The Reduced Rules Rule Based Forecasting Decision Support System: Details and Functionalities: An Audit Context
Notice bibliographique
Résumé
In execution of PCAOB audits at the Planning and Substantive Phases, forecasts of various financial account balances are often used to collect information on the veracity of the client’s final reported balances. One of the forecast methods widely acclaimed in the academic context is the Rule Based Forecasting [RBF] model of Collopy and Armstrong [C&A]. However, for the most part, the RBF has not found its way into the panoply of the auditor. In our practice-oriented experiential context, the reason for this seems to be the lack of an enabling Decision Support System[DSS] usually needed to create reliable RBF-forecasts in a timely manner needed at the Substantive Phase of the audit. Focus In this report, we detail a GUI-friendly DSS, the VBA-programming of which is based upon a 2013 revision of an updated C&A model offered by Adya and Lusk. The DSS is called: The Reduced Rules: Rule Based Forecasting: Decision Support System [RR:RBF:DSS]. We provide a comprehensive example of the RR:RBF:DSS in a PCAOB-audit context for a Caterpillar™, Inc.Ò account Panel downloaded from Bloomberg™. This example, carefully details all of the numerous User Form-Launch platforms as well as discusses the statistical and operational Rule-scoring functionalities of the RR:RBF:DSS. The RR:RBF:DSS is available as a download without cost or restrictions on its use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».