财务模型的关键是弄清事物之间相互关系的类型和由此形成的数学方程式，以及确定方程式中的参数值。