Agustín Hernández Bastida es doctor en Matemáticas (especialidad de Estadística) por la Universidad de Granada y catedrático de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa de esta misma universidad. Imparte clases de estadística económico-empresarial desde hace más de 25 años. Ha trabajado en análisis bayesiano aplicado a la auditoría de cuentas, y en la actualidad trabaja en cálculo de primas en estadística actuarial y en el análisis cuantitativo de la condición financiera de los municipios.
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Resultan evidentes las ventajas de utilizar el muestreo estadístico en los problemas de auditoría. En esta monografía se describen diferentes aproximaciones para calcular cotas superiores para el error total de una contabilidad. La utilizacion de cotas no parametricas en auditoria, como la de Stringer, la multinomial o la de momentos, puede considerarse como una de las estrategias alternativas que permiten superar las deficiencias, ampliamente descritas en la literatura, de la estimacion puntual.Otro grupo de procedimientos, basados en la distribucion multinomial, presentan la ventaja de que el auditor no precisa realizar ninguna hipotesis de partida sobre la modelizacion probabilistica de las magnitudes observables; la modelizacion multinomial surge de la manera en que es usual tomar los datos. Esto puede combinarse con la metodologia bayesiana.El modelo de informacion parcial, del que se aporta el desarrollo teorico, supone una importante simplificacion respecto a otros modelos bayesianos propuestos. Hace uso de que la cantidad de error total de la contabilidad es una magnitud intuitiva para el auditor; esto es, se dispone de informacion a priori sobre una magnitud que coincide con los verdaderos parametros del problema, pero que puede obtenerse como una funcion de ellos. Como en estas condiciones no se puede ajustar un analisis bayesiano clasico, la solucion que se adopta, particularizando resultados teoricos sobre problemas bayesianos con informacion a priori parcial, consiste en realizar una"modificacion de la verosimilitud"a fin de hacerla compatible con la informacion a priori y poder aplicar el teorema de Bayes.Este modelo aprovecha toda la informacion"relevante"para el problema que posee el auditor y sedispone de un programa ejecutable desde cualquier ordenador personal que facilita su aplicacion.
El objetivo de este manual es ofrecer las nociones básicas de estadística referidas esencialmente al análisis descriptivo de datos. La teoría explicada en cada tema está ilustrada con abundantes ejemplos y al final de la obra se incluye una amplia relación de ejercicios referidos a todos los contenidos del libro respetando el orden del índice para facilitar la tarea al estudiante. Asimismo, se añade un breve capítulo de cuestiones con respuestas alternativas útiles para fijar ideas. El texto es de utilidad para todos aquellos estudiantes que pretendan acercarse al mundo de la estadística desde muy diversos ámbitos, así como para profesionales que deseen adquirir algunos conocimientos para el análisis cuantitativo de conjuntos de datos.