基于决策分析与蒙特卡洛模拟的审计师绩效评估优化：多准则方法的应用

本研究针对审计师绩效评估缺乏客观量化标准的问题，采用WENSLO和ARTASI两种先进多准则决策方法（MCDM），结合蒙特卡洛模拟，对土耳其27家审计机构进行绩效排名。结果显示，PKF、HSY和YEDITEPE为综合表现最优机构，而ECOVIZ、VEZIN和REFORM垫底。研究创新性地将审计公司数量、培训时长等可量化指标作为核心评估标准，并通过敏感性分析验证了结论的稳健性，为审计行业绩效管理提供了数据驱动的科学框架。

　　

审计师绩效直接关系到资本市场的财务报告质量，但现有评估体系常依赖主观判断，缺乏标准化量化指标。传统方法难以平衡审计公司规模、行业专长、培训投入等多维度因素，导致绩效排名争议频发。土耳其作为新兴经济体，其审计市场兼具高速发展和监管滞后的特征，亟需建立科学评估模型。

为解决这一问题，研究人员开发了整合WENSLO（基于包络斜率赋权）和ARTASI（自适应区间标准化排序）的双模块多准则决策模型，对土耳其27家审计机构展开评估。研究选取7项可量化指标：审计公司数量、培训时长、客户接触时长、行业专精度等，通过蒙特卡洛模拟测试权重扰动下的结果稳定性，并与MABAC、TOPSIS等传统方法交叉验证。论文发表于《Expert Systems with Applications》。

主要技术方法

1. WENSLO权重计算：通过欧氏距离包络与斜率比确定客观权重
2. ARTASI排序：采用动态区间映射算法避免传统归一化失真
3. 蒙特卡洛模拟：生成10,000次随机权重测试排名鲁棒性
4. 敏感性分析：对比MABAC、TOPSIS等方法的排序一致性

WENSLO方法结果
赋权分析显示，审计公司数量（权重0.214）和培训时长（0.203）是最关键指标，二者合计贡献41.7%的决策权重。这表明实操经验与专业培训是审计效能的核心驱动力。

ARTASI排名结果
PKF凭借行业专精度（9.2/10）和最长年均培训时长（148小时）位列第一，HSY因高客户接触指数（8.9）居次席。蒙特卡洛模拟证实前五名机构在95%置信区间内保持稳定，验证了方法的可靠性。

与传统MCDM对比
与TOPSIS相比，ARTASI将ECOVIZ的排名从18降至26位，因其更严格惩罚该机构在关键指标（审计公司数量仅32家）的短板，体现新方法对核心指标的敏感性。

讨论与结论
该研究首次将WENSLO-ARTASI组合应用于审计领域，证实行业专精度与操作经验比财务指标更能预测审计质量。蒙特卡洛模拟揭示：即使权重分布变化±30%，头部机构仍保持显著优势，说明绩效差异源于实质能力而非模型偏差。研究为监管机构提供了可量化的审计质量监测工具，未来可扩展至情绪智力等软性指标评估。

Dragan Pamucar团队开发的动态区间映射技术（ARTASI）有效解决了传统MCDM的秩反转问题，其创新性在于：对成本型指标采用逆向排序时保留原始数据分布特性。这一突破为金融风险评估等领域提供了方法论借鉴。Mehmet ?z?al?c?指出，该模型特别适合新兴市场审计机构评估，因其能兼容不完善数据环境下的决策需求。