任海芝，楊子慧

（遼寧工程技術(shù)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 葫蘆島 125105）

0 引言

2003年1月29日美國證交所（SEC）對畢馬威會計師事務(wù)所提起民事訴訟、2016年瑞華會計師事務(wù)所因“振隆特產(chǎn)違法違規(guī)案”被證監(jiān)會處罰、2020年立信會計師事務(wù)所因?qū)徲嫵绦蛭吹轿唬率谷f盛股份財務(wù)報表存在舞弊未被發(fā)現(xiàn)而遭受紀(jì)律處分等等，國內(nèi)外審計失敗的案件頻繁發(fā)生。這些審計失敗案例反映了會計師事務(wù)所未履行好對客戶和社會公眾的“守門員”職責(zé)，也給會計師事務(wù)所帶來了極大的審計風(fēng)險，嚴(yán)重影響事務(wù)所的聲譽(yù)和發(fā)展。傳統(tǒng)風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嬆Ｊ阶陨泶嬖诘墓逃腥秉c也使得審計人員很難發(fā)現(xiàn)由失效的內(nèi)部控制造成的舞弊行為及重大錯報。因此全面科學(xué)地進(jìn)行審計風(fēng)險的評估將成為實施風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嫷闹匾獌?nèi)容。新審計準(zhǔn)則頒布后，在現(xiàn)代風(fēng)險導(dǎo)向理念下，重大錯報風(fēng)險評估工作成為審計的前提依據(jù)和基礎(chǔ)。重大錯報風(fēng)險是指在審計之前財務(wù)報表中存在大量錯報的可能性。對其進(jìn)行測度具有重要的導(dǎo)向作用，它決定了后續(xù)檢查風(fēng)險水平的確定是否合理，從而影響到收集的審計證據(jù)是否充分以及審計質(zhì)量。如何識別重大錯報風(fēng)險，對其進(jìn)行分解和量化評價正逐步成為事務(wù)所審計質(zhì)量評估和注冊會計師職業(yè)勝任能力評估的關(guān)鍵因素，更是事務(wù)所亟待解決的問題。

重大錯報風(fēng)險在實際工作中難以直接精確計算，通常是借助于審計人員的大量主觀判斷，或選擇以往相似的審計業(yè)務(wù)參照評價，其結(jié)果的準(zhǔn)確性難以保障。目前，重大錯報風(fēng)險的評估程序缺乏科學(xué)規(guī)范和統(tǒng)一性，評估內(nèi)容缺乏整體性，為后續(xù)審計工作留下較高的風(fēng)險隱患。為了更全面地測度重大錯報風(fēng)險，同時避免審計從業(yè)者大量的主觀定性判斷問題，嘗試引入有序加權(quán)平均算子和云模型相結(jié)合的方法對其進(jìn)行評估，為審計工作提供新思路。

1 文獻(xiàn)回顧

MARK等學(xué)者在2007年明確了現(xiàn)代風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嫷幕A(chǔ)是風(fēng)險理念，受審計證據(jù)的驅(qū)動，其程序和方法以全面風(fēng)險評估為核心[1]。全面風(fēng)險評估要求會計師事務(wù)所在對被審計單位充分了解基礎(chǔ)上，重點識別和評估財務(wù)報表的重大錯報風(fēng)險，從而分配審計資源[2]。如果沒有將審計視野擴(kuò)展到內(nèi)控之外，就很容易被蒙蔽和欺騙，忽略了由失效的內(nèi)部控制引起的財務(wù)報表重大錯報和舞弊[3]。盡管理論界對重大錯報的評估地位已經(jīng)得到了認(rèn)可，但是實務(wù)中實施效果并不樂觀。張清瓊通過實證分析認(rèn)為，隨著中國現(xiàn)代風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嫷耐苿樱尸F(xiàn)“國內(nèi)十大”和“非top所”審計質(zhì)量下降態(tài)勢。他指出，這是由于實務(wù)中識別與評估程序尚未形成一個完善的分析框架和既定標(biāo)準(zhǔn)，不能科學(xué)地鑒別重大錯報風(fēng)險[4]。THOMAS 闡述了風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嫷男履Ｊ?，利用模糊理論和遺傳算法等技術(shù)來控制審計風(fēng)險[5]。王會金認(rèn)為，風(fēng)險導(dǎo)向下審計模式的關(guān)鍵技術(shù)是風(fēng)險的量化評估，審計風(fēng)險因素評價屬于復(fù)雜系統(tǒng)，其間存在大量模糊現(xiàn)象和概念。他提出了審計風(fēng)險綜合評價模型，并討論其動態(tài)評價應(yīng)用，對審計風(fēng)險實現(xiàn)由定性分析輸入到定量評價結(jié)果輸出[6]。借助于信息熵理論，萬宇洵等探索了對重大錯報風(fēng)險評估的問題[7]。陳和平和劉亞男對模糊綜合評價、模糊熵、模糊層次分析進(jìn)行對比分析，重點探討模糊數(shù)學(xué)中的固有風(fēng)險評價方法，以及模糊數(shù)學(xué)原理的實際應(yīng)用[8]。劉倩等采用熵權(quán)-TOPSIS法對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)評價，測量被審計企業(yè)重大錯報風(fēng)險等級[9]。

就目前研究成果看，重大錯報風(fēng)險往往憑借經(jīng)驗來分析判斷而量化研究過少，這就使得評價結(jié)果帶有強(qiáng)烈的主觀色彩。其次，指標(biāo)權(quán)重的量化大多采用的是專家打分法，無法排除存在少數(shù)偏離實際的極端值的可能性，易造成結(jié)果的偏差。此外，對于重大錯報風(fēng)險的測度只是進(jìn)行了隨機(jī)性單一程序的評價，未能多次進(jìn)行反復(fù)測度來降低結(jié)果的不確定性。結(jié)合風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嬶L(fēng)險模型和重大錯報風(fēng)險影響因素構(gòu)建審計重大錯報風(fēng)險評價指標(biāo)體系，設(shè)計基于有序加權(quán)平均算子和云模型的重大錯報風(fēng)險評價模型，并通過案例進(jìn)行分析檢驗。

2 重大錯報風(fēng)險評價指標(biāo)體系

2003年國際審計和鑒證準(zhǔn)則委員會發(fā)布新審計準(zhǔn)則，正式將審計風(fēng)險評估模型定義為：審計風(fēng)險=重大錯報風(fēng)險×檢查風(fēng)險。要使該模型能夠在實踐中得到廣泛應(yīng)用，首先要解決審計風(fēng)險的計量問題。審計風(fēng)險是審計人員在最初設(shè)定審計方案階段所確定的可接受程度，對其進(jìn)行計量的第一步就是確定影響審計風(fēng)險的相關(guān)因素，而重大錯報風(fēng)險則是審計風(fēng)險的重心[10]。

依據(jù)重大錯報風(fēng)險評估管理理論，應(yīng)在準(zhǔn)確識別風(fēng)險基礎(chǔ)上，然后進(jìn)行風(fēng)險分析與評價。首先要求會計師事務(wù)所對被審計單位展開細(xì)致的調(diào)查分析工作，運用相關(guān)方法識別出影響重大錯報風(fēng)險的因素。為確保評估過程的合理性和全面性，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、目的性和適用性4大基本原則，并參照我國《注冊會計師審計準(zhǔn)則第1211號》的相關(guān)規(guī)定，最終從環(huán)境風(fēng)險、會計風(fēng)險、經(jīng)營風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險、日常管理風(fēng)險5個維度構(gòu)建指標(biāo)體系，所選指標(biāo)符合全面性要求，并且考慮到指標(biāo)數(shù)據(jù)的便于獲取與簡便計算，確保了指標(biāo)體系的可操作性，見表1。

表1 重大錯報風(fēng)險測度指標(biāo)體系Tab.1 measurement index system of material misstatement risk

（1）環(huán)境風(fēng)險是指由企業(yè)與外部環(huán)境之間的聯(lián)系和地位所帶來的風(fēng)險, 了解被審計單位的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場競爭狀況、法律環(huán)境與監(jiān)管環(huán)境等, 都有助于審計機(jī)構(gòu)對被審計單位所在行業(yè)的業(yè)務(wù)性質(zhì)進(jìn)行評估，預(yù)先判斷是否存在可能引起特定風(fēng)險的可能。市場競爭狀況、行業(yè)業(yè)務(wù)政策的變化等對被審計單位的影響都可能成為財務(wù)報告虛假動因，從而導(dǎo)致更高的重大錯報。

（2）會計風(fēng)險主要是指由漏報、錯報導(dǎo)致財務(wù)報告準(zhǔn)確性受到影響。主要包括會計政策選擇與變更、會計處理、會計估計與判斷3項指標(biāo)。其中會計處理用以衡量重大和異常交易的會計處理是否合適。

（3）財務(wù)風(fēng)險是指在各項財務(wù)活動過程中，因難以預(yù)料或控制的因素影響，使企業(yè)有蒙受損失的可能性，也是籌資、運營、投資及分配等財務(wù)活動的總體映射，主要包括償債能力、盈利能力和營運能力。深陷財務(wù)困境的企業(yè)，一般重大錯報風(fēng)險較高。當(dāng)企業(yè)償債能力下降時可能無法履行債務(wù)，管理層就會產(chǎn)生舞弊動機(jī)，從而存在較高的重大錯報風(fēng)險；企業(yè)盈利能力偏弱，重大錯報風(fēng)險水平則會上升；企業(yè)的運營能力出現(xiàn)障礙，必然會影響到企業(yè)各個環(huán)節(jié)的發(fā)展，企業(yè)很可能通過舞弊擺脫困境，因而重大錯報風(fēng)險大大增加。

（4）經(jīng)營風(fēng)險是指由于企業(yè)內(nèi)部的一些因素造成的不確定性, 主要包括由被審計單位生產(chǎn)經(jīng)營目標(biāo)以及被審計單位生產(chǎn)經(jīng)營戰(zhàn)略不準(zhǔn)確帶來的風(fēng)險。企業(yè)的總體戰(zhàn)略規(guī)劃有誤、未能合理預(yù)計未來的變化、企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃與經(jīng)營目標(biāo)或任務(wù)不相適應(yīng)都會影響財務(wù)報告的公允披露。

（5）日常管理風(fēng)險是指被審計單位為保障內(nèi)部控制的有效性以及財務(wù)報表的可靠性, 由管理層設(shè)計并執(zhí)行的制度和程序是否有成效所帶來的風(fēng)險。被審計單位內(nèi)部控制情況，組織機(jī)構(gòu)管理制度不恰當(dāng)?shù)纫蛩刂苯佑绊懥素攧?wù)報表的重大錯報。

3 重大錯報風(fēng)險評價模型

3.1 基于有序加權(quán)平均算子的重大錯報風(fēng)險指標(biāo)賦權(quán)

美國學(xué)者YAGER提出有序加權(quán)平均算子方法，通過對數(shù)據(jù)元素進(jìn)行排序、基于所在位置加權(quán)等方式，完成了信息融合。該方法可以兼顧指標(biāo)模糊特性和隸屬度的隨機(jī)性，使得評價結(jié)果可信度也更高。本文采用的是基于連續(xù)區(qū)間改進(jìn)式OWA算法，運用組合數(shù)來計算加權(quán)向量，完成對重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的賦權(quán)。該方法計算過程較為簡單，能降低決策數(shù)據(jù)極端值對賦權(quán)結(jié)果造成的負(fù)面影響，適合處理不確定型決策問題，可以較好反應(yīng)決策者的風(fēng)險偏好，保證賦權(quán)結(jié)果的科學(xué)合理性[11]。其計算過程如下：

（1）一級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)賦權(quán)

評分?jǐn)?shù)據(jù)集合。建立由n名成員組成的專家組，對一級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行打分，得出數(shù)據(jù)集合(a1,a2,… ,an)，然后對其中的數(shù)據(jù)按照由大到小的順序排序，編號從零開始，即：b0≥1b≥...≥bk≥...≥bn-1,得到新數(shù)據(jù)集合(b0,b1,… ,bn-1)。

確定賦權(quán)向量。借助排列組合數(shù)計算數(shù)據(jù)集kb的權(quán)重，得出加權(quán)向量ξθ+1：

其中，上式由二項式定理推出：

確定絕對權(quán)重。將新數(shù)據(jù)集合與對應(yīng)的加權(quán)向量ξθ+1進(jìn)行數(shù)據(jù)加權(quán)，從而得到絕對權(quán)重值

確定相對權(quán)重值。計算重大錯報風(fēng)險一級指標(biāo)的相對權(quán)重值iw，其中i為一級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的個數(shù)：

（2）二級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)賦權(quán)

二級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重計算方法同上，首先分別求得二級指標(biāo)相對權(quán)重值wij；然后，根據(jù)公式（4）求得二級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的組合權(quán)重值。

3.2 基于云模型的重大錯報風(fēng)險測度及預(yù)警模型

1995年，著名學(xué)者李德毅院士提出了正態(tài)云模型，以解決模糊和隨機(jī)問題。云模型利用期望(expected value)、熵(entropy)和超熵(hyper entropy)從多維角度表示了既定概念的數(shù)字特征[12]。

（1）基于正逆向云的重大錯報風(fēng)險指標(biāo)值測度模型

構(gòu)建云模型對重大錯報風(fēng)險進(jìn)行測度及預(yù)警。令二級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的測度值為Pij，為科學(xué)準(zhǔn)確地確定重大錯報風(fēng)險二級指標(biāo)的測度值，在分析重大錯報風(fēng)險指標(biāo)特性基礎(chǔ)上，由專家小組多次評分，由逆向云得到云數(shù)字特征值，根據(jù)云數(shù)字特征運行正向云發(fā)生器分別生成指標(biāo)正態(tài)云圖，利用指標(biāo)測度值進(jìn)行預(yù)警分析。

云模型與Delphi二者的結(jié)合，能夠有效解決指標(biāo)的主觀性和隨機(jī)性問題。通過逆向云模型可實現(xiàn)將專家打分?jǐn)?shù)值（既定云滴）轉(zhuǎn)換為語言值的云數(shù)字特征值（Exi,Eni,Hei）如圖2。正向云發(fā)生器根據(jù)云數(shù)字特征值，生成正態(tài)云圖，實現(xiàn)定性概念與定量描述間的映射轉(zhuǎn)換，如圖3和圖4。以往的專家打分普遍存在強(qiáng)烈的主觀性和不嚴(yán)謹(jǐn)性，為科學(xué)正確測度重大錯報風(fēng)險，采用德爾菲法并結(jié)合正向云發(fā)生器可視化反映出經(jīng)過反饋后專家組評分的變化，如打分效果、質(zhì)量、凝聚速度等。經(jīng)過多次向?qū)＜医M反饋評分情況及再次進(jìn)行打分，專家組達(dá)成統(tǒng)一意見后，最終求得重大錯報風(fēng)險指標(biāo)值的云模型數(shù)字特征（Ex*,En*,He*），并將期望值Ex*作為重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的測度值。

圖2 逆向云發(fā)生器Fig.2 reverse cloud generator

圖3 正向云發(fā)生器Fig.3 normal cloud generator

圖4 正逆向云發(fā)生器示意圖Fig.4 diagram of normal and reverse cloud generator

（2）基于正態(tài)云的重大錯報風(fēng)險標(biāo)準(zhǔn)云的預(yù)警模型

在正態(tài)分布和鐘形隸屬函數(shù)基礎(chǔ)上，正態(tài)云模型利用期望、熵和超熵多視角完成表示了一個具體概念的數(shù)字特征，已廣泛應(yīng)用于交通流量預(yù)測、數(shù)字化航天器評估、物流產(chǎn)業(yè)集群評價、人口發(fā)展程度等復(fù)雜系統(tǒng)綜合評估領(lǐng)域。具體步驟如下：

建立重大錯報風(fēng)險評估指標(biāo)的因素和評語集。

根據(jù)表1的評估指標(biāo)，建立了重大錯報風(fēng)險評估指標(biāo)因素集合U={u1,u2,u3,u4,...,un}，評價集合V={v1,v2,v3,v4,...,vn}以及權(quán)重集合W={w1,w2,w3,w4,...,wn}。

計算評價云。通過逆向云得出評價云的數(shù)字特征值，公式如式(5)-(8)所示：

構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)云。設(shè)定風(fēng)險等級，與風(fēng)險等級相對應(yīng)的風(fēng)險接受準(zhǔn)則劃分為I~V級[13]，將區(qū)間[0,10]等分為5個子區(qū)間，不同等級的風(fēng)險分值用區(qū)間數(shù)表征，通過針對不同風(fēng)險等級來制定不同解決方案，按照式(9)-(11)計算標(biāo)準(zhǔn)云的數(shù)字特征值。

其中標(biāo)準(zhǔn)云的期望為Ex，熵為En，超熵為He，第j區(qū)間的上限與下限用和分別表示。由于超熵He是熵的熵，也是熵的不確定度量值，反映云層的厚度，在具體操作中常根據(jù)試驗得到該值，因此本文通過相關(guān)經(jīng)驗來確定He值。

綜合分析重大錯報風(fēng)險水平。根據(jù)式(5)-(8)計算出的二級指標(biāo)云特征數(shù)值組成風(fēng)險云矩陣，與二級指標(biāo)權(quán)重矩陣進(jìn)行合成運算，得到一級云特征數(shù)字組成的云矩陣，再與由一級指標(biāo)權(quán)重組成的矩陣進(jìn)行合成運算，最后得到綜合云數(shù)字特征值。通過正向云反應(yīng)發(fā)生器求得各個風(fēng)險指標(biāo)對應(yīng)的各個風(fēng)險等級的隸屬度矩陣，最后選取最大的隸屬度所對應(yīng)的評價等級作為重大錯報風(fēng)險評價結(jié)果。矩陣的合成運算如式(12)，公式中Ex′、He′和He′分別代表更高等級的風(fēng)險云期望、熵和超熵。

4 基于Z公司的重大錯報風(fēng)險評價模型的應(yīng)用

Z公司是經(jīng)中國保險監(jiān)督管理委員會批準(zhǔn)的一家專業(yè)保險公估機(jī)構(gòu)，2008年成為經(jīng)中國保監(jiān)會遼寧省監(jiān)管局和沈陽市保險行業(yè)協(xié)會批準(zhǔn)進(jìn)駐“沈陽市道路交通保險快速理賠中心”全部6個中心的保險公估公司，目前已代理19家保險公司的車險業(yè)務(wù)，處理相關(guān)“快賠”案件。公司自成立以來，共受理了非車險案件6 000余件，車險公估案件15萬余件，在遼寧保險行業(yè)內(nèi)具有較高的知名度和信譽(yù)度。選取該公司作為重大錯報風(fēng)險測度的研究對象。

4.1 重大錯報風(fēng)險指標(biāo)賦權(quán)

確定評價標(biāo)準(zhǔn)。令重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的重要性取值范圍為0~10，重要性評價等級為（低，較低，一般，較高，高），各等級對應(yīng)分值區(qū)間為{[0,2],(2,4],(4,6],(6,8],(8,10]}。

對重大錯報風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行打分。依據(jù)評價標(biāo)準(zhǔn)，邀請6位經(jīng)驗豐富的專家組成專家組，對重大錯報風(fēng)險一級指標(biāo)進(jìn)行評分。所有分值均取0.5的整數(shù)倍，即2.5、5、5.5等，見表2。

表2 一級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)得分Table.2 grade 1 major misstatement risk index score

加權(quán)向量的計算。將上述重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重評分按照從大到小的遞減順序排列，以指標(biāo)A1為例，得ak=(8.5,8,8,8,7.5,7.5)；根據(jù)公式(1)由專家數(shù)n=6，計算加權(quán)向量β：

計算指標(biāo)的相對權(quán)重與絕對權(quán)重。借助公式(2)將新數(shù)據(jù)集合與對應(yīng)的加權(quán)向量進(jìn)行數(shù)據(jù)加權(quán)，可得一級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的絕對權(quán)重值：

同理依次可得：

根據(jù)公式(3)求得重大錯報風(fēng)險一級指標(biāo)相對權(quán)重為：η=(0.185 4,0.212 4,0.202 6,0.204 8,0.194 9)，二級指標(biāo)的權(quán)重計算步驟同上，結(jié)果見表3。

表3 重大錯報風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重Tab.3 weight of major misstatement risk indicators

4.2 基于云模型的重大錯報風(fēng)險測度及預(yù)警

（1）建立重大錯報風(fēng)險指標(biāo)評語集

設(shè)定5級評語等級｛高，較高，中等，較低，低｝并對應(yīng){[0-2],[2-4),[4-6),[6-8),[8-10]}。專家的評分運用云發(fā)生器實現(xiàn)定性和量化描述兩者之間的轉(zhuǎn)換。選擇了15名經(jīng)驗豐富的會計師事務(wù)所工作人員組成專家組，全體專家具有5年以上的相關(guān)財務(wù)領(lǐng)域工作經(jīng)驗。

（2）重大錯報風(fēng)險指標(biāo)值確定

以A56指標(biāo)為例，根據(jù)15位專家的分析結(jié)果，依次使用逆向云發(fā)生器和正向云發(fā)生器，分別得出各個指標(biāo)云數(shù)字特征值與云圖。通過3輪專家評分情況，得到該指標(biāo)的云數(shù)字特征值，將期望Ex=7.5作為A56指標(biāo)的測度值，具體過程為：第一輪，受制于不同專家個人經(jīng)驗水平的影響，專家對目標(biāo)企業(yè)A56指標(biāo)的認(rèn)識與判斷存在一定的差異，評分差距大，分布較分散，需要進(jìn)一步統(tǒng)一，并且云數(shù)字特征值中熵和超熵均較大，云圖呈現(xiàn)擴(kuò)散不均勻的霧狀，見圖5；然后將第一輪打分匯總，匯總情況向?qū)＜疫M(jìn)行反饋后再進(jìn)行第二輪打分；第二輪評分后，結(jié)果顯示熵和超熵較第一輪減小，霧狀云圖開始向標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云聚集，見圖6；隨后進(jìn)行第三輪評分，結(jié)果表明熵和超熵又更進(jìn)一步明顯減小，云圖再一次聚集，評分標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云已經(jīng)形成，如圖7。重大錯報風(fēng)險其他指標(biāo)的測度步驟同上。

圖5 第一輪評分云圖Fig.5 cloud chart of the first round scoring

圖6 第二輪評分云圖Fig.6 cloud chart of the second round scoring

圖7 第三輪評分云圖Fig.7 cloud chart of the third round scoring

4.3 基于正態(tài)云的重大錯報風(fēng)險預(yù)警模型

（1）計算評價云

由公式(5)-(8)計算出評價云，即重大錯報風(fēng)險二級指標(biāo)云數(shù)字特征值（見表4），然后由公式(12)，將二級風(fēng)險云值矩陣與二級權(quán)重矩陣合成運算，得到一級風(fēng)險云矩陣，再將一級風(fēng)險云值矩陣與一級權(quán)重矩陣進(jìn)行合成運算，得出綜合風(fēng)險云矩陣。

表4 重大錯報風(fēng)險云數(shù)字特征值Tab.4 cloud digital eigenvalues of major misstatement risk

（2）確定風(fēng)險等級與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云

根據(jù)風(fēng)險等級標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合以往的研究結(jié)果[14-15]和實例提出風(fēng)險接受準(zhǔn)則，見表5，標(biāo)準(zhǔn)云圖見圖8。

表5 風(fēng)險等級與云數(shù)字特征值Tab.5 risk level and cloud digital eigenvalue

圖8 風(fēng)險等級的標(biāo)準(zhǔn)云圖Fig.8 standard cloud chart of risk level

（3）重大錯報風(fēng)險預(yù)警

基于表4中各評價指標(biāo)已確定的重大錯報風(fēng)險云數(shù)字特征值運行MATLAB，設(shè)定重復(fù)計算2 000次。云圖共分為5個波段，其中橫、縱坐標(biāo)分別代表指標(biāo)等級與隸屬度，期望值為評價依據(jù)。以一級指標(biāo)A1云圖和綜合風(fēng)險云圖為例，見圖9和圖10。

圖1 云數(shù)字特征值示意圖Fig.1 schematic diagram of digital eigenvalues of clouds

圖9 A1指標(biāo)風(fēng)險云圖Fig.9 A1 risk cloud chart

圖10 綜合風(fēng)險云圖Fig.10 the comprehensive risk cloud chart

根據(jù)各重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的測度值，運行MATLAB正向云發(fā)生器，對各項指標(biāo)風(fēng)險水平以及綜合風(fēng)險水平依次進(jìn)行分析。經(jīng)計算，首先求得一級重大錯報風(fēng)險指標(biāo)的預(yù)警級別；然后在此基礎(chǔ)上，求得綜合風(fēng)險預(yù)警級別見表6。

（4）預(yù)警結(jié)果分析

由圖9可知，指標(biāo)A1等級為B級，風(fēng)險可容許，但仍需要重點關(guān)注該風(fēng)險點，說明在目前情況下，被審計單位仍需要進(jìn)一步加強(qiáng)管理，以更好地適應(yīng)行業(yè)的競爭。同理，指標(biāo)A2-A4風(fēng)險等級為A級，表明企業(yè)財務(wù)風(fēng)險低以及被審計單位經(jīng)營目標(biāo)與戰(zhàn)略的制定較為合理，并且與企業(yè)發(fā)展方向一致，風(fēng)險可忽略；指標(biāo)A5風(fēng)險等級為B級，風(fēng)險可容許,風(fēng)險級別相較于其他指標(biāo)略高，應(yīng)當(dāng)及時監(jiān)察和防控，是需要重點分配審計資源的對象，即審計工作的關(guān)鍵點；綜合風(fēng)險云的期望落在A級標(biāo)準(zhǔn)云區(qū)間，說明風(fēng)險是可忽略的，總體風(fēng)險水平很低，接受該審計項目不會為事務(wù)所帶來較高的風(fēng)險。

通過上述風(fēng)險評估預(yù)警確定了各重大錯報風(fēng)險因素的風(fēng)險級別，準(zhǔn)確識別被審計單位審計風(fēng)險源，評估結(jié)果與實際審計情況相吻合，驗證了該評估模型的理論科學(xué)性和現(xiàn)實可行性，可為會計師事務(wù)所發(fā)現(xiàn)審計重點提供參考，有效提高了審計工作質(zhì)量。

5 結(jié)語

重大錯報風(fēng)險的評估是一項復(fù)雜且重要的工作，尤其要對重大錯報風(fēng)險的指標(biāo)評估應(yīng)給予足夠的重視。審計工作者和專家的判斷伴隨著強(qiáng)烈的主觀性，需要運用一定的方法科學(xué)有效地降低其中的不確定性和復(fù)雜性。量化重大錯報風(fēng)險水平以及重大錯報風(fēng)險的預(yù)警也是未來研究的重點領(lǐng)域。借助有序加權(quán)平均算子和云模型相結(jié)合的方法對重大錯報風(fēng)險進(jìn)行評估和預(yù)警，并通過具體案例進(jìn)行檢驗，結(jié)果表明該方法具有較高的合理性和適用性，可為注冊會計師制定審計方案，分配審計資源提供參考。