Audit planning: an algorithmic approach* - AHITUV, NIV; HALPERN, JONATHAN; WILL, HART (Contemporary Accounting Research, 1985)
A major task in audit planning is the design of a proper evaluation procedure for the existing accounting and internal control system. In an era when most accounting systems are “engineered” and computerized, a structured “systems approach” can replace the traditional audit planning methods with formal algorithms to assure that the evaluation is economical and within time and resource constraints. This paper combines the concepts of reliability modeling of internal control systems with those of sequential covering in mathematical programming and provides an algorithm for audit planning in two situations: (1) a dichotomous, deterministic condition where each control mechanism can either operate properly or fail, and (2) a probabilistic situation in which probabilities of success and failure are considered. The objective function is the minimization of audit cost in the first case and is the minimization of expected audit cost in the second one. In addition to the optimization effect achieved by applying the algorithm, a “stopping rule” is defined for the termination of the audit investigation. Résumé. Une tâche importante dans la planification en vérification est de concevoir une procüdure d‘évaluation appropriée pour le système de contrôle interne comptable considéré. Dans une ère où la plupart des systèmes comptables sont “machinés” et informatisés, une “approche système” structurée peut remplacer les méthodes traditionnelles de planification en vérification par des algorithmes formels, afin de donner l'assurance que l’évaluation est économique et à l'intérieur des contraintes de temps et de ressources. Cet article combine les concepts de la fiabilité du modelage des systèmes de contrôle interne avec ceux de couverture séquentielle en programmation mathématique, et présente un algorithme pour la planification en vérification dans deux situations: (1) une condition dichotomique et déterministique où chaque mécanisme de contrôle peut soit fonctionner correctement ou ne pas fonctionner, et (2) une situation probabilistique où l'on considère les probabilitès de succès et d‘échec. La fonction “objectif” est de minimiser le coût de la vérification dans le premier cas et de minimiser le coût prévu de la vérification dans le deuxième cas. En plus de l'effet d'optimisation atteint par l'utilisation de l'algorithme, on définit une “règle de fin de vérification” visant à mettre fin à la vérification.