論文の概要: Sequential Audit Sampling with Statistical Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06116v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 17:26:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.964921
• Title: Sequential Audit Sampling with Statistical Guarantees
• Title（参考訳）: 統計的保証者によるシークエンシャルオーディストサンプリング
• Authors: Masahiro Kato, Kei Nakagawa,
• Abstract要約: 本研究は, 有限個体群を対象とした逐次的な検査問題として, 追加の逐次収集項目を用いた監査サンプリングを定式化した。 偏差率でヌル仮説と代替仮説を定義し、停止規則と決定規則を定め、有限人口誤差確率で正確な逐次境界条件を定式化する。 正確な設計は、決定エラー確率を極端に制御し、シミュレーションベースの実装は、期待される停止時間の計算を可能にしながら、その設計を近似する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.101839518775968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Financial statement auditing is conducted under a risk-based evidence approach to obtain reasonable assurance. In practice, auditors often perform additional sampling or related procedures when an initial sample does not provide a sufficient basis for a conclusion. Across jurisdictions, current standards and practice manuals acknowledge such extensions, while the statistical design of sequential audit procedures has not been fully explored. This study formulates audit sampling with additional, sequentially collected items as a sequential testing problem for a finite population under sampling without replacement. We define null and alternative hypotheses in terms of a tolerable deviation rate, specify stopping and decision rules, and formulate exact sequential boundary conditions in terms of finite-population error probabilities. For practical implementation, we calibrate those boundaries by Monte Carlo simulation at least-favorable deviation rates. The exact design yields ex ante control of decision error probabilities, and the simulation-based implementation approximates that design while allowing the computation of expected stopping times. The framework is most naturally suited to attribute auditing and deviation-rate auditing, especially tests of controls, and it can be extended to one-sided, two-stage, and truncated designs.
• Abstract（参考訳）: ファイナンシャルステートメント監査は、合理的な保証を得るためにリスクベースのエビデンスアプローチの下で実施される。 実際には、初期サンプルが結論の十分な基礎を提供していない場合、監査人は追加のサンプリングや関連する手順を行うことが多い。 法域全体にわたって、現在の基準と実践マニュアルは、このような拡張を認めているが、シーケンシャルな監査手順の統計設計は、完全には検討されていない。 本研究は, 有限個体群を対象とした逐次的な検査問題として, 追加の逐次収集項目を用いた監査サンプリングを定式化した。 我々は、許容偏差率の観点からヌルおよび代替仮説を定義し、停止および決定規則を規定し、有限人口誤差確率の観点から正確な逐次境界条件を定式化する。 実際に実装するために、モンテカルロシミュレーションによりこれらの境界を少なくとも良好な偏差率で校正する。 正確な設計は、決定エラー確率を極端に制御し、シミュレーションベースの実装は、期待される停止時間の計算を可能にしながら、その設計を近似する。 このフレームワークは、特に制御の試験において、監査と逸脱率監査の属性に最も適しており、片面、二段、切り離した設計にまで拡張することができる。

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