實質性剖析程序()，在風險導向的審計方式中飾演了重要角色。恰當的設計和執行實質性剖析程序才能提高我們抽憑等細節檢測的工作量使我們能否格外有療效和效率地實現審計目標。實質性剖析程序，一般就能提供與多項認定相關的審計證據、識別這些通過抽憑等細節檢測難以發覺的審計問題、為我們需要重點關注的領域指明方向。

實際工作中，收入費用、折舊及折舊、工資、費用等課目廣泛使用實質性剖析程序。并且在決定推行實質性剖析程序是否恰當時，應當充分考慮評估的錯報風險和詳細的認定，風險越高越須要慎重考慮僅施行實質性剖析程序是否足夠，無論是美國審計準則還是國際審計準則都指出：重要風險（Risk)僅施行實質性剖析程序是不適當的，另外這些詳細的認定或許不適宜推行實質性剖析程序或通過實質性剖析程序獲取的審計證據較弱，例如資產的存在、權利和義務認定，收入的精確性認定等。

美國審計準則和國際審計準則均要求，在推行實質性程序時，還要根據下述方法執行：（留意：只有實質性剖析程序是要求根據下邊的方法執行的，用作風險評估和財務報表總體初審的剖析程序并沒有要求應當按下述方法執行）

（1）辨識還要利用剖析程序的帳戶余額或交易；（2）確定期望值；（3）確定可接受的差距額；（4）辨識還要逐步調查的差距；（5）調查異常數據關系；（6）評估剖析程序的結果。

有一部份人揶揄于根據這種方法執行程序，覺得也是為了“做”程序而“做”，我喜歡叫“執行”程序，執行程序原本是一個探討的過程、是我們獲取審計證據和鑒證的過程、我們還要在這個過程中做大量的工作并不是簡略的“做”，通常狀況下這些揶揄執行程序的人雖然從來沒有真正的執行過程序，僅憑自己的覺得做人情，這些做法不是鑒證，所以鑒證是有標準的。

我和你們分享下上述方法中第（2）至（6）的做法，這只是我們在做項目中的實際做法。

確定預期值。

確定預期值，是根據我們對顧客其環境的了解上作出的獨立預期，這兒指出獨立預期，我們不能簡略的依據顧客自己的預期來剖析，例如我們不能簡略地用顧客預測的銷售下降率來預測銷售收入，我們要按照我們對顧客及其環境的了解所獲取的數據并對數據的靠譜性和適當性進行評估的基礎上作出預期。我留意到這些項目這些項目都是千篇一律的將下期數作為預期，這些預期實際是無效的，由于沒有真正了解顧客的詳細經營狀況，例如某項目組在對某公司2011年的毛利率進行剖析時將2010年的毛利率作為預期值，假如沒有出現重大差距，覺得是合理的，并且顧客的實際狀況是產品售價回落了毛利率正常是應當增長的而且假如管理層假賬了把這些誘因遮掩了實質性分析程序通常考慮，毛利率或許與2010年相比根本沒有何種變化。

這兒要求對數據的牢靠性和適當性進行評估，假如我們不評估，那直接造成我們的預期值失效，難以辨識異常的事項。

對數據靠譜性的評估，例如我們2011年首次對某藥業企業顧客進行審計，對全年薪資成本推行實質性剖析程序，我們根據公司人力資源部委提供的職員數量（300人）和薪資標準來預期公司全年應攤銷的薪資總額，我們首先須要評估人力資源部委提供給我們的數據是否靠譜？薪水標準是否與執行的無重大差別？這些人是沒有考慮這個問題的。

我們如何評估人力資源提供的職員數量信息的牢靠性呢？我們了解到這家公司考勤十分嚴，每天都要求在打工和上班的時間刷指紋，因此我們突擊檢測了某三天打工和上班指紋機記錄的刷卡數量，結果我們發覺無論是打工還是上班刷指紋的數量都只有250人，因此這個狀況闡明人力資源部委提供的職員數量信息是不靠譜的，假如我們不評估數據的牢靠性直接用人力資源的數據或許就難以發覺這個問題。

那又怎樣評估薪水標準的牢靠性呢？公司的職員分為初級管理人員、中級管理人員、技術人員和普通職員，每一類都執行不同的標準，我們依照抽樣的原理在每一個級別的職員中選定一定的數目的職員進行了突擊采訪，了解它們實際所得到的薪水與這個薪水標準是否存在重大差別，結果我們沒有發覺重大的差別，那樣我們可以覺得這個薪水標準是靠譜的。

如果我們通過評估覺得公司提供的職工總數和薪資標準是靠譜的，這么我們按照職員數量和薪資標準作出的獨立預期是比較精確和靠譜的。

怎樣考慮數據的適當性呢？有的時侯我們構建預期時所使用的數據原本就來始于我們將預期的數據，那樣或許是不恰當的。例如，某公司的傭金是按照銷售收入攤銷的，假如我們以傭金為數據來源構建公司全年銷售收入的預期，那樣傭金本身就來始于我們將要預期的收入，因此這些預期是無效的，相反假如我們以收入為數據來源預期傭金是恰當的。

在評估了數據的牢靠性和適當性以后，我們就可以按照數據來源構建獨立的預期了。假定上述案例中職工總數和薪資標準都是靠譜的，我們可以對公司2011年全年的薪資成本作出如下預期：

級別

數量

薪水標準(元/月)

2011年預期薪資

管理管理人員

20.00

15,000.00

3,600,000.00

高級管理人員

50.00

10,000.00

6,000,000.00

技術人員

100.00

8,000.00

9,600,000.00

普通人員

130.00

5,000.00

7,800,000.00

總計

300.00

27,000,000.00

再例如某企業，2010年的銷售毛利率為12%（經審計），2011年產品銷售售價回落13%，費用下降10%，假定某些數據的靠譜性和適當性沒有顧慮，那我們預期的2011年毛利率為多少呢？

設2010年的均價為P,費用為C,由(P-C)/P=0.12得悉，C=0.88P;2011年銷售毛利率=((1-13%)*P-(1+10%)*C)/(1-13%)*P,將C=0.88P代入前面公式中可以獲知，2011年實際毛利率為-11%。

確定可以接受的重大差別。多大的差別為重大或則我們可以接受呢？這個主要是我們評估的風險、預期值的準確度、以及希望通過實質性剖析程序獲取審計證據的程度，假如評估的風險較高、預期值的準確度、希望通過實質性剖析程序獲取的證據要強一些，那我們可以接受的差別較要小一些，反之要大一些，而且通常狀況下這個差距不應當低于我們的實際執行的重要性水平()，假如風險比較高，我們可以將其定在未更正錯報匯總水平（ofLevel)或則更小。接上述薪資案例中，假定這家公司的薪水錯報風險較高，我們將差距少于未更正錯報匯總水平100,000元辨識重大差別。

辨識還要逐步調查的差別。這個方法比較簡略實質性分析程序通常考慮，用我們的預期值乘以顧客的值算出差距，假如這個差距小于我們里面方法定義的重大差別，那我們就施行逐步審計程序，否則我們覺得是可以接受的。

調查異常數據關系。就是要對上一個方法中辨識的重要差別進行調查，例如上述案例如果員工總數的靠譜性有問題，我們依照刷指紋的數量和薪資標準構建預期，和帳面記錄的薪資總額肯定會存在較大的差距，差距的主要成因或許就在數量，那我們就該逐步調查并否認。

評估剖析程序的結果。假如我們估算的差距總額小于我們確定的重大差別，那我們要考慮這些差別是錯報還是存在假賬征兆，錯報我們或許也是要求管理層調整，但若果是假賬，我們還須要針對假賬推行逐步的程序，并再次評估錯報風險。假如估算的差距總額大于我們確定的重大差別，我們覺得存在重大錯報的風險較低，不須要推行逐步審計程序。

審計實戰