Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Ноября 2014 в 20:36, курсовая работа
Всегда, когда аудитор делает выборку из совокупности, его целью является получение представительной выборки.
Представительная (более научное название - репрезентативная) выборка - это выборка, характерные особенности которой такие же, как и у генеральной совокупности.
Предположим, аудитор проверяет расчеты по командировкам, выявляя наличие командировочных удостоверений. Допустим, что в 3-х процентах случаев данное правило на предприятии нарушалось. Если аудитор делает выборку из 100 командировок и обнаруживает 3 без соответствующего оформления, то такая выборка будет представительной.
Версия шаблона |
2.1 |
Филиал |
Республика Казахстан ВКО г. Усть-Каменогорск |
Вид работы |
Курсовая работа |
Название дисциплины |
Аудит |
Тема |
|
Фамилия студента |
|
Имя студента |
|
Отчество студента |
|
№ контракта |
Всегда, когда аудитор делает выборку из совокупности, его целью является получение представительной выборки.
Представительная (более научное название - репрезентативная) выборка - это выборка, характерные особенности которой такие же, как и у генеральной совокупности.
Предположим, аудитор проверяет расчеты по командировкам, выявляя наличие командировочных удостоверений. Допустим, что в 3-х процентах случаев данное правило на предприятии нарушалось. Если аудитор делает выборку из 100 командировок и обнаруживает 3 без соответствующего оформления, то такая выборка будет представительной.
Требование репрезентативности выборки содержит п. 2.1. российского стандарта: отмечается, что обычно выборка должна быть репрезентативной, т. е. представительной. Согласно правилу (стандарту) для обеспечения репрезентативности выборки необходимо использовать либо случайный, либо систематический отбор, либо их комбинацию. Причем в соответствии с принципом методической самостоятельности (п. 13 Временных правил аудиторской деятельности в Российской Федерации, утвержденных Указом Президента РФ от 22.12.93 г. N 2263) метод аудитор может выбирать сам. (Подробно методы получения аудиторской выборки рассмотрены в разделе 1.2).
Требование репрезентативности предполагает, что все элементы изучаемой совокупности имеют равную вероятность попасть в выборку.
Требование равной вероятности попадания верное, но не всегда конструктивное. Аудитору следует помнить: он должен стремиться не допустить появления механизма, дающего приоритет или, наоборот, ставящего преграду на пути в выборку каким-либо элементам проверяемой совокупности.
В целом, непредставительную выборку можно получить в двух случаях:
Риск их появления называется соответственно выборочным риском и невыборочным риском. Оба этих риска можно контролировать.
Невыборочные ошибки появляются тогда, когда аудиторские тесты не раскрывают существующие в выборе исключения. Невыборочная ошибка происходит по двум причинам: при необнаружении аудитором исключений и при неэффективности самих аудиторских процедур. Тщательная разработка аудиторских процедур, должный контроль и инструктирование исключают невыборочный риск.
Выборочный риск (выборочная ошибка) - это неотъемлемый элемент выборочного исследования. Этот риск возникает из-за того, что тестируется не вся генеральная совокупность. Даже с нулевой невыборочной ошибкой всегда есть вероятность, что выборка все-таки была непредставительной. Например, если 3% документов в генеральной совокупности имеют погрешности, то и добросовестный аудитор-профессионал все же может легко получить выборку из ста единиц, содержащую меньше или больше трех погрешностей.
Понятие выборочного риска содержит п. 3.6. российского стандарта "Аудиторская выборка", где он называется риском выборки. "Риск выборки заключается в том, что мнение аудитора по определенному вопросу, составленное на основе выборочных данных, может отличаться от мнения по тому же самому вопросу, составленному на основании изучения всей совокупности". Далее отмечается, что риски выборки делятся на риски первого и второго рода. Применительно к проверке верности отражения в бухгалтерском учете оборотов и сальдо по счетам рискам первого и второго рода даны следующие определения:
1. Риск первого рода - риск отклонить верную гипотезу, когда результат выборки свидетельствует, что проверяемая совокупность содержит существенную ошибку, в то время как совокупность свободна от такой ошибки (в американском стандарте "Выборочный метод проведения аудита", SAS № 39, такой риск называется риском ошибочного неприятия);
2. Риск второго рода - риск принять неверную гипотезу, когда результат выборки свидетельствует, что проверяемая совокупность не содержит существенной ошибки, в то время как совокупность содержит существенную ошибку (в SAS № 39 называется риском ошибочного принятия).
Аналогичные определения российский стандарт дает рискам первого и второго рода, но применительно к тестированию средств контроля (т. е. системы внутреннего контроля). Применительно к тестированию средств внутреннего контроля стандарт SAS № 39 называет риски первого и второго рода соответственно риском слишком высокой оценки риска управления и риском слушком низкой оценки риска управления.
Существуют два способа уменьшить выборочный риск:
Определение ожидаемой ошибки - задача не из легких (особенно в российских условиях), а ведь именно от этого показателя во многом зависит объем выборки. При определении ожидаемой ошибки аудитор должен исходить из результатов проверки системы внутреннего контроля, собственной интуиции, а также брать во внимание результаты прошлых проверок данного экономического субъекта, если такие проводились.
Рассмотрим два наиболее распространенных способа определения объем выборки: с помощью специальных таблиц и путем математических расчетов.
Расчет объема выборки по таблицам. Чтобы найти объем выборки аудитор должен определить три указанных выше критерия: надежность (1 – риск выборки), ожидаемая степень отклонений (в % от всей генеральной совокупности) и допустимая степень отклонения (также в % от генеральной совокупности). После этого достаточно воспользоваться специальной таблицей, составленной для соответствующего уровня надежности.
Объем генеральной совокупности игнорируется при определении объема выборки. Это может показаться странным, но в теории статистики доказано, что для большей части типов совокупностей сам их объем несущественен при определении объема выборки. Представительность же гарантируется процессом случайного отбора. Когда получена выборка с хорошим представительством единиц, добавочные единицы не требуются. Можно скорректировать объем выборки на объем генеральной совокупности, воспользовавшись формулой:
,
где n' - объем выборки до учета влияния объема генеральной совокупности;
N - объем генеральной совокупности;
n - пересмотренный объем выборки после учета влияния объема генеральной совокупности.
Нахождение объема выборки путем математических расчетов. Приведенный ниже способ взят из американского стандарта по выборочному аудиту SAS № 39. Данный стандарт разделяет нахождение объема выборки для генеральных совокупностей, в которых не ожидается ошибок или ожидается очень незначительные ошибки, и для совокупностей, которые наверняка содержут отклонения.
В первом случае объем выборки находят умножением фактора уверенности (надежности) (ФУ) на "книжную" стоимость совокупности (В) и делением на допустимую сумму искажения (ДСИ), или
Фактор уверенности берется из таблицы:
Уровень уверенности (%) |
80,0 |
90,0 |
95,0 |
97,5 |
99,0 |
99,5 |
Риск (%) (1 – уровень уверенности) |
20,0 |
10, 0 |
5,0 |
2,5 |
1,0 |
0,5 |
Фактор уверенности (ФУ) |
1,61 |
2,31 |
3,0 |
3,69 |
4,61 |
5,30 |
Предположим, что генеральная совокупность имеет "книжную" стоимость 3 530 000 рублей. Аудитор хочет быть на 80% уверен, что обнаружит искажения в генеральной совокупности, если они превышают 70 000 рублей. Объем выборки составит:
Если не ожидается, что совокупность будет почти свободна от ошибок, то объем часто будет слишком незначительным, чтобы аудитор мог сделать вывод о том, что отклонение в совокупности ниже допустимого уровня. При расчете объема выборки из совокупностей, в которых предположительно содержатся ошибки, используют несколько другой подход. В дополнение к вышеупомянутым факторам аудитор рассматривает ожидаемую сумму искажения (ОСИ) и применяет следующую формулу:
Фактор уверенности определяется по таблице, приведенной выше. Однако наблюдается тенденция несколько занижать объем выборки для уровней уверенности 97,5% и выше. Это может быть исправлено путем использования следующих факторов:
Уровень уверенности |
Фактор уверенности (ФУ) |
97,5 |
3,84 |
99,0 |
5,43 |
99,5 |
6,63 |
Предположим, в предыдущем примере аудитор ожидает, что искажение в совокупности достигнет 20 000 рублей. Тогда объем выборки составит:
Данная формула применима лишь в случаях, когда ОСИ меньше, чем ДСИ (т. е. ожидаемая ошибка меньше допустимой). На практике аудитор должен рассматривать возможность применения этой формулы только тогда, когда ОСИ не больше, чем ДСИ/2.
Реально существует больше способов определения объема выборки, которые по сути схожи с рассмотренными. Однако на примере приведенных способов видно, что аудитор может получить лишь весьма близкий к истине результат. В связи с этим часто аудиторы вообще не рассчитывают специальным образом объем выборки, а берут его на свое усмотрение с учетом влияния следующих факторов:
Фактор |
Влияние на объем выборки |
Доверие к системе внутреннего контроля клиента |
Выше доверие - меньше выборка. |
Величина определенной аудитором допустимой ошибки |
Меньше допустимая ошибка - больше выборка |
Ожидаемый размер ошибки |
Меньше ожидаемая ошибка - меньше выборка |
Необходимая степень уверенности (надежности) |
Выше необходимая уверенность - больше выборка |
Применение группировки (стратификация) |
Применяется стратификация - уменьшается выборка |
Число единиц генеральной совокупности |
Больше генеральная совокупность - больше выборка (несущественный при больших объемах генеральной совокупности фактор) |
Особенно важным фактором из перечисленных, с помощью которого можно влиять на объем выборки, является стратификация. Правильная стратификация (разделение генеральной совокупности по какому-либо признаку) позволяет не только вычленить из совокупности наиболее важные элементы для их сплошной проверки, но и обеспечивает большую однородность элементов внутри полученных групп, что и позволяет снизить объем выборки.
Определяя объем выборки на собственное усмотрение, аудитор отступает от предписанных правил, хотя такой подход тоже допустим (это особенное актуально в российской практике аудита, когда невозможно даже примерно предположить какая ошибка содержится в совокупности). Главное при этом следить, чтобы взятое число не оказалось слишком мало применительно к конкретному случаю.
На этапе определения объема выборки его еще называют начальным объем, потому что по результатам проверки выбранных элементов аудитор может пересмотреть начальный объем выборки и провести дополнительное исследование.
Предположим, аудитор, проверяя систему внутреннего контроля, исследует, на всех ли документах по операциям с денежными средствами имеется подпись руководителя организации или уполномоченного им лица. Из 500 документов для проверки были выбраны 75, 4% (или 3 штуки) из которых оказались без подписи руководителя. Напрашивается вывод - во всей генеральной совокупности содержится 20 не подписанных руководителем документов (500× 4%:100%). Однако такое утверждение будет ошибочным, поскольку генеральная совокупность исследована аудитором выборочно и, следовательно, существует ошибка выборки (очень даже возможно, что неподписанных документов окажется не 20, а 18, 19 или 21).
Оценить риск выборки, а также сформировать вывод о величине имеющегося в генеральной совокупности отклонения можно с помощью статистических методов. Как уже говорилось, необходимым условием применением статистических методов оценки результатов является получение элементов из генеральной совокупности путем случайного отбора.
Применительно к качественному выборочному исследованию, аудитор получает результат статистической оценки в следующем виде. С определенной вероятностью (уверенностью) Р (%) аудитор может утверждать, что норма появления определенного признака в генеральной совокупности не превышает k процентов. Процесс получения подобного вывода:
Расчет точечной оценки. Точечная оценка представляет собой проекцию обнаруженных искажений на совокупность, из которой взята выборка. Точечная оценка величины отклонения в генеральной совокупности (D) получается делением числа элементов содержащих искомый признак (m) на объем выборки (n), или