内部审计独立性与董事会监督问题探讨

1、董事会由12名外部董事组成,所有董事在董事会任职至少15年,其中几名成员是首席执行官(CEO)的密友,经常与他的家人一起参加社交活动和旅行。在董事会会议上,董事们很少质疑管理层的战略,他们听取内部审计提供的信息,但将任何问题整改需求的决定权交给管理层。如果你是首席审计执行官(CAE),你是否会担心董事们是否完全独立行事?

会。董事任职时间长、与CEO是密友、很少质疑管理层战略且将问题整改决定权交予管理层,这些情况可能影响其独立性。

2、最佳实践和国际内部审计师协会标准表明,内部审计部门章程和审计委员会章程应规定审计委员会对内部审计的监督责任。在某公司,审计委员会和管理层都指示,除季度闭门会议外,首席审计执行官(CAE)与审计委员会之间的任何会议都必须有首席执行官(CEO)或首席财务官(CFO)参加。CAE不被允许独立联系审计委员会。如果他这样做了,审计委员会不会回电。你认为审计委员会是否对内部审计进行了适当的监督?管理层和审计委员会的指令是否符合透明和道德的行为准则?如果你是该公司内部审计团队的一员或CAE,你认为你能肯定地证明符合COSO的前两项原则吗?

  • 审计委员会未对内部审计进行适当监督。
  • 管理层和审计委员会的指令不符合透明和道德的行为准则。
  • 若作为内部审计团队一员或CAE,不能肯定地证明符合COSO的前两项原则。

3、在一个工作场景中,如果您是首席审计执行官(CAE),您会怎么做?您认为管理层在面试过程中是否完全坦诚、诚实并展现出正直的品质?您在工作第一周发现的信息情况如何?不管管理层的要求,您会打电话与审计委员会沟通吗?此外,假设您已经失业大约一年,并且有一些财务问题,您真的需要保住这份工作,您会怎么做?

作为CAE,应评估自身在公司的处境和面临的问题。管理层在面试过程中可能未完全坦诚,因为面试时未提及诸多限制CAE权限的情况。

对于第一周发现的信息,若认为存在损害审计独立性和有效性的问题,即便有财务压力需要保住工作,也应考虑与审计委员会沟通。

  • 可先尝试与管理层协商,表达自身对权限受限问题的担忧,争取合理的权
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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