Содержание к диссертации
Введение
1 Методы повышения качества аудита 9
1.1 Качество аудиторской проверки 9
1.1.1 Понятие аудита и объекта проверки 9
1.1.2 Виды аудита 11
1.1.3 Проблема качества аудита 13
1.2 Анализ подходов к повышению качества аудиторской проверки 18
1.2.1 Динамическая модель с дискретным вмешательством случая 18
1.2.2 Инструментальные методы операционного аудита . 22
1.2.3 Выборочные исследования в аудите 25
1.3 Актуальные задачи повышения качества аудита 34
2 Математические модели выборочной аудиторской проверки (ВАП) 37
2.1 Анализ применения вероятностно-статистических моделей в выборочной аудиторской проверке 37
2.1.1 Определения и обозначения 38
2.1.2 Эмпирические свидетельства о природе аудиторских данных 40
2.1.3 Эффективность применения традиционных оценок к аудиторским данным 45
2.1.4 Доверительные интервалы получаемые из выборки по качественным признакам 55
2.1.5 Прочие результаты анализа монетарной выборки . 62
2.1.6 Байесовские модели анализа аудиторских данных 64
2.1.7 Численные примеры 75
2.1.8 Смеси распределений на основе процесса Дирихле . 83
2.2 Ретроспектива развития и задачи совершенствования математических методов ВАП 93
3 Теоретические вопросы развития методов ВАП 98
3.1 Границы применения вероятностных моделей 98
3.1.1 Модель и ее интерпретация 98
3.1.2 «Ситуации» выборочной проверки 100
3.1.3 Место выборочных методов в программе аудиторской проверки 101
3.2 Проверка обоснования существующих моделей 105
3.2.1 Два подхода к статистической обработке данных 105
3.2.2 Источники информации и подходы к статистическому моделированию 113
3.3 Методики исследования аудиторских данных 118
3.3.1 Статистическое описание 118
3.3.2 Сравнение характеристик различных выборок . 126
3.4 Актуальные задачи развития инструментальых методов . 129
Заключение 136
- Анализ подходов к повышению качества аудиторской проверки
- Актуальные задачи повышения качества аудита
- Ретроспектива развития и задачи совершенствования математических методов ВАП
- Источники информации и подходы к статистическому моделированию
Введение к работе
Аудиторская деятельность играет важную роль в современной экономике. Ежегодно составляются многие тысячи аудиторских заключений, при этом к аудиторам со стороны пользователей предъявляются весьма высокие требования. В то же время остаются неизученными или недостаточно изученными многие вопросы, определяющие качество выполнения аудитором его функций. Можно утверждать, что единого подхода к их решению не сложилось. Попытки повысить качество аудита инструментальными методами предпринимались давно, в частности, широко применяются инструментальные методы, основанные на математических моделях.
Работы отечественных исследователей, относящиеся к математическим методам в аудите, можно разделить на две категории: а) моделирование аудита как системы (проблематика разрабатывается в Финансовой Академии при Правительстве РФ) и б) разработка собственно инструментальных методов (сюда относятся методы выборочной проверки и другие). Если работы первой области вполне корректны, то в разработке инструментальных методов присутствуют погрешности. Среди инструментальных методов наибольшую практическую значимость имеют методы проведения выборочной аудиторской проверки. Они глубоко разработаны в зарубежной литературе и широко применяются на практике.
Возможность применения выборочных методов закреплена как в международных, так и в российских нормативных документах по аудиту. Разработано большое количество методов выборочной проверки, основанных на теории вероятностей и математической статистики. Грамотное применение таких методов позволяет сократить затраты на проведение проверок, сохраняя при этом их достоверность. В то же время всякой математической модели присущи те или иные ограничения. В случае нарушения этих ограничений модель теряет смысл и не может служить научным обоснованием аудиторского заключения. Кроме того, как показывает практика, модели, лежащие в основе универсальных методов выборочной проверки оказываются слишком грубы и не точны.
Основные работы по развитию вероятностно-статистических методов выборочной проверки были проведены зарубежными исследователями S. Ferguson, J. Ham, J. R. Johnson, A. Krieger, R.A. Leitch, D. Losell, D.J. Laws, J. Neter, A. O Hagan, J. Ramage, W. Smieliauskas, L. Spero. При этом исследования путей повышения качества аудита нельзя считать завершенными, в настоящее время усилия зарубежных авторов сконцентрированы на создании специальных методов для конкретных видов аудиторских проверок. Примером такого исследования может служить опубликованная в 2000 году работа, сделанная по заказу Ревизионного управления Великобритании (UK National Audit Office). Среди российских исследователей эти методы упоминают в своих работах СМ. Бычкова, А.В. Газарян, Е.М. Гутцайт, И.И. Елисеева, А.А. Терехов, Э.А. Сиротенко, В.В. Скобара. В большинстве этих работ изложение выборочных методов следует традиционным зарубежным источникам, что в основном сводится к простейшим моделям, основанным на доверительных интервалах и нормальном распределении ошибки. Вероятно вследствие ориентации на практиков, изложение обычно не содержит четких математических определений и формулировок. В свете вышеизложенного актуальность диссертации определяется необходимостью дальнейшего развития научно-теоретической базы применения выборочных методов в аудите.
Объектом исследования является методический аппарат аудита.
Предметом исследования являются вероятностные статистические модели и методы выборочной аудиторской проверки.
Цель исследования - решение научной задачи совершенствования теоретико-методологического аппарата выборочной аудиторской проверки с целью повышения качества аудита.
Задачи исследования Для достижения указанной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
• исследовать проблему качества аудита и указать каким образом инструментальные методы могут служить его повышению;
• провести критический анализ подходов к повышению качества
аудита и указать их недостатки;
• исследовать место выборочной проверки в системе аудита;
• предложить ретроспективный анализ исследований, посвященных статистическим методам выборочной аудиторской проверки;
• провести систематическое изложение математических моделей, применяющихся для анализа данных выборочной проверки;
• определить границы применения статистических выборочных методов в аудите;
• провести анализ на соответствие предположений, лежащих в основе существующих вероятностных моделей теории вероятностно-статистического моделирования и провести проверку обоснования существующих методов;
• предложить способы совершенствования методик проведения выборочной проверки.
Теоретическую и методическую основу исследования составляют работы российских ученых в области теории аудита, труды зарубежных ученых в области применения выборочной аудиторской проверки, работы по теории вероятностно-статистического моделирования и прикладной статистике, классические труды по теории вероятностей и математической статистике. В работе использован математический аппарат теории проверки статистических гипотез, интервального оценивания, байесовского подхода к задачам математической статистики для решения задач выборочной аудиторской проверки.
Так же в ходе исследования изучены и обобщены российские, международные и зарубежные нормативные документы, регламентирующие применение инструментальных методов аудита на практике.
Работа выполнена в соответствии с п. 2.6 паспорта специальности «08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики».
Научная новизна исследования состоит в обобщении и развитии инструментальных методов выборочной аудиторской проверки, основанных на использовании аппарата интервального оценивания, имитацион ного моделирования, проверки статистических гипотез, байесовском подходе к задачам математической статистики.
Элементы новизны содержатся в следующих результатах исследования:
• на основе ретроспективного анализа выявлены ограничения, присущие универсальным методам выборочной аудиторской проверки и определены перспективные направления их развития;
• на основе обобщения работ, посвященных сущности качества аудита как системы, сформулирован критерий качества аудиторской проверки;
• определены границы применения вероятностно-статистических моделей в аудите путем анализа общих подходов к вероятностно-статистическому моделированию;
• на основе анализа общей теории построения вероятностно-статистических моделей выявлены и проинтерпретированы два типа источников информации, необходимых для развития вероятностных моделей выборочного аудита;
• введено в научный оборот и раскрыта сущность понятия «ситуации» выборочной проверки как набора параметров, определяющих границы применения отдельной вероятностной модели;
• предложен набор статистик для описания свойств совокупностей данных, получаемых при выборочной аудиторской проверке;
• в отличие от существующих подходов к анализу различий характеристик аудиторских совокупностей предложены критерии математической статистики для сравнения этих характеристик.
Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования состоит в дальнейшем развитии теоретико-методологического аппарата выборочной аудиторской проверки. Исследование проблемы качества аудита привело к формулировке нового понятия «качества аудиторской проверки». Критический анализ существующих подходов к повышению качества аудита позволил выде- лить перспективные направления их развития и указать некорректные предпосылки, лежащие в основе некоторых из подходов. Сопоставление общих подходов к вероятностно-статистическому моделированию и существующих работ в области статистических методов выборочной проверки позволило выделить направления, наиболее важные для дальнейшего совершенствования таких методов.
Практическая значимость исследования заключается в возможности включения сформулированных в диссертации предложений во внутрифирменные стандарты по проведению аудиторской проверки. Самостоятельное практическое значение для разработки методик проведения выборочной проверки имеют рекомендации по областям применения совре-менных методов выборочной аудиторской проверки.
Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты исследования были представлены на II Международной научно-практической конференции «Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании» (Таганрогский Институт Управления и Экономики, 2001).
Отдельные положения и выводы диссертации нашли применение в учебном процессе Финансовой академии при Правительстве РФ на кафедре математического моделирования экономических процессов и были использованы в практической работе ЗАО «Форс-холдинг».
Анализ подходов к повышению качества аудиторской проверки
Одним из новых направлений является модель на основе понятия динамической системы с дискретным вмешательством случая [49]. В качестве основного результата этого направления предлагаются теоретические основы и методы планирования рационального состава тестового инструментария аудита. По мнению автора, данная модель допускает двоякое толкование, причем в одном случае ее следует признать не учитывающей основные свойства аудиторских процедур, а в другом модель является тривиальной.
Основной результат работы базируется на модели аудита как объекта диагностирования. Предложено использовать понятие динамической системы в широком смысле как модель «проверки любого выделенного сегмента аудита». Уже здесь содержится первая неточность, так как аудит не является объектом диагностирования. И финансовый аудит и операционный аудит содержат в себе элементы диагностирования, объектом которого является хозяйственная деятельность субъекта, но никак не сама система аудита. Поэтому более корректным было бы говорить о моделировании проверки сегмента хозяйственной деятельности.
В предлагаемой модели центральным понятием является понятие состояния. Это ключевое понятие не определено достаточно четко и допускает двоякое толкование. С одной стороны, z(t) обозначает истинное неизвестное аудитору состояние хозяйственной системы. Автор ставит задачу наблюдения, которая состоит в том, чтобы по выходным сигналам у(t) определить значение z(t). С другой стороны, в рамках предложенной модели состояние системы z(t) изменяется под воздействием проверок («тестов» в терминологии автора) и следовательно отражает известную нам информацию о системе, так как аудиторские проверки лишь выявляют искажения в отчетности, но никак не изменяют их.
Можно попытаться устранить это противоречие, если под «тестами» понимать не только процедуры выявления искажений, но и их исправления. Тогда z можно считать неизвестным нам истинным состоянием отчетности. Однако в таком случае задачи наблюдения и диагностирования становятся тривиальными, так как внесение исправлений априори приводит к устранению существенных ошибок. В терминах автора тривиальность задачи диагностирования заключается в следующем: любой «тест» переводит систему в состояние, соответствующее отсутствию искажений в проверявшемся секторе учета.
Таким образом следует признать, что предложенная модель либо никак не учитывает основные свойства аудиторских процедур, либо является тривиальной.
Для описания неопределенности, связанной с возникновением искажений отчетности, в предлагаемой модели применяется аппарат теории вероятностей и математической статистики. И состояние отчетности, и возникающие искажения предложено рассматривать как случайные величины. В предлагаемой процедуре распознавания ошибок хозяйствен- ного учета все множество состояний системы разбивается на классы и при помощи обучающих «примеров» строится алгоритм классификации нового состояния. Такой подход представляется нам недостаточно теоретически обоснованным и трудно реализуемым на практике. С позиции теории вероятностно-статистического моделирования описание процесса при помощи случайной величины означает выполнение некоторых предположений относительно его природы, которые в данном случае заведомо не выполняются. С точки зрения практической реализации значительную трудность представит скудность исходных данных. С одной стороны, аудитору нужно достаточно точно указать, где именно присутствует искажение отчетности, следовательно, эти классы должны быть достаточно узкими. С другой стороны, для успешного «обучения» мы должны располагать хотя бы одним обучающим примером для каждого класса. Единственными кандидатами на роль таких примеров являются данные проверок прошлых лет, но во-первых, их использование без отдельного обоснования весьма сомнительно, во-вторых количество таких наборов данных весьма ограничено.
Часть выводов по результатам данного исследования по мнению автора не подкреплена содержанием самого исследования, а другая содержит утверждения спорные или тривиальные с точки зрения аудита. Разберем эти выводы по существу. Для применения на практике правила (стандарта) «Аудиторская деятельность» предложены следующие действия:
1. «определение репрезентативности выборки путем оценки требуемого количества определений для достижения заданной вероятности попадания величин, входящих в выборку, в заданный доверительный интервал»
Мы понимаем этот абзац следующим образом: задан некоторый интервал, задана вероятность а. Определим число элементов выборки N («количества определений»), необходимое, чтобы «величины, входящие в выборку» попали в этот интервал с вероятностью а. Затем сравним число элементов нашей выборки с 7V и (как-то) сделаем вывод о ее репрезентативности.
При реализации этих действий на практике аудитор столкнется с целым рядом трудностей, обусловленных как теоретическими, так и практическими соображениями.
Актуальные задачи повышения качества аудита
Проведенное в первой главе исследование проблемы качества аудита выявило отсутствие единого подхода к понятию качества аудита как системы. В связи с этим, на основе вербальной модели качества аудита введено новое понятие «качества аудиторской проверки» для ситуации внешнего аудита. Определим его в форме (бинарного) отношения, определяющего, какая из двух сравниваемых проверок более предпочтительна с точки зрения конечного потребителя. Сначала выделим четыре характреристи-ки аудиторской проверки, определяющие ее полезность для потребителя: достоверность, глубина раскрытия, сроки и стоимость проведения. В работе показано, что из этих 4х параметров только сроки и стоимость могут быть объективно заданы и/или проконтролированы пользователем аудиторского заключения. В отношении достоверности и глубины проверки ему приходится полагаться исключительно на профессиональную репутацию аудитора.
Таким образом, под качеством аудиторской проверки в настоящем исследовании предложено понимать комбинацию сроков и стоимости проведения проверки, результатам которой можно доверять. Более качественной будем считать проверку, которая была проведена в меньший срок и с меньшей стоимостью (трудозатратами). Отметим, что для строгой математической постановки задачи необходимо ввести отношение предпочтения на пространстве (стоимость, сроки) и сформулировать задачу оптимизации. Так как методы повышения качества проверки, затронутые в настоящем исследовании, снижают одновременно и сроки, и затраты на проведение проверки, то необходимости решать оптимизационную задачу не возникает, поэтому предлагаемое определение удовлетворяет целям исследования.
Основные направления разработки инструментальных методов ауди та можно охарактеризовать следующим образом:
Представление аудита как системы. В рамках этого направления, развиваемого в Финансовой Академии при Правительстве РФ, разработана информационно-математическая модель, которая может быть использована для построения автоматизированных информационных систем внешнего аудита (АИС ВА). Предложенная модель может способствовать повышению качества аудита являясь вкладом в методологическую и методическую базу проведения методических проверок (см. вербальную модель качества аудита, 1.1-3).
Разработка собственно инструментальных методов. В ра боте проведен критический анализ трех направлений разработки инструментальных методов аудита, так или иначе использующих математический аппарат. Указаны отдельные недостатки, вызванные недостаточным обоснованием применения математического аппарата.
Статистические методы выборочной проверки выделены как наиболее важное и перспективное направление.
Применение выборочной проверки само по себе обеспечивает повышение качества аудита за счет снижения затрат на самой ресурсозатрат ной части аудита — проведения контрольных процедур. По критерию применения математических моделей методы выборочной проверки разделяются на статистические и прочие (не статистические).
Использование статистических методов выборочной аудиторской проверки открывает путь к дальнейшему повышению качества за счет а) обоснования достоверности заключения и б) расширения области применения выборочной проверки (например, проверка организации, состоящей из нескольких филиалов).
Хотя российские и международные нормативные документы допускают проведение выборочной проверки, они устанавливают лишь весьма общие требования к ее методике. Обзор работ отечественных исследователей, посвященных статистическим методам выборочной проверки позволил выявить следующие недостатки: место выборочных методов в общем плане аудиторской проверки пока не указано достаточно точно, выборочные методы упоминаются без указания конкретных этапов аудита, которые с их помощью можно было бы оптимизировать. объем изложения как правило ограничивается простейшими моделями, адекватность которых требует отдельного обоснования;
Выборочные методы обычно упоминаются без указания предположений и допущений, которые лежат в основе соответствующих математических моделей. учебные курсы по аудиту российских авторов либо вообще не упоминают статистические выборочные методы, либо ограничиваются описанием их общими словами, без упоминания конкретных методик и формул.
Так же в работе отмечено отсутствие единой терминологии при изложении методов выборочной аудиторской проверки. В исследованиях российских авторов как правило применяется терминология одного из трех переводных учебников, в которых она различается и не всегда точна. В приложении приведен глоссарий относящихся к методам ВАП терминов, используемых в русском и английском языках; даны корректные переводы и трактования терминов.
Ретроспектива развития и задачи совершенствования математических методов ВАП
Во второй главе проведен ретроспективный анализ математических моделей, лежащих в основе методик выборочной проверки.
Первые методы выборочной аудиторской проверки были предложены в зарубежной литературе еще в 1933 году, а первые упоминания математических методов аудиторской проверки относятся к 1950-м годам. Наибольшее развитие они претерпели в 1970-е годы, когда крупнейшие аудиторские фирмы поддерживали исследования, направленные на развитие основанных на теории вероятностей и математической статистике методов. Глава по методам выборочной проверки вошла во все основные учебники по аудиту. Теория математической статистики была привлечена с целью дать аудитору средства контроля за связанными с проведением выборки рисками и обосновать размер выборки. Простейший подход заключался в моделировании размера искажения в отдельном элементе параметрической случайной величиной, тогда общее значение искажения в совокупности тоже будет случайной величиной. На основе данных выборки теория математической статистики позволяет строить точечные и интервальные оценки значения этой величины. Интервальные оценки (в виде односторонних доверительных интервалов) получили широкое применение, так как хорошо согласуются с формой аудиторского заключения об отсутствии существенных искажений в отчетности. Особенно привлекательной для аудитора являлась возможность численно задавать уровень, приемлемого риска на этапе планирования проверки. Однако проведенные на рубеже 70-80-х годов исследования с привлечением полученных в реальных проверках данных и статистических испытаний на основе этих данных показали, что такие доверительные интервалы исключительно не точны.
В попытках улучшить положение дел примерно в это же время были предложены модели, где вероятностная природа придавалась только факту возникновения ошибки, а размер общего искажения в совокупности оценивался на основе предположений о связи учетного и истинного значений элемента (комбинированные значения и атрибуты, combined attributes and values, CAV). Такой подход позволял получать верхние границы на величину общего искажения в совокупности (что чаще всего и надо аудитору), но при этом возникала проблема контроля риска и оптимальности объема проводимой работы. В строгом смысле параметр риска, закладываемый в такую модель, уже не является доверительной вероятностью (так как величина, для которой строится граница, не является случайной величиной), однако на практике такого различия не проводится и приемлемым значением этого параметра считаются «традиционные» 95%. Про эти границы говорят, что они сильно «консервативны», т.е. истинный уровень доверия такой границы получается выше, чем заложенный в модель. Тем самым завышается размер искажения в совокупности, вынуждая аудитора выносить неверное решение или неоправданно увеличивать объем проверки. Далеко не всегда эти границы имеют достаточное обоснование. Например, хотя многочисленные эмпирические свидетельства утверждают, что известная граница Стрингера (так же известная как «блочный метод») весьма консервативна, для нее вообще нет удовлетворительного теоретического обоснования. Каких-либо доказательств того, что уровень доверия этой границы всегда будет не меньше номинального так и не было получено. Полиномиальные границы существенно строже границ Стрингера, однако и для них точный уровень доверия неизвестен.
Так же на рубеже 70-х и 80-х годов были предложены модели на основе байесовского подхода. Если рассмотренные ранее модели существенно ограничивали аудитора, предоставляя возможность формулировать заключение исключительно на основе данных выборки, то байесовские модели позволяют включить в математическую модель профессиональное суждение аудитора о проверяемой совокупности и/или другие данные (результаты проверок прошлых лет, других филиалов предприятия и пр.) Байесовские модели хорошо подходили для задач аудита, так как во-первых, аудиторская выборка представляет как правило мало информации. При правильно поставленном учете ошибки встречаются редко, в выборке любого объема их будет относительно мало. Кроме того, в виду высокой стоимости проведения выборки, размеры выборок как правило невелики. Типичными являются частоты возникновения ошибки около 1-2% и выборки размером менее 200 элементов. При небольшом количестве наблюдаемых ошибок мы получаем очень мало информации о частоте возникновения ошибки и еще меньше информации о величине этих ошибок. Во-вторых, аудиторы могут располагать информацией, которая может выступать в качестве априорных параметров при применении байесовского подхода. Кроме того, помимо проверок операций «по существу» аудиторы проводят также другие более или менее неформальные проверки системы учета и ее потенциальных недостатков. Таким образом в случае небольшой информативности данных и наличия существенной априорной информации байесовской подход может быть использован в аудите.
Хотя таким модели могут быть свободны от большинства ограничений, присущих другим моделям, они более сложны в применении. Отдельную задачу представляет процедура определения априорных параметров. Например, в исследовании, выполненном по заказу National Audit Office (Национальное ревизионное управление Великобритании), модель конструировалась именно вокруг структуры априорных суждений, которые аудиторы могут сформулировать о проверяемой совокупности.
Источники информации и подходы к статистическому моделированию
Рассмотрим источники информации, на основе можно строить статистические модели, лежащие в основе методов выборочного аудита. Отметим, что их следует отличать от источников, из которых можно почерпнуть информацию для обоснования аудиторского заключения в рамках конкретной модели, которые были упомянуты выше в ( 3.2.1).
Задача выборочного аудита укладывается в общую схему задач прикладной статистики. Располагая выборкой аудитор желает сделать некоторое заключение о совокупности, из которой эта выборка сделана. Успешное решение проблемы наилучшей статистической обработки исходных данных зависит от знания подходящих моделей и от умения прилаживать эти модели к исследуемой реальной действительности и, если это необходимо, сконструировать новую, не содержащуюся в наборе имеющихся заготовок модель, отражающую специфику анализируемой конкретной задачи.
Построение и экспериментальная проверка модели обычно основаны на одновременном использовании информации двух типов([26, 3.1.1]): а) априорной информации о природе и характере исследуемых соотношений и б) исходных статистических данных, характеризующих процесс и результат функционирования анализируемой системы.
В нашем случае в роли априорной информации выступает профессиональное суждение аудитора о характере возникновения искажений в отчетности (например, «для счетов дебиторской задолженности характерны завышения», «как правило ошибки возникают в следствие пропуска или повторного учета первичного документа»), а в качестве исходных статистических данных могут выступать результаты предыдущих проверок, проведенных в аналогичных ситуациях3. При построении модели используется либо только первый, либо комбинация из первого и второго следующих подходов. Если исследователь располагает информацией обоих типов, то, как правило, используется прием содержательного математического моделирования, при котором из априорной информации о природе искомых соотношений (математически формализованной в виде некоторых исходных предпосылок или исходных допущений) удается вывести общий вид аналитических уравнений, описывающих эти соотношения, после чего с помощью статистической обработки информации типа б) оцениваются численные значения параметров, входящих в упомянутые аналитические уравнения. Если же исследователь располагает только априорной информацией типа а) или, при наличии информации обоих типов, желает сымитировать поведение анализируемой реальной системы при варьировании численных значений параметров, или искусственно сгенерировать статистические данные типа б) с целью их пополнения, то наряду с элементами описанного выше математического моделирования исследователь должен обратиться к статистическому моделированию, так же называемому моделированием типа Монте-Карло. Отметим, что ключевой и необходимой информацией является прежде всего знание о природе и характере исследуемых соотношений.
Особенностью построения вероятностных моделей в выборочном аудите является наличие двух наборов данных: совокупности учетных значений и данных выборки. Задача выборочного аудита сводится к построению заключения о истинном сальдо совокупности (так как мы полагаем известным учетное сальдо совокупности, то это эквивалентно заключению о общей величине искажения в совокупности) на основании этих данных и возможно каких-то суждений аудитора. Вероятностная интерпретация этих наборов в существующих моделях различается. Какая же информация лежит в основе существующих моделей аудиторской выборки?
Априорная информация о природе и характере возникновения ошибок. К сожалению, реальной статистики по искажениям отчетности различного рода по всей видимости не существует. Среди зарубежной практики можно отметить работу [12], где были проанализированы 152 аудиторские проверки, в которых было обнаружен в общей сложности 281 случай искажения. Искажения классифицированы по семи категориям, для каждой категории подсчитаны частоты соответствующих искажений. Можно рекомендовать проведение статистического исседования характеристик ошибок на отечественном материале. Такие данные могли бы послужить основанием для более глубокой разработки методов ВАП и обоснования областей их применения. В качестве основы классификации искажений отчетности, учитывающую российскую специфику, можно рекомендовать следующую схему, приведенную в [47]. Классификация некорректностей в бухгалтерской отчетности. Некорректности в бухгалтерской отчетности и способы их выявления. Ошибки (неумышленные) В том числе арифметические, методологические — допущенные по некомпетентности, халатности и невнимательности подавляющая их часть должна быть выявлена и устранена в системе внутрихозяйственного контроля - Вызванные несовершенством системы бухгалтерского учета и действующим законодательством (в том числе налоговым) существенные ошибки должны быть выявлены внутренними и внешними (независимыми) аудиторами Умышленные отклонения от нормы В том числе: злоупотребления, имеющие в своей основе мотивы незаконного личного обогащеия - персонала вероятность обнаружения внутренними аудиторами выше, а внешними (независимыми) - ниже - администрации вероятность обнаружения невысока при текущих проверках, но повышается при проверках по поручению правоохранительных органов. Причины возникновения существенных некорректносей в бухгалтерской отчетности. неумышленные ошибки - Арифметические ошибки - Фискальный характер отечественных правил бухгалтерского учета привел к нереальной оценке (для инвесторов) финансового состояния - Неверна интерпретеция: не учтены некоторые факты на дату баланса - неправильное применение положений о бухгалтерском учете и отчетности: при составлении отчетсности; при проверке годовой отчетности умышленные погрешности и неточности (отклонения от нормы и злоупотребления) - Сокрытие существенной информации о первичных документах и регистрах бухгалтерского учета («черный нал» и др.) - Фальсификация первичных документов и регистров бухгалтерского учета, в том числе создание фиктивных учетных записей (недоброкачесвенных по критерию действительности) - Безосновательно применение льгот по платежам в бюджет и завышение законодательно признаваемых затрат - Неверная оценка последствий (результатов) хозяйственных операция и событий - Умышленно неверное применение положений точного проведения инвертаризации и достоверного подведения ее итогов - Несоответсвующее отражени имущественных средств, принадлежащих посторонними лицами, в активной части баланса - Недопустимое сальдирование статней баланса и неточное их обозначение.
