Монетарная выборка — это изобретение в методологии выборочного исследования. Она создана специально для аудиторов. Теперь это наиболее распространенный метод статистического выборочного исследования при проверках статей балансов, ибо данный метод сочетает в себе статистическую простоту качественного исследования и стоимостное выражение статистического результата.

Этот статистический метод включает: определение объема выборки, ее осуществление и оценку результатов для проверки статей балансов. Этапы монетарной выборки показаны шике для сравнения вместе с этапами качественного выборочного исследования, поскольку оба подхода сопоставимы:

  1. ЭТАПЫ ДЕНЕЖНОГО ВЫБОРОЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ (МОНЕТАРНАЯ ВЫБОРКА)
    1. Сформулируйте цели аудиторского теста
    2. Укажите характеристики ошибок
    3. Определите совокупность
    4. Определите единицу выборочного исследования
    5. Установите допустимую ошибку
    6. Установите приемлемый риск ошибочного принятия
    7. Оцените норму отклонений в совокупности
    8. Определите начальный объем выборки
    9. Получите случайную выборку
    10. Выполните аудиторские процедуры
    11. Распространите результаты выборки на совокупность
    12. Проанализируйте ошибки
    13. Решите вопрос о пригодности совокупности
  2. ЭТАПЫ КАЧЕСТВЕННОГО (КОЛИЧЕСТВЕННОГО) ВЫБОРОЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
    1. Сформулируйте цели аудиторского теста
    2. Укажите характеристики отклонений
    3. Определите совокупность
    4. Определите единицу выборочного исследования
    5. Установите допустимую норму отклонений
    6. Установите приемлемый риск максимального доверия
    7. Оцените норму отклонений совокупности
    8. Определите начальный объем выборки
    9. Получите случайную выборку
    10. Выполните аудиторские процедуры
    11. Распространите результаты выборки на совокупность
    12. Проанализируйте отклонения
    13. Решите вопрос о пригодности совокупности

Остановимся на каждом из этих этапов.

СФОРМУЛИРУЙТЕ ЦЕЛИ АУДИТОРСКОГО ТЕСТА. Для монетарной выборки целями теста являются определение оцененных ошибок в совокупности, подвергающейся аудиторской проверке, и решение вопроса о том, объективно ли представлена совокупность. Оценки ошибок в монетарной выборке называются пределами ошибки.

УКАЖИТЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОШИБОК. При помощи монетарной выборки определяют величины монетарных ошибок в совокупности. Главное различие между монетарной выборкой и качественным выборочным исследованием заключается в том, что в первой мерой служат денежные единицы.

ОПРЕДЕЛИТЕ СОВОКУПНОСТЬ. При монетарной выборке совокупность определяется как отраженная в учете монетарная (денежная) совокупность. Аудитор оценивает затем, занижена она или завышена. Например, совокупность дебиторской задолженности состоит из 40 счетов на общую сумму 207 295 тыс. руб. Совокупности для выборочных исследований в основном будут содержать гораздо больше сорока счетов на существенно большие суммы.

Из-за особенностей метода монетарной выборки, которые объяснены вкратце, невозможно оценить вероятность неучтенных единиц совокупности. Предположим, что монетарную выборку используют для того, чтобы определить, объективно ли составлена ведомость. Невозможно применить эту методику, чтобы определить, существуют ли неучтенные позиции ведомости. Если задача завершенности аудиторского теста важна (а обычно так и бывает), то ее можно выполнить отдельно от тестов монетарной выборки.

ОПРЕДЕЛИТЕ ЕДИНИЦУ ВЫБОРОЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ. Характерной особенностью монетарного выборочного исследования является определение монетарной единицы как отдельной денежной единицы (например, рубль) в остатке счета. Например, в исследуемой совокупности единица выборки 1 тыс. руб., а объем совокупности для монетарной выборки равен 207 295 тыс. руб.

Другой важной характерной особенностью монетарной выборки является автоматическое выделение единиц наблюдения с наибольшими монетарными остатками в учете. Поскольку случайную выборку получают на основе индивидуальных сумм, постольку и счет с большим остатком (итогом) имеет больше шансов быть включенным в выборку, чем счет с небольшим. Например, при подтверждении дебиторской задолженности счет с итогом 5 000 тыс. руб. имеет в десять раз большую вероятность быть включенным, чем счет с итогом в 500 тыс. руб., поскольку он содержит в десять раз больше денежных единиц. В результате при монетарной выборке нет нужды проводить разделение: оно происходит автоматически.

УСТАНОВИТЕ ДОПУСТИМУЮ ОШИБКУ. Другой уникальный аспект методологии монетарной выборки предварительное мнение о существенности, которое используют, чтобы непосредственно определить допустимую ошибку для аудита каждого счета. Большая часть видов выборочного исследования требует, чтобы аудитор определил допустимую ошибку для каждого счета через предварительное суждение о существенности. Но этого не требуется при рассматриваемой монетарной выборке.

Например, аудитор решил, что предварительная оценка существенности должна равняться 600 тыс. руб. для финансовой отчетности в целом. Эту величину или ее производную можно взять в качестве допустимой ошибки для всего, к чему применяется монетарная выборка, например ведомостей дебиторской задолженности. Там где в результате тестов (кроме тех, в которых используется монетарная выборка) аудитор должен выявить ошибки, в допустимой ошибке монетарной выборки они тоже должны учитываться. В приведенном выше примере, если в других проверках ожидается суммарная ошибка в 10 000 тыс. руб., ошибка денежного выборочного исследования будет 50 000 тыс. руб. (60 000 тыс. руб. 10 000 тыс. руб..).

Существует обратная зависимость между величиной допустимой ошибки и необходимым объемом выборки. Например, если аудитор решил уменьшить допустимую ошибку с 60 000 до 50 000 тыс. руб., то необходимый объем для монетарной выборки увеличится.

УСТАНОВИТЕ ПРИЕМЛЕМЫЙ РИСК ОШИБОЧНОГО ПРИНЯТИЯ. Как было показано для качественного выборочного исследования, всякий раз, когда аудитор получает выборку, есть риск того, что его количественные выводы о совокупности будут ошибочными. Это верно, если не проверяется 100% совокупности. И это происходит при любом статистическом или нестатистическом выборочном исследовании.

Приемлемый риск ошибочного принятия (acceptable risk of incorrect acceptance, ARIA) это риск принятия аудитором баланса как правильного, когда истинная ошибка в балансе больше допустимой ошибки или равна ей. Предположим, что допустимая ошибка равна 60 000 тыс. руб., ARIA 10%, а истинная ошибка, которая неизвестна, равна 65 000 тыс. руб.. ARIA 10% означает, что аудитор допускает 10 процентный риск, когда он выражает мнение (после завершения всего тестирования), что баланс правилен, даже если ошибка в нем составляет 60 000 тыс. руб.. или больше. «ARIA» является термином, эквивалентным термину «приемлемый риск максимального доверия к системе внутрихозяйственного контроля» в качественном выборочном исследовании.

Главный фактор, влияющий на решение аудитора о ARIA, это риск контроля в модели аудиторского риска, который определяет уровень доверия аудитора к внутрихозяйственным контрольным моментам. Когда эти моменты эффективны, риск контроля может быть уменьшен, что позволяет аудитору увеличить ARIA, а это в свою очередь уменьшает необходимый объем выборки.

Существует обратная зависимость между ARIA и необходимым объемом выборки. Если, например, аудитор решил уменьшить ARIA с 10% до 5%, то необходимый объем выборки увеличится.

Начинающим зачастую трудно понять, как приемлемый риск максимального доверия к внутрихозяйственному контролю (acceptable risk of overreliance, ARO) и приемлемый риск ошибочного принятия (ARIA) влияют на свидетельства.

Проверки операций могут быть сокращены, если контрольные тесты СВК показали их эффективность. Действия ARO и ARIA согласуются с этим выводом. Если аудитор считает, что СВК потенциально эффективна, риск контроля может быть уменьшен, что требует более низкого ARO, в свою очередь это требует большего количества тестов контролей.

Если исследование покажет, что контрольные моменты действительно эффективны, то риск контроля может оставаться низким, и это позволит аудитору увеличить ARIA с меньшим объемом проверок по существу. Кроме риска контроля на ARIA оказывает прямое влияние приемлемый аудиторский риск, а обратное другие проверки по существу, уже выполненные в отношении сальдо счета (где предполагаются положительные результаты).

Например, если приемлемый аудиторский риск уменьшен, то и ARIA может быть уменьшен. Если же аналитические процедуры не выявили проблемных областей, имеется меньшая вероятность ошибок в проверяемых счетах и ARIA может быть увеличен. Иначе говоря, аналитические процедуры это накопленные свидетельства для подтверждения остатка по счету; следовательно, для достижения приемлемого аудиторского риска нужно меньше свидетельств, полученных от проверок по существу с использованием выборочного исследования.

ОЦЕНИТЕ НОРМУ ОШИБОК В СОВОКУПНОСТИ. Монетарная выборка (денежное выборочное исследование) применяется, когда аудитор считает, что существенные ошибки в совокупности маловероятны. Если оцененная норма отклонений вероятна даже на 2 или 3%, то обычно аудиторы используют другой метод статистического выборочного исследования или нестатистическое выборочное исследование.

Это обусловлено тем, что монетарная выборка может быть неэффективной при средней или большой норме ошибок. Таким образом, при монетарной выборке типичными являются оценки нормы ошибок, равные 0 или 1%.

ОПРЕДЕЛИТЕ НАЧАЛЬНЫЙ ОБЪЕМ ВЫБОРКИ. Подходящий объем монетарной выборки легко вычислить. Однако это легче объяснить после того, как будет показана методология определения результатов.

ПОЛУЧИТЕ СЛУЧАЙНУЮ ВЫБОРКУ. Для получения монетарных выборок сперва необходимо получить случайную выборку монетарных (в нашем случае рублевых) единиц. Кроме того, нужно идентифицировать единицы наблюдения, связанные с каждой монетарной (денежной) единицей отбора. При этом монетарные единицы необходимы для расчета статистических результатов, а единицы наблюдения для тестов аудита.

Выборки монетарных (денежных) единиц могут быть получены при случайном или систематическом отборе множеством способов.

  1. Таблица случайных чисел совокупные суммы. Предположим, что аудитор хочет сформировать случайную выборку из четырех единиц (для процедуры подтверждения) с использованием монетарной выборки. В качестве единицы отбора определен доллар, объем совокупности равен 7376 и из таблицы случайных чисел отбираются 4 цифры; аудитор использует первые четыре цифры в таблице случайных чисел (табл. 12.2) с начальной точкой в строке 1002, столбец 4. Тогда используемые случайные числа (представляющие отобранные случайным путем долларовые величины) будут 6586, 1756, 850 и 6499. СЬвокуттность единиц наблюдения, включающих эти отобранные величины, определяется по столбцу совокупных сумм. Это единицы 11 (содержащая долларовые величины с 6577 по 6980), 4 (с 1699 по 2271), 2 (с 358 по 1638) и 10 (с 5571 по 6576). Они и будут подвергнуты аудиту, а результат для каждой единицы наблюдения будет распространен на сумму, которую она содержит. Статистические методы для оценки в монетарных выборках, допускают включение в выборку единиц наблюдения более одного раза. Так, в предыдущем примере, если случайные числа равны 6586, 1756, 856, 6599, то элементами выборки будут 11, 4, 2 и 11. По ним аудитор и разошлет материалы для подтверждения, т. е. элемент 11 будет статистически рассматриваться как два элемента, а выборка будет состоять из четырех единиц, по числу включенных четырех монетарных единиц.
  2. Систематическое выборочное исследование. Процедуры систематического отбора для монетарных выборок очень похожи на процедуры случайного отбора. При случайном отборе единица выборкиэто отдельная долларовая величина, а совокупностьэто отраженная в учете итоговая сумма. Интервал отбора определяется делением объема совокупности на требуемый объем выборки. В предыдущем примере интервал равен 1844 (7376 : 4). Начальная точка (между 0 и 1843) выбирается случайно по таблице случайных чисел (предположим, что это 921) и к ней прибавляется интервал. Отобранными монетарными единицами, следовательно, будут 921; 2765 (921 + 1844); 4609; и 6453. Элементы совасупности: 2, 5, 8 и 10. Систематический отбор для монетарной выборки потенциально необъективен, как уже говорилось в гл. 12, но вероятность ошибки здесь меньше, поскольку отбираются случайные долларовые величины, а не случайные единицы наблюдения. Маловероятно, что компания намеренно или ненамеренно расположит элементы совокупности так, что это будет влиять на случайность распределения ошибок среди различных долларовых величин. Некоторые аудиторские фирмы для получения монетарной выборки прибегают только к систематическому отбору.
  3. Компьютерная техника. Для генерирования выборок и определения чисел отобранных единиц двумя рассмотренными методами могут использоваться компьютерные программы. При их помощи аудиторы получают монетарные выборки (конечно, если данные по совокупности представлены в машиночитаемой форме).

Проблемы, связанные с получением монетарных выборок. У элементов совокупности, имеющих в учете нулевое сальдо, нет шансов быть полученными в монетарной выборке, даже несмотря на то, что в них тоже может быть ошибка. Точно так же и небольшие сальдо, которые существенно занижены, вряд ли попадут в выборку. Но аудитор решит эту проблему, выполнив проверки по существу для нулевых и небольших сальдо.

Другая проблема — неспособность включить пассивные остатки (такие, как кредитовые сальдо по дебиторской задолженности) в монетарную выборку. Но их можно игнорировать в монетарной выборке и проверять другими средствами. В качестве альтернативы допустимо рассматривать их как активные сальдо и прибавлять к итоговой тестируемой сумме, но это затрудняет процесс оценки.

ВЫПОЛНИТЕ ПРОЦЕДУРЫ АУДИТА. Чтобы выполнить процедуры проверки, аудитор сначала получает выборку долларовых величин и идентифицирует единицы наблюдения, содержащие монетарные единицы (при этом он использует один из методов, описанных выше). Затем аудитор применяет подходящие процедуры, чтобы определить, содержит ли каждая единица наблюдения ошибку. Например, для подтверждения дебиторской задолженности аудитор посылает по почте выборку подтверждений так, как это описано в гл. 13, и определяет сумму ошибок в каждом подтвержденном счете. В тех случаях, когда ответы не получены, для определения ошибки он выполняет альтернативные процедуры.

РАСПРОСТРАНИТЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫБОРКИ НА СОВОКУПНОСТЬ. Как говорилось в начале, аудитор должен предсказать ошибки совокупности исходя из результатов выборки и определить выборочную ошибку. При распространении результатов выборки на совокупность в монетарной выборке следует иметь в виду четыре заслуживающих внимания аспекта:

  • — Для расчета результатов используются таблицы качественного выборочного исследования. Можно взять таблицу (такую, как на рис. 12.9) для оценки выборочных результатов в монетарной выборке. Приемлемый риск максимального доверия заменяется в таблице риском ошибочного принятия, а действительное число отклоненийдействительным числом ошибок.
  • — Качественные результаты могут быть превращены в стоимостные (долларовые). Монетарная выборка помогает определить ошибку в совокупности, а не процент единиц совокупности, содержащих ошибку.
  • — Аудитор должен сделать предположение о проценте ошибки для каждой содержащей ошибку единицы. Это предположение позволит аудитору использовать таблицы качественного выборочного исследования для оценки монетарных ошибок.
  • — Статистические результаты в монетарной выборке называются пределами ошибки. Вычисляются оба предела ошибкиверхний и нижний.

РАСПРОСТРАНЕНИЕ ПРИ ОТСУТСТВИИ ОШИБОК. Предположим, аудитор подтверждает правильность совокупной суммы дебиторской задолженности на монетарной основе. Совокупность составляет 1 200 000 тыс. руб. Проведена выборка, получены данные и выполнены аудиторские процедуры для ста подтверждений. В результате аудита в выборке не обнаружено ошибок. Аудитор хочет определить оценки ошибок завышения и занижения в этой задолженности (в счетах дебиторов), которые являются верхней границей ошибки и нижней границей ошибки. Используя таблицу выборочного исследования (табл. 12.9) и полагая, что риск ошибочного принятия равен 5%, аудитор найдет верхний и нижний пределы ошибки на пересечении строки, где дан объем выборки (100), и столбца с данными о действительном количестве ошибок (0), как при качественном выборочном исследовании. Ошибка равна 3%. Она называется процентным пределом ошибки. Таким образом, верхний процентный предел ошибки и нижний процентный предел ошибки равны 3.

Исходя из результатов исследования выборки и пределов ошибки аудитор может сделать вывод о том, что неточно указаны не более 3% монетарных (долларовых) единиц. Однако между результатами монетарной выборки и качественного выборочного исследования существует важное различие. В тестах контрольных моментов отклонение или существует, или не существует. А в монетарных тестах ошибка может изменяться в каждой долларовой величине от одного цента до доллара (для занижений ошибка может быть больше одного доллара).

Аудитор должен сделать предположение о средней процентной доле ошибки для единиц совокупности, содержащих ошибку. Это предположение значительно влияет на пределы ошибки. Чтобы показать на примере обоснование предположения о процентной доле ошибки, рассмотрим 3 случая: 1) и завышения, и занижения равны 100 процентным ошибкам; 2) завышения и занижения равны 10 процентным ошибкам; 3) завышения равны 20 процентным ошибкам, а занижения 200 процентным ошибкам.

Предположение 1. Ошибки завышения равны 100%; ошибки занижения 100%; пределы ошибки при 5 процентном риске ошибочного принятия будут:

  • верхний 1 200 000 тыс. руб. * 3% * 136 000 тыс. руб.;
  • нижний 1 200 000 тыс. руб. * 3% * 136 000 тыс. руб.

Предположение заключается в том, что в среднем единицы совокупности, содержащие ошибку, будут неточно указаны на полную монетарную сумму учтенной величины. Поскольку предел ошибки равен 3%, монетарное значение ошибки, вероятно, не превысит 36 000 тыс. руб. Если все ошибки завышения, то завышение будет на 36 000 тыс. руб. Если все ошибки занижения, то выявится занижение на 36 000 тыс. руб.

Предположение о 100% ошибок крайне консервативно, особенно для завышений. Допустим, что действительная норма ошибок совокупности 3%. До того, как 36 000 тыс. руб. будут правильно отражать верхний предел ошибки, придется ввести два условия:

  • — Все ошибки должны быть завышениями. Компенсационные ошибки будут уменьшать величину завышения.
  • — Все элементы совокупности, содержащие ошибки, должны быть неверны на 100%. Например, не может быть ошибки такой, как в чеке, выписанном на 262 тыс. руб. и учтенном на 226 тыс. руб.

При определении пределов ошибки завышения и занижения на 36 000 тыс. руб. аудитор не вычислял оценку и выборочную ошибку, как обсуждалось ранее в этой главе. Это обусловлено тем, что использованные таблицы включали точечную оценку и выборочную ошибку для нахождения данной верхней нормы ошибки.

Таким образом, несмотря на то, что для монетарной выборки точечная и выборочная ошибки не вычисляются, они учитываются при расчете пределов ошибки.

Предположение 2. Ошибки завышения, как и ошибки занижения, равны 10%, пределы ошибки при 5% риске будут:

  • верхний 1 200 000 дол. х 3% х 0,13 600 тыс. руб.;
  • нижний 1 200 000 дол. х 3% х 0,13 600 тыс. руб.

Предположение заключается в том, что в среднем элементы, содержащие ошибку, неверны не более, чем на 10%. Если все элементы ошибочны в одном направлении, пределы ошибки будут +3600 тыс. руб. и 3600 тыс. руб. Изменение 100% ошибок на 10% значительно влияет на пределы ошибки.

Предположение 3. Ошибки завышения равны 20%, ошибки занижения 200%, пределы ошибки при 5% риске будут:

  • верхний 1 200 000 тыс. руб. х 3% х 0,27 200 тыс. руб.;
  • нижний 1 200 000 тыс. руб. х 3% х 2,072 000 тыс. руб.

Оправдание для большего процентного отношения завышений большая возможная процентная ошибка. Например, учтены счета дебиторов при 20%, которые следовало учесть при 200%, занижены на 900%, в то время как учтенные при 200%, вместо 20%, завышены на 90% [(20020)] : 200.

Единицы, содержащие большие ошибки занижения, могут быть учтены как небольшие величины благодаря этим ошибкам. Следствие этого применение статистического аппарата монетарной выборки приводит к тому, что лишь небольшое количество таких ошибок имеет шанс быть полученным в выборке. Из-за этого некоторые аудиторы проводят дополнительную выборку небольших единиц, когда ошибкам занижения уделяется в ходе аудита повышенное внимание.

Предположение приемлемого процента ошибки. Решение об общем проценте ошибки в элементах совокупности, содержащих ошибку, принимает аудитор. Он должен установить эти соотношения в зависимости от конкретных обстоятельств. При отсутствии убедительной информации об обратном большинство аудиторов считает желательным предполагать 100 процентную ошибку и для завышений, и для занижений.

Данный подход считается весьма консервативным, но обосновать такое предположение легче, чем любое другое. Фактически причина, по которой верхняя и нижняя границы называются пределами ошибки в монетарной выборке, а не максимальной вероятной ошибкой или общепринятым статистическим термином «доверительный предел», заключается в широком использовании этого консервативного предположения. В настоящей главе и в проблемных публикациях обсуждается предположение 100 процентной ошибки, если не указано иначе.

РАСПРОСТРАНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ВЫБОРКИ ПРИ ОБНАРУЖЕННЫХ ОШИБКАХ. Этот раздел посвящен методу оценки, используемому, когда в выборке определены монетарные ошибки. Продолжая прежний пример, внесем единственное изменение: предположение об ошибках. Объем выборки остается равным 100, а отраженная в учете величина попрежнему составляет 1 200 000 дел., но теперь в выборке предполагается наличие пяти ошибок. Они показаны в табл. 14.2.

Применяются все те же 4 аспекта распространения результатов выборки на совокупность, но они видоизменены:

— Ошибки завышения, и занижения рассматриваются раздельно. В примере есть 4 ошибки завышения и одна ошибка занижения.

Для каждой ошибки, включая нулевые, делаются разные предположения. Когда в выборке нет ошибок, требуется предпатожение о среднем проценте ошибки для единиц совокупности, содержащих ошибку. Пределы ошибки задавались для нескольких различных предположений. Теперь эти ошибки обнаружены, и информацию по выборке можно использовать для определения пределов ошибки.

Наиболее консервативны предположения ошибок, равные 100 %• Для завышения верхний предел ошибки равен 106 800 дол. (1 200 000 х х 1,0 * 0,089), где величина 0,089 определена из таблицы качественного выборочного исследования при 5 процентном риске для объема выборки 100 с четырьмя ошибками.

— Там, где ошибки найдены, 100 процентное предположение для всех ошибок не только исключительно консервативно, но также не согласуется с ошибочными результатами. На практике принято считать действительные ошибки выборки и распространять их на совокупность. Так же принято и в нашей книге. Это предположение требует от аудитора расчета для каждой ошибки среднего ее процента в содержащих ошибку элементах выборки (ошибка, деленная на учтенную сумму дебиторской задолженности) и затем распространения этого отношения на всю совокупность. Расчет нормы для каждой ошибки показан в последней колонке табл. 14.2. Предположение об ошибке еще будет необходимо для нулевых ошибок вычисленных результатов. Например, предположение о 100процентной ошибке используется как для завышения, так и для занижения.

— Аудитор должен работать со слоями расчетной верхней нормы отклонений из таблицы качественного выборочного исследования. Причина этого заключается в различных предположениях для каждого вида ошибок. Слои определяются путем расчета верхней нормы отклонений из таблицы для каждой ошибки с псхледующим расчетом по каждому слою. Табл. 14.3 показывает эти слои.

— Предположение об ошибке должно ассоциироваться с каждым слоем. Общепринятый метод установления соответствия предположения об ошибке со слоемсоотнесение самых крупных процентов монетарных ошибок с самыми большими слоями. Эта связь показана в табл. 14.4. Например, самая крупная средняя ошибка была 0,671 у заказчика со счетом на сумму 9816 дол. Эта ошибка соответствует фактору слоя 0,017, самого крупного слоя, где были обнаружены ошибки. Для части верхнего точечного предела, связанной со слоем нулевых ошибок, существует предположение об ошибке 100%, что еще остается консервативным.
Расчет верхнего и нижнего пределов ошибки показан в табл. 14.4. Придерживаясь данной методики и следуя заданным предположе; гиям, аудитор решает, что имеется 5процентный риск того, что счета дебиторов завышены не более, чем на 51 220 дол. и занижены не более, чем на 36 612 дол. Если предположения об ошибках менялись, пределы ошибки тоже изменятся.

ПРОАНАЛИЗИРУЙТЕ ОШИБКИ. Как и в качественном выборочном исследовании, аудитору необходима оценка сущности и причин ошибок. Например, в подтверждениях дебиторской задолженности все ошибки происходили из-за того, что клиент не отразил в учете возвращенные товары. Аудитор должен определить, почему подобная ошибка так часто встречается и могло ли это повлиять на объективность представления финансовой отчетности.

Важный момент анализа ошибок решение вопроса о необходимости изменить модель аудиторского риска. Если аудитор пришел к выводу, что неудовлетворительное отражение в учете возвратов товара, о которых шла речь выше, обусловлено несовершенством внутрихозяйственного контроля, то он может столкнуться с тем, что требуется заново оценить риск контроля. Это в свою очередь, вероятно, заставит аудитора уменьшить ARIA, что увеличит пределы ошибки в расчетах монетарной выборки,

РЕШИТЕ ВОПРОС О ПРИЕМЛЕМОСТИ СОВОКУПНОСТИ. Всякий раз, когда используется статистический метод, требуется правило для принятия решения о приемлемости ювокуп нести. Для монетарной выборки это правило таково:

Если нижний предел ошибки (lower error boundLEB) и верхний предел ошибки (upper error boundUEB) находятся между величинами допустимой ошибки завышения и допустимой ошибки занижения, делается вывод о том, что балансовая стоимость не содержит существенных ошибок. В противном случае делается вывод о наличии существенных ошибок.

Это правило проиллюстрировано на следующей схеме: аудитор должен придти к выводу, что LEB и UEB для случаев 1, 2, 3 целиком находятся в пределах допустимых ошибок завышения и занижения. Следовательно, принимается решение об отсутствии существенных ошибок в совокупности по величине допустимой ошибки. В случаях 4, 5, 6, 7 или LEB либо UEB, или оба предела выходят за рамки допустимой ошибки. Следовательно, балансовая оценка совокупности отвергается.

Предположим, в нашем примере аудитор установил допустимую ошибку завышения или занижения равной 40 000 дол. Это означает, что он примет отраженную в учете величину, если убедится в завышении или занижении общей суммы дебиторской задолженности не более чем на 40 000 дол. Как было показано ранее, аудитор получил выборку из ста единиц, нашел 5 ошибок и рассчитал, что нижний предел должен быть 36 612 дол., а верхний51 220 дол. Применение правила принятия решения приводит аудитора к выводу о том, что етвокупность не может быть принята, поскольку верхний предел ошибки больше допустимой ошибки 40 000 дол.

ДЕЙСТВИЯ В СЛУЧАЕ НЕПРИНЯТИЯ СОВОКУПНОСТИ. Когда один или оба предела ошибки выходят за рамки допустимой ошибки, совокупность считается неприемлемой. При этом существует несколько возможных направлений, по которым аудитору в таких ситуациях следует действовать.

Выполните расширенные аудиторские проверки в специфических областях. Если анализ ошибок показывает, что большая их часть однотипна, можно ограничить дополнительные усилия этой проблемной областью. Например, если анализ исключений в подтверждениях показывает, что ошибки в основном происходят из-за отсутствия Б учете данных о возвратах товаров, то аудитор может провести расширенное исследование этих возвратов с целью убедиться, что они были учтены другим стюсобом. Однако ему следует очень внимательно оценить все ошибки в выборке перед тем, как принять решение о предмете проверок по существу; здесь тоже может быть несколько проблемных областей.

Увеличить объем выборки. Когда аудитор увеличивает объем выборки, то и верхний, и нижний пределы ошибки становятся меньше, если норма ошибок в расширенной выборке, их монетарная сумма и их направление по своей сущности такие же, как и в оригинальной выборке. Следовательно, увеличение объема выборки может удовлетворить требованиям допустимой ошибки аудитора.

Значительное (и достаточное) увеличение объема выборки часто довольно дорого, особенно когда пределы ошибки далеко выходят за рамки допустимой ошибки аудитора. Даже если объем выборки увеличен, нет гарантии удовлетворительного результата. Если количество, сумма и сущность ошибок в расширенной выборке пропорционально больше, чем в исходной выборке, то имеется вероятность того, что результаты будут приемлемы. При подтверждении дебиторской задолженности также трудно увеличить объем выборки, поскольку запросы следует рассылать незадолго или вскоре после окончания месяца, данные за который подтверждаются. А пока аудитор обнаружит, что выборка недостаточно велика, обычно уже пройдет несколько недель. Несмотря на все трудности аудитор во многих случаях должен расширить выборку, чтобы получить дополнительную информацию о совокупности. Гораздо чаще, объем выборки увеличивается в других областях аудита, в которых используется монетарная выборка, чем при подтверждении дебиторской задолженности, но иногда это бывает необходимо даже для этой цели. Корректировка сальдо счета. Когда один из пределов ошибки больше приемлемого для аудитора, клиент может изъявить желание скорректировать полную оценку остатка. Величина корректировки обычно вычисляется посредством нестатистических методов или более сложных технических приемов монетарной выборки.

Попросить клиента скорректировать совокупность. В некоторых случаях учетная документация клиента сталь неадекватна, что до завершения аудита необходима корректировка всей совокупности. Например, в отношении дебиторской задатженности клиента можно попросить вновь подготовить график оплаты, если аудитор придет к выводу, что он имеет существенные ошибки и нереален. Всякий раз, когда клиент переоценивает некоторые статьи (элементы), требуется снова проверить результаты.

Отказ высказать мнение без оговорок. Если аудитор считает, что учтенные суммы дебиторской задолженности или суммы по любым другим счетам указаны необъективно, то необходимо следовать по крайней мере одному из указанных выше вариантов или выбрать соответствую! ций тип аудиторского заключения. Если аудитор находит основания считать, что финансовая отчетность искажена на существенную сумму, то представление стандартного аудиторского заключения будет серьезным нарушением стандартов аудита.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕМА ВЫБОРКИ. Метод, используемый здесь для монетарной выборки, похож на тот, который используется для определения объема выборки в качественном выборочном исследовании единиц наблюдения, когда применяются таблицы качественного выборочного исследования. Пять величин, которые должны быть известны или указаны, уже обсуждались в этой главе. Для лучшего понимания того, как определяют объем выборки, приведен пример.

Существенность. Предварительное мнение о существенности обычно служит основой для задаваемой величины допустимой ошибки. Если есть явные ошибки в тестах выборочного исследования немонетарных единиц, то допустимая ошибка существенно меньше этих величин. Допустимая ошибка может быть различной для завышений или занижений. В нашем примере допустимая ошибка и для завышения, и для занижения равна 100 000 дол.

Предположение о среднем проценте ошибки для единиц совокупности, содержащих ошибку. Опять предположения MOIST быть раздельны для верхнего или нижнего пределов. Их должен определить аудитор и они должны базироваться на том, что о них знает клиент, и на прошлом опыте. Если принимается значение менее 100%, предположение следует четко обосновать. В примере используется.50% хтя завышений и 100% для занижений.

Приемлемый риск ошибочного принятия (ARIA). ARIA устанавливает аудитор и он часто достигается при помощи модели аудиторского риска. В этом примере ARIA равен 5%.

Учтенная величина совокупности. Монетарная величина совокупности берется из Главной книги клиента. В этом примере она равна 5 млн. дол. Оценка нормы ошибки в совокупности. Обычно оценка нормы ошибки в совокупности для монетарной выборки равна нулю. Это значение использовано и в примере.

Если получены 149 единиц и в выборке не обнаружены ошибки, то удовлетворены требования к верхнему и нижнему пределам. Однако, если есть какието ошибки занижения, то нижний предел допустимой ошибки нарушен. Несколько обнаруженных ошибок завышения могут не превысить верхний предел допустимой ошибки, поскольку он равен 4%, вместо 2% для нижнего предела. Такая ситуация обычно беспокоит аудитора, и он может по своему усмотрению увеличить объем выборки по сравнению с приведенным в таблице. В нашем примере аудитор мог бы, скажем, использовать объем выборки 200 вместо 149.

АУДИТОРСКИЕ ЗАДАЧИ МОНЕТАРНОЙ ВЫБОРКИ. Монетарная выборка (долларовое выборочное исследование) как особая методика явно привлекательна для аудиторов по четырем причинам. Вопервых, ее применение автоматически увеличивает вероятность отбора крупных монетарных единиц из всей аудируемой совшупности. Аудиторыпрактики взяли себе за правило обращать особое внимание на эти единицы выборки, поскольку обычно они и несут в себе самый большой риск существенных ошибок. Раздельное выборочное исследование также может использоваться с этой целью, но зачастую лете применять именно монетарную выборку.

Второе достоинство монетарной выборки состоит в том, что благодаря ей чаще снижаются затраты на проведение проверок, поскольку за один раз проверяется несколько единиц. Например, если одна большая единица выборки составляет 10% от всей учтенной денежной величины совокупности, а объем выборки100, то применение данной методики приведет к тому, что 10% единиц выборки будут именно из этой большой единицы совокупности. Естественно, ее нужно подвергнуть аудиту только один раз, но это считается равнозначным аудиту выборки десяти единиц. А если в этой единице выборки обнаружена ошибка, то она и засчитывается как 10 ошибок. Более крупные элементы могут быть исключены из исследуемой совокупности (путем их 100процентного тестирования), а полученные по ним оценки рассматриваются отдельно от всех остальных, если аудитор считает это целесообразным.

Кроме того, рассматриваемая методика привлекательна простотой ее применения. Выборки долларовых величин могут быть оценены при помощи простых таблиц. Технике монетарной выборки просто обучить и просто контролировать ее применение. Фирмы, использующие монетарную выборку, широко применяют специальные таблицы, которые помогают определить объем выборки и оценить ее еще проще и эффективнее, чем показано здесь.

И наконец, монетарная выборка всегда обеспечивает статистические выводы в стоимостном выражении. Это весьма ощутимое преимущество перед качественным выборочным исследованием, когда результат представляет собой частоту, с которой встречаются элементы, содержащие ошибку.

Но монетарная выборка имеет и два больших недостатка:

  • Во-первых, итоговые пределы ошибки, получаемые при выявлении ошибок, могут быть слишком высоки. Это происходит потому, что методы оценки при обнаружении ошибок изначально консервативны и часто дают пределы, далеко выходящие за рамки существенности. Для решения этой проблемы аудитору могут потребоваться большие выборки.
  • Во-вторых, могут возникать трудности при получении выборки из больших генеральных совокупностей без помощи компьютеров.

По этим причинам указанная методика наиболее широко применяется тогда, когда предполагается небольшое количество ошибок или их не ожидают совсем, а необходимый монетарный (денежный) результат и данные хранятся в компьютерных файлах.

Рубрики: Аудит

0 комментариев

Добавить комментарий