監査サンプリング

散逸してきたのでまとめ

参考note

Pythonを使うことで、必要サンプル数算出の手続をスクリプト化でき再現性を維持できる（Excelには難しい）

サンプリングについて理解できていないと、得られた結果の信頼性を定量的に議論できない

TBD

大手監査法人は、サンプル数を理論的に決定するツールを持っている
例えば、期待件数法なら、以下の3パラメータでサンプル数が算定できる
・許容逸脱率
・予想逸脱率
・サンプリングリスク

○3-5.サンプリング
・依頼状況や入手状況について、ステータス管理が必要
・『実施基準』Ⅱ.3.(3)④ロ

①代表的サンプリングの必要性
・「特定項目抽出」で推測できるのは、特定条件を満たす偏った集団の性質のみであり、母集団に対する評価は不可能。
・バイアスを除去するために、「代表的サンプリング」を行う。代表的サンプリングを行っても、誤差はゼロにならない。

②代表的サンプリングの種類
・非統計的サンプリング：外部監査人に対して、恣意性がないことを説明できる必要がある。
・統計的サンプリング：外部監査時にサンプルを流用できる。

③効率化ポイント
・外部監査人が内部統制チームのサンプリング手法を信頼して依拠してくれれば、現場担当者の監査対応工数を減らすことができる。

④サンプル数の決定
・許容逸脱率、予想逸脱率、サンプリングの信頼度、母集団サイズ、から決定できる

⑤逸脱（エラー）発見時の追加的手続
・コントロールから逸脱したサンプルが発見された場合、運用評価の結果を非有効にするか、サンプルサイズを大きくして運用テストを再実施する。

⑥複数事業拠点がある場合
・全拠点からサンプルを抽出する方法
・一定期間内に対象拠点をローテーションする方法