• 定义
  • 本福特定律也称为本福特法则，说明一堆从实际生活得出的数据中，以1为首位数字的数的出现概率约为总数的三成，接近期望值1/9的3倍。推广来说，越大的数，以它为首几位的数出现的概率就越低。它可用于检查各种数据是否有造假。”
  • 公式
  • 相似性判断方法
  • Z检验：
  • KS检验：
  • 余弦相似性：
  • 适用情形
  • 通过多个数据集运算形成的数据。例如，应收账款=销售量×单价，应付账款=采购量×单价；
  • 真实交易数据；
  • 大数据量，可观测的数据越多越符合。例如，全年的交易数据；
  • 符合下面规律的会计科目，一组数字的平均数大于中位数，且偏差为正。例如，大部分的会计科目。（注：平均数大于中位数的意思就是在这组数据中数字小的数占多数，数字大的数占少数。也就是说可能20%的金额是由80%的数量构成的，而80%的金额是由20%的数量构成的。数据的金额变化一定要大，不能局限在某一小范围内)
  • 不适用情形
  • 数据集合是标志性的编号。例如，对账单号、发票号、邮政编码；
  • 数字会受到人为影响。例如，商家通常采用99尾数的定价方法；
  • 数据集合包含大量公司特定的数字。例如，用来记录100美元退款的账户；
  • 数据集合设定有最大值、最小值的门槛。例如，某类资产必须大于多少金额才会被记录。（注：像固定资产公司规定有一个起点金额的，就不适合）；
  • 不是真实交易的数据。例如，盗取、回扣、合同操纵。(注：像很多人工调账的数据应该要剔除出去）
  • 审计用途
  • 利用本福特定律作为审计过程中的分析性程序，可以发现是否有财务造假的迹象。在做实质性科目底稿时，可以对银行流水、应收账款、主营业务收入等科目进行检查，看是否和本福特定律的概率分布有偏差，从而识别舞弊风险。为简化测试过程，我们可以把计算方法写成Excel VBA代码工具。