miércoles, 5 de octubre de 2011

Preparación 7: Audit Sampling 3 de 3 (NIA 530)


Estimado Lector,

En su momento te dije que sacaría un artículo sobre muestreo bajo NIA 530, así que lo prometido es deuda y el artículo ha salido en Partida Doble, aquí te dejo el link.

Con este artículo cierro el trabajo que inicié en su momento para traducir y resumir las NIA Clarificadas, no las he traducido todas y no están todas igual de depuradas, en el sentido de corregir los anglicismos que a veces se cuelan en la traducción, pero no habiendo nada oficial, buenas son tortas dice el refrán.

Cuando lo leas recuerda que el artículo tiene un enfoque bajo NIA lo que en mi opinión aporta mucho, porque la norma aclara muchas cosas a la hora de documentar, sobre todo aclara cosas que no tenemos en la normativa local, aunque muchas cosas son coincidentes con la normativa local, porque nuestra norma, como bien dice la propia resolución se ha realizado inspirandose en las NIA 530 del año 2004.

Adicionalmente, el artículo trae su origen en la resolución del examen del año 2001, con lo que las formulas son las que se usaron en ese examen y las que han dado las corporaciones, no me he querido salir de ahí, eso sí, yo aunque ponga la formula que da la corporación, te explico porque el señor que hizo la solución oficial ha elegido esa fórmula y no otra, por ejemplo, aunque para el calculo de la muestra en el método Stop and Go, divido entre el error tolerable, como ponen todas las soluciones oficiales y como verás en tu manual de cualquiera de las corporaciones, te explico que esto es así, porque se está suponiendo que el error esperado es igual a 0, pero que esto no tendría porque ser así en todos los casos, ya que la precisión tiene que tener en cuenta el error tolerable y el error esperado, y de hecho te doy una formula para el cálculo del nivel de precisión.

Por tanto para el examen del año 2001, lo que mejor se adapta a las definiciones y al caso concreto que nos dieron ese año son las formulas que usamos, ya que el artículo trae su origen en un intento de enterarme de que habían hecho en la solución oficial, pero sin embargo procuro explicarlo todo, para que te sea útil en otros casos en los que pueda variar algo, como por ejemplo la tasa de error esperado.

Recibe un cordial saludo.
Ignacio Aguilar.

5 comentarios:

Khan dijo...

Muy buena entrada, gracias Ignacio.

Anónimo dijo...

Me ha gustado mucho el artículo. Lo que no acabo de entender muy bien es como es posible que el tamaño muestral del mètodo mum se obtenga dividiendo el vrl entre la ciret. Así como en el método stop'n'go se aplica la distribuciòn de poisson, en este caso y, aunque se usan factores de confianza, no veo claro el uso de una distribuciòn estadística para obtener n.

Eso si, el método si tiene fundamento estadístico arroja tamaños muestrales diminutos. ¿Donde podría encontrar más información sobre el método?

Enhorabuena por el blog.

Ignacio Aguilar dijo...

Estimado Anónimo,

El tamaño muestral como indico en el articulo se optiene dividiendo el valor de la población a analizar entre la CIRET, si esta, la población, coincide con alguna cuenta, su valor será el valor registrado en libros, esto es lo usual. La poblacion tampoco se calcula dividiendo entre el error tolerable, sino entre el nivel de precision que coincide con el error tolerable cuando el error esperado es igual a 0. Recuerde que este articulo nace para eexplicar unas formulas utilizadas en un caso particular, con lo que como bien indica podrian no ser validas en otros, por ejemplo cuando el error esperado fuese distinto de cero o como insinua usted cuando el valor de la poblacion a analizar no coincida con un valor registrado en libros.

El tema de usar la distribución de Poisson viene de la distribución binomial cuando la población es mayor que 50 y la p es inferior al 10%, realmente es una aproximación.

En cuanto a la conveniencia de su uso para calcular n, a la corporación del Registro de Economistas Auditores le pareció bien en 2001, si usted tiene argumentos de peso en contra le invito a que los exponga.

Si aplica usted la formula para errores tolerables entre 2% y 4% y niveles de confianza entre el 92% y el 99% verá que no le dan tamaños muestrales diminutos sino más bien enormes, sobre todo porque estamos considerando error esperado igual a 0.

Gracias por leer el blog.

Reciba un cordial saludo.
Ignacio Aguilar.

Anónimo dijo...

Gracias por la explicación, lo seguiré estudiando.

Saludos,

Anónimo dijo...

Buenas, he estado siguiendo el blog desde hace poquito y aún no sé todo el partido que se le puede sacar, aún estoy encontrando algunas "perlas" por casualidad (a 10 días del examen!!!), por ejemplo, sobre el método Stop Go. El caso es que no veo el artículo porque al pinchar el link sale ésto:

"La página que busca no se encuentra disponible

Compruebe que la dirección es correcta. Es posible que la dirección haya cambiado. Quizá este intentando acceder a una característica que aún está en desarrollo."

¿Sería posible verlo de otro modo???? Hace mucho que estudié estadística y tengo mucho interés en ver algo sobre esta solución que sea más amplio que el libro del examen de 2001.

Gracias, y enhorabuena por tu blog.

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