面向审计总体的样本设计

我们开发了若干用于确定医疗补助(Medicaid)审计中样本量与设计的工具。该审计场景涉及一组由医疗保健提供者提交报销的索赔总体,需由审计员审查以确定每项索赔的正确金额。现有关于审计样本规划的文献尚不完整,且常包含限制性假设。为填补这些空白,我们利用已知的索赔金额与未知的审计后金额之间的特殊关系。我们提出一种用于审计总体的超几何生成过程,并借此推导样本量确定所需的方差估计量。我们进一步开发了在简单扩展与比率估计之间进行选择的准则,以及一种在具有重复值的总体中确定精确最优分层断点的高效方法。我们还推导了比先前研究者所用模型更一般的“部分错误”模型下的方差估计量。这些工具更普遍地适用于以账面/索赔金额高估为主要关切、且以估计索赔错误的总美元值为目标的审计。我们所开发的样本设计方法在两个模拟审计总体上进行了说明。