[CISA 이론 정리 - 1장] 9. 감사 샘플링 (2/2)

3. 준거성 테스트에서의 샘플링

(1) 속성 샘플링(Attribute Sampling)

① 추출된 항목에 특정한 속성(attribute) 또는 특성(quality)이 존재한지 여부를 조사한다.

예) 특정 법규 또는 규정을 위반한 거래 비율을 추정할 경우 위반 사실이 속성이 된다.

② 속성 샘플링에서는 위반을 오류(error) 또는 이탈(deviation)로 간주한다.

③ 표본 오류율(=표본에서 발견된 오류율)을 근거로 다음과 같이 총 오류율을 추정한다.

(모집단에 존재하는) 총 오류율 = 표본 오류율 + 샘플링 오류 보정

④ 총 오류율과 허용 가능(tolerable) 오류율을 비교하여 통제 위험을 평가한다.

총 오류율 ≤ 허용 가능 오류율 → 통제 위험을 낮게 평가

총 오류율 ＞ 허용 가능 오류율 → 통제 위험을 높게 평가

⑤ 허용 가능 오류율: 감사인이 내부 통제를 불신하지 않고도 허용 가능하다고 판단하는

    최대 규정 위반율이다.

(2) 속성 샘플링의 유형

속성 샘플링(Attribute Sampling)

• 표본의 위반율을 근거로 모집단의 위반율을 추정한다.

• 처음부터 샘플 크기를 확정하며 빈도 추정 샘플링이라고도 한다.

• 예) 총 2400건의 거래 중 180건을 추출해 오류율을 추정한다.

단속적 샘플링(Stop-or-Go Sampling)

• 기대 위반율이 낮을 때 파일론(pilot) 샘플링을 일차로 수행한다.

• 파일롯 표본의 위반율이 허용 수준 이하이면 통제를 신뢰한다.

• 표본의 위반율이 허용 수준 이상이면 거래를 추가로 조사한다.

• 예) 총 2400건의 거래 중 60건을 추출하여 오류율을 추정한다.

추정 오류율이 허용 가능 오류율보다 낮으면 통제를 신뢰한다.

높으면 조사 거래가 180건이 될 때까지 조사 과정을 반복한다.

색출 샘플링(Discovery Sampling)

• 요구되는 위반율이 극단적으로 낮을 때 사용한다.

• 예) 의도적 부정 행위에 대한 감사, 매우 중요한 준법 감사 등

• 표본에 위반이 전혀 없으면 내부 통제를 신뢰한다.

• 위반이 하나라도 발견되면 통제 절차를 불신한다.

4. 입증 테스트에서의 샘플링

(1) 변량 샘플링(Variable Sampling)

① 표본 거래의 장부값(book value)과 참값을 토대로 전체 거래의 참값을 추정한다.

평균 추정(Average Estimation)

• 표본거래의 건별 평균금액을 토대로 총거래 금액을 추정

• 건당 거래 금액 = 표본의 참값 ÷ 표본의 거래 건수

• 추정 금액 = 총거래 건수 × 건당 거래 금액

비율 추정(Ratio Estimation)

• 표본의 장부값 대비 참값의 비율을 토대로 총거래 금액을 추정

• (참값과 장부값의) 건당 비율 = 표본의 참값 ÷ 표본의 장부값

• 추정 금액 = 모집단의 장부값 × 건당 비율

차이 추정(Difference Estimation)

• 표본 거래의 건별 평균 차이 금액을 토대로 총거래 금액을 추정

• 건당 차이 금액 = (표본의 참값 - 표본의 장부값) ÷ 표본 크기

• 추정 금액 = 모집단의 장부값 + 총거래 건수 × 건당 차이 금액

② 추정 예시 (가정: 매출 채권 잔액에 대한 감사, 총거래 = 1,000건, 표본 거래 = 50건)

• 모집단의 장부값 = 60,000만원

• 표본의 장부값 = 2,500만원

• 표본의 참값 = 2,000만원

③ 추정 결과

평균 추정

• 건당 평균: 2,000만원 ÷ 50건 = 40만 원/건

• 추정 금액: 1,000건 × 40만 원/건 = 4억 원

• 감사 의견: 20,000만 원 과대 계상

비율 추정

• 건당 비율: 40만 원 ÷ 50만 원 = 0.8 (= 참값 ÷ 장부값)

• 추정 금액: 6억 원 × 0.8 = 4억 8,000만 원

• 감사 의견: 12,000만 원 과대 계상

차이 추정

• 건당 차이: (2,000만 원 - 2,500만 원) ÷ 50건 = - 10만 원/건

• 추정 금액 = 6억 원 + 1,500건 × (-10만 원/건) = 45,000만 원

• 감사 의견: 15,000만 원 과대 계상

④ 만약 추정 결과를 토대로 특정 정보에 중요한 오류가 포함되어 있는지를 평가한다면 다음과 같은 판단 절차를 추가로 거친다.

추정된 총 오류 ≤ 허용 가능 오류 → 해당 정보에 중요한 오류가 없다고 평가

추정된 총 오류 ＞ 허용 가능 오류 → 해당 정보에 중요한 오류가 포함되었다고 평가

⑤ 앞의 예에서 14,000만 원을 초과하는 오류는 중요하다면 감사 의견은 다음과 같다.

평균 추정

• 추정 결과: 매출 채권 잔액이 20,000만원 과대 계상되었다.

☞ 감사 의견: 매출 채권 잔액에 중요한 오류가 있다.

비율 추정

• 추정 결과: 매출 채권 잔액이 12,000만원 과대 계상되었다.

☞ 감사 의견: 매출 채권 잔액에 중요한 오류가 없다.

차이 추정

• 추정 결과: 매출 채권 잔액이 15,000만원 과대 계상되었다.

☞ 감사 의견: 매출 채권 잔액에 중요한 오류가 있다.

⑥ 앞의 예에서 볼 수 있듯이 추정 방법에 따라서 감사 의견이 달라질 수 있다.

(2) 고전적 샘플링과 화폐 단위 샘플링

① 회계 감사의 입증 테스트의 경우 다음 두 가지 유형의 샘플링이 사용될 수 있다.

고전적 샘플링(Classical Sampling)

• 각각의 거래에 일련 번호를 부여한 다음, 일련 번호를 기준으로 조사 대상 거래를 추출한다.

• 각각의 거래가 추출될 확률은 거래의 금액이나 중요성에 의존하지 않으며 모두 동일하다.

• 화폐 단위 샘플링 기법보다 먼저 개발되어 사용되어 왔다.

화폐 단위 샘플링(Monetary unit Sampling)

• PPS(Probability-proportionate-so-size) 샘플링이라고도 한다.

• 거래의 금액에 비례하여 추출 확률이 증가한다.

• 주로 거래 금액을 과장하여 기록할 가능성이 있는, 즉 과대 계상(over statement)될 경향이 있는 자산 계정을 감사할 때 사용한다.

• 추출 간격 = 모집단의 총금액 ÷ 표본의 크기

② 두 가지 샘플링 방법을 예를 들어 비교하자면 다음과 같다.

모집단

고전적 샘플링 (가정: 표본의 크기 = 3, 생성된 난수: 8, 1, 5, 4)

 화폐 단위 샘플링 (가정: 표본의 크기 = 3, 생성된 난수: 200, 20, 140, 80)

5. 샘플링 절차와 위험

(1) 샘플링 절차

① 샘플링을 수행할 때는 일반적으로 다음과 같은 절차를 따른다.

목적 결정

• 감사 절차를 통해 검증 또는 증명하고자 하는 주장/결론을 정의한다.

• 전수 조사 대신 샘플링을 적용하는 것이 타당한지 검토한다.

모집단  확정

• 잠재적 조사 대상을 빠짐 없이 식별하여 모집단을 확정한다.

• 모집단 구성에 누락이나 중복이 없음을 입증하는 것이 중요하다.

샘플링 방법 결정

• 샘플링의 목적과 모집단의 특성을 고려하여 샘플링 방법을 결정한다.

• 표본을 추출하고, 조사하고, 참값을 추정하는 방법을 결정한다.

표본 추출

• 표본 크기를 결정하고 소량의 파일롯(pilot) 샘플링을 시행한다.

• 파일롯 샘플링 결과에 근거하여 전체 표본 추출을 완료한다.

표본 평가

• 표본을 구성하는 각 항목을 조사하고 이를 토대로 추정값을 구한다. 

• 추정값을 근거로 참값을 추정하고 모집단에 대한 결론을 내린다.

(2) 감사 샘플링 위험(Audit Sampling Risk)

① 샘플링 위험(Sampling Risk): 샘플링 결과가 전수 검사 결과와 다를 확률이다.

② IS 감사인은 샘플링 위험을 낮추기 위한 전문가적 판단과 적절한 주의를 기울여야 한다.

③ 하지만 표본 추출 과정에서 표본 구성이 잘못될 수 있는 확률을 완전히 제거할 수는 없다.

④ 준거성 테스트와 입증 테스트에서 발생하는 샘플링 위험의 의미는 다음과 같다.

6. 표본 크기의 결정

(1) 표본 크기 결정 공식

① 속성 및 변량 샘플링에서 사용하는 일반적인 표본 크기 결정 공식은 다음과 같다.

(2) 변수 결정 및 추정

① 신뢰 수준 및 정도는 조사 대상의 중요성 및 감사인의 전문가적 판단에 따라 결정한다.

② 기대 오류율은 이전의 감사 경험 및 예비 조사 자료 등을 근거로 주관적으로 추정한다.

③ 모집단의 표준 편차(σ)는 적당한 크기로 파일롯 샘플링을 수행하여 추정한다.

④ 샘플링에 근거한 모집단 추정 과정에는 일정 부분 감사인의 전문가적 판단이 필요하다.

⑤ 표본의 크기 및 결정 근거는 감사 조서에 문서화해야 한다.

(3) 표본 크기에 영향을 주는 변수

※ 층화(Stratification): 모집단을 동질성이 높은 몇 개의 계층(stratum) 또는 하위 모집단으로 분할하는 것으로서 주로 변량 샘플링에서 적용되는 개념이다.