Аудиторская проверка с позиций теории принятия решений в условиях неопределенности (Е.М. Гутцайт, "Аудиторские ведомости", N 8, 9, август, сентябрь, 2001 г.)

Аудиторская проверка с позиций теории принятия решений
в условиях неопределенности

Аудиторское заключение составляется обычно в условиях некоторой неопределенности: всегда остается вероятность того, что на самом деле надо было выдать другое заключение (отрицательное вместо условно-положительного и т.д.). Эта неопределенность и ее принципиальная неустранимость определяются двумя группами факторов: коммерческими и технологическими. Аудиторская организация не может позволить себе многократно увеличить затраты на проведение аудиторской проверки, так как в условиях жесткой конкурентной борьбы это почти наверняка означает разорение. Но даже если бы аудиторская организация могла значительно увеличить количество применяемых процедур и их глубину (например, резко повысить объемы аудиторских выборок), то все равно технологически невозможно гарантировать 100%-ное обнаружение всех существенных искажений бухгалтерской отчетности проверяемого экономического субъекта. Учитывая, что к настоящему времени сложилась общая теория принятия решений в условиях неопределенности с развитым математическим аппаратом и многочисленными приложениями к различным, в том числе и экономическим, вопросам, представляется полезным попытаться приложить эту теорию к аудиторской проверке, тем более что нередко применение общей теории к конкретной области обогащает последнюю новым видением проблем.

Достоверность бухгалтерской отчетности
и существенность ее искажений

Целью аудиторской проверки является оценка достоверности бухгалтерской отчетности проверяемого экономического субъекта, или выражение мнения аудиторской организации об этой достоверности (в данном случае это постоянно дискутируемое различие несущественно). Под достоверностью бухгалтерской отчетности понимается "такая степень точности данных бухгалтерской отчетности, которая позволяет компетентному пользователю делать на ее основе правильные выводы о результатах деятельности экономических субъектов и принимать основанные на этих выводах решения" [1].

Такое положение нередко трактуется весьма упрощенно, например ошибка в оценке прибыли в пределах 5% допустима, а при ошибке в 10% делать правильные выводы или принимать верные решения уже нельзя. Попробуем разобраться в этом вопросе, тем более что он напрямую связан с такими важными понятиями, как существенность и уровень существенности.

Во-первых, пользователей бухгалтерской отчетности (и даже типов таких пользователей) много, и потребности в точности оценки показателей бухгалтерской отчетности у них могут различаться существенно. Например, стратегического инвестора, нацеленного на перепрофилирование производства после покупки контрольного пакета акций экономического субъекта, ошибка в оценке прошлогодней прибыли последнего порядка 50% вполне может устроить; его может даже вообще не интересовать, прибыльно или убыточно предприятие сегодня. Мелкого инвестора обычно интересуют дивиденды в ближайшие годы, и можно предположить, что ошибку в оценке прибыли, на порядок меньшую самой прибыли (т.е. 10%), он сочтет допустимой.

Во-вторых, даже для одного компетентного пользователя представляется слишком спорной ситуация, когда он, скажем, при ошибке в оценке какого-либо показателя бухгалтерской отчетности (допустим, той же самой прибыли) в 5% сможет делать правильные выводы о результатах деятельности экономических субъектов и/или принимать основанные на этих выводах правильные решения, а при ошибке в 6% не сможет.

В реальности дело обстоит сложнее. Рассмотрим сначала простейший случай, когда выбор носит бинарный характер (есть лишь два возможных решения (или вывода), одно из которых, как это может выясниться впоследствии, является правильным, а другое ошибочным) и основывается на значении только одного показателя бухгалтерской отчетности. Например, руководство банка может выдать кредит на определенных условиях экономическому субъекту, принимая во внимание его прошлогоднюю прибыль, а может не утвердить подготовленное соглашение.

Типичный вид зависимости вероятности ошибочных решений (или выводов) Р от величины ошибки измерения показателей бухгалтерской отчетности q имеет вид, показанный на рис 1.

"Рис. 1."

Рис. 1

Характерные особенности представленных кривых:

постепенное (не скачком) возрастание вероятности принять неправильное решение по мере увеличения ошибки в оценке бухгалтерского показателя;

наличие трех зон (слабое нарастание Р при малых q, быстрое нарастание, зона "насыщения");

возможность ошибочных решений пользователей и при абсолютно точных значениях показателей бухгалтерской отчетности (при этом соответствующие вероятности у различных пользователей могут быть различными);

при больших значениях q в общем случае величина Р(q) необязательно стремится к единице, что означает возможность выбора правильных решений и при огромных искажениях рассматриваемого показателя бухгалтерской отчетности, поскольку при принятии решений учитывается, как правило, и ряд других факторов.

По кривым на рис.1 возможен выбор уровня существенности. Действительно, если с позиции пользователя бухгалтерской отчетности допустимо увеличение Р с Р0 до Р1 и не более, то интервал (m1, m2) определяет уровень существенности по рассматриваемому показателю бухгалтерской отчетности. Заметим, что аналогичное построение для другого пользователя на рис.1 (кривая 2) дало бы другой интервал на оси абсцисс, причем необязательно симметричный относительно начала координат, поскольку согласно [1] уровень существенности определяется как предельно допустимое с позиций пользователя значение искажения бухгалтерской отчетности, а одинаковое завышение или занижение рассматриваемого показателя может иметь для пользователя далеко не равнозначные последствия.

Но пользователи бухгалтерской отчетности обычно не работают с уровнем существенности, а аудиторам в соответствии с отечественными и международными нормами аудита приходится работать. При этом аудиторская организация находится в трудных условиях. Проверяя одного конкретного экономического субъекта, она помнит, что пользователей его бухгалтерской отчетности много и что в рамках каждого пользователя этой отчетности ей надо выбрать удовлетворяющий всех (или почти всех) уровень существенности. Пользователи же довольно редко знают свои истинные потребности в отношении точности оценки показателей бухгалтерской отчетности и поэтому склонны эти требования завышать (тем более что для внешних пользователей завышение таких требований ни к каким дополнительным затратам труда не приводит). Приходится обычно выбирать наименьший (или близкий к наименьшему) уровень существенности. Для простоты, как правило, ограничиваются симметричным уровнем существенности. Иногда берут единый для всех показателей бухгалтерской отчетности уровень существенности. Также следует иметь в виду, что построение кривых на рис.1 (или им аналогичных) на количественном, а не на иллюстративном уровне нереально.

А если еще учесть, что экономических субъектов у одной аудиторской организации может быть десятки или даже сотни, что они разных типов и что техническая политика аудиторской организации должна быть более или менее единой, то ясно, что выбор уровня существенности является весьма и весьма приближенным, а при самом этом выборе приходится, по существу, опираться на профессиональное суждение аудитора. Анализу этой конструкции посвящен ряд работ, в первую очередь отметим исследования С.А. Николаевой. Со своей стороны добавим, что мы рассматриваем профессиональное суждение аудитора как обобщение представлений о доказательстве в точных науках на случай, когда приходится привлекать и интуицию, но эта интуиция не основывается на чистой догадке, а подкрепляется опытом и информацией аудитора в рассматриваемых вопросах (разумеется, сказанное относится к профессиональному суждению не только аудитора, но и других специалистов).

Случай, когда при принятии решения учитывается более одного показателя бухгалтерской отчетности, принципиально почти не несет ничего нового, но в техническом плане усложняется. При двух показателях вместо рис.1 с его плоскостным характером приходится строить аналогичную зависимость в пространстве трех измерений, а при трех и более показателях возможности графической иллюстрации пропадают вовсе.

Усложнение ситуации с принятием решений в другом направлении, а именно при отходе от бинарного случая, также несет мало принципиальных изменений, но значительно усложняет рассмотрение в техническом плане. Здесь надо выделить, на наш взгляд, случаи нескольких возможных решений: одно верное, остальные ошибочные. Теоретически число таких решений может быть даже бесконечно большим (например, от показателей бухгалтерской отчетности аудируемого экономического субъекта может зависеть размер выделяемого ему банковского кредита). При этом для каждой вероятности ошибочного решения, а всего при n возможных вариантов число ошибочных решений равно n (n - 1), может быть сделано построение типа рис.1, и из всех уровней существенности выбран наименьший. Однако на практике подобные построения вряд ли привлекательны из-за их трудоемкости. Возможна также замена критерия вероятности принятия неправильного решения на другой, например на математическое ожидание некоторой случайной величины, минимальное при q = 0 и возрастающее с увеличением q.

Аналитические исследования рассматриваемого типа могут обострить интуицию и сделать профессиональное суждение аудитора более обоснованным. Они, кроме того, в некоторой степени объясняют зафиксированное в [2, п.3.7] право аудитора менять по ходу проверки значения уровня существенности (с отражением этого факта и соответствующим аргументированием): все-таки единая техническая политика при таком многообразии конкретных ситуаций должна допускать возможность обоснованной оперативной корректировки. Они поясняют также истоки дискуссии на тему, чьей конструкцией являются существенность и уровень существенности - пользователя бухгалтерской отчетности или аудиторской организации (сама эта дискуссия кратко освещена в [3, с.36 ]).

Из изложенного ясно, что, строго говоря, это в первую очередь конструкция пользователя. Но, поскольку большинство пользователей во всем мире не умеет пользоваться этими конструкциями, а составители бухгалтерской отчетности и аудиторы по разным причинам не сопровождают значения показателей этой отчетности оценками их точности, пользователи обычно настроены на получение от аудиторов упрощенного ответа: достоверна бухгалтерская отчетность во всех существенных отношениях или нет. В этих условиях конструкции существенности и уровня существенности входят в багаж преимущественно аудитора. Впрочем, аудиторская организация может знакомить заинтересованных лиц по их требованию с принятым ею порядком нахождения уровня существенности [2, п.3.3] и тем самым, по-видимому, с полученными его количественными значениями.

Здесь, как нам представляется, просматривается аналогия с исследованиями в области качества продукции (товара или услуги) и его измерения. Там вводятся понятия качества производителя и качества потребителя. Первое рассматривается как инструмент изготовителя (является зачастую руководством к действию для отдела технического контроля на заводе) и выражается в его терминах. Второе в первом приближении можно рассматривать как конкретизацию известного в политэкономии понятия потребительной стоимости. Качество производителя в значительной мере (но обычно не стопроцентно) определяет качество потребителя, причем последнее нередко описывается на вероятностном языке. Например, способность многих электроизделий выдерживать повышенное напряжение при испытаниях на заводе-изготовителе в условиях значительных температуры, влажности и т.п. позволяет прогнозировать большой срок их эксплуатации в нормальных условиях у потребителя. Аналогично отсутствие существенных искажений проверяемой бухгалтерской отчетности, выраженное в заключении аудиторской организации (высокое качество отчетности с позиций производителя аудиторской услуги), позволяет прогнозировать достоверность бухгалтерской отчетности с позиций всех (или подавляющего большинства) ее пользователей, т.е. высокое потребительское качество этой отчетности.

Аудиторские риски

С понятиями существенности и уровня существенности тесно связано понятие аудиторских рисков. В отечественной аудиторской литературе эти вопросы обычно трактуются упрощенно - как вероятность признать фактически недостоверную бухгалтерскую отчетность достоверной во всех существенных отношениях или вероятность признать фактически достоверную - недостоверной. Причем последнюю часто не рассматривают сколько-нибудь подробно, а сосредоточиваются на первой и ее компонентах; иногда же второй вероятностью пренебрегают [3, с.35]. Рассмотрим эту проблему детальнее, причем сначала в рамках двухситуационной модели, а потом - пятиситуационной, поскольку согласно правилу (стандарту) аудиторской деятельности "Порядок составления аудиторского заключения о бухгалтерской отчетности" возможны не два типа аудиторского заключения (положительное и отрицательное), а пять типов [4].

В рамках двухситуационной модели возможны два состояния бухгалтерской отчетности (достоверна, недостоверна) и два решения аудитора (признать эту отчетность достоверной или недостоверной). Эти решения принимаются в общем случае на базе эксперимента, исход которого априори неясен и который называется аудиторской проверкой (хотя и возможно априорное принятие решения, например в случае "черного аудита", при котором эксперимента нет вовсе или он носит фиктивный характер).

В данном случае перед нами типичная проблема теории принятия решений в условиях неопределенности, точнее, ее раздела, занимающегося проверкой статистических гипотез. И сама теория в целом, и указанный раздел ее достаточно хорошо развиты. Они имеют множество приложений в радиолокации, связи, экономике, медицине и т.д., известно большое количество литературных источников по указанным вопросам (см., например [5]). Проанализируем возможность приложения этой теории к аудиту.

Одна из задач проверки статистических гипотез формулируется следующим образом. Возможны два состояния изучаемой системы (бухгалтерская отчетность аудируемого экономического субъекта: здесь и далее в скобках приводится аудиторская иллюстрация). В одном из них справедлива гипотеза (бухгалтерская отчетность достоверна во всех существенных отношениях), в другом - альтернатива (бухгалтерская отчетность недостоверна). Гипотеза имеет и другое название - нулевая гипотеза, а альтернатива нередко называется еще и конкурирующей гипотезой. Хотя теоретически это безразлично, но на практике обычно в качестве гипотезы берут, так сказать, нормальное, более вероятное состояние (если таковое, конечно, можно выделить). В радиолокации это - отсутствие летательного аппарата в зоне действия локатора, при контроле качества продукции - ее кондиционность, в медицине - новое лекарство, эквивалентное предыдущему. Поэтому естественно с гипотезой связать именно достоверность бухгалтерской отчетности. В качестве альтернативы выбирается отклонение от нормального состояния (появление летательного аппарата, некондиционная продукция, существенно иная эффективность - повышенная или пониженная - нового лекарства), в аудите - недостоверная бухгалтерская отчетность аудируемого экономического субъекта.

Эксперимент может иметь четыре исхода, два из которых связаны с верной идентификацией состояний, а два - с ошибочной. Принятие альтернативы, когда на самом деле справедлива гипотеза, называется ошибкой первого рода. Иногда в предметных областях она имеет специальное название: ложная тревога в радиолокации, выбраковка годной продукции и т.д. Вероятность этой ошибки нередко называют риском ошибки первого рода. Принятие гипотезы, когда на самом деле справедлива альтернатива, называется ошибкой второго рода. Это может быть пропуск сигнала в радиолокации или брака при контроле качества продукции и т.д. Вероятность таких событий называется вероятностью ошибки второго рода, риском второго рода, риском пропуска сигнала и т.п. В аудите ошибка первого рода не имеет специального названия, а ошибка второго рода называется необнаружением существенных искажений бухгалтерской отчетности. Ее вероятность вошла в литературу и нормативные документы как риск необнаружения (см., например, [2, п.8.1]).

В рамках описываемой задачи возникают два основных вопроса. Первый вопрос, какой принять критерий, чтобы выбор между гипотезой и альтернативой был бы в некотором смысле оптимальным. Этот критерий может быть векторным (т.е. состоять из ряда критериев), а может быть скалярным. В последнем случае он может быть так называемой критериальной функцией от результатов измерения нескольких параметров; если в эксперименте измеряется всего один параметр, то именно он обычно выступает в качестве указанной функции. Второй вопрос, как найти пороговое значение критериальной функции так, что, если в эксперименте значение критериальной функции меньше порогового, надо принимать гипотезу, а если больше, то альтернативу.

Теория проверки статистических гипотез предлагает большое количество разнообразных критериев, рассчитанных на различные ситуации. Для распознавания на приемном конце цифрового канала связи нуля или единицы, например, адекватным критерием будет сумма вероятностей ошибок первого и второго рода, поскольку каждая из этих ошибок с позиций восстановления истинного сообщения одинаково неприятна. Так, в радиолокации же пропуск сигнала, как правило, гораздо неприятнее, чем ложная тревога, поскольку он связан с необнаружением или слишком поздним обнаружением летательного аппарата, возможно, несущего на борту оружие массового поражения. Ложная тревога вызывает всего лишь повышенное внимание специалистов к ситуации, которая вскоре прояснится, поскольку по мере приближения летательного аппарата сигнал становится интенсивнее. Поэтому в радиолокации часто применяется критерий Неймана-Пирсона: минимизировать вероятность пропуска сигнала при наложении ограничения на вероятность ложной тревоги, допустим, потребовать, чтобы последняя не превышала 0,01.

Ситуация в аудиторской проверке в этом плане значительно ближе к положению в радиолокации, чем в цифровой связи. Ошибка первого рода, т.е. очернение достоверной бухгалтерской отчетности, не столь опасна для ее пользователей, чем необнаружение существенных искажений в ней. Кроме того, во втором случае весьма вероятны последующие дискуссии с персоналом аудируемого экономического субъекта, в которых истина будет выяснена. Некоторое отличие здесь от радиолокации лишь в том, что такое выяснение занимает не секунды или минуты, а часы или дни. А вот необнаружение существенных искажений бухгалтерской отчетности для пользователей аудита весьма опасно, тем более что механизм последующего - пусть даже запоздалого - выяснения истины (здесь определенное отличие от радиолокации) для этой ситуации в аудите отсутствует. Поэтому аудиторские стандарты, литература и практика уделяют этой ситуации куда большее внимание, чем ошибке первого рода, а риск необнаружения обычно стараются минимизировать. Так что критерий Неймана-Пирсона представляет, на наш взгляд, несомненный интерес для аудита. Заметим также, что ввиду огромного разнообразия сопутствующих аудиту услуг естественно предположить полезность и других критериев, разработанных в теории проверки статистических гипотез (кроме двух отмеченных выше), при осуществлении аудиторских услуг.

Обычно мероприятия, уменьшающие вероятность ошибки первого рода, увеличивают риск второго рода, и наоборот - при уменьшении риска второго рода увеличивается вероятность ошибки первого рода. И это всегда так, если мы сдвигаем пороговое значение критериальной функции.

Рассмотрим, что происходит, когда мы увеличиваем уровень существенности от нуля до бесконечности в предположении, что он является единым для данной конкретной проверки. Заметим, что случай разных значений уровня существенности для различных групп счетов бухгалтерского учета, статей баланса, показателей отчетности идеологически идентичен, но сложнее в иллюстрационном плане, поскольку каждая из двух вероятностей ошибок оказывается функцией не одного, а многих переменных. При очень малых значениях уровня существенности риск первого рода близок к единице, поскольку показатели достоверной во всех существенных отношениях бухгалтерской отчетности все-таки будут немного отличаться от соответствующих значений экономических параметров и, следовательно, будут объявлены аудитором вышедшими за допустимый диапазон. А риск необнаружения, наоборот, будет близок к нулю, поскольку любой показатель недостоверной отчетности тоже будет признан вышедшим за допустимый диапазон, а, значит, сама отчетность будет объявлена недостоверной. При очень больших уровнях существенности аудитор должен будет объявить любую бухгалтерскую отчетность достоверной, ввиду чего риск первого рода будет близким к нулю, а риск необнаружения - к единице.

Таким образом, риск первого рода будет убывающей от единицы до нуля функцией уровня существенности, а риск необнаружения - возрастающей от нуля до единицы функцией. И убывание, и возрастание, очевидно, будут монотонными. Поскольку общий аудиторский риск является произведением риска необнаружения на не зависящие от него значения внутрихозяйственного и контрольного рисков, то он также будет монотонно возрастающей от нуля функцией уровня существенности с той лишь разницей, что теперь это возрастание будет не до единицы, а до несколько меньшей величины (равной произведению внутрихозяйственного и контрольного рисков).

Поэтому в [2], по нашему мнению, вкралась ошибка, поскольку там утверждается прямо противоположное, а именно, что, чем выше уровень существенности, тем ниже общий аудиторский риск [2, п.9.2 "а"] и что, чем ниже уровень существенности, тем выше аудиторский риск [2, п.9.2 "б"]. Происхождение этой ошибки связано, скорее всего, с некритическим отношением к соответствующему положению из его прототипа в лице международного стандарта аудита (МСА), где этот ошибочный тезис присутствует в явном виде, но, естественно, без каких-либо разъяснений и комментариев.

Может возникнуть резонный вопрос, почему для достижения главной задачи аудиторской проверки - обнаружения существенных искажений бухгалтерской отчетности при их наличии - аудиторские организации не идут по пути максимально возможного уменьшения уровня существенности. Причины, по нашему мнению, здесь, по сути, те же, что в теории принятия решения в условиях неопределенности и ее приложениях. Это не только увеличивает вероятность ошибки первого рода, но и повышает стоимость аудиторской проверки (можно сравнить ситуацию с контролем качества продукции). Но, кроме того, есть специфические для аудита причины - неприятные дискуссии с руководством клиентов, потеря клиентов, ущерб престижу аудиторской организации из-за обилия отрицательных заключений и т.п.

Двухситуационная модель аудиторских рисков, безусловно, имеет право на существование. Во-первых, как определенное - пусть и не очень хорошее - приближение к действительности. Во-вторых, из нее фактически исходит основной на сегодня нормативный акт по аудиту - Временные правила аудиторской деятельности в Российской Федерации (п.18 "в"). Однако согласно системе правил (стандартов) аудиторской деятельности, и в частности [4], основной результат аудиторской проверки - аудиторское заключение - имеет один из пяти возможных видов: безусловно положительное, условно-положительное, отрицательное, с отказом от выражения мнения о достоверности проверяемой бухгалтерской отчетности, безусловно положительное при наличии серьезного сомнения в справедливости допущения непрерывности деятельности экономического субъекта.

Пятиситуационная модель, естественно, более адекватна реальной действительности, чем двухситуационная. Она превращается в последнюю при ряде упрощающих предположений, в частности если "склеиваются" в одну первая, вторая и пятая из перечисленных ситуаций и в другую - третья и четвертая. Впрочем, аудиторское заключение с отказом от выражения мнения о достоверности проверяемой отчетности означает невозможность в данном конкретном случае использования аудита как инструмента измерения достоверности бухгалтерской отчетности, например, из-за ограничения объема аудита. Аналогичная картина может быть и в радиолокации, когда к ситуациям чистого шума и смеси сигнала с шумом добавляется случай, например, поломки локатора. Другими словами, двухситуационные модели абстрагируются от случаев типа неисправности инструментов измерения и опираются на постулат, что одно из двух возможных решений всегда может быть принято, хотя это опять-таки несколько огрубляет реальную действительность.

В пятиситуационной модели аудиторский риск состоит из 20 слагаемых. Действительно, проверяемый экономический субъект заслуживает на деле одно из пяти возможных видов аудиторского заключения, а для каждой из пяти реально возможных ситуаций аудиторская организация может выдать одно из пяти перечисленных заключений. Поэтому общее число всех возможных случаев 25, из которых пять означает верное аудиторское заключение, а 20 - ошибочное.

По-видимому, во всех 20 случаях выдачи ошибочного заключения аудиторская организация может столкнуться, по крайней мере теоретически, с обоснованным иском (не говоря уже о потере репутации) со стороны проверяемого экономического субъекта или других пользователей аудита. Со стороны экономического субъекта - когда она очерняет действительность, со стороны других пользователей аудита - когда она приукрашивает аудируемую бухгалтерскую отчетность. Причем вопрос о преднамеренном или непреднамеренном происхождении ошибочного заключения имеет второстепенное значение - куда важнее сам факт ошибки.

Например, если проверяемый экономический субъект заслуживает безусловно положительного аудиторского заключения, а ему выдано условно-положительное (допустим, из-за давления его конкурентов на аудиторскую организацию или вследствие неправильного выбора последней уровня существенности по некоторым показателям бухгалтерской отчетности), возможен иск со стороны данного экономического субъекта. Иногда экономический субъект может даже обоснованно оценить величину понесенного им ущерба (или какой-либо части этого ущерба) в стоимостных показателях. Например, банк выдал ему кредит на один год в 1 млрд руб. под 20% годовых, а в случае безусловно положительного заключения цена кредита равнялась бы 17% (кстати, мы не видим ничего неестественного в том, что банк предоставит суду подобную информацию, поскольку указанное различие может просто входить в ясно декларируемую техническую политику банка). Тогда доказанный материальный ущерб от некачественного аудита составит для экономического субъекта 30 млн руб., и рассмотрение его иска к аудиторской организации имеет большие шансы закончиться не в пользу последней.

Гораздо чаще на практике будут встречаться случаи приукрашивания бухгалтерской отчетности (крайним вариантом которого является "черный аудит"), а здесь истец может быть не один. Это может быть, например, инвестор, поверивший безусловно положительному аудиторскому заключению и купивший акции прогоревшего через несколько месяцев завода. Или банк, выдавший ему кредит, на возвращение которого, как выяснилось позже, нет никакой надежды. Или поставщик полуфабрикатов, счета которого никогда не будут оплачены. Или покупатель готовой продукции, закупивший крупную партию уникального оборудования и теперь не знающий, где приобретать впоследствии необходимые запчасти. Поэтому нам представляется полезным сформулировать принцип "есть риск - возможен иск", а аудиторским организациям иметь в виду это обстоятельство.

С позиций пятиситуационной модели аудиторский риск, подробно рассматриваемый в [2, пп.5.2-8.6], есть сумма двух из 20 упомянутых слагаемых: вероятность дать на недостоверную бухгалтерскую отчетность безусловно положительное или условно-положительное аудиторское заключение. Остальные 18 слагаемых в [2] не затрагиваются вовсе. По-видимому, это сделано с целью соответствия прототипу данного документа из МСА для простоты и ввиду более редкого распространения в российской практике соответствующих рисков. Логично, на наш взгляд, называть сумму 20 аудиторских рисков общим аудиторским риском, а указанную сумму двух основных из них - главным аудиторским риском.

Заметим, что оценить риски числом на практике обычно затруднительно, ввиду чего это нередко делается градациями: вводится, допустим, три уровня риска - высокий, средний, низкий (см. например [2, п.5.3]). Впрочем, с позиций одного из распространенных в теории вероятностей подходов к категории "вероятность", восходящего к Л. фон Мизесу, когда последняя рассматривается как мера субъективной уверенности наблюдателя, оценка риска числом и математически корректна, и практически вполне реализуема.

Соотношение "цена - качество" в аудиторской проверке

В предыдущих двух разделах не были в явном виде введены стоимостные параметры аудиторской проверки: ее себестоимость, штрафы за некачественный аудит и т.п. Поэтому представляется крайне полезным описать ситуацию в глобальном плане (пусть не на количественном, что крайне сложно, а на качественном уровне) и постараться задействовать стоимостные и оптимизационные механизмы. Основные цели при этом две. Первая - способствовать приближению решений руководства аудиторских фирм к оптимальным в смысле минимума общих затрат. Вторая - обрисовать для государственных органов и общественных ассоциаций, ответственных за регулирование аудита, возможности сдвига оптимума с позиций аудиторской фирмы к оптимуму с позиций народного хозяйства. Как будет видно из дальнейшего, сколько-нибудь серьезные расчеты здесь являются, на наш взгляд, нереальными, и речь идет в основном об обострении интуиции руководителей аудиторских организаций и регулирующих органов при принятии ими соответствующих решений; но даже небольшое такое обострение, по нашему мнению, было бы весьма полезным.

На рис.2 представлена типичная для экономики картина. При повышении качества аудиторской проверки К монотонно растет ее себестоимость С. Рост этот начинается не с нуля (даже "черный аудит" требует небольших затрат на составление аудиторского заключения), сначала он весьма слабый, но при больших значениях К будет довольно значительным, поскольку даже малое увеличение К потребует здесь резкого увеличения затрачиваемых при проверке ресурсов: нужны более квалифицированные специалисты, большее их количество, более значительные затраты их времени (например, из-за более объемных выборок) и т.д.

"Рис. 2."

Рис.2

Потери аудиторской организации П из-за исков пользователей аудита, уменьшения престижа (это в конечном счете тоже денежные потери, хотя конкретный перевод их в стоимостный вид затруднен) и т.п. резко уменьшаются в диапазоне малых значений К и затем - монотонно - медленно спадают, но не до нуля: даже при близком к идеальному качеству проверки возможны потери аудиторской организации вследствие ошибочного решения суда, последующего нарушения конфиденциальности проверки сотрудниками аудиторской фирмы и пр. Сумма этих двух кривых - ее удобно назвать обобщенной себестоимостью проверки и обозначить через ОС - имеет минимум при средних значениях К; именно эта результирующая кривая должна быть одним из основных предметов заботы руководства аудиторских фирм (и фактически обычно является, хотя нередко это не осознается в явном виде). Таким образом, обобщенная себестоимость аудита, а не просто его себестоимость, является отправной точкой при формировании цены аудита.

Аргумент К лучше принимать в такого рода рассуждениях как некоторую довольно общую и весьма абстрактную конструкцию, своего рода интегральный показатель качества. Хотя в рамках двухситуационной модели можно представлять К как сумму вероятностей ошибок первого и второго рода со своими весовыми коэффициентами, причем согласно предыдущему разделу второй весовой коэффициент должен быть значительно больше первого (обычно весовые коэффициенты неотрицательны, а их сумма дает единицу). В пятиситуационной модели можно представлять К как сумму 20 рисков со своими весовыми коэффициентами, причем наибольшие весовые коэффициенты следует приписать рискам дать на недостоверную бухгалтерскую отчетность безусловно положительное или условно-положительное заключение. В более сложных построениях показатель К может учитывать и другие факторы, например консультации в рамках проводимого аудита, рекомендации по ведению бухгалтерского учета, некоторая (пусть неполная) оценка системы внутреннего контроля и т.п.; другими словами, речь идет о возможном включении таких факторов, которые обычно фигурируют в письменной информации аудитора по результатам проведения аудита.

В рамках формирования технической политики своей фирмы руководство аудиторской организации интуитивно ищет значение К, соответствующее минимуму величины ОС. Точнее, речь идет о поиске целой области значений К вблизи точки минимума Км, поскольку точный вид кривых С, и особенно П, неизвестен и носит в значительной мере субъективный характер. Это связано с тем, что руководители по-разному оценивают в деньгах потери престижа своей фирмы из-за некачественного проведения аудиторской проверки. Кроме того, в условиях, когда сколько-нибудь точное нахождение Км нереально, а содержательный смысл аргумента К непрост, вступают в дело вкусовые предпочтения руководства. Например, один руководитель решит, что лучше перестраховаться и ориентироваться на значения К >Км (хотя бы и за счет перерасхода ресурсов), а другой, наоборот, предпочтет, по существу, работать в левой части рис.2 (К < Км).

Например, для руководителя фирмы-однодневки, ориентированной на "черный аудит", кривая П на рис.2 в нынешних условиях просто совпадает с осью абсцисс: потери престижа для такого руководителя просто фикция (фирма скоро закроется, с тем чтобы, возможно, открыться под другим названием), а судебные иски маловероятны. Поэтому ОС для него совпадает с С, а в качестве оптимального он берет значение К = 0. Следует оговориться, что руководство аудиторской организации может придерживаться различных стратегий приближения к экстремуму для различных аудируемых экономических субъектов, например для банков один подход, для производственных корпораций другой и т.д.

Многие - если не все - крупные мероприятия, осуществляемые руководством аудиторских организаций, государственных органов регулирования и общественных аудиторских ассоциаций, влияют на вид кривых С и П , сдвигая их целиком или в какой-то части вверх либо вниз, и тем самым на положение абсциссы и ординаты минимума ОС на рис.2. Для удобства исходные в некотором смысле кривые С, П и ОС снабжены индексом "1" и показаны сплошными линиями, а сдвинутые - индексом "2". Каждое из таких мероприятий может действовать либо на кривую С, либо на кривую П, либо на обе одновременно.

Например, подготовка и переподготовка кадров, анализ типовых искажений бухгалтерской отчетности и т.п. уменьшают затраты времени аудиторов при тех же значениях К и тем самым сдвигают вниз кривую С. Это будет, по-видимому, справедливо даже в том случае, если затраты на образование и т.п. разносить через механизм амортизации по отдельным аудиторским проверкам.

Внедрение или совершенствование аудиторских стандартов также сдвигает кривую С вниз, поскольку стандарты являются кодифицированным воплощением прогрессивных технологий. В то же время некоторые требования стандартов означают движение вдоль этой кривой, например тщательное документирование аудита означает повышение его качества и одновременное увеличение себестоимости. Подобным же образом действует внедрение или совершенствование аудиторских стандартов на кривую П: возрастает К, вызывая ввиду этого уменьшение П.

Страхование гражданской ответственности аудиторов сдвигает кривую С вверх из-за страховых взносов, но сдвигает кривую П вниз, поскольку собственные выплаты аудиторской организации по возможным судебным искам уменьшаются (не исключено, что до нуля) и немного снижаются потери престижа из-за самого факта страхования. А вот в случае реализации мер по усилению действия инструмента штрафных санкций за некачественный аудит должна пойти вверх кривая П, поскольку этот рычаг находится в руках государства и доказал эффективность в западных условиях.

Если одновременно будет осуществлен весь комплекс указанных мероприятий или хотя бы часть из них, то кривая П должна быть значительно выше, чем кривая П1 на рис.2. Возможный вид ее представлен кривой П2, изображенной пунктиром; так же изображена кривая ОС2 = С + П2. Можно строго доказать, что при некоторых вполне естественных допущениях возрастание штрафных функций за некачественный аудит приводит к увеличению как абсциссы, так и ординаты точки экстремума. Другими словами, оптимальный по качеству аудит становится качественнее и дороже в смысле обобщенной себестоимости.

Рассмотрим теперь один частный, но важный предельный случай, когда в рамках двухситуационной модели у двух слагаемых показателя К весовой коэффициент при ошибке второго рода равен единице (и тогда весовой коэффициент при ошибке первого рода равен нулю). Другими словами, качество аудиторской проверки полностью характеризуется здесь такой широко известной в аудите конструкцией, как риск необнаружения Рн. Но поскольку К возрастает с повышением качества аудита, то принимаем здесь К=1 - Рн, т.е. качество аудиторской проверки здесь характеризуется вероятностью обнаружения существенных искажений бухгалтерской отчетности проверяемого экономического субъекта в условиях, когда эти искажения действительно имеют место, которую удобно обозначить через Робн. Нетрудно показать, что в этом частном случае зависимость П(К) носит линейный характер, причем при К = 1 оказывается П = 0, а при К = 0 П = СШ, где СШ - средние штрафы за некачественную аудиторскую проверку. Можно строго доказать, что здесь в отличие от общего случая теоретически можно сколь угодно приблизить значения К к идеально возможному, т.е. к единице; для этого достаточно обеспечить сколь угодно большое увеличение значения СШ.

С позиций аудиторской организации повышать качество аудиторской проверки сверх точки экстремума нецелесообразно. С народнохозяйственных позиций такое повышение также имеет свой предел; в рассмотренном частном случае он наступает, не доходя до абсолютного предела К = 1. Его разумно реализовать тогда, когда снижение суммарных потерь всех пользователей аудита начинает перекрываться возрастанием его себестоимости (не обобщенной, а простой) С. Оценить и ту, и другую себестоимость на практике ни в рамках частного, ни в рамках общего случая нереально. Поэтому данный тезис носит лишь поясняющий, так сказать ориентирующий, характер.

С помощью рис.2 удобно иллюстрировать так называемый разрыв ожиданий, т.е. разрыв между завышенными требованиями к аудиту со стороны его пользователей и реальными возможностями аудиторской проверки (см., например [6, с. 31-33]).

Действительно, пользователи аудита как в нашей стране, так и за рубежом (да и вообще значительная часть экономически грамотного населения) нередко считают, что качество аудита должно быть максимально высоким, т.е. К должна быть в правой части рис.2, например вблизи значения К = Робн = 1 в рамках рассмотренного выше частного случая. На наш взгляд, это частично связано с недостаточным пониманием аудита, а частично - с общим менталитетом пользователей. Ведь многие считают, что самолеты никогда не должны падать, телевизоры - ломаться и вообще все технические системы в рамках отведенного им срока должны выполнять свои функции с вероятностью, равной единице. Ликвидировать "разрыв ожиданий" полностью невозможно, но уменьшить можно и нужно. Для этого аудиторы должны, с одной стороны, убеждать общественность снизить свои ожидания от аудита, а с другой - повышать его качество.

* * *

В заключение отметим, что рис.2 иллюстрирует механизм повышения качества аудита и то обстоятельство, что это всегда неизбежно повышает его цену. Просто же потребовать от аудиторских фирм, чтобы они работали в области значений К >> Км2, нереально. Кроме того, чем дальше по оси абсцисс, тем больше возрастает цена за одно и то же повышение качества аудита. Пользователи аудита должны ясно это понимать, а само такое понимание является некоторым лекарством от повышенных ожиданий. Поэтому в реальной жизни, на наш взгляд, должно быть встречное движение: со стороны аудиторов и органов регулирования аудита - от точки Км2 на рис.2 вправо, а со стороны пользователей аудита от точки К = Робн = 1 (здесь частный случай несколько иллюстративнее общего) влево. Любой пользователь аудита должен понимать, что во власти аудитора находится (да и то частично) лишь один из интересующих его рисков (риск неверного отражения финансового положения экономического субъекта по представленной им бухгалтерской отчетности) и что вложения средств в уменьшение этого риска, т.е. в рост К на рис.2, должны быть увязаны с размером других рисков - политических, макроэкономических и др. В частности, если этот риск по своим последствиям оказывается значительно меньше суммы остальных рисков, то целесообразность вложения больших средств в его дальнейшее уменьшение становится сомнительной.

Таким образом, использование результатов теории принятия решений в условиях неопределенности может привести к лучшему пониманию механизма разнообразных выводов, относящихся к аудиторским проверкам, и тем самым способствовать повышению их эффективности.

Литература

1. Перечень терминов и определений, используемых в правилах (стандартах) аудиторской деятельности (6-я редакция).

2. Правило (стандарт) аудиторской деятельности "Существенность и аудиторский риск". ("Аудиторские ведомости", N 3, 1998 г.).

3. Гутцайт Е.М. Правила (стандарты) аудиторской деятельности и их использование (обзор)//Настольный аудитор бухгалтера. 2000. - N 4. - С. 32 - 46.

4. Правило (стандарт) аудиторской деятельности "Порядок составления аудиторского заключения о бухгалтерской отчетности". ("Аудиторские ведомости", N 7, 1997 г.).

5. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 543 с.

6. Дефлиз Ф.Л., Дженик Г.Р., О'Рейлли В.М., Хирш М.Б. Аудит Монтгомери./Пер. с англ. под ред. Я.В. Соколова. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. - 542 с.

Е.М. Гутцайт,

ведущий научный сотрудник НИФИ Минфина России,

кандидат технических наук

"Аудиторские ведомости", N 8, 9, август, сентябрь, 2001 г.