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1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
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