Stichprobenprüfungen
Verfahren & Auswertungsmethoden im Überblick!
Aufgrund zunehmend begrenzter personeller Ressourcen, nicht ausreichend zeitlicher Kapazitäten und des steigenden Kosten- und Leistungsdrucks sind Vollprüfungen kaum mehr durchführbar. Um dennoch wertvolle Hinweise auf Fehler, Unstimmigkeiten, Kontrollschwächen, Risiken und Wirtschaftskriminalität in den Prüfungsfeldern zu finden, sind Stichprobenprüfungen zwingend erforderlich.
Welche Stichprobenverfahren gibt es? Wie wird der Stichprobenumfang sinnvoll bestimmt? Wie werden Stichprobenergebnisse bewertet, um ausreichende, zuverlässige und aussagekräftige Prüfungsnachweise zu erhalten?
Die Teilnehmer erhalten einen kompakten Überblick über statistische, nicht-statistische und systematische Stichprobenverfahren und informieren sich über die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der
einzelnen Methoden. Sie lernen, Umfang und Struktur von Stichproben
unter Berücksichtigung der jeweiligen Prüfziele korrekt auszuwählen und
Stichprobenelemente professionell zu analysieren. Darüber hinaus
erfahren die Teilnehmer, wie sie Fehler hochrechnen und die Ergebnisse
professionell auswerten.
| Seminarziel | Sie lernen die wichtigsten Stichprobenverfahren kennen und erfahren, wie Sie diese richtig anwenden |
| Teilnehmerkreis | Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Interne Revision und Risikomanagement |
| Lehrmethode | Vortrag, Praxisbeispiele, Fallstudien und Checklisten |
| Referent | Hans-Willi Jackmuth, Geschäftsführer, addResults, Dorrmagen |
Seminar-Programm
Aktuelle Anforderungen an Stichprobenprüfungen
- Standards, nationale und internationale Quellen
- Repräsentative Stichprobe vs. Teil-/Vollprüfung
- Einsatzmöglichkeiten der diversen Verfahren
- Grenzen und Risiken
- Abhängigkeit von Grundgesamtheit und Repräsentativität
- Stichproben als Bestandteil des Prüfungsrisikos
Statistische vs. nicht-statistische Verfahren: Wann benötige ich welche Methode?
- Abhängigkeiten von Daten- und Prozessrisiken
- Statistic vs. Non-Statistic Sampling
- Umsetzung in der Praxis: Modellvorschläge
- Schichtungen als Voraussetzung für Stichprobenverfahren?
- Festlegung des Prüfungsumfangs
- Definitionen von Vertrauensintervall bis Fehlererwartung
- Monetary-Unit-Sampling vs. Difference-Estimation-Methodik
- "Kleine" Grundgesamtheiten
Digitale Datenanalyse als Grundlage: Erfolgsfaktoren & Stolpersteine
- Datenanalytik als Grundlage: Welche Felder sind geeignet?
- "Zufälle" in MS Excel
- DES-Umsetzung in MS Excel: Differenzen professionell schätzen
- Zählalgorithmen und ihre Grenzen
- Abbildung von MUS und DES in Standardsoftware
- Umsetzung in Datenanalytiksoftware (ACL und IDEA)
- Grenzen im Prüfungsalltag
Hochrechnungsverfahren: Prüfungsergebnisse professionell auswerten
- Fehlerbehandlung: Abweichungen als Prüfungsergebnis und was jetzt?
- Fehlerhochrechnung mittels Software
- Behandlung systematischer Fehler
- Umgang mit "rechnerischen Zufallsfehlern"?
20.09.2010
Haub + Partner GmbH