2006年CIA考试第二部分练习试题20道（7）

1. 泊松分布的表述是人们用于：
　　 A．评估确定事件在给定时间或幅度内发生确定次数的概率；
　　 B．评估所观察的事件至少在一个具体的时间间隔内发生的概率（如，保险丝的寿命、发动机等的使用时间）；
　　 C．对30个样本以下的小样本进行测试并且假定潜在的总体是正常的；
　　 D．测试实际数据与和理论上的分布之间的适合的满意度。
　　答案：A
　　解析：答案A正确，泊松分布模拟特定事件在一段时期内、或一个范围内发生的次数。当样本量很大且所观察的事件乘以样本规模（即λ=np）很小时，泊松分布更接近于贝努里分布，通常np≤7。
　　答案B不正确，指数分布用于评估所观察的事件至少在一个具体的时间间隔内发生的概率（如，保险丝的寿命、发动机等的使用时间）；
　　答案C不正确，在所检查的样本量小于30且假定潜在的总体是正常的情况下，使用t-分布（又称学生的分布）；
　　答案D不正确，卡方分布是用来测试在事实的数据和理论的分布之间适合的满意度。
　　
　　 2. 在某大型计算机制造公司中，各部门间是否一致遵守一项新的、但不受欢迎的采购指南引起了很大关注。内部审计师按照采购百分比加以排序，并且标明该部门所属的分公司。审计师对分公司A与分公司B中部门平均等级的标准差进行t检验，以测试二者在遵守政策方面有无差异，结果发现分公司A（部门较多）的平均等级明显高（优）于分公司B。根据该分析可以得出以下结论：
　　 A．分公司A更好地遵守了新政策；
　　 B．应当对各部门进行随机抽样并重新进行计算分析；
　　 C．当接受检查各组的规模不一样时，t检验无效；
　　 D．关于此类数据不适用t检验，应当采用其他方法进行分析。
　　答案：D
　　解析：答案A不正确，在这种情况下t检验是无效的；
　　答案B不正确，内部审计师已经列出了全部总体，不需要进行随机抽样并重新进行计算分析；
　　答案C不正确，t检验可用于规模不一致的各组。
　　答案D正确，T-分布用于小样本测试，但方法上与正态分布相同。运用序数水平数据来进行t检验是无效的。t检验可定义为是对参数统计的应用。非参数统计（自由分布）应用于等级顺序问题，但具体的分布不为人知。

　　 3. 内部审计师对确定四个办公室的女经理与男经理的比例是否有统计上的显著差异感兴趣，考虑采用卡方检验。在此例中，相对于t检验，该测试的主要优点是：
　　 A．卡方检验可运用通用的适用软件；
　　 B．卡方检验既能测试关系又能测试强度；
　　 C．卡方检验能用于名义数据
　　 D．卡方检验是一种参数检验，因而更为强大。
　　答案：C
　　解析：答案A不正确，测试软件广泛应用于t检验；
　　答案B不正确，卡方分布检验不能测试关系和测试强度；
　　答案C正确，卡方检验是用来检验在事实数据和理论的分布之间适合的满意度。换句话说就是，它是在将样本方差和总体方差进行比较的基础上，来检验样本是否适合于总体。卡方检验很适合运用名义数据。名义数据很简单地将一项与另一项区别开，如男人和女人。如果n代表抽样项目的数量，那么，卡方统计量（χ2）就是总体方差（σ2）除以样本方差（s2）与自由度(n-1)的乘积，然后再将计算值与卡方表中的临界值进行比较。
　　答案D不正确，卡方分布检验是非参数的，不计算参数的应用问题。
　　
　　 4. 在决策论中，那些能影响决策的结果且无法控制的将来事件是：
　　 A．支付；
　　 B．自然状态；
　　 C．概率；
　　 D．节点。
　　答案：B
　　解析：答案A不正确，支付是对利润或成本的结果度量；
　　答案B正确，由于决策涉及风险，所以期望值的概念提供了一个用于做出决策的理性方法。通过将每个支付同每个结果的概率相乘并将其结果相加就可以得到选择的期望值。选择的期望值。可能的结果通常指的是自然状态。
　　答案C不正确，概率是自然状态发生的可能性；
　　答案D不正确，节点是决策树的连接点。

　　 5. 公司的管理层要求内部审计部门协助确定新的自动化系统是否可执行，以及支持软件是由自己开发还是购买或是租用。这将要求对备选方案的结果进行评价。该公司对这些选择方案进行评价所使用的最有效的工具将是：
　　 A．比率分析
　　 B．支付表
　　 C．排队论
　　 D．决策树
　　答案：D
　　解析：答案A不正确，比率分析只考虑所做出的决策的一部分。比率分析用于成本和效率分析；
　　答案B不正确，支付表在评估个人的决策时是有用的；
　　答案C不正确，排队论是使排队成本最小化的一种方法。
　　答案D正确，决策数是用一横向的数型结构图表示决策中的各因素可取值、其概率及可能结果的决策分析工具。图中任意可能结果的概率等于导致该结果的每一树枝上的各项概率的乘积。决策树分析主要用于存在不确定性情况下的管理决策。 　　
　　根据以下信息回答6-7题。
公司从某投资机会获得收益（或损失）的概率列表如下：
　　利润前景 收益（损失）额 概率
　　乐观的 $10000 0.30
　　最有可能的 $6000 0.55
　　悲观的 $（1000） 0.15
　　
　　 6. 预期的利润是：
　　 A．$6000
　　 B．$6150
　　 C．$6300
　　 D．$6450
　　答案：B
　　解析：答案A不正确，$6000是最可能的利润；
　　答案B正确，预期的利润等于可能支付额与其概率的乘积的总和。预期的利润是$6150，即 [（$10000×0.30）+（$6000×0.55）-（$1000×0.15）]。
　　答案C和D都不正确，$6300和$6450是拒绝接纳的预期亏损。

　　 7. 该公司在投资于本项目前为事先知道三个投资方案（乐观的、悲观的或是最可能的）中哪个能实际发生并愿意支付：
　　 A．$0
　　 B．$150
　　 C．$300
　　 D．$550
　　答案：B
　　解析：答案A不正确，计算完美信息的期望值不考虑任何亏损；
　　答案B正确，完美信息是指能够知道并确定将会发生的未来的自然状况。完美信息的期望值（EVPI）是没有完美信息的情况下得出的期望值与给定完美信息条件下采取行为所获得的收益之间的差额。后者是$6150。完美信息的期望值不考虑任何亏损。给出完美信息，如果期望到亏损，经济的理性的人将不会投资。所以，完美信息的期望值是$6300，即 [（$10000×0.30）+（$6000×0.55）]，并且完美信息的成本是$150，即（$6300-$6150）。
　　答案C和D都不正确，完美信息的期望值（EVPI）是没有完美信息的情况下得出的期望值与给定完美信息条件下采取行为所获得的收益之间的差额。
　　
　　 8. 内部审计师试图评价销售循环中控制程序失控的潜在价值影响，涉及两个控制。控制A失败的可能性是10%，控制B失败的可能性是5%。控制程序是独立的，即一个控制程序的失败不会影响另一个程序。在评价对公司的潜在暴露（风险）时，内部审计师确定控制A失败的成本是$10000，控制B失败的成本是$25000，两者同时失败的附加成本是$200000。如果这些控制都不是很有效，公司的预计成本是：
　　 A．$1000
　　 B．$32250
　　 C．$2250
　　 D．$3250
　　答案：D
　　解析：答案A不正确，$1000是同时失败的成本；
　　答案B不正确，$32250是假定联合概率0.15而不是0.005；
　　答案C不正确，$2250忽略了同时失败的成本。
　　答案D正确，预期值等于可能结果与其相应概率乘积的和。而且，独立事件同时发生的共同概率是其概率的乘积。因而，预计成本是$3250，即{（10%×$10000）+（5%×$25000）+[（10%×5%）×$200000]}。

9. 在回归分析中，以下哪个相关系数代表了自变量和因变量间的相关关系：
　　 A．1.03；
　　 B．-0.02；
　　 C．-0.89；
　　 D．0.75.
　　答案：C
　　解析：答案A不正确，相关系数不可能取值为1.03；
　　答案B不正确，-0.02是一个非常弱的相关系数；
　　答案C正确，因为相关系数的取值范围在-1.0和+1.0之间，-0.89代表了自变量和因变量间十分强的相关关系；-1.0表示x和y之间反向的完全相关关系；+1.0表示x和y间正向完全的相关关系。
　　答案D不正确，0.75距离值为0.25，而-0.89距离最小值为0.11。
　　
　　 10. 直接材料成本和产量之间的相关系数最接近于：
　　 A．-0.75
　　 B．0.50
　　 C．0
　　 D．1.00
　　答案：D
　　解析：答案A不正确，负相关系数表明两个变量间的负关系；
　　答案B不正确，值0.5表示直接材料成本和产量之间存在某些线性关系，但不是很强；
　　答案C不正确，零值表示直接材料成本和产量之间不存在线性关系。
　　答案D正确，相关系数是用来度量线性关系的相关程度。它具有下列的特征：相关系数的大小是用来度量独立程度。-1.0表示存在一种完全相反的线性关系；0表示不存在线性关系；1.0表示存在一种直接的线性关系。因此，相关系数1最能表明直接材料成本和产量之间存在的这种直接的线性关系。
　　 11. 内部审计师询问会计人员是如何确定公司的不动产价值的，会计人员说价值是根据回归模型确定的，该回归模型使用了资产的17种不同特征（平方面积、与市区靠近状况、使用年限等）。该模型的系数是通过随机抽取20栋企业房屋作为样本来确定的。该模型R2等于0.92。根据以上资料，内部审计师应得出以下哪一项结论：
　　 A．如此高的R2值很大程度上是由于随机偶然性导致的；
　　 B．92%的变量确定价值含在模型中；
　　 C．该模型是非常可靠的；
　　 D．这个资产样本可能代表了公司拥有的资产总体。
　　答案：A
　　解析：答案A正确，数学上R2总是向1.0接近，回归中的变量数字与在样本中观察的数字接近（即使预测值与因变量无关）。这个模型的小样本规模中有太多的预测值。
　　答案B不正确，真实的模型是未知的，因此不能得出这个结论；
　　答案C不正确，这个模型的小样本规模中有太多的预测值；
　　答案D不正确，一个高的R2值会出现在一个不利的模型的不利样本中，如同它出现在一个有利模型的有利样本中一样。
　　
　　 12. 内部审计师利用回归分析，对使用成本和机器小时之间的关系进行评价，下列信息是利用某计算机软件程序得到的结果：
　　截距 2050
　　回归系数 0.825
　　相关系数 0.800
　　估计的标准误差 200
　　观察的数量 36
　　如果该公司的10台机器，在下月使用2400小时，预计的使用成本是：
　　 A．$4050
　　 B．$4030
　　 C．$3970
　　 D．$3830
　　答案：B
　　解析：答案A不正确，在截距加上10倍的标准差时，会得到$4050；
　　答案B正确，下列是一元回归方程（y是因变量或使用成本；a是y轴上的截距或固定成本；b是回归线的斜率；x是自变量或机器小时。）则预计的使用成本是y=a+bx=$4030，即[$2050+（0.825×2400）]。
　　答案C不正确，$3970这个结果源自b值使用的是相关系数，而非回归系数；
　　答案D不正确，在预计的使用成本减去$200时得到$3830。

　　 13. 某部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售（二者的单位都是百万元）。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：
　　 A．某样本中，平均每月的广告费支出是$800,000；
　　 B．当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800,000；
　　 C．平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80；
　　 D．广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了。
　　答案：C
　　解析：答案A不正确，回归系数与变量的平均值不相关；
　　答案B不正确，如果要求预测一个特定的销售值，自变量的值需要乘以系数，然后乘积与y轴上的截距相加；
　　答案C正确，回归系数代表了相对于每单位自变量的变化，因变量的变化情况。因此，它是回归直线的斜率。
　　答案D不正确，系数的绝对值与变量的重要性没有必然联系。
　　
　　 14. 下列选项哪个是时间序列的四个组成部分：
　　 A．趋势、周期性、季节性和不规则性；
　　 B．平滑指数、周期性、季节性和不规则性；
　　 C．平滑指数、周期性、季节性和重复；
　　 D．趋势、周期性、季节性和重复。
　　答案：A
　　解析：答案A正确，时间序列和趋势分析取决于过去的经验。一个变量值（如，一种产品的单位销售额）基于时间上的变化而产生的变化可能有几种可能的成份。在时间序列分析中，因变量被时间（自变量）进行回归。长期趋势是发生在序列中的长期变化，它可以在图表上用一条直线或曲线来表示；季节性变化在商业上是常见的；多样性的分析方法将季节性变化包括在预测模型中，但是，大多数方法要利用季节指数；周期性波动是在商业期让活动程度的变化。尽管这些波动中的一些已经超出了公司的控制范围，在预测时仍需要考虑这些波动。它们经常合成一个综合指数；不规则或随机变化是不包括在上述分类中的任何变化。商业行为经常受到随机发生的事件的影响（如，天气，罢工，火灾和管理上决定）。
　　答案B、C和D都不正确，平滑指数和重复在本题中没有任何意义。

　　 15. 时间序列构成的四个组成部分是趋势、周期性、季节性变动和随机变动。消除数据里的季节性变动数据要通过：
　　 A．增加季节性变动因素的数据；
　　 B．忽略它；
　　 C．取四个时间段的数据加权平均；
　　 D．减去来自数据的季节性变动因素。
　　答案：C
　　解析：答案A不正确，增加季节性变动因素的数据不能消除数据中的季节性变动；
　　答案B不正确，不能忽略季节性变动因素，它们会影响数据，必须要考虑模型的准确性；
　　答案C正确，季节性变动在商业上较为常见。多样性的分析方法将季节性变动包括在预测模型中，但是，大多数方法要用到季节指数。作为替代办法，可以对几个时间段的数据加权平均来取代从某个时间段得出的数据，这样就可以消除数据中季节性变动的数据。
　　答案D不正确，对单一季节的数据的季节性调节可以增加或减少。
　　
　　 16. 预测中的移动平均法：
　　 A．是一种横截面预测方法；
　　 B．对感兴趣的变量与相关变量回归，用来建立预测；
　　 C．通过调整建立在平滑常数基础上的初始预测，产生最终预测；
　　 D．当可以获得新的观测时，将其放入平均值，替换掉旧的观测。
　　答案：D
　　解析：答案A不正确，横截面回归分析检验一个特定时间上，大量数据间的关系（例如，不同的或者多种生产方法或者地点）；
　　答案B不正确，回归分析将预测与特定变量的变化关联在一起；
　　答案C不正确，使用指数平滑法，每次预测值等于上一次的观测值与平滑系数乘积加上上一次的预测值与1减去平滑系数的乘积之和。
　　答案D正确，简单移动平均法是一种平滑技术，使用过去N期（通过t期）的经验来预测下一期的值。因此，使用新的观测来代替就的观测值得到均值。下一期的预测公式（t+1期）是过去N个观测值的和除以N。

　　 17. 作为风险分析的一部分，一位审计师希望使用过去30个月的销售结果预测下个月某个工厂销售量的增长情况。审计人员已经归纳了在过去9个月组织内影响销售量变化的显著因素。最有效的分析技术将是：
　　 A．未加权的移动平均；
　　 B．指数平滑；
　　 C．排队论；
　　 D．线性回归分析。
　　答案：B
　　解析：答案A不正确，未加权的平均不会为更近的数据赋予较大权重；
　　答案B正确，在指数平滑法下，每次预测等于上次的观测值的与平滑系数乘积加上上一次的预测值与1减去平滑系数的乘积之和。因此，平滑方法意味着近期数据被赋予了更多的权重。随时间变长，所有的数据权重按指数下降。这一特点十分重要，因为组织变化会影响销售量。
　　答案C不正确，排队论用来最小化等候队列的成本；
　　答案D不正确，线性回归分析是确定变量间关系的方程式，并没有为更近的数据赋予重要性。
　　
　　 18. 首席审计执行官应将结果发布给适当的对象（标准2440）。向外部机构发布信息：
　　 A．受《标准》的禁止；
　　 B．要求排除对《标准》的参考；
　　 C．要求所开展的业务生成的信息与《标准》保持一致；
　　 D．仅在开展新业务的时候是允许的。
　　答案：C
　　解析：答案A不正确，标准允许向外部机构发送信息；
　　答案B不正确，报告或其他的沟通应参考适用的标准；
　　答案C正确，业务开展所生成的向外部机构发送的内部审计报告或沟通应与内部审计专业实务的适用标准保持一致，并在报告或其他沟通中包含这类标准的参考内容。
　　答案D不正确，在特定情形下，修改现有的报告或信息以使之适合向外部机构发送是可能的。在其他的情形下，根据以前所开展的工作生成新的报告是可能的。
　　根据以下信息回答19-20题。
内部审计师向业务提交了审计报告的初稿，为结束会议做准备，以下内容摘自报告初稿：
　　所开展的业务完成了以下几项目标：
　　 ①证实仓库中存储的未经使用的机器的存在性；
　　 ②确定在存储过程中机器是否有损坏的状况；
　　 ③审核仓库工作人员所开展的操作程序；
　　 ④确定仓库中的机器是否按恰当的会计程序记账；
　　 ⑤计算仓库中存货的当前公允价；
　　 ⑥将机器的总值与账面记录进行比较。
　　从采购记录中抽取30台机器作为样本，证实有13台在仓库中，另外5台在码头准备运往生产车间，其余12台已运到生产车间。对仓库采用的会计程序的检查表明仓库会计职员没有按政策规定在每月核对存货记录。在抽取25台机器样本来测试机器的损坏情况时，发现只有一台没有损坏。内部审计师证实列在仓库政策手册中规定的操作程序看来是充分的，并且仓库工作人员明显遵守了上述程序。当然，在验收存货时所进行的检查除外。
　　
　　 19. 在内部审计师与业务客户沟通时，形式要件与信息特征均可能妨碍沟通过程。内部审计师对形式要件的控制很有限，但对信息特征给予了充分的控制。以下哪项是编制审计报告的内部审计师忽视的信息特征：
　　 A.信息的顺序；
　　 B.报告接收人的性质；
　　 C.噪声；
　　 D.以前与业务客户接触过。
　　答案：A
　　解析：答案A正确，内部审计师忽略了对信息的组织。由于所报告的信息较复杂，应将审计报告的内容按逻辑顺序组织起来以便于理解和接受。出于上述原因，商业报告中通常采用标准化的格式。
　　答案B不正确，报告接收人的性质是形式要件，它在内部审计师的控制之外；
　　答案C不正确，噪声是形式要件，它会妨碍预定信息的有效沟通；
　　答案D不正确，以前与业务客户接触过是形式要件，它在内部审计师的控制之外。
　　
　　 20. 审计报告的目的是指出问题及存在的影响。这些目标是否能达到取决于报告书写是否清晰明了。在审计报告中违反了哪项沟通的清晰性原则：
　　 A.适当地组织报告内容；
　　 B.大量使用简短的句子；
　　 C.使用主动词；
　　 D.以上答案都对。
　　答案：D
　　解析：答案A、B和C不正确，审计报告应恰当的组织、简明并使用主动词。
　　答案D正确，审计报告应良好的组织以便信息得到恰当的关注。而且，所提交的信息是按逻辑顺序来阐明内部审计师的理由，这种有效的组织加强了对报告的理解。将句子尽可能的简化有助于理解。而且，主动词要比被动词更生动、更简明。