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ACCA协会提示要塑造会计行业信心

来源：高顿网校 2014-05-29

　　Michael Mainelli 教授FCCA FCSI 是Z/Yen 智库的执行主席和共同创始人。他还是伦敦格雷欣学院（Gresham College）商学专业的教授，伦敦经济学院的访问教授。

　　十年前，许多大型公司的财务报表看上去十分成功，但公司却随后遭遇了失败，十分尴尬。而现在，常见问题是，为什么不能早期就觉察出大型金融机构的问题，因此也是时候重新思考审计的问题了。其实在分析解决措施时，一些科学应用无伤大雅。当人们从科学转向会计时，他们惊异地发现，审计师并不开展计量科学的业务。准确度和精确度是科学计量的核心。准确度指规定值与实际值的相近程度。精确度指在条件不变的情况下的重复计量，在多大程度上可能产生相同结果。

　　计量系统可能准确而不精确，也可能精确而不准确，可同时符合，也可同时不符合。如果存在系统性的错误，则通过增加计量量来加大样本规模，可以使精确度上升，而准确度下降。

　　哪个更糟，是强迫要求董事们确定一个数字，例如一个预计的平均数，还是要求他们确定结果的可能范围？

　　科学家将计量看作一个产生范围的过程，他们用区间来表达那些范围。点估计与区间估计之间有很大不同。前者是单一值，后者是范围值。审计师提供点估值，而科学家提供区间估值。

　　我们不想细化到用“置信区间”这个数据概念来加以证明，但是可以说，科学家用带有区间范围的“X”来表示测量结果。举一个正态分布的例子，假设你的体重为78kg ±0.65kg，+0.65 or – 0.65 是距离平均值的标准偏差，那么在所有体重测量次数中，68% 的测量结果处于77.35kg and 78.65kg 之间。表达分布还有更加复杂的方式，但是关键点在于，科学家努力用分布而不是单一的点进行表达。

　　社会科学家也使用区间估计来判断信心水平。例如，在一项调查投票意向的民意测验中，调查结果可能是，40% 的受访者愿意为某一党派投票。在调查当日，总人口中有相同投票意向的人群中，90% 置信区间会处于37% 至43% 之间。基于同一调查数据，民意测验者可能认为，95% 置信区间处于34% 至46% 之间。

　　如果所有审计师使用区间估值和置信度，那么结果会是什么样子呢？结果可能是，损益表，资产负债表或现金流量表中的数字，都用区间分布的形式表现。例如，利润额可能被表述为￡83,120,000 ± ￡1,500,000。在资产负债表中，永久业权土地的价值可能被表述为￡150,000,000 ± ￡45,000,000，意味着资产流动性不足。每一数值旁还用置信度加以确认。例如，95% 置信区间表示，如果再审一次，审计结果应该仍旧处于该范围内。最后，还有一个表示该范围的直方图，这样人们可以看到它的形状。

　　由于缺乏一个专业术语对区间、置信区间和点计估值、离散值加以区分，让我们使用“置信会计”来表达向区间计算的转变。这个术语已被包括Long Finance Initiative 在内的多家机构使用。由于范围本身已经被清晰地表示出来，置信会计实际将数字选择的过程简单化了（例如成本或价值孰低法）。审计存在许多复杂的单一数值，例如勘探资产和环境负债。对报告使用者来说，如果简化或去除注释，那么报表会更容易理解。

　　置信会计是“按市场调整价值”问题的核心。不同的工具对不同的实体来说有不同的价值。对冲基金在短期内使用长期工具进行投资，这与养老基金可以将金融工具持有到到期日为止的情况迥然不同。用历史价格估计未来可能的价值范围，显然比在特定日期按市场定价要好。如果审计能够确定一个市场价值范围，并且适应于特定企业，那么它将更具价值。

　　哪个更糟，是强迫要求董事们确定一个数字，例如一个预计的平均数，还是要求他们确定结果的可能范围？

　　一些公司希望用非常宽广的范围来表示区间。既然它能反映现实，也不无不可。然而，在一些情况下，公司经理们希望宽广的区间范围可以使他们在实现目标的过程中减少承担的责任。但是一直以来，财务报表中那些古怪的关于未来的预测数字，是让投资者进行判断的。对于采用更加严格的区间范围的企业，市场将给出好的估值。审计师将提供更有价值的服务，信息披露也更加全面。

　　审计服务的买家在做选择时只拥有有限的信息量，因而他们常常复制他人的选择结果。这种“算法”最终导致的结果是，人们的选择集中于几个固定的审计品牌上，但这些品牌彼此之间并不以审计质量的优劣而产生竞争。一些主要审计师事务所承诺提供高质量的审计服务，并自信地声称，合规审计增加了审计负担与成本。令人失望的是，局外人难以通过公布的审计报告评估审计质量。置信会计却做到了这一点。例如在过去十年里，任何大型审计师事务所都会在一段时期内遭遇他们的客户倒闭的情形。问题是，这些倒闭客户的业绩是不是在经审计的财务报表的估算范围之内呢？如果是，审计师还是一个优秀的，甚至是过于严谨的审计师。如果不是，审计师也许就是一个懒散马虎、统计意义上极其少见的审计师。

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