1.1实质性分析程序的适当性

我们设计恰当的应对相关认定的实质性分析程序，并考虑我们的综合风险评估和其他计划实质性程序。

实质性分析程序一般适用于大量的、趋势在一段时间内可预测的交易，这些程序可以包括从实施简单的比较到使用高级的统计技巧。

特定的实质性分析程序的适当性取决于：

●我们对如何有效地识别错报的评估，无论是单独还是连同其他错报可能导致财务报表的重大错报；

●应对综合风险评估的必要审计证据。

例如：已知被审计单位固定工资率的员工数。因此我们基于已知的数据，连同我们对工资涨幅的了解，设计实质性分析程序来预测本期的工资费用总和，并比较我们的预期和实际的工资费用记录的金额。

在这个例子中，由于我们能够有较高的信心水平来精确预测工资费用，该分析性程序适用于获取与工资的发生和计量认定相关的审计证据。确定产生的审计证据是否充分取决于认定的综合风险评估和职业判断。

1.1.1利润表账户

利润表账户和相关的重大交易类别（例如：收款、采购、付款、销售、产品生产数量），会更容易预测，这是因为它们反映了一段时间内的累积交易。相反，资产负债表账户代表某个时间点的净影响，通常较多的取决于管理层的考虑（例如：管理层会投资额外的现金或使用其来减少负债）。另外，利润表账户之间的关系会互相牵制（例如：收入和销售成本会同时变动）。

当综合风险评估为I级时，分析性程序通常能为利润表提供充分的审计证据。这种情况下，除非用来应对特定的风险，否则我们不设计细节测试或交易测试。

当我们利润表账户的综合风险评估为II级时，我们设计范围更大的分析性程序和/或关键项目测试（例如：测试大额发票），以支持利润表账户并应对较高的固有风险。然而，我们通常不使用代表性抽样设计细节测试，因为从其他程序（例如控制测试）获取的证据通常足以将审计风险降至可接受得低水平。

例如：当综合风险评估为II级时，比较月销售额和基础的非财务信息（例如：销售数量）、上期销售和本期的预算销售可以为收入提供充分适当的审计证据。

如果综合风险评估是III级或IV级，我们通常不单独从实质性分析程序获取充分的审计证据，而设计额外的细节测试。

1.2设计实质性分析程序

在设计实质性分析程序时，我们比较被审计单位的财务信息和其他财务和非财务信息，例如：

●以前期间可比较的财务信息；

●被审计单位可预测的结果，例如预算或预测；

●以预期的与财务信息相关的基础非财务信息（例如：工资费用涵盖的员工人数或创造收入的生产能力）；

●类似的行业信息，例如将被审计单位销售与应收账款的比率与行业平均或其他同行业的类似规模企业进行比较。

当设计实质性分析程序时，我们考虑所需要的审计证据，对被审计单位的以往经验和收集数据的容易度，包括我们安排被审计单位人员帮助我们高效地收集数据。

1.2.1预测性分析性复核程序

我们使用预测性分析程序来计算财务和非财务金额（例如：收入、生产数量）。预测的金额包括账户余额、账户余额的组成或账户余额的变化。

通常来说，我们对预测利润表账户和重大交易类别金额的能力比对预测资产负债表账户更有信心（例如：收款、采购、付款、销售、生产数量）。利润表账户和重大交易类别更容易预测，因为他们反映了一段时间的累积交易，但是资产负债表账户代表了某个时间点的净影响。

预测性分析程序通常是最有效的获取具有说服力的审计证据的方式，通常被用于完整性、计价或计量、以及发生的认定。

例如：我们可以使用预测性分析程序来计算：

●折旧预提参考资产余额、增加和处置的影响、以及平均折旧率；

●工资费用参考员工的平均人数和每期的平均工资；

●预提工资参考预提的天数和平均每日工资或期后毛工资；

●佣金费用参考比率和相关销售；

●质保金费用参考本期销售量和过去的经验；

●废料收入参考将标准成本废料因素和原材料的加工数量联系起来，将其结果与已公开的废料每磅价格比较；

●利息费用和相关预提参考平均未偿还的负债、加权平均利率、以及偿还日；

●投资收入需要将平均投资额与平均利息或利率联系起来。

1.2.2比率或趋势分析性程序

如果数据之间存在相对简单的关系，则我们使用比率或趋势分析来获取有关重大账户和披露的审计证据，这种情况更可能出现在不复杂的被审计单位中。

我们运用被审计单位、竞争者、类似企业、行业平均和其他相关信息（例如：市场利率、行业标杆）分析财务或非财务数据（在某个时间点或某个时间段）。

例如：我们可以运用按产品的毛利分析来测试存货计价，获取存货以成本计价且没有超过可变现净值的证据。

各期信息的简单比较可能没有太大价值，但本期比率或趋势或与多个以前期间同口径行业数据相比较会更有意义。

我们使用被审计单位的预算、预测或以前期间的可比较信息来制定比率或趋势的预期。由于以前期间信息可以提供恰当的标杆，且预算（或预测）金额是由经过评估并可以依赖的流程生成的，因此我们对预期有充分的信心。

例如，我们可以：

●比较几年的应收账款余额的账龄，以确认应收账款坏账准备的变化反映了长账龄余额的变化；

●比较产品的质量保证退回额和销售额的比率来为管理层有关预提质保金的假设提供支持；

●在截止或后推期间识别异常项目或评估比率和趋势的合理性。

1.2.3对截止和后推金额执行分析性程序

在我们许多审计程序中有两个重要的程序：截止性测试和对重大会计账户（例如：存货和应收账款）从中期财务报表日到资产负债表日的之间执行的后推程序。这些程序是我们针对完整性认定（例如，所有应记录的负债都记入了正确的审计期间）和发生认定（例如，收入已实际发生并记入正确的审计期间）执行的实质性测试程序。同时，这些审计程序对于我们的存在性认定（从证实了应收款项存在和确定了存货实物存在的日期执行后推程序）也起到重要的作用。

当我们执行截止性测试或后推程序时我们也采用分析性程序。这些分析是从预期的金额出发，对交易数据和账户余额使用详细分析的技术以识别非常规的事项（例如，意外的金额和交易）。使用比率∕趋势分析以确定，是否存在的整体波动与根据我们对被审计单位的了解的信息、早期的测试结果、当前市场和影响被审计单位的经营的条件之间是有联系的。

我们怎样应用分析性方法进行截止性测试和后推程序的举例如下：

●使用预测分析技术，针对我们需要比较的在截止性测试或后推程序执行的期间中记录的金额进行预测；

例如，某影城，可以根据（电影票、卖品）销售单价乘以销售数量的简单模型来预测销售收入。

●使用数据分析技术去识别异常的或重大的金额（例如，不正常的大量销售或应收款项，或在后推期间使用的非常规的对销售发票金额进行分配的方式）；

●使用比率∕趋势分析程序以识别是否毛利的变动与我们的预期存在合理的关系，或与非财务信息和财务数据进行比较，识别其与财务报表金额的重大不一致。

例如，对于一个连锁商店，我们可以分析，在后推期间每平方米的销售量与我们根据所了解的被审计单位业务和当前的市场条件所做的预测金额是否一致。

我们执行截止性测试和后推程序中的分析方法常常包括将截止期间和后推期间的金额与前期金额、被审计单位的预算金额、与测试期间相同的经营周期的金额进行比较。当我们进行比较时，我们不能直接认为预算金额和前期金额就代表了本期的金额，也就是说，我们不能直接将预算金额和前期金额当成我们当期的期望值。

我们根据审计期间的情况和环境来建立使用分析性方法执行截止测试盒后推程序的期望值。当为使用分析性方法执行截止测试和后推程序建立相关期望值时，我们要考虑非财务信息的影响。根据我们的了解，我们认为非财务信息与财务信息之间存在较强的和一致性的关系，因为非财务信息在很多情况下会迫使财务信息发生改变。

例如，在我们进行销售截止性测试时，我们将游戏板块的毛利和销售额与前期金额和预算金额进行比较（例如，使用比率∕趋势分析技术），在建立期望值时我们需要考虑CDN值的变化（例如，在截止日前后销售额的记录与CDN值波动有一致趋势吗？）

另外，当我们在分析中使用的非财务信息是来源于独立于会计和财务部门的管理系统和职员时，会增强我们对于期望值的信心。

我们经常在使用分析性方法执行截止性测试和后推测试时与细节测试相结合。我们视具体情况去使用组合的测试程序，需要有经验人员的较多的职业判断。我们在截止性和后推领域中依赖分析性程序的程度主要依赖于我们对期望值的信心和我们想得到的精确度。

在高风险的情况下（例如，控制无效、经营环境迅速的改变、经营恶化、收入迅速增长[无论是预期的或不是]），这些情况常常使我们对期望值的建立缺乏信心。当我们对于期望值缺少较高水平的信心的情况下，我们从分析性程序中得到的保证程度下降。因此我们要增加细节测试范围。然而，对于高风险和低风险的情况，我们均可以通过分析性程序帮助我们对于截止日期前后和后推期间的经营活动是否与我们所了解的被审计单位情况、市场情况和经营环境存在合理关系取得相关证据。

我们用分析性程序来补充（在固有风险评价为低，且与截止测试和后推程序相关的内部控制有效的情况下甚至可以替代细节测试）对截止性和后推金额的细节测试。我们设计我们在其他事项之间的分析性测试，以发现异常波动，例如：在期末的最后的几天或几周内收入的激增，这些情况可能对财务报表产生重大影响。

通过分析发现突增销售的方法包括将截止日前后几天的销售及销售退回情况与审计期间平均每天的销售及销售退回情况进行比较，将销售及销售退回情况与上个期间的同期进行比较，将每个月的收入报表进行比较，复核被审计单位每个月预算收入与实际收入的比较，或者将截止日前后几天/几周的销售及销售退回情况形成图表进行分析。

当分析中发现对财务报表产生重大影响的异常波动，在调查这些异常波动的时候我们要保持应有的职业怀疑态度，并考虑对截止性和后推金额执行追加的实质性程序。这些追加的程序可能包括是确认大额销售交易的合同条款、，观查实际的截止日，复核截止日前后一、两周的运输部门的工资记录，考虑相关的加班记录与销售量之间是否存在一致性。测试截止日前后一、两周或后推期间的重要的发票。审计人员通过简单的对截止日前后五笔发票和货运单据的检查不一定能发现重大截止性错误，我们一般不建议采用这种方法对截止性进行测试。

1.3建立期望值

我们对所记录的金额、比率或趋势建立期望值，并评估预期是否足够精确以识别会引起财务报表（单独或连同其他错报）严重不实的错报。

没有充分的预期，我们就没有根据实质性分析程序形成结论的基础。我们使用对金额、比率或趋势的期望值来比较并评估实质性分析程序的结果。

我们在了解被审计单位业务、相关行业和金额、比率或趋势之间的预期关系以及其他财务非财务信息的基础上建立期望值。我们同样使用以前期间获得的被审计单位预算、预测或比较信息来建立期望值。

然而，我们不能自动将上期金额、比率或趋势作为本期基准，因为可能会有其他信息导致我们修改期望值，比如我们对被审计单位业务的了解。我们不能假设从前期至本期没有重大变化就是合理的，因而不需要再进行调查。

例如，如果销售收入本期较于上期有很大上升，我们则期望本期的佣金费用随着销售的上升而上升。如果本期的销售费用较于上期没有变化，我们则要调查为何没有发生变化。

1.3.1精确性

实质性分析程序影响期望值的精确性的因素有：

●实质性分析程序的预期结果的精确度可以预测（例如：比较各期的毛利率，相对比较不固定的费用（例如研究开发费或广告支出）更有一贯性）；

●信息细分的程度（例如：实质性分析程序用于独立的经营部门的财务信息或个别财务报表的组成部分的分析，比对被审计单位整体的财务报表分析可能更有效。）；

●信息的可获得性，财务和非财务（例如：我们可以考虑财务信息（比如预算或预测），以及非财务信息（比如生产或销售数量），在设计实质性分析程序时是否可得）

我们获取细分信息的目的就是要达到某种细分程度，以使我们可以识别并了解更简单更稳定的金额、比率或趋势与因素之间的关系。我们可以通过以下方式来细分信息：

●报告单位（例如：子企业、分支、部门或地区）；

●期间（例如：按季度、按月或按周）；

●其他特征（例如：生产线、地理位置或账龄）。

例如：（1）在分析性程序中使用月度金额比使用年度金额更能帮助我们建立精确的期望值；（2）地区或业务线的比较比对被审计单位整体比较更能帮助我们建立精确的预期值。

如果没有在了解被审计单位业务的过程中获取精确的预期值，则可以通过询问管理层（包括非财务人员）来获取信息对期望值加以改善。这些包括：

●管理层的业务战略决策；

●被审计单位市场和总体经济情况的趋势；

●被审计单位业务和行业特定因素；

●被审计单位管理系统和流程。

我们同时使用其他分析性程序的结果并运用其他数据分析程序来帮助我们精简/过滤不必要的数据。

例如，通过结合多个连锁零售店的分析性程序（每平方英尺销售额，每个员工的销售额和平均来访顾客数量的销售额），我们可以识别其中的紧密联系，作为制定足够精确预期值的基础。

再比如，我们对被审计单位预提质保金程序的了解可以让我们识别一个特定的生产问题，该问题可影响我们对质保金成本和销售关系的预期。

1.3.2差异临界值

我们确定可接受的无需进一步调查的记录的金额和期望值之间的差异金额作为我们的差异临界值。

我们运用职业判断来确定差异临界值以识别单独或连同其他错报重大的错报。因此，由于大于实际执行重要性水平的差异可能包含重大错报，我们的差异临界值会受实际执行重要性水平的影响。

例如，我们可以运用实质性分析程序并结合细节测试来确定计算工资费用的工资率是否恰当。我们的工资和相关费用的综合风险评估是III级（即固有风险的评估结果较低且我们不计划依赖对工资的控制）。

在这个例子中，我们预期工资费用与上期相比相同，因为工资率和员工平均人数均保持不变。我们与被审计单位管理层及其人事部门进行了面谈，并获取了印证我们预期的证据（例如：工资率不变的信息、月度员工数报告）。

我们计划比较本期与上期的全年工资费用总额，并将差异临界值设为5万元，与实际执行重要性水平相等。因此，我们计划调查本期工资费用总额是否上升/下降了5万元以上。

我们在执行实质性程序时发现全年工资费用总额上升了3万元，但由于这一金额小于我们的差异临界值，因此不需要做进一步的调查。

当综合风险评估上升时，我们的差异临界值同样也受是否需要获取更多的具有说服力的审计证据的影响。由此，当综合风险评估上升时，我们的差异临界值下降。

为某个账户或披露的金额设定期望值时，我们使用比整个账户或披露金额更小的差异临界值。分析性程序所覆盖的时间段同样也影响差异临界值。如果我们的分析性程序只覆盖报告期的某一段（例如：某个金额的季度预测）或被审计单位的某个部分（例如：三个地点中的一个），我们使用比用于整个报告期或用于被审计单位的差异临界值更小的差异临界值。由于当组成部分或期间合并起来时，重大错报风险仍有可能没有被检查到，因此我们使用更低的差异临界值。

例如，我们可以使用实质性分析程序，并结合细节测试来确定是否在计算工资费用时使用了恰当的工资率。我们工资和相关费用的综合风险评估为III级（即我们对固有风险的评估为较低且我们不计划依赖对工资的控制）。工人工资的很大一部分是按小时计算的加班补贴，因此由于被审计单位业务的季节性性质，每个月的工资费用会有波动。

在这个例子中，我们如上述示例所示设定同样的预期。由于工资的波动，我们计划比较本期和相应上期的每月工资费用。基于5万元的实际执行重要性水平，我们将差异临界值设为每月4500元。因此，我们计划调查与上期相同月份上升或下降大于4500元的每月工资费用。

在执行实质性程序时，我们发现九月的工资费用比上年九月高6,000元，大于我们的差异临界值。进一步的调查显示，由于编码错报，有7,500元的代理费被包含在九月的工资费用中。因此，我们记录重分类错报7,500元。

如果我们的综合风险评估为I级（即我们计划依赖工资的控制，我们可以计划只使用实质性分析程序来提供充分恰当的审计证据。在这个例子中，我们可以计划比较本期和相应上期的每月工资费用（道理同上），但是因为我们预期不会发生重大错报，因此 我们在同样的实际执行重要性水平5万元的基础上，设置较高的8,000元的差异临界值。）

在设定比率或趋势的预期时，我们将变化的百分比作为差异临界值。

例如：我们可以使用实质性分析程序来确定存货计价是否使用了恰当的存货标准成本。

在这个例子中，我们预期存货标准成本相对于上期上升了大约4%。 我们计划使用数据分析来细分数据并比较本期与上期的每个存货项目的标准成本，并将差异临界值设为1%。因此，我们计划调查上升幅度小于3%或大于5%的标准成本项目。

当我们执行实质性分析程序时，我们识别到少量的大于或小于差异临界值的项目，且这些项目没有价格差错。因此，我们得出结论认为使用的存货标准成本是恰当的。

1.4运用数据分析来支持实质性分析程序

我们考虑运用数据分析程序，以使我们能够获取恰当的、可以帮助我们达到预期精确度的细分水平。

例如：我们运用数据分析来细分存货计价数据并比较本期与上期的每个存货项目的标准成本。我们将差异临界值设为3%到5%的波动，因此，我们调查涨幅小于3%或大于5%的标准成本的项目。

1.5用于分析性程序的数据的可靠性

我们评价分析程序中所使用的财务和非财务数据的可靠性。

分析性程序中使用的数据的可靠性受以下因素影响：

●信息获取的来源（例如：独立的来源也许更为可靠）；

●信息的可比性（例如：行业数据也许不能与生产特定产品的企业直接比较）；

●性质和可用信息的相关性（例如：预算代表了现实的预期而非目标）；

●为了确保信息完整、准确和有效而设计的有关信息编制的控制（例如：预算编制、复核和维护的控制）。

由于被审计单位的非财务数据编制的控制与财务信息编制的控制从属于不同的控制层面。因此，我们考虑测试非财务数据的可靠性。然而，如果信息在业务经营中使用（例如：生产部门统计数据），假如不存在相反证据，我们通常认为数据是可靠的，可在分析性程序中不经过测试便直接使用。

1.6文件存档

有关我们对实质性分析程序的设计，我们应记录：

●我们对金额、比率或测试起点的预期以及需要进一步调查的偏离期望值的差异临界值；

●我们如何制定我们的期望值，包括我们如何计划评价数据的可靠性。