A multiple criteria model for audit planning decisions

. The auditor must trade off potential losses from both ineffectiveness (failure to detect client errors) and inefficiency. However, auditing standards do not specify how the auditor is to achieve an appropriate balance between these two conflicting objectives. This paper presents a multiple criteria decision†making (MCDM) model of an audit planning decision in which an effectiveness vs. efficiency trade†off is required. The key advantage of the MCDM model developed here is that an optimal solution is obtained without requiring ex ante specification of a loss function by the auditor. Thus, the model addresses a previously recognized problem (e.g., Menzefricke, 1984) that loss functions may vary depending on characteristics of the audit. In this paper, we develop a model of the auditor's sampling plan selection problem incorporating multiple decision criteria, use the model under a variety of simulated audit conditions, and compare our results with previous research. Résumé. Le vérificateur doit parvenir à un compromis entre les pertes pouvant être occasionnées à la fois par l'inefficacité (non†détection d'erreurs commises par l'entreprise cliente) et l'inefficience. Les normes de vérification ne précisent cependant pas comment le vérificateur doit parvenir à un équilibre approprié entre ces deux objectifs conflictuels. Les auteurs proposent un modèle de dècision à critères multiples qui s'applique à la décision de planification de la vérification exigeant un compromis efficacité†efficience. Le principal avantage de ce modèle est qu'il permet d'obtenir une solution optimale sans exiger la formulation ex ante par le vérificateur d'une fonction de perte. Le modèle porte done sur une question sur laquelle se sont déjà penchés les chercheurs (Menzefricke, 1984, par exemple): les fonctions de perte peuvent varier selon les caractéristiques de la vérification. Les auteurs élaborent ici un modèle qui s'applique au problème de sélection par le vérificateur d'un plan d'échantillonnage incorporant des critères de décision multiples. Ils utilisent le modèle en simulant diverses situations de vérification et comparent les résultats obtenus avec ceux des travaux précédents.