Формируем аудиторскую выборку эффективно (И. Холод, М. Херл, "Актуальная бухгалтерия", N 12, декабрь 2012 г.)

Формируем аудиторскую выборку эффективно

Формирование аудиторской выборки можно выполнить методами целевого или вероятностного (статистического) отбора. Использование при этом технических средств позволяет делать ее быстрее и эффективнее.

В практике аудита одним из приемов является аудиторская выборка*(1). Очень часто на проверке приходится работать с огромными массивами данных. При этом, прежде чем сделать выборку, данные необходимо получить и обработать. В статье мы рассмотрим методы и технические средства для выполнения выборки. По нашему мнению, материал будет интересен не только аудиторам, но и бухгалтерам. Ведь, зная методику, можно и самим сделать выборку для проверки правильности расчетов аудиторов при возникновении разногласий.

Примечание. Генеральная совокупность - полный набор данных, из которого производится выборка и в отношении которого аудитор хочет сделать выводы. Генеральная совокупность может подразделяться на страты или подмножества. Каждая страта или подмножество проверяются отдельно.

Подходы и методы формирования выборки

Все методы формирования аудиторской выборки можно разделить на две крупные категории: методы целевого и вероятностного (статистического) отбора (см. Рис. 1).

                    /------------------------------\

                    |  Методы аудиторской выборки  |

                    \------------------------------/

              /--------------------------------------------\

       /-------------\                           /--------------------\

       |   Целевые   |                           |   Вероятностные    |

       |             |                           |  (статистические)  |

       \-------------/                           \--------------------/

/----------------------------\              /------------------------------\

|- Кластерный (блочный) отбор|              |- Случайный отбор             |

|- Беспорядочный отбор       |              |- Систематический             |

|- Оценочный отбор           |              |(интервальный) отбор          |

|                            |              |- Случайная стратифицированная|

|                            |              |  выборка                     |

\----------------------------/              \------------------------------/

Рис. 1. Методы аудиторской выборки

Целевые методы отбора эффективны в том случае, когда аудитор хочет отобрать специфические (определенные) элементы (например, элементы с высокой стоимостью, превышающие определенную величину, и прочее). А также когда он уверен, что проверяемый объект уже содержит ошибки, искажения и необходимо лишь получить подтверждения. Данные методы обнаруживают только некоторые ошибки и искажения. При этом они не позволяют оценить всю генеральную совокупность, так как не формируют репрезентативную выборку.

Вероятностные (статистические) методы направлены на формирование репрезентативной выборки. В результате, проверив лишь некоторые элементы, аудитор может сделать выводы обо всей генеральной совокупности.

При этом чем больше размер выборки, тем большей репрезентативностью она обладает. Применение статистических методов, как правило, обеспечивает для каждого элемента генеральной совокупности равные шансы быть выбранным и позволяет применять методы теории вероятности и математической статистики для расчета риска выборочного наблюдения и объема выборки.

Для того чтобы сделать репрезентативную выборку, необходимо выполнить следующие условия:

- получить четкое представление о популяции (генеральной совокупности)и ее свойствах (т.е. о проверяемой статье либо операциях). Это имеет ключевое значение, так как элементы будут выбираться из данной популяции;

- определить цели аудиторской проверки, а также то, что будет являться элементом, характеристикой выборки. Например, при проверке счетов дебиторской задолженности необходимо определить, что будет являться объектом проверки: количество, сумма, номер документа и прочее;

- обеспечить для каждого элемента выборки равные шансы (равную вероятность) быть выбранным.

Если хотя бы одно из указанных выше условий не выполняется, проведение теста и формирование результатов будет вызывать сомнения. Ведь полученные результаты не будут подкреплены достаточно объективными факторами. Рассмотрим на примере.

Пример

Аудитору необходимо оценить годовой объем потребляемого топлива. Автомобильный парк компании составляет 500 единиц техники:

- 80 ед. - грузовики;

- 120 ед. - автобусы;

- 300 ед. - легковые автомобили.

Наибольшее количество используемых автомобилей - легковые. Поэтому аудитор проверил потребление топлива для 50 отобранных случайным способом легковых автомобилей. После этого на основании полученных результатов он сделал оценку годового объема потребляемого топлива для всего автомобильного парка.

Для целей проверки выборка была сделана некорректно, т.к. не были выполнены первые два условия. Аудитор не принял во внимание, что выбранная им генеральная совокупность (автомобильный парк) содержала элементы с разными свойствами - технические средства с разным потреблением топлива.

Аудитору следовало проводить выборку и оценку каждой группы транспортных средств по отдельности либо распространить сделанные выводы только на легковые автомобили.

Для обеспечения равных шансов (случайности) элементу быть отобранным применяют следующие методы:

- случайный отбор;

- систематический (интервальный) отбор;

- случайная стратифицированная выборка.

Случайный отбор с наибольшей вероятностью позволяет получить репрезентативную выборку. Для отбора элементов случайным образом используют специальные таблицы случайных чисел (для отбора вручную), либо отбор проводят автоматически с помощью генератора случайных чисел, который реализован в большинстве компьютерных средств обработки данных, в том числе и электронных таблицах MS Excel (функции "rand" и "randbetween"). Основным условием применения метода случайного отбора является то, что каждый элемент генеральной совокупности должен иметь уникальный номер. Если номера, по которым определяют элементы для выборки, повторяются, будет невозможно определить, какой из элементов с одинаковым номером должен попасть в выборку.

Систематический (интервальный) отбор предполагает выборку элемента через определенный интервал, например, выбирается каждый десятый элемент. Основные условия применения интервальной выборки:

- популяция должна содержать все элементы (т.е. не должно быть пропущенных элементов);

- первый элемент выборки должен быть выбран случайным образом;

- в случае неоднородности популяции (например, в списке начисленной заработной платы по сотрудникам каждая десятая запись представляет заработную плату руководителя бригады) рекомендуется проводить несколько серий интервальных выборок.

Пример

Аудитору необходимо выбрать 50 из 3000 непронумерованных документов. Он решил применить метод интервальной выборки в 3 подхода.

Интервал выборки равен:

3000/50 х 3 = 180

(т.е. каждый 181-й элемент должен попасть в выборку).

Далее случайным образом (например с помощью таблиц случайных чисел) выбирается первый элемент для каждого из трех подходов. Первый элемент должен лежать в диапазоне одного интервала, т.е. должен быть выбран среди первых 180. Предположим, это будут 2-й, 25-й и 179-й элементы.

Таким образом, имеем следующее (см. таблицу ниже):

Выбор элементов методом интервальной выборки

Подход	Номер 1-го элемента	Номер 2-го элемента	Номер 3-го элемента		Номер последнего элемента
1-й подход	2	182 (2 + 180)	262 (182 + 180)	...	2882
2-й подход	25	205 (25 + 180)	385 (205 + 180)	...	2905
3-й подход	179	359 (179 + 180)	539 (179 + 180)	...	2879

Случайную стратифицированную выборку применяют, когда популяция неоднородна (т.е. исследуемые характеристики сильно отличаются от элемента к элементу). В этом случае всю популяцию разбивают на группы элементов с однородными характеристиками-стратами, а выборку делают для каждой страты отдельно. Для получения выборки из страты могут быть использованы описанные выше методы случайного и интервального отбора. Очень часто при применении случайного стратифицированного отбора общий объем элементов всех выборок получается гораздо меньше, чем при применении случайного или интервального отбора. Рассмотрим на примере.

Пример

Воспользуемся условиями примера 1. Из него видно, что генеральная совокупность транспортных средств компании с точки зрения объема потребляемого топлива неоднородна, поэтому ее лучше разбить на группы (страты) по видам транспортных средств:

- страта 1 - грузовики;

- страта 2 - автобусы;

- страта 3 - легковые автомобили.

Если фирма использует транспорт одинаковой модели, то для оценки потребления топлива достаточно будет выбрать по одному элементу из каждой группы (страты).

К методам целевого отбора относят: кластерный (блочный) отбор, беспорядочный отбор, оценочный (интуитивный) отбор.

Кластерный, или блочный, отбор заключается в том, что все элементы популяции делят на кластеры (группы) по какому-то определенному признаку. Например, все товарно-материальные ценности делят на группы в зависимости от места хранения, все продажи - по месяцу, когда была совершена продажа. Далее аудитор выбирает интересующие его кластеры (группы) и делает выборку внутри кластера. Например, группирует все данные о продажах по месяцу продажи и анализирует совершенные в декабре и январе.

Беспорядочный (бессистемный) отбор - наиболее простой метод в получении выборки. Он заключается в том, что элемент для выборки берется произвольный, без применения каких-либо правил. Например, для проверки берут накладные, которые есть в наличии на текущий момент или без учета суммы, контрагента, количества и других характеристик.

Оценочный (интуитивный) отбор. При нем выборку производят на основе знаний и субъективного мнения аудитора. Например, документы, которые были обработаны в период отпусков, в выходные дни или новым сотрудником и т.д.

Методы целевого отбора могут быть весьма полезны, когда вероятностные методы оказываются более трудоемкими при приемлемом уровне выборочного аудиторского риска, однако они не позволяют применять технику статистических измерений.

Если объем популяции (генеральной совокупности) небольшой, то, как правило, сложностей в формировании выборки не возникает. Однако, если аудитор имеет дело с огромным массивом данных, который включает в себя несколько миллионов или миллиардов операций/документов, для эффективного формирования репрезентативной выборки необходимо использовать автоматизированные средства работы с данными.

Применяем технические средства

В настоящее время в практике аудита используют следующие категории программного обеспечения, которое позволяет применять аудиторскую выборку.

Служебные программы. Наиболее распространенной программой этого класса систем являются электронные таблицы MS Excel. Отметим, что у них есть ограничения по количеству обрабатываемых записей (например, 1 048 576 для Excel 2010).

Универсальное аудиторское программное обеспечение, которое специально разработано для целей проведения аудиторских проверок. Основным качеством этих систем является способность автоматизировать получение данных из разнородных источников и быстро сводить их в единый формат для анализа.

Прикладное программное обеспечение для отслеживания данных. Основными его преимуществами являются:

- простота подключения системы к различным информационным системам и источникам данных: EPR-cистемы, базы данных, файлы;

- широкий спектр функциональных возможностей: формирование и расчет объема выборок любыми методами, кластеризация, стратификация, применение фильтров, интервальная выборка, отслеживание прохождения информации через систему и другое;

- визуализация данных и результатов обработки данных в понятном для пользователя виде;

- сравнительно небольшие затраты на приобретение и установку (стоимость программы сопоставима со стоимостью покупки и установки системы класса электронных таблиц).

Благодаря своим преимуществам данные системы являются незаменимыми при проведении проверок в таких компаниях, как финансовые институты и банки, телекоммуникационные компании, крупные оптовые и розничные сети, где объем обрабатываемых операций составляет много миллионов и миллиардов в год.

Пример

Для автоматизации бизнес-процессов компания использует обычную систему для ведения оперативного и EPR-систему для ведения бухгалтерского учета. Для отслеживания операций и проведения аудиторских проверок фирма подключает к этим системам прикладное ПО для отслеживания данных и формирует необходимые для проверки выборки любыми из перечисленных выше методами (например, отгрузки по группам покупателей, проводки из главной книги).

При этом компания затрачивает минимальные усилия по настройке и визуализации результатов. Результаты отображаются при помощи понятных пользователю средств: диаграмм, графиков, таблиц (см. пример на Рис. 2).

Примечание. Выбор метода или сочетания методов зависит от обстоятельств проверки, в частности, аудиторского риска и эффективности аудита.

Подводя итоги, отметим, что формирование аудиторской выборки является неотъемлемой частью аудита. Использование технических средств позволяет делать это быстрее и эффективнее. Все это, бесспорно, повышает качество аудита в целом.

И. Холод,

старший менеджер отдела анализа и контроля

рисков компании "ПрайсвотерхаусКуперс Аудит"

М. Херл,

партнер, руководитель отдела анализа и контроля

рисков компании "ПрайсвотерхаусКуперс Аудит"

"Актуальная бухгалтерия", N 12, декабрь 2012 г.

-------------------------------------------------------------------------

*(1) Федеральное правило (стандарт) N 16 "Аудиторская выборка", утв. пост. Правительства РФ от 07.10.2004 N 532