Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 2104,   статей на доработке: 315 отклонено статей: 833 
Библиотека
Статьи и журналы | Тарифы | Оплата | Ваш профиль

Вернуться к содержанию

Формализация оценки аудиторского риска в условиях неопределенности
Василенко Алла Александровна

кандидат экономических наук

доцент, кафедра аудита, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)

344002, Россия, Ростовская область, г. Ростов-На-Дону, ул. Б. Садовая, 69

Vasilenko Alla Aleksandrovna

PhD in Economics

Associate Professor of the Department of Audit at Rostov State University of Economics

344002, Russia, Rostovskaya oblast', g. Rostov-Na-Donu, ul. B. Sadovaya, 69

allvasilenko@yandex.ru

Аннотация.

Предметом исследования является оценка аудиторского риска во взаимосвязи с предпосылками составления бухгалтерской отчетности. Рассмотрены все этапы формирования нечеткого вывода об аудиторском риске. Особое внимание уделяется входной лингвистической переменной (степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности) и выходной лингвистической переменной (уровень риска существенного искажения отчетности). Описана зарегистрированная автором программа для ЭВМ для исследования влияния несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности на величину риска существенного искажения с использованием инструментария нечетких множеств. В качестве метода исследования применена нечеткая логика. Действия по оценке компонентов аудиторского риска производятся с применением количественных и качественных способов на основе профессионального суждения аудитора. Новизна исследования заключается в использовании новых понятий методологии аудита: «несоблюдение предпосылки составления бухгалтерской отчетности» и «степень несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности». Интервал значений искажений, который определяет уровень несоблюдения предпосылки, выражен в значении, кратном уровню существенности. Модель применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения в сопоставлении со степенью несоблюдения предпосылок позволяет выстраивать правила, которые отражают различные аспекты неопределенности, связанной с применением профессионального суждения аудитора.

Ключевые слова: аудит, метод нечетких множеств, предпосылки составления отчетности, программа для ЭВМ, аудиторский риск, существенное искажение, международный стандарт аудита, существенность, профессиональное суждение аудитора, неопределенность

DOI:

10.7256/2454-0765.2018.2.28303

Дата направления в редакцию:

07-12-2018


Дата рецензирования:

07-12-2018


Дата публикации:

09-12-2018


Abstract.

The subject of the research is the assessment of audit risk in relation to qualitification for preparation of accounting statements. Vasilenko analyzes all stages of making fuzzy inference about audit risk. The researcher focuses on the input linguistic variable (the degree of non-observance of qualification for preparation of accounting statements) and ouput linguistic variable (the level of risk of material misstatement). Vasilenko presents his own software that is designed to analyze the influence of non-observance of qualification for accounting statements on the amount of risk of material misstatement using the fuzzy sets tool. The main research method used by the uthor is the fuzzy logic. The audit risk is evaluated using the qualitative and quantittive means based on a professional auditor opinion. The novelty of the research is caused by the fact that the author applies new definitions of the audit methodology: 'non-observance of qualificiation for preparation of accounting statements' and 'degree of non-observance of qualification for preparation of accounting statements'. The range of misstatement values that defines the level of non-observance is the value multiple of materiality level. The model of using fuzzy sets in the process of material misstatement risk evaluation compared to the degree of non-observance allows to develop rules that reflect different aspects of uncertainty related to the use of a professional auditor opinion.

Keywords:

international audit standard, material misstatement, audit risk, computer program, financial statement assertions, fuzzy sets, audit, materiality, auditor’s professional judgment, uncertainty

Предметом исследования является инструментарий оценки аудиторского риска. Разумная уверенность в достоверности аудируемой финансовой отчетности достигается при получении аудитором достаточных надлежащих аудиторских доказательств, позволяющих снизить аудиторский риск. Исследование методов получения аудиторских доказательств в соответствии с предпосылками составления бухгалтерской отчетности позволяет аудитору решать задачи минимизации аудиторского риска.

Согласно положениям Международного стандарта аудита 200 «Общие цели независимого аудитора и проведение аудита в соответствии с Международными стандартами аудита» (далее МСА 200) [1, с. 167] аудиторский риск – это риск составления аудитором ошибочного аудиторского заключения в случаях, когда в бухгалтерской отчетности содержатся существенные искажения. Аудиторский риск зависит от риска существенного искажения отчетности и риска необнаружения.

Риск существенного искажения – это риск того, что финансовая отчетность содержит существенные искажения до проведения аудита. Риск существенного искажения отчетности является функцией неотъемлемого риска и риска системы внутреннего контроля. В международных стандартах аудита определено, что два элемента риска существенного искажения (неотъемлемый риск и риск системы внутреннего контроля) оцениваются на уровне предпосылок составления бухгалтерской отчетности.

Изучение содержательной части компонентов, составляющих риск существенного искажения отчетности, и действий аудитора по их оценке показывает следующее. Аудитор не может повлиять на уровень риска существенного искажения бухгалтерской отчетности, т.к. данный вид риска зависит от характера деятельности проверяемого субъекта и действий руководства аудируемого лица по формированию контрольной среды, разработке и применению контрольных процедур. От действий аудитора зависит только точность оценки риска существенного искажения отчетности с целью максимального приближения такой оценки к реальному состоянию дел у аудируемого лица.

Вместе с тем аудитор может повлиять на уровень риска необнаружения, то есть вероятность того, что процедуры, применяемые аудитором, не позволят обнаружить существенные искажения бухгалтерской отчетности. Для снижения риска необнаружения аудитор может изменить характер, сроки и объем аудиторских процедур. Характеристика компонентов аудиторского риска представлена в таблице 1.

Таблица 1 – Характеристика компонентов аудиторского риска

Компоненты аудиторского риска

Субъект, определяющий процедуры противодействия риску

Субъект, оценивающий риск

Область влияния факторов риска

Механизм оценки

1. Риск существенного искажения отчетности

Руководство и собственники аудируемого лица

Аудитор

Особенности деятельности аудируемого лица и надежность системы внутреннего контроля

(раскрывается через предпосылки составления бухгалтерской отчетности)

На уровне бухгалтерской отчетности и предпосылок составления бухгалтерской отчетности

2. Риск необнаружения

Аудитор

Аудитор

Аудиторские процедуры

На основе предшествующей оценки риска существенного искажения бухгалтерской отчетности

Для риска существенного искажения отчетности субъектом, определяющим процедуры противодействия риску, является руководство и собственники аудируемого лица. Процедуры противодействия риску необнаружения определяет исключительно аудитор. Оценивает уровень всех компонентов аудиторского риска также аудитор. Для риска существенного искажения отчетности областью влияния факторов риска являются особенности деятельности аудируемого лица и надежность системы внутреннего контроля, причем данная область раскрывается через предпосылки составления бухгалтерской отчетности. Сферой влияния факторов риска необнаружения являются аудиторские процедуры. Риск существенного искажения отчетности аудитор оценивает на уровне бухгалтерской отчетности в целом и уровне предпосылок ее составления.

Уровень риска необнаружения определяется аудитором на основе предшествующей оценки риска существенного искажения отчетности, поскольку риск необнаружения обратно пропорционален риску существенного искажения.

Оценка аудиторских рисков проводится в ходе применения процедур для проверки достоверности бухгалтерской отчетности. Действия аудитора по оценке аудиторских рисков можно представить в виде системы с определенной целью, объектом, субъектами, критериями. Целью данной системы является получение достаточных надлежащих аудиторских доказательств достоверности аудируемой бухгалтерской отчетности. Эти критерии аудиторских доказательств лежат в плоскости применения аудиторских процедур, базирующихся на основе исследования взаимосвязи соблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности и оценки уровня компонентов аудиторского риска.

Оценка достоверности бухгалтерской отчетности по предпосылкам ее составления происходит в условиях неопределенности. Неопределенность является одной из причин риска необнаружения. К факторам, влияющим на неопределенность в аудите, относятся:

- несовершенство системы внутреннего контроля аудируемого лица;

- невозможность получения всей полноты аудиторских доказательств вследствие применения выборочных методов в аудите;

- профессионального суждения аудитора.

Таким образом, перед аудитором стоит задача определения количественной и качественной взаимосвязи соблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности и уровня риска существенного искажения отчетности. По нашему мнению, для определения такой взаимосвязи в условиях неопределенности может применяться метод нечетких множеств.

Понятие нечетких множеств (fuzzy set) дал профессор Калифорнийского университета Лотфи А. Заде (Lotfi A. Zade) [2]. В 1965 г. в журнале Information and Control появилась его работа «Fuzzy Sets» [3], давшая название одноименной теории (fuzzy logic). Нечеткая логика позволяет формализовать выводы с неточными или приближенными рассуждениями (например, самый высокий уровень риска, средний уровень риска и т.д.), что позволяет адекватно описывать ситуации с неопределенностью.

Применение аппарата нечеткой логики дает возможность определять промежуточные значения между стандартными оценками. Подход, предложенный Л. Заде при анализе систем, в которых участвует человек (так называемые гуманистические системы), отказывается от требований точности и допускает результаты нечеткие или неопределенные [4, с. 4]. Нечеткая логика может использоваться и для формализации профессиональных суждений аудитора, что позволяет более адекватно представлять ситуации, связанные с оценкой аудиторских рисков и последующей модификацией аудиторских процедур (ситуации с неопределенностью).

Российскими экономистами детально проработаны подходы к оценке рисков существенного искажения отчетности [5, 6, 7], в том числе с применением методов нечетких множеств. В частности, при исследовании Ю. Ю. Кочиневым, [8, 9] методов оценки аудиторского риска описаны возможности применения аудитором нечеткой логики.

Формализация данных с помощью нечеткой логики предоставляет возможность перевести нечеткие, качественные оценки рисков, применяемые аудитором, на язык математики, который используют компьютерные системы обработки данных.

К системе нечеткого логического вывода относитсясистема, для описания которой используется нечеткая логика, при этом различают следующие способы такого описания:

- нечеткое (лингвистическое) описание входных и выходных переменных системы, которое обусловлено качественной информацией, получаемой от физического лица - эксперта;

- нечеткое описание системы в виде совокупности правил («если … то»), отражающих особенности функционирования системы на качественном уровне.

Множество, включающее в себя все исследуемые объекты, называется универсальным множеством, его принято обозначать символом U. Все объекты рассматриваемой системы являются элементами универсального множества. Все другие множества, формируемые из элементов универсального множества, являются подмножествами множества U. Под заданием множества А понимается процесс разработки правила, в соответствии с которым можно установить, что любой элемент «x» универсального множества U однозначно принадлежит или не принадлежит множеству А. Это правило позволяет определить, какое из двух высказываний (хÎА) или (хÏА) является истинным, а какое ложным.

Принадлежность элемента к множеству может задаваться с помощью характеристической функции. При составлении характеристической функции нечеткого множества А эксперт должен выразить свое мнение относительно того, в какой степени каждый из элементов универсального множества U принадлежит множеству А [10]. Применительно к аудиту в роли эксперта выступает аудитор, который на основе своего профессионального суждения о качестве степени принадлежности элемента к множеству может выбрать любое число из отрезка [0,1]. При этом возможна различная степень уверенности аудитора в том, что элемент универсального множества U принадлежит множеству А.

Процесс принятия решений в системе нечеткого вывода можно делится на пять этапов: фазификация, агрегирование, активация, аккумуляция и дефазификация. На первом этапе системы нечеткого логического вывода необходимо перевести входные переменные, представленные количественными показателями, в качественные показатели (так называемые лингвистические переменные). Данный процесс именуют фазификацией, что означает представление физического показателя в лингвистическом виде. В процессе фазификации устанавливается соответствие между каждым значением входной переменной системы нечеткого вывода и значением функции принадлежности соответствующего ей терма входной лингвистической переменной.

Модель применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения во взаимодействии со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности включает все этапы нечеткого вывода. Метод нечетких множеств оперирует такими понятиями, как: входная переменная, входная лингвистическая переменная и выходная лингвистическая переменная нечеткого вывода.

В качестве входной переменной представлена выявленная в процессе аудита величина искажения данных бухгалтерского учета и отчетности, свидетельствующая о несоблюдении предпосылки составления бухгалтерской отчетности. Входная лингвистическая переменная реализуется через понятие «степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности». Выходная лингвистическая переменная в предложенной модели характеризуется через уровень риска существенного искажения отчетности. Таким образом, при построении модели нами использованы новые понятия в области методологии аудита – «несоблюдение предпосылки составления бухгалтерской отчетности» и «степень несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности».

Для отнесения выявленного несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности к одной из степеней градаций понятия «Степень несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности» аудитору следует сопоставить величину выявленного искажения с уровнем существенности.

Для определения степени несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности во внутреннем стандарте аудиторской организации следует установить интервал значений выявленных искажений, который определяет уровень несоблюдения предпосылки. Интервал значений выявленных искажений целесообразно выразить в значении, кратном уровню существенности.

Теория нечетких множеств оперирует понятием «лингвистическая переменная». В модели применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения во взаимодействии со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности представлены две лингвистические переменные: входная лингвистическая переменная – степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности, и выходная лингвистическая переменная – уровень риска существенного искажения отчетности.

Рассмотрим элементы, характеризующие лингвистические переменные в теории нечетких множеств в таблице 2.

Таблица 2 – Элементы входной лингвистической переменной «Степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности»

Наименование

элемента

Содержание

элемента

Наименование

лингвистической переменной

Степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности

Множество значений лингвистической переменной

(терм-множества)

Т3 – «Высокая, Средняя, Низкая»

Т5 - «Самая высокая, Высокая, Средняя, Низкая, Самая низкая»

Интервал значений входной переменной

Выявленное в процессе аудита искажение, выраженное в значении, кратном уровню существенности

Синтаксическая процедура формирования новых терм-множеств

Выполняется с помощью операций конъюнкции, дизъюнкции, отрицания, импликации нечетких множеств

Процедура задания в интервале значений входной переменной «Х» интервалов терм-множеств

Описывается формулой:

СНП = Иск Î [а1 ×УС; а2 ×УС ]

Для целей интерпретации входных лингвистических переменных по каждой предпосылке выделены процедуры ее формирования. В зависимости от содержания предпосылок применяются от двух до пяти процедур формирования каждой предпосылки. Всего выделено 29 процедур формирования предпосылок составления бухгалтерской отчетности (от Х1 до Х29). Каждая из 29 процедур дает наименование 29 входным лингвистическим переменным формирования предпосылок.

В модели применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения во взаимодействии со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности представлено несколько этапов нечеткого вывода. На первом этапе нечеткого вывода – этапе фазификации – аудитор должен определить функции принадлежности для каждого элемента терм-множеств входной лингвистической переменной «Степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности».

В процессе фазификации входной переменной аудитор должен установить соответствие между величиной входной переменной и значением функции принадлежности терма входной лингвистической переменной. Для этого следует выполнить несколько действий:

во-первых, сопоставить величину искажения, выраженную через величину уровня существенности, с интервалом величины уровня существенности, характеризующим степень несоблюдения предпосылки;

во-вторых, определить соответствие между уровнем искажения и степенью несоблюдения предпосылки;

в-третьих, определить степень уверенности аудитора в отношении степени несоблюдения предпосылки.

Степень уверенности аудитора в отношении степени несоблюдения предпосылки представляется через функцию принадлежности значения выявленного искажения терм-множествам лингвистической переменной «Степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности».

Максимум неопределенности мнения аудитора о том, принадлежит ли выявленное искажение (хi) к терм-множеству СНПв, будет находиться в крайних точках интервала значений выявленных искажений, выраженного через значение уровня существенности. Например, это могут быть значения искажений, равные двукратному или трехкратному значению уровня существенности. Полная неопределенность мнения аудитора раскрывается через функцию принадлежности искажения, равную 0,5.

Таким образом, модель применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения во взаимодействии со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности раскрывает действия аудитора по перепрограммированию значений выявленных искажений, свидетельствующих о несоблюдении предпосылок, в уровни риска существенного искажения отчетности.

Использование метода нечетких множеств при оценке риска существенного искажения в сопоставлении со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности позволяет выстраивать правила, которые адекватно отражают различные аспекты неопределенности, связанной с применением профессионального суждения аудитора. Нечеткая логика более естественно описывает характер человеческого мышления при принятии решений в области аудита, чем традиционные формально-логические системы.

Методика нечеткого моделирования применяется во многих программных продуктах. Нами разработана и зарегистрирована в Роспатенте «Программа для исследования влияния несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности на величину аудиторских рисков» [11]. Программа предназначена для исследования влияния искажений бухгалтерской отчетности на оценку аудиторского риска (с использованием методов нечеткой логики). Программа позволяет аудитору получить обоснованные оценки аудиторских рисков в условиях неопределенности.

Модели нечеткого вывода позволяют комбинировать качественные знания с количественными данными, что позволяет в полной мере обосновать профессиональное суждение аудитора. Это обусловлено тем, что достаточные надлежащие аудиторские доказательства аудитор может получить в случае обоснования выбора процедур проверки результатами оценки риска существенного искажения бухгалтерской отчетности и риска необнаружения. Действия по оценке компонентов аудиторского риска производятся с применением количественных и качественных способов оценки на основе профессионального суждения аудитора в условиях неопределенности. Следовательно, механизм нечеткой логики является действенным инструментом оценки аудиторского риска.

Библиография
1.
Международные стандарты аудита и контроля качества. Часть 1 [сборник]: в 3 т. / Международная Федерация Бухгалтеров (МФБ). Киров, 2012. Т. 1. 528 с.
2.
Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М., 1976. 165 с.
3.
Zadeh, L. A. Fuzzy Sets. // Information and Control. 1965. Vol. 8, № 3. P. 338-353.
4.
Ухоботов, В. И. Избранные главы теории нечетких множеств : учеб. пособие / В. И. Ухоботов. Челябинск : Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2011. 245 с.
5.
Арженовский С. В., Бахтеев А. В., Слободян А. С. Логит-модели для оценки риска преднамеренного искажения финансовой отчетности российских банков. // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Том 16. №8. С. 1567-1582.
6.
Бахтеев А. В., Арженовский С. В. Обоснование целесообразности применения логико-вероятностного подхода в качестве инструмента оценки рисков в аудите. // Учет и статистика. 2017. – №1. – С. 25-33.
7.
Дейнега В. Н., Куракова С. В. Влияние метода оценки риска необнаружения на снижение риска существенного искажения финансовой отчетности. // Теория и практика общественного развития. – 2017. – №4. – С. 58-61.
8.
Кочинев Ю. Ю., Лукашевич Н. С. Оценка аудиторского риска на основе нечеткой логики // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2011. № 6 (137). С. 248-253.
9.
Кочинев Ю. Ю. Моделирование аудиторского риска при планировании аудита. // Аудит и финансовый анализ. – 2006. – № 4. – С. 127–130.
10.
Интуит. Национальный открытый университет. Лекция 6. Нечеткие множества. URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/3681/923/lecture/22883?page=1.
11.
Василенко А. А. Программа для исследования влияния несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности на величину аудиторских рисков. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.-№ 2016613438 от 28.03.2016.-М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, 2016. URL: http://www1.fips.ru/fips_servl/fips_servlet
References (transliterated)
1.
Mezhdunarodnye standarty audita i kontrolya kachestva. Chast' 1 [sbornik]: v 3 t. / Mezhdunarodnaya Federatsiya Bukhgalterov (MFB). Kirov, 2012. T. 1. 528 s.
2.
Zade L. A. Ponyatie lingvisticheskoi peremennoi i ego primenenie k prinyatiyu priblizhennykh reshenii. M., 1976. 165 s.
3.
Zadeh, L. A. Fuzzy Sets. // Information and Control. 1965. Vol. 8, № 3. P. 338-353.
4.
Ukhobotov, V. I. Izbrannye glavy teorii nechetkikh mnozhestv : ucheb. posobie / V. I. Ukhobotov. Chelyabinsk : Izd-vo Chelyab. gos. un-ta, 2011. 245 s.
5.
Arzhenovskii S. V., Bakhteev A. V., Slobodyan A. S. Logit-modeli dlya otsenki riska prednamerennogo iskazheniya finansovoi otchetnosti rossiiskikh bankov. // Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika. 2017. Tom 16. №8. S. 1567-1582.
6.
Bakhteev A. V., Arzhenovskii S. V. Obosnovanie tselesoobraznosti primeneniya logiko-veroyatnostnogo podkhoda v kachestve instrumenta otsenki riskov v audite. // Uchet i statistika. 2017. – №1. – S. 25-33.
7.
Deinega V. N., Kurakova S. V. Vliyanie metoda otsenki riska neobnaruzheniya na snizhenie riska sushchestvennogo iskazheniya finansovoi otchetnosti. // Teoriya i praktika obshchestvennogo razvitiya. – 2017. – №4. – S. 58-61.
8.
Kochinev Yu. Yu., Lukashevich N. S. Otsenka auditorskogo riska na osnove nechetkoi logiki // Nauchno-tekhnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politekhnicheskogo universiteta. Ekonomicheskie nauki. 2011. № 6 (137). S. 248-253.
9.
Kochinev Yu. Yu. Modelirovanie auditorskogo riska pri planirovanii audita. // Audit i finansovyi analiz. – 2006. – № 4. – S. 127–130.
10.
Intuit. Natsional'nyi otkrytyi universitet. Lektsiya 6. Nechetkie mnozhestva. URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/3681/923/lecture/22883?page=1.
11.
Vasilenko A. A. Programma dlya issledovaniya vliyaniya nesoblyudeniya predposylok sostavleniya bukhgalterskoi otchetnosti na velichinu auditorskikh riskov. Svidetel'stvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlya EVM.-№ 2016613438 ot 28.03.2016.-M.: Federal'naya sluzhba po intellektual'noi sobstvennosti, 2016. URL: http://www1.fips.ru/fips_servl/fips_servlet