贷款业务审计中的计算机抽样，本文主要内容关键词为：贷款业务论文,计算机论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
A 贷款业务审计计算机抽样的原则
从统计学的角度而言，商业银行贷款业务有两个明显特点：一是样本总体数量巨大，金融系统一般都已实现数据集中，信贷数据及与之关联的信息数据往往以海量计算。二是样本个体特征复杂，涉及贷款性质、借款金额、计息标准、贷款分类、保证方式等多项要素。不同的贷款，风险形态大为不同。
针对商业银行贷款业务的这两大特点，我们将贷款业务审计的计算机抽样方法确定为：在判断抽样基础上，结合计算机查询技术进行的一种贷款抽样检查。也就是说，审计人员在对商业银行贷款业务开展审计时，应充分考虑审计资源成本与效益的矛盾关系，根据对被审计银行贷款质量和贷款管理的判断，依照样本的覆盖性、代表性和风险优先原则，进行有选择的重点抽样。这里，有四点需要明确：
第一，贷款抽样是判断抽样，而不是随机抽样。随机抽样体现的是同等机会原则，所有每笔贷款都有相同的被抽中或不被抽中的可能性。贷款的复杂性决定了采用随机抽样不可行。正如我们分析贷款业务特点时所说的，商业银行的贷款类型各异，风险程度各不相同。对于这样的检查对象，简单的随机抽样无法保证样本的代表性，以不具有严格代表性的贷款样本来推断贷款的总体质量，难以令人信服。
第二，样本要有一定的覆盖率或抽样比例。审计人员应依据《商业银行审计指南》的要求，结合对银行贷款质量和贷款管理水平的判断，来确定抽样的规模和比例。如果管理较好，样本数量可以小些，反之亦然。样本还应该尽量涵盖各类贷款，尽可能考虑期限、行业、结构和担保等因素，使样本具有更好的代表性。
第三，样本要体现“风险优先”的原则。这是审计的目标所决定的，审计人员应尽量找出所有风险较大、容易产生违纪违规行为的贷款（如逾期难以收回、已构成损失的贷款），以便查清问题，堵塞漏洞，规范金融秩序和优化信贷环境。从风险不能预先判断的贷款中选取样本时，则应优先考虑金额较大的贷款，因为与小额贷款相比，大额贷款的质量对银行的影响较大。
第四，样本选取离不开计算机技术的合理运用。银行信贷数据以大型数据库为主要存储方式，运用计算机技术可以对大容量的信息数据进行处理，还可以根据审计人员设定的条件进行准确的筛选，而这正是我们对海量信贷数据进行判断抽样所必需的。
B 贷款业务审计计算机抽样的步骤和方法
贷款业务审计的主要步骤和方法一般为：下载银行信贷管理系统中的贷款业务数据；利用数据库查询技术选取风险较大、有较强代表性的贷款记录；对选取的样本记录进行必要的整理。
步骤一、下载贷款业务数据
各商业银行的信贷管理系统不尽相同，后台有采用DB2的，也有采用 Informix的。数据字典也有一定的差异，但关键表的功能和结构是大体一致的。审计人员在下载数据前应先了解被审计单位的信贷管理系统，特别是要熟悉数据库中表与表之间的关联关系，以及核心字段的含义。在此基础上，将贷款抽样所需的有关数据表下载，并对其进行必要的关联和格式化处理。
步骤二、有条件选取样本记录
依照“风险优先”原则，对贷款业务进行计算机抽样时应尽量选取风险较大、容易产生违规问题的贷款，也就是我们常说的“核心组贷款”。一般而言，可以从以下几个方面入手，抽取符合“核心组贷款”条件的数据记录：
从贷款五级分类入手，选取重要贷款数据。贷款分类是银行信贷管理的重要组成部分。银行按照贷款风险程度对信贷资产进行审查，并将贷款划分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，后三类合称为不良贷款。不良贷款的形成与银行的信贷管理水平密切相关，属于高风险贷款，应予重点关注。选取方法是：从“贷款发放记录表”中筛选出银行在一定时期发放的、贷款余额不为零，且贷款分类为“次级”、“可疑”、“损失”的所有数据；从“贷款发放记录表”中筛选出银行在一定时期发放的、贷款余额不为零，且贷款分类为“关注”的大额数据。
从贷款逾期入手，选取重要贷款数据。逾期长短是衡量贷款质量的客观标准。逾期贷款占全部贷款的比例，是监测银行贷款质量最基本、也是使用最为普遍的比率。逾期的时间越长，贷款收回的可能性就越小，银行遭受损失的概率就越大。逾期30天以内，可以认为还是正常状态；逾期90天以上，贷款利息收入就要入表外科目；逾期360天以上，贷款就接近损失了。由于逾期的时间是可以量化的客观事实，因此在进行贷款抽样时，审计人员可以根据具体天数来重点选取那些逾期较长，接近呆滞、呆账的贷款。选取方法是：从贷款发放记录中筛选出距审计时点一定天数（一般设定为90天以上），且贷款余额不为零的数据。
从贷款展期入手，选取重要贷款数据。银行允许借款人在一定的条件下，以展期的形式适当延长贷款期限。短期贷款展期期限累计不得超过原贷款期限；中期贷款展期期限累计不得超过原贷款期限的一半；长期贷款展期期限累计不得超过3年。展期的贷款虽然表面上没有逾期，但是风险仍然要比正常的贷款大一些。因此，审计人员在抽样时要将展期较长、展期次数较多、展期期限不合规的大额贷款包括进去。选取方法是：从贷款发放记录中选择所有延期到期日大于到期日的贷款记录，通过“到期日期”、“贷款日期”、“延期到期日期”几个日期字段的差额比较，筛选大额的展期期限不合规的贷款。
从贷款计息状态入手，选取重要贷款数据。对于处于不计息状态的贷款应给予关注，以便进一步核实是否存在擅自减免贷款利息、违规减免表外应收利息、政府行为贷款等问题。选取方法是：从贷款发放记录中筛选“计息方式名称”为“不计息”，且贷款余额不为零的大额贷款记录。
从容易产生问题的贷款入手，选取重要贷款数据。这类贷款主要包括：新发放的大额贷款、以资抵债贷款、存单质押不足的贷款、以贷收息贷款、多头贷款、关系人贷款、机关事业单位贷款、担保人不合规贷款等。通过计算机查询，把符合上述条件的贷款选取出来。
除了上述的“核心组贷款”外，为了使样本达到一定的覆盖面，对银行的总体贷款情况作出准确和全面的评价，在绝大多数情况下，审计人员还需从余下的贷款中选择适量的其他贷款。采取何种方法应根据具体情况来定，一般而言推荐使用货币单位抽样方法。
步骤三、整理选取的样本记录
根据不同的条件选取贷款后，内容往往会有交叉，比如“新发放的大额贷款”可能同时也是“关系人贷款”。因此，我们在计算抽样覆盖率时不能重复计算，而要将冗余重复的数据记录予以剔除。经过整理后的贷款样本记录如果达不到一定的覆盖率，审计人员可以根据新的情况，进一步修正抽样方案。
C 贷款业务审计计算机抽样的样本分析
在手工审计中，审计人员只能依靠银行信贷部门提供的一些统计表格以及详细查阅信贷档案等方式进行，但这种方式往往耗时长，效率又低。而在计算机审计中，由于我们将审计思路转化为银行贷款数据可识别的特征，通过有条件的选取，已经得到了贷款数据的核心样本。在此基础上审计人员就可以对样本进行重点分析，形成对被审计银行信贷资产状况的整体概念，并为确定审计重点、查找可疑线索提供依据和资料。由于判断抽样是属性抽样的一种，所以对样本的分析并不需要太多复杂的统计公式，审计人员更多的是要着眼于风险贷款的性质和比例。
一方面，利用样本分析来推断贷款的总体质量。以风险防范为主的贷款业务审计是为了鉴别风险、衡量风险，从而确定贷款的真实价值。判断抽样的方法决定了不能机械地对总体特征进行推断。因为我们选取的样本贷款与样本以外的贷款相比，质量相对较差，如果用样本中贷款的质量代替样本以外的贷款质量，显然是不科学的。因此，描述贷款的总体质量，我们应该分析抽样方法对检查结论的影响程度，既要考虑贷款样本占全部贷款的比例，也要考虑抽样样本的覆盖率。
另一方面，利用样本分析来确定下一步的审计重点。通过判断抽样，我们已经将高风险贷款尽可能地选取出来，对这类贷款业务数据进行排序、分组和汇总等操作，加以综合分析，就可以发现审计线索，明确重点。一是看贷款是否集中于某一类借款人，防止银行出现信贷集中风险，将“所有鸡蛋都放在一个篮子里”，查看是否有关联贷款存在；二是看贷款资金流向，尤其是贷款到账后数日内一次或分批划走，金额为贷款额90%以上的大额转款；三是看问题贷款的组成结构，贷款期限是长期还是短期，贷款投向是公有经济贷款还是私有经济贷款，贷款品种是工商贷款、建筑贷款、住房贷款、汽车贷款还是贸易融资等。不同类型贷款的风险程度和风险点不一样，审计人员应根据样本分析的结果，关注损失程度高的贷款种类，将其作为下一步的审计重点。