تحليل الإنحدار و دوره في أكتشاف الأنحرافات و الأخطاء المالية - Regression Analysis and Auditing

[Hameed]

أحد أهم الأدوات التي يمكن لأي مدقق حسابات أن يستعين بها هي أداة تحليل الإنحدار أو Regression Analysis و هي أداة رائعة من الأدوات الأحصائية التي يمكن أن تكتشف الكثير من الأخطاء في البيانات المالية

الفكرة تتلخص في أنه هناك ظواهر مترابطة محاسبياً و مثال ذلك عدد الموظفين و قيمة ضريبة الدخل أو المبيعات و مرتجعاتها أو عدد الكيلومترات التي تقطعها السيارات و تكلفة الديزل أو البنزين ، كل هذه الظواهر تعتبر أمثلة للظواهر التي يمكن قياس الأنحرافات فيها بشكل أحصائي بأستخدام تحليل الإنحدار

نظراً لأهمية هذا التحليل فإن برنامج إدارة مهام التدقيق AuditingControl يتضمن أداة ممتازة يمكن من خلالها قياس الأنحرافات الخاصة بالظواهر أو الأحداث المالية المترابطة و مثال ذلك عدد الموظفين و الضريبة على الدخل و هو مثال يمكن تمثيل المتغير الخاص بعدد الموظفين على المحور السيني X ( المتغير المستقل ) و يمكن تمثيل المتغير الخاص بقيمة الضريبة على المحور الصادي Y ( المتغير التابع ) و للتمييز بين المتغير التابع و المتغير المستقل لغوياً عندما نقول أنه كلما زاد عدد الموظفين ( المتغير المستقل ) زادت قيمة الضريبة ( المتغير التابع ) و هو المتغير الذي يرغب في التنبؤ به

تحليل الأنحدار يمكنه أن يقيس مدى قوة الأرتباط بين المتغير التابع و المتغير المستقل من خلال معامل التحديد أو Coefficient of Determination حيث أنه كلما زادت نسبة معامل التحديد كلما كانت العلاقة قوية و أيضاً هناك مقياس أخر لقوة الأربتاط و تحديد نوع العلاقة و هو Corelation Coefficient أو معامل الأرتباط حيث أنه كلما كانت القيم قريبة من +1 أو من -1 فإن هذه العلاقة تكون قوية و إذا كانت قيمة معامل الأرتباط +1 أو -1 فإن هذا يعني وجود علاقة تامة و إذا كان معامل الأرتباط مساوياً للصفر فإن هذا يدل على عدم وجود علاقة و أيضاً إذا كان معامل الأرتباط بين صفر و +1 فإن العلاقة تكون موجبة أو طردية و إذا كان معامل الأرتباط بين الصفر و -1 فإن العلاقة تكون سالبة أو عكسية

التقرير المرفق مستخرج من برنامج إدارة مهام التدقيق AuditingControl و من خلاله تتضح لكم الصورة كاملة و به نلاحظ أنه هناك أنحراف عندما تكون قيمة X = 125

Regression Analysis Data.pdf