Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/71018
Título: On maximum entropy priors and a most likely likelihood in auditing
Autores/as: Hernández Bastida, Agustín
Martel Escobar, María del Carmen 
Vázquez Polo, Francisco José 
Clasificación UNESCO: 530601 Economía, investigación y desarrollo experimental
Palabras clave: Entropia
Auditoría
Auditing
Maximum Entropy Prior
Partial Prior Information
Fecha de publicación: 1998
Publicación seriada: Questiio 
Resumen: There are two basic questions auditors and accountants must consider when developing test and estimation applications using Bayes' Theorem: What prior probability function should be used and what likelihood function should be used. In this paper we propose to use a maximum entropy prior probability function MEP with the most likely likelihood function MLL in the Quasi-Bayesian QB model introduced by McCray (1984). It is defined on an adequate parameter. Thus procedure only needs an expected value of ?0 known (in this paper the expected tainting) to obtain a MEP all an auditor or accountant need to supply are the range, as with any other prior, and the expected tainting, ?0. We will see some practical applications of the methodology proposed about internal control evaluation in auditin.
URI: http://hdl.handle.net/10553/71018
ISSN: 0210-8054
Fuente: Questiió: Quaderns d'Estadística, Sistemes, Informatica i Investigació Operativa [ISSN 0210-8054],v. 22 (2), p. 231-242
URL: http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=2363828
Colección:Artículos
miniatura
PDF
Adobe PDF (77,6 kB)
Vista completa

Visitas

45
actualizado el 30-sep-2023

Descargas

50
actualizado el 30-sep-2023

Google ScholarTM

Verifica


Comparte



Exporta metadatos



Los elementos en ULPGC accedaCRIS están protegidos por derechos de autor con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.