国际注册内部审计师

　【例题】作为风险分析的一部分，内部审计师希望运用过去三十个月的销售数据来预测公司下个月销售增长的百分比。组织内影响销售数量的最大变动是在过去九个月中发生的。最有效的分析方法是：
a.非加权移动平均 b.指数平滑法
c.等候理论 　d.线性回归分析

【答案】b
【解析】
指数平滑法会对最近的销售数据赋予最大的权重。选项a不正确，因为非加权平均不会给最近的销售数据赋予更多的权重。选项c不正确，因为等候理论是用来确定等候时间的。选项d不正确，因为线性回归分析不会给最近的销售数据赋予更多的权重。
【例题】银行的内部审计师建立了多元回归模型，用来估计商业贷款的利息收入，它已经使用了多年。在本年度中，审计师使用模型并发现R平方的值下降较快，但是模型看上去没有问题。以下哪一项结论是合理的？
a.转而使用截面回归分析能够增加R平方的值
b.回归分析不再是估计利息收入的好方法
c.一些没有包括在模型中的新因素会导致了利息收入的变化
d.线性回归模型会增加模型的可靠性

【答案】c
【解析】
R平方显示了由自变量解释的因变量（利息收入）的变化程度。在本例中，可以由模型来解释的利息收入变化部分变小了，因此必然是模型外其它的一些因素导致利息收入的变化。
【例题】许多公司用场地位置模型预测待开发地区未来的销售情况（Y）。一些可使用的解释变量包括：区域内的人口密度（X1）、交通流量（X2）、竞争者数量（X3）以及进入或退出某一区域是否容易（X4）。一个简化的计算机分析输出为：
因变量：Y N：12
R：0.986 R 平方：0.972
标准误差：3800
变量 系数
常量 124,000
X1 5
X2 350
X3 -1,700
X4 4,000
使用的方法是：
a.协整自回归移动平均模型 　b.指数平滑，多元参数
c.多元回归分析 d.线性规划

【答案】c
【解析】
存在X1到X4四个自变量，因此是多元回归分析。只有一个自变量的回归分析被称为一元回归分析。
【例题】因变量与自变量之间的关系可以描述为：
a.三个正向的关系和一个反向的关系
b.三个反向的关系和一个正向的关系
c.两个正向和两个反向的关系
d.四个正向的关系

【答案】a
【解析】
因为一个系数是负的，X3与Y是负向关系。因为其它三个系数是正的，X1、X2和X4与Y是正相关。
【例题】变量 X4不是普通的变量，因为进入某一区域或者有问题，或没有。我们可以定义“0”为进入没有问题，“1”为进入有问题。这种变量被称为：
a.多元共线性变量 　b.虚拟变量
c.遗漏的变量 　d.极端值

【答案】b
【解析】
虚拟变量值为一和零，他们在回归分析中代表定性变量（X4）。
【例题】根据计算机输出的结果，如果交通流量增加一个单位，销售会：
a.减少1,700 　b.增加350
c.增加5 　d.增加4,000
       【答案】b
【解析】
X2的系数为350，因此X2增加1单位，因变量销售额会增加350。
【例题】如果X1=10,000、X2=300、X3=9、X4=1，预计的销售量将会等于：
a.124,000 　b.126,655
c.143,700 　d.267,700

        【答案】d
【解析】
将数值带入回归方程，Y的预测值＝124,000＋5（10,000）+350（300）－1,700（9）＋4,000（1）＝267,700。

 

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（责任编辑：中大编辑）