[发明专利]一种审计质量模型生成方法、装置及审计质量预测方法

说明书

本发明提供一种审计质量模型生成方法、装置及审计质量预测方法，所述方法包括：获取审计质量指标样本数据；计算所述审计质量指标样本数据所对应的可操控性应计利润；生成线性回归模型，并将所述审计质量指标样本数据中各审计质量指标作为自变量，可操控性应计利润作为因变量，对所述自变量和因变量进行线性回归分析，得到回归方程；对所述回归方程进行显著性检验，剔除显著性检验值P值大于预设阈值的自变量，从而得到审计质量模型。该方法、装置及审计质量预测方法能够解决由于各审计质量指标对审计质量的影响结果学术界未达成统一，无法获取与审计质量有关的审计质量指标，也无法实现未来年度审计质量的预测的问题。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种审计质量模型生成方法、装置及审计质量预测方法。

背景技术

高质量的审计是运作良好的资本市场的核心部分，然而，目前关于各审计质量指标对审计质量的影响结果学术界也未达成统一，无法获取与审计质量有关的审计质量指标，也无法实现未来年度审计质量的预测。

因此，提供一种审计质量模型生成方法、装置及审计质量预测方法是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，提供一种审计质量模型生成方法、装置及审计质量预测方法，用以解决由于各审计质量指标对审计质量的影响结果学术界未达成统一，无法获取与审计质量有关的审计质量指标，也无法实现未来年度审计质量的预测的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种审计质量模型生成方法，包括：

获取审计质量指标样本数据；

计算所述审计质量指标样本数据所对应的可操控性应计利润；

生成线性回归模型，并将所述审计质量指标样本数据中各审计质量指标作为自变量，可操控性应计利润作为因变量，对所述自变量和因变量进行线性回归分析，得到回归方程；

对所述回归方程进行显著性检验，剔除显著性检验值P值大于预设阈值的自变量，从而得到审计质量模型。

优选地，所述获取审计质量指标样本数据，包括：

获取预设地区或国家的审计质量统计数据；

对所述审计质量统计数据进行筛选，剔除所述审计质量统计数据中不完整的数据；

对筛选后的所述审计质量统计数据中的各审计质量指标作相关性分析，剔除所述审计质量统计数据中与其他审计质量指标具有相关性的审计质量指标，从而得到所述审计质量指标样本数据。

优选地，所述计算所述审计质量指标样本数据所对应的可操控性应计利润，包括：

采用基于截面修正的琼斯模型计算所述审计质量指标样本数据所对应的可操控性应计利润。

优选地，所述审计质量指标样本数据包括声誉指标。

优选地，所述声誉指标包括公众对被审计公司的兴趣指数和公众对审计公司的兴趣指数；所述公众对被审计公司的兴趣指数为在给定时间段内公众对被审计公司的搜索指数；所述公众对审计公司的兴趣指数为在给定时间段内公众对被审计公司的搜索指数；

所述线性回归模型符合如下公式：