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Estimación del error en una contabilidad: procedimientos no paramétricos y uso de la distribución multinomial

Estimación del error en una contabilidad: procedimientos no paramétricos y uso de la distribución multinomial

10,82 € tasse incl.

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978-84-8240-067-9

Autor: Moreno Carretero, Mª Francisca;Hernández Bastida, Agustín;Vázquez-Polo, Francisco José

Año Public.: 2000

Encuadernación:Tapa blanda o Bolsillo;B5No definido4

Vendido y gestionado por Diego Marín, S.L.

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Seudonimo autor: ;;

Materia: Contabilidad de gestión y teneduría de libros

Coleccion: Ciencias Económicas y Jurídicas Num. en coleccion: 9

Idioma: Español

Idioma orig: Español

Alto 23,0 cm Ancho 15,0 cm Grueso 1,2 cm

Peso: 340

Resumen: Resultan evidentes las ventajas de utilizar el muestreo estadístico en los problemas de auditoría. En esta monografía se describen diferentes aproximaciones para calcular cotas superiores para el error total de una contabilidad. La utilización de cotas no paramétricas en auditoría, como la de Stringer, la multinomial o la de momentos, puede considerarse como una de las estrategias alternativas que permiten superar las deficiencias, ampliamente descritas en la literatura, de la estimación puntual. Otro grupo de procedimientos, basados en la distribución multinomial, presentan la ventaja de que el auditor no precisa realizar ninguna hipótesis de partida sobre la modelización probabilística de las magnitudes observables; la modelización multinomial surge de la manera en que es usual tomar los datos. Esto puede combinarse con la metodología bayesiana. El modelo de información parcial, del que se aporta el desarrollo teórico, supone una importante simplificación respecto a otros modelos bayesianos propuestos. Hace uso de que la cantidad de error total de la contabilidad es una magnitud intuitiva para el auditor; esto es, se dispone de información a priori sobre una magnitud que coincide con los verdaderos parámetros del problema, pero que puede obtenerse como una función de ellos. Como en estas condiciones no se puede ajustar un análisis bayesiano clásico, la solución que se adopta, particularizando resultados teóricos sobre problemas bayesianos con información a priori parcial, consiste en realizar una "modificación de la verosimilitud" a fin de hacerla compatible con la información a priori y poder aplicar el teorema de Bayes. Este modelo aprovecha toda la información "relevante" para el problema que posee el auditor y se dispone de un programa ejecutable desde cualquier ordenador personal que facilita su aplicación.

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