PPS sampling -OverstatementなErrorを見つけやすい- USCPA
◎PPS sampling
Probability proportional to size sampling、別名 Dollar unit sampling。Variable sampling の一つ。Sample の抽出される Probability (確率) は、Size に Proportional (比例)する。
Variable sampling なので、Population (母集団) は、Account balance や Transaction の Number of dollars (金額)となる。
そして、Sampling interval や、Table で求める Reliability factors を用いるのが特徴。Asset や Profit の Overstatement を見つけるのに用いられる。
Risk of Incorrect Acceptance | |||||
---|---|---|---|---|---|
Number of Overstatements | 1% | 5% | 10% | 15% | 20% |
0 | 4.59 | 2.98 | 2.29 | 1.88 | 1.59 |
1 | 6.62 | 4.73 | 3.87 | 3.36 | 2.98 |
2 | 8.39 | 6.28 | 5.31 | 4.70 | 4.26 |
3 | 10.03 | 7.74 | 6.67 | 6.00 | 5.50 |
4 | 11.59 | 9.14 | 7.98 | 7.25 | 6.71 |
○Advantages
PPSには、他のメソッド違って以下のアドバンテージがある。
- Overstatement な Error を Identify
- Table をつかうので簡単?
- Variability の影響を受けない
- Stratification が Automatically (自動的)に行われる
-
Sample size の決定には、Risk of incorrect acceptance を考慮。Sample plan において Risk level を Specify することで Risk of incorrect acceptance を ControlAuditor は、Risk of incorrect acceptance をコントロールできる
ディスアドバンテージは
- Zero balance や Negative balance は除外される。そのため、特別な Consideration が必要。
○Risk of incorect acceptance
PPS sampling では、Sampling planning において Risk level を Specify することで Risk of incorrect acceptance をコントロールできる。
◎Steps
PPS sampling の手順
- Sample size を決定
- Sample を選択
- Evaluation
1.Sample size を決定
まず Reliability factor を求める。Table から Number of misstatements allowed と Risk of incorrct acceptance を使って数字をひろう。
Risk of Incorrect Acceptance | |||||
---|---|---|---|---|---|
Number of Overstatements | 1% | 5% | 10% | 15% | 20% |
0 | 4.59 | 2.98 | 2.29 | 1.88 | 1.59 |
1 | 6.62 | 4.73 | 3.87 | 3.36 | 2.98 |
2 | 8.39 | 6.28 | 5.31 | 4.70 | 4.26 |
3 | 10.03 | 7.74 | 6.67 | 6.00 | 5.50 |
4 | 11.59 | 9.14 | 7.98 | 7.25 | 6.71 |
Reliable factors に Book value をかけ、Tolerable misstatements(net of the effect of expected misstatements) でわって Sample size を求める。
2. Sample を選択
Sample の選択、抽出は、Sample interval(サンプリング抽出間隔)を使用する。 Sample interval は Population の Book value を Sample size でわって求める。
なので、Sample size は Sampling interval でも求めることができる。
また、Sampling interval は、Tolerable misstatement を Reliable factor でわって求めることもできる。
3. Evalution
Sample の評価。Sampling の最終段階は、Sample から導いた Upper limit on misstatement (虚偽表示の上限) を Tolerable misstatement と比べること。Upper limit on misstatement が Tolerable misstatement をこえていなければ Fairly stated と結論できる。こえてしまうと…
Upper limit on misstatement は Projected misstatements と Allowance for sampling risk で構成されている。
Attribute sampling とにている。
つまり、Upper limit on misstatement を求めるためには、まず Sample から Projected misstatement を求めなければならない。
○Projected misstatement
予測虚偽表示。上記のとおり、Upper limit on misstatement を求めるには、核となる Projected misstatement を Sample から求めなければならない。
Projected misstatement は、Sampling interval (サンプリング抽出間隔)に Book value と Audit value の Difference から導いた Tainting percentage(誤差率)をかけて求める。Sampling interval から抽出された Sample の結果が Sampling interval の Tainting percentage を代表していると考えるためである。ピンとこないが、
こういうこと
Book value が Sampling interval より大きい、もしくは等しいときは、そのまま Difference を Projected misstatement とする。つまり、Book value と Audit value の差額が The projected misstatement となる。
ue – Audit value
○Incremental allowance for sampling risk
Upper limit on misstatement を構成するのは、Projected misstatement と Allowance for sampling risk
その Allowance for sampling risk は、Incremental allowance for sampling risk と Basic allowance for sampling risk で構成されている。
Incremental allowance for sampling risk (サンプリングリスクの増分許容額)は、Projected misstatement に Reliability factor をかけて求める。
サンプリングリスクの許容額。Incremental allowance for sampling risk とともに Allowance for sampling risk を構成する。 Basic allowance for sampling risk は、Sampling interval に Reliability factor をかけて求める。
つまり、Upper limit on misstatement は、Projected misstatement 、Incremental allowance 、 Basic precision、から求めることができる。
Upper limit on misstatement を Tolerable misstatement と比べて、Tolerabale misstatement を超えていなければ Fairly stated 。
ただし、Upper limit on misstatement が Tolerabale misstatement を超えてしまうと、Fairly stated といえない。つまり、Reasonable ではないとなってしまう。そうなると、Sample size を Increase させたり、Misstatement の Correct が必要になってくる。