Автореферат (1144442), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Данныерекомендации повышают качество и эффективность аудита, что в свою очередьвлияет на репутацию аудиторской фирмы и снижает ее издержки на возможныесудебные разбирательства в случае, если ненадлежащее качество аудитаповлекло серьёзные последствия для аудируемого лица.Апробациярезультатовисследования.Основныеположениядиссертации и результаты проведенных исследований были раскрыты вдокладах на следующих научно-практических конференциях: Международной6научно-практической конференции: «Современные направления теоретическихи прикладных исследований ‘2013», проект SWorld (2013), InternationalConference «Global Science and Innovation», LLC «Strategic Studies Institute»(2013), Международной научно-практической конференции: «Современныепроблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании'2014», проект SWorld (2014).Публикации результатов исследования. По теме диссертационнойработы опубликовано 8 работ общим объемом 15,2 п.л., в том числе авторских14,2 п.л., в том числе в изданиях, рекомендованных ВАК, – пять работ.Структура диссертации.
Диссертация состоит из введения, трех глав изаключения. Объем диссертации составляет 212 страниц. Список использованнойлитературы содержит 112 источников. В работе 4 приложения, 17 таблиц, 2рисунка.Вдиссертациииспользованатерминология,установленнаяМеждународными стандартами аудита, официально действующими натерритории России с 01.01.2017, а также терминология, сложившаяся в рядеобщеизвестных классических работ по аудиту.Во введении обоснована актуальность темы диссертационногоисследования, осуществлено описание объекта исследования, сформулированыцели и задачи, рассмотрено содержание работы.В первой главе «Анализ и систематизация выборочных статистическихпроцедур в аудите» рассмотрены общие цели и методы выборочных проверок ваудите, а также требования к их проведению, установленные международнымстандартом.
Осуществлен подробный анализ теоретических распределенийслучайных величин (количества и размера ошибок в выборке) и основанных наних выборочных статистических процедур. Разработана наиболее полнаяклассификация выборочных статистических процедур в аудите.Во второй главе «Разработка усовершенствованного метода оцениваниясуммошибокиразработкаимитационноймодели»разработанусовершенствованный метод оценивания сумм ошибок через долю отклоненийпутем учета дисперсии сумм, отраженных в документах.Разработанаконцепция экспериментального исследования надежности выборочныхстатистических процедур путем имитационного моделирования, разработаныусловия проведения численного компьютерного эксперимента.В третьей главе «Результаты имитационного моделирования исравнительный анализ выборочных статистических процедур» проведенсравнительный анализ и разработаны рекомендации по применениювыборочных статистических процедур при различных условиях проверки иразличныхпараметрахпроверяемыхгенеральныхсовокупностей,обеспечивающиеповышениенадежностиполучаемыхаудиторскихдоказательств.В заключении сформулированы основные выводы и результатыдиссертационной работы.7II.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ,ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУСистематизированы теоретические распределения случайныхвеличин, имеющие место при статистических исследованиях ваудите, и разработана наиболее полная классификациявыборочных статистических процедур, применяемых в аудите.Случайные величины, которые имеют место в аудите, делятся на два класса –непрерывные и дискретные.
Стоимостные размеры выявленных аудиторомошибок, искажений, имеют непрерывные распределения, поскольку могутпринимать любое значение (с точностью до копейки, рубля или другой денежнойединицы). Такие случайные величины, как количество документов с нарушениямипри оформлении, обнаруженными аудитором в выборке, могут быть толькоцелыми.В качестве непрерывных распределений в аудите в основном используютсяследующие:•нормальное распределение;•распределение Стьюдента.В качестве дискретных распределений могут применяться:•биномиальное распределение;•распределение Пуассона;•гипергеометрическое распределение.В рамках каждого распределения в работе рассмотрены как процедуры посуществу, так и процедуры на соответствие. Систематизирован подход кприменению дискретных распределений в процедурах по существу: расчетверхнего предела доверительного интервала через количество искажений исреднюю сумму документа в совокупностях, где наличие искажения делает всюсумму ошибочной.
Рассмотрены разные цели статистической выборки: помиморасчета риска выборки, предусмотренного аудиторскими стандартами, аудиторможет использовать статистический подход для определения, например, интерваласумм излишне уплаченных или переплаченных в бюджет в виде налоговыхотчислений. Комбинация всевозможных способов отбора, целей исследования,типов распределения и т.п. определяет выборочную статистическую процедуру илиметод. Для классификации таких процедур был разработан перечень признаковклассификации.Для целей диссертационной работы в качестве основного методаклассификации выбран фасетный метод ввиду того, что большая частьклассификационных признаков независима друг от друга.
Однако иерархическийметод тоже имеет ограниченное применение, так как есть признаки, имеющиеиерархическую зависимость от других признаков. Таким образом, корректнееговорить о комбинированном методе.На рисунке 1 приведены признаки классификации статистических методов иих значения.1.8Рисунок 1 – Признаки классификации и их значенияВсю совокупность методов, описанную в работе, можно классифицировать последующим признакам:1. Вид процедуры – по существу и на соответствие.2. Цель исследования – расчет пределов ошибки (либо любой другойстоимостной характеристики) и оценка риска выборки.3.
Тип отбора – стратифицированный и нестратифицированный.4. Способ отбора – с поправкой на конечность совокупности и без нее.5. Распределение случайной величины, на котором основывается метод –биномиальное,гипергеометрическое,распределениеПуассона,нормальное, распределение Стьюдента.6. Тип метода при процедурах по существу и непрерывном распределении –оценивание абсолютной ошибки, оценивание относительной ошибки,монетарный метод, оценивание суммы ошибок через долю отклонения,оценивание суммы ошибок через долю отклонения с учетом дисперсии.7.
Способ оценки влияния ошибок на совокупность – возможность илиневозможность взаимного погашения искажений.8. Критерий оценки при расчете пределов – односторонний и двусторонний.Очевидно, что большинство признаков независимы друг от друга: например,вне зависимости от вида процедуры (по существу или на соответствие) аудиторможет основывать статистические методы на любом из пяти указанныхраспределений (правда, процедуры по существу, основанные на дискретныхраспределениях, имеют ряд существенных ограничений).
В свою очередь, типметода (например, монетарный метод) может использоваться только в случаепроцедур по существу, и только основываясь на непрерывных распределениях, чтоделает связь иерархической. Данная классификация положена в основу при9разработкеметодикистатистических выборок.сравнительногоанализавозможныхвариантовРазработан оригинальный метод оценивания сумм ошибок черездолю отклонений путем учета дисперсии, отраженных в документахденежных сумм, обеспечивающий снижение трудозатрат приприменении выборочных статистических процедур.На практике при применении статистического подхода к выборочнойпроверке в качестве процедуры «по существу» часто используют «монетарный»метод (выборку по денежной единице), практическое применение которогорассмотрено в первой главе диссертационной работы.Известно, что использование «монетарного» метода возможно лишь приоднородной стоимости элементов генеральной совокупности.
В частности,показано, что при значениях коэффициента вариации стоимости элементовгенеральнойсовокупности,превышающих0,2 0,3,погрешность«монетарного» метода может быть весьма существенной. В подобном случаевсе без исключения литературные источники, в которых рассматриваютсявопросы статистических выборочных проверок, указывают, что генеральнуюсовокупность следует стратифицировать по стоимости элементов, в результатечего может быть достигнута однородность каждой страты.Следует отметить, что подобная рекомендация далеко не всегда бываетэффективной, поскольку, как показывает практика, в большинстве случаев длядостижения однородности элементов генеральную совокупность приходитсястратифицировать несколько раз, что усложняет и формирование выборок, иоценку результатов.
Альтернативой может быть метод, который позволяетоценить ожидаемую ошибку в генеральной совокупности и оценить рисквыборки с учетом дисперсии стоимости элементов генеральной совокупности,что позволяет избежать необходимости ее стратификации.В диссертации разработан подобный метод. Исходные данные: имеетсягенеральная совокупность элементов (отраженные в регистре бухгалтерскогоучета операции, относящиеся к обороту какого-либо счета; первичныедокументы, подлежащие отражению на каком-либо счете). В генеральнойсовокупности может находиться какое-то количество «отмеченных» элементов(элементов, содержащих искажения). Будем исходить из того, что при наличиив элементе искажения ошибочной будет являться вся сумма, отраженная вучете в соответствии с данным элементом.
Подобные случаи, когда ошибочнойявляется вся учетная сумма, проведенная по первичному документу, обычноимеют место при формальных ошибках (например, в счетах-фактурах),неправильном или безосновательном отражении операций, отражениинезаконных операций и др.Предлагаемый метод основан на том, что каждый элемент генеральнойсовокупности имеет два признака случайности (количественный икачественный):1) размер (стоимость, руб.);2.102) «отмеченность» (наличие искажений).Известным образом определим ожидаемое среднее количество«отмеченных» элементов (элементов, содержащих искажения) в генеральнойсовокупности. Для этого сформируем случайную выборку элементов ипроверим ее. Ожидаемое среднее количество элементов, содержащихискажения, в генеральной совокупности (обозначим его M), как известно, будетравно произведению объема генеральной совокупности элементов наотносительную частоту появления элементов, содержащих искажения, ввыборке.Поскольку мы априорно исходим из случайности распределения«отмеченных» элементов (элементов, содержащих искажения) в генеральнойсовокупности, то совокупность объемом M элементов, содержащих искажения,применительно к количественному признаку можно рассматривать какслучайную выборку.
Обозначим выборочную среднюю выборки объемом Mчерез (руб.).Тогда ожидаемое среднее значение суммарной стоимости элементов,составляющих выборку объемом M, составит:Очевидно, что K – искомая ожидаемая ошибка генеральной совокупности(руб.). В качестве наиболее вероятного значения выборочной средней можетбыть принято известное нам значение генеральной средней.Для определения риска выборки необходимо оценить дисперсиюслучайной величины K, являющейся произведением двух случайных величин(). Поскольку дисперсии указанных сомножителей известнымобразом могут быть оценены, следует получить выражение для дисперсиипроизведения двух независимых случайных величин.В работе показано, что оценка дисперсии случайной величины K можетбыть получена из зависимости:Оценку риска выборки произведем из следующих соображений.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
