100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Samenvatting Uitwerking Data Science In Auditing (DSA) Nyenrode 9+ $5.38   Add to cart

Summary

Samenvatting Uitwerking Data Science In Auditing (DSA) Nyenrode 9+

 52 views  3 purchases
  • Course
  • Institution

Met deze paper heb ik een 9+ gehaald voor Data Science in Auditing. In het paper is onderzocht hoe de marktwaarde van occasions voorspeld kan worden middels een lineaire regressie. De code die geschreven moet worden is in de bijlage stapsgewijs opgenomen en met comments onderbouwd. Op de manier is ...

[Show more]

Preview 4 out of 41  pages

  • December 8, 2021
  • 41
  • 2021/2022
  • Summary
avatar-seller
Data-analyse: Wetenschap of
Magie?
Voorspellingen van de marktwaarde van occasions




__________________________________________________________________________________



Naam:
Mail:
Studentnummer:
Opleiding: Master Accountancy
Vak: Data Science in Auditing
Opdrachtorganisatie: Nyenrode Business Universiteit
Docent-begeleider:
Datum:
Woorden excl. bijlagen: 4918

Voor de volledigheid. Dit paper dient slechts als voorbeeld. Plagiaat is academisch wangedrag.

,Inhoud
1.1 Inleiding........................................................................................................................................3
1.2 Auditcontext.................................................................................................................................3
1.3 Relevantie binnen de audit...........................................................................................................4
2. Theorie...............................................................................................................................................5
2.1 Het beoogde model......................................................................................................................5
2.2 Gartner Analytic Ascendancy Model.............................................................................................5
2.2.1 Descriptive Analytics..............................................................................................................6
2.2.2 Diagnostic Analytics...............................................................................................................6
2.2.3 Predictive Analytics................................................................................................................6
2.2.4 Prescriptive Analytics.............................................................................................................6
2.3 Wisdom Pyramid..........................................................................................................................6
2.4 V’s van Bigdata.............................................................................................................................7
2.5 Push left-principe..........................................................................................................................8
2.6 Audit Comfort Cycle......................................................................................................................9
3. Praktijk en dataset............................................................................................................................10
3.1 Dataset.......................................................................................................................................10
3.2 Gehanteerde variabelen.............................................................................................................10
3.2.1 Opschoning Dataset.............................................................................................................10
3.2.2 Opsporing outliers...............................................................................................................12
3.3 Descriptive variabelen................................................................................................................12
3.3.1 Numerieke descriptives.......................................................................................................13
3.3.2 Categoriale descriptives.......................................................................................................15
3.4 Bias, variance en de trade-off.....................................................................................................19
3.5 Risico’s van het model................................................................................................................19
4. Onderzoeksresultaten......................................................................................................................21
4.1 Trainen........................................................................................................................................21
4.2 Testen.........................................................................................................................................22
4.3 Conclusie....................................................................................................................................24
Geciteerde werken...............................................................................................................................25
Bijlagen.................................................................................................................................................25
Bijlage 1. Instellen R..........................................................................................................................25
Bijlage 2. Dataset opschonen............................................................................................................25


1

,Bijlage 3. Beoordelen dataset...........................................................................................................28
Bijlage 4. Beschrijvende statistiek – finale dataset...........................................................................31
4.1 Code........................................................................................................................................31
4.2 Beschrijvende statistiek (Freq tabellen)..................................................................................33
Bijlage 5. Trainen van het model......................................................................................................36
5.1 Diagnostische plot: eerste model...........................................................................................36
5.2 Diagnostische plot: Aangepast model.....................................................................................36
5.3 Code........................................................................................................................................36
Bijlage 6. Testen van het model........................................................................................................39




2

, 1.1 Inleiding
Ooit wel eens afgevraagd hoe de verkoopprijs van een occasion tot stand komt? Waarschijnlijk niet.
Nu denk je waarschijnlijk: “Dat is toch logisch? Het merk, het model, de kilometerstand en het
bouwjaar spelen een grote rol”. Dat is zeker juist, maar dan resteert nog de vraag wat de invloed
daarvan is op de prijs. Oldtimers en de zogenaamde “classic”cars lijken bijvoorbeeld met de tijd
alleen maar meer waard te worden, terwijl de verwachting is dat deze in prijs zouden dalen, omdat
de kilometerstand en de leeftijd toeneemt. Dieselauto’s waren van oudsher waardevast, maar
ondertussen gaat ook die vlieger ook meer op, vanwege de introductie van de elektrische auto’s en
het weren van diesels in de binnensteden. Er zijn dus veel facetten die (onbewust) gemoeid zijn met
de hoogte van de verkoopprijs, waardoor het (onbewust) een complexe berekening wordt.

Vanuit het perspectief van de accountant bekeken is het zodoende een lastige puzzel om de
volledigheid van de opbrengstverantwoording van occasions te controleren. Veel meer dan een
goederenbeweging en een marge-analyse op basis van subjectieve inkoopprijzen, wordt er in de
praktijk niet gedaan aan gegevensgerichte werkzaamheden.

In dit paper proberen we derhalve te achterhalen of, voor de accountant, data-analyse een bruikbaar
stuk gereedschap is dat ingezet kan worden als werkzaamheid.

1.2 Auditcontext
De wens is om middels data-analyse een model op te zetten om de marktwaarde van occasions te
proberen te voorspellen op basis van de bij de Rijksdienst voor het Wegverkeer (RDW) bekende
gegevens. In dit paper wordt bij de definitie van de marktwaarde aangesloten op de gegeven
definitie in het Besluit Actuele Waarde en deze luidt: “Het bedrag waarvoor een actief kan worden
verhandeld tussen ter zake goed geïnformeerde partijen, die tot een transactie bereid en
onafhankelijk van elkaar zijn.”

De voorspelling vanuit het model kan afgezet worden tegen de werkelijke gehanteerde
verkoopprijzen om de volledigheid van de opbrengstverantwoording van occasions te beoordelen.
Overigens, indien er sprake is van een flatterende tendentie kan het model tevens gehanteerd
worden om de juistheid van de omzet te beoordelen.

Aanvullend is de wens om zo min mogelijk variabelen te hanteren in het model vanwege de
uitlegbaarheid naar de klant toe en de efficiency. Op basis van deze doelstellingen zijn de volgende
twee auditvragen geformuleerd:

“Is het mogelijk de marktprijs van een occasion te controleren op basis van gegevens zoals bekend bij
de RDW?”

&

“Is het mogelijk de marktprijs van een occasion te controleren op basis van alleen de
kilometerstand?”




3

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

Guaranteed quality through customer reviews

Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.

Quick and easy check-out

Quick and easy check-out

You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.

Focus on what matters

Focus on what matters

Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!

Frequently asked questions

What do I get when I buy this document?

You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.

Satisfaction guarantee: how does it work?

Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.

Who am I buying these notes from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller NoggeenRA. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $5.38. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

67866 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now

Start selling

Recently viewed by you


$5.38  3x  sold
  • (0)
  Add to cart