大數據審計下統計分析方法研究

黃巍

摘要：隨著大數據、云計算等新概念影響力的不斷提升，近年來我國多個領域取得了較為不俗的發展成果，大數據審計便屬于其中典型，基于此，本文簡單介紹了大數據審計，并對統計分析方法在大數據審計中的應用進行了詳細論述，希望論述內容能夠為相關業內人士帶來一定啟發。

關鍵詞：大數據審計 統計分析方法 描述統計

前言

大數據具備數據類型繁多、體量巨大、處理速度快、價值密度低等特點，并具備商品、資源、資產的全屬性，這使得大數據的出現顛覆了傳統經濟學原理，而為了保證結合大數據的審計工作能夠最大化發揮自身效用，正是本文圍繞大數據審計下統計分析方法開展具體研究的原因所在。

一、大數據審計

（一）概念

在經濟社會高速發展、審計對象類型繁復化、信息技術不斷創新等因素影響下，近年來我國大數據審計領域實現了較為長足的發展，雖然大數據審計相較于傳統審計分析在過程上沒有發生根本性變化，但審計作業核心部分的變化不容忽視，這種變化在采集與導入及預處理數據、統計分析方法分析數據、挖掘審計疑點中都有著直觀展現，如統計分析方法分析數據需要結合“使用已經結構化的審計數據→使用多元回歸分析法→計算數據離散點偏差率”流程開展，由此即可順利實現審計疑點的挖掘。

（二）應用思路

描述性統計、關聯分析、多元回歸分析均可較好服務于大數據審計，三種統計分析方法在具體應用中應遵循以下應用思路：（1）描述性統計。在求和、方差、中位數、均差、極差等基本分析要素支持下，描述性統計能夠集中掌握審計單位財務、業務等數據的分布形態、離散程度、集中趨勢。在應用描述性統計的大數據審計中，審計人員需要挖掘結構化數據，歸納整理并將屬性轉換為數字符號，由此開展回歸分析可實現數據資料的可分析性、可理解性提升，被審計單位的風險點挖掘將獲得有力支持。（2）關聯分析。關聯分析能夠在SQL或Oracle數據庫支持下完成數據的收集、存儲、分析，這里的分析主要利用不同表內同一或不同關鍵字做表內或表間關聯，由此挖掘異常信息即可發現審計疑點，分析數據的相關性和因果關系屬于關聯分析應用的關鍵。（3）多元回歸分析。作為較為基礎的回歸分析方法，多元回歸分析在大數據審計中的應用需要將重點放在較多因素綜合作用的結果，利用歷史數據找到回歸關系、對照實際發生的數據與可能發生的數據區間，即可在離散程度分析支持下更好完成審計工作。

二、統計分析方法在大數據審計中的應用

為提升研究的實踐價值，本文選擇了多個企業作為研究對象，由此明確了統計分析方法在大數據審計中的實踐應用。

（一）描述性統計

選擇了某地央企集團經濟責任審計作為研究對象，在描述性統計支持下，被審計單位的報表數據分析力度大大提升，由此圍繞研究對象企業2010-2016年間的營業總收入、毛利潤、歸屬凈利潤、扣非凈利潤、營業總收入同比增長、歸屬凈利潤同比增長、扣非凈利潤同比增長、攤薄總資產收益率、應收賬款周轉天數、資產負債率等內容開展了描述性統計，得出了如下統計結論：（1）收入及利潤方面。2016年研究對象企業營業總收入1083億元，同比增長10.4%。利潤總額同比減少2.5億元，為31.0億元。母公司所有者凈利潤為17.7億元。（2）成本費用方面。2016年企業成本費用1079.3億元，同比增長116.2億元，增幅為12.1%。企業營業成本同比增長9.2%，總額為951.5億元。營業收入增幅10.4%，企業成本、企業成本費用、營業收入合計為127.8億元，同比增加35.3億元。（3）成本費用結構方面。研究對象企業主營業務成本高達939.9億元，同比增加9.4%，其中航油成本占總額的40.1%，該數值同比下降1.2%。（4）現金流方面。研究對象企業現金凈流入為137.5億元，投資活動產生的現金凈流出為73.0億元，二者分別同比增長19.3%、下降23.5%。

（二）結果分析

結合上述應用描述性統計開展的大數據審計，可確定研究對象企業存在盈利能力不強、抵御市場風險能力偏弱的問題，其中2011年研究對象企業的營業收入逐漸上升，2016年相較于2010年增長了92.02%，但同時銷售凈利率卻又從2010年的8.26%下降到了2016年的2.23%。分析2010-2016年研究對象企業的經濟增加值不難發現，企業的該數值連年處于下降態勢，近三年已經成為負值，這種情況的出現與近年來跨境電商快速發展對國家大宗商品價格和匯率等市場發展帶來的影響聯系緊密。總的來說，研究對象企業的抗風險能力較弱，這種情況的出現與企業內部管理不足、主業依存度高、配套產業經營規模下等因素存在直接關聯。

（三）關聯分析、多元回歸分析的應用

在應用關聯分析圍繞同一企業開展的大數據審計中，可以發現企業2014-2016年的科技投入分別為1.33億元、1.23億元、1.30億元，所占主營業收入的比例分別為0.12%、0.13%、0.13%，對比國資委提出的2.5%要求，可確定該企業在科技投入方面存在的不足；應用多元回歸分析開展大數據審計，選擇了某同一企業作為研究對象，結合Wind數據庫、2010-201 5《中國統計年鑒》，可以確定研究對象企業燃油價格影響偏離主營業務成本、主營業務收入等系數，深入分析發現該情況的出現是由于企業2013年對航油做了航油套期保值，由此造成的嚴重虧損，這點需要得到審計人員高度關注。

三、結論

綜上所述，統計分析方法可較好服務于大數據審計。而在此基礎上，本文涉及的描述性統計、關聯分析、多元回歸分析實踐應用，則證明了本文研究具備的實踐價值。因此，在相關領域的理論研究和實踐探索中，本文內容能夠發揮一定參考作用。