Mckee

Question 1

Hvordan krever forskjellen mellom en “data store” og en “data strøm” forskjellig revisjonshandlinger?

Answer 1

Data store er data som blir lagret i en database, den tradisjonelle typen med en definert struktur. Datastrøm er strøm av data som fra et videokamera for eksempel. En datastrøm må bli prossesert med en gang ellers er den tapt, volumet forhindrer å lagre dataen i en tradisjonell database. Strømmen av data må være summert på en eller annen måte for å prosessere den

Question 2

Bonferionis principle, forklar.

Answer 2

Risikoen for å finne sammenhenger i datamaterialet som er meningsløst, men virker ekte. Kan skje dersom det du er ute etter er veldig sjeldent i populasjonen. Modellen vil produsere alt for mange falske positive og falske negative.

Med nok data vil du alltid oppdage en overraskende sammenheng som dette.

Question 3

Hva er data mining? nevn tre typer.

Answer 3

Å lage en nyttig model av data. Statistisk modellering, machine learning, data query.

Question 4

Hva er data mining? nevn tre typer.

Answer 4

Å lage en nyttig model av data. Statistisk modellering, machine learning, data query.

Question 5

Revisors ansvar når det kommer til misligheter:

Answer 5

Betryggende sikkerhet for at regnskapet er fritt for vesentlige feil som skyldes feil eller misligheter.

Question 6

Hvorfor er det større risiko for å ikke oppdage misligheter?

Answer 6

Fordi misligheter forsøkes å holdes skjult. Det er også vanskeligere å oppdage hvis ledelsen er involvert.

Question 7

Hva krever ISA 240 av revisor når det kommer til misligheter?

Answer 7

• profesjonell skepsis
• Team diskusjon/brain storm
• ## Risk assessment

Question 8

Hva krever ISA 240 av revisor når det kommer til misligheter?

Answer 8

• profesjonell skepsis
• Team diskusjon/brain storm
• Risk assessment
• uvanlige analytiske sammenhenger
• annen info som kan indikere risiko
• inntekt antas alltid å være høy risk
• identifisere røde flagg
• risiko for at ledelsen overstyrer kontroller

Question 9

Hvilke typer misligheter kan oppstå i inntekter?

Answer 9

• fiktive salg
• for tidlig inntektsføring
• salgsbetingelser
• feil periodisering
• feil bruk av løpende avregning
• sende varer til kunder som ikke har bestilt

Question 10

Røde flagg og misligheter: fordeler og ulemper?

Answer 10

Kan lede revisor på god vei, bruk av røde flagg har vist gode resultater i forskning på misligheter. “First order” reasoning. Kan gjøre at man ikke ser ting som ikke er inklludert som røde flagg. Forskning har også vist at når revisor bruker sjekkliste er hen mindre sensitiv for misligheter.

Question 11

Røde flagg og misligheter: fordeler og ulemper?

Answer 11

Kan lede revisor på god vei, bruk av røde flagg har vist gode resultater i forskning på misligheter. “First order” reasoning. Kan gjøre at man ikke ser ting som ikke er inklludert som røde flagg. Forskning har også vist at når revisor bruker sjekkliste er hen mindre sensitiv for misligheter.

Question 12

Hva kan revisor gjøre for å bli mer uforutsigbar?

Answer 12

Change audit team members
Random sampling
Unannounced inventory observation
Change timing of audit procedures
Change audit technique from prior year
Test some low risk accounts
Test some small accounts
Apply Benford’s Law
Observe operations discretely
Sample “Whistleblower” files
Use generalized audit software
Apply detailed analytical analysis
Use more nonfinancial measures to evaluate financial results
Embed software monitor in client’s system
Visit internet chat groups for auditee’s stock
Visit customers
Examine auditee customer correspondence files
Develop alternate model for testing client’s estimation
Interview former employees regarding fraud knowledge

Question 13

Hva er de viktigste verktøyene når revisor skaper analytiske forventninger?

Answer 13

Prior year balance
Industry data
NFMs
Client budgets
Interim data
Regression