Концептуальные основы и институциональные аспекты развития внешнего государственного аудита в современной экономике - [12]

Шрифт
Интервал

Методы экспертной оценки риска базируются на привлечении независимых сторонних экспертов, для получения информации и выводов, связанных с рисками. Данные методы универсальны по своей сути, так как могут использоваться как в рамках количественной, так и качественной оценки риск-факторов, а также не находятся в зависимости от фактического наличия исходных информационных данных. Существенным недостатком подобного метода является возможность искажения точности получаемых результатов и выводов ввиду того, что в основу оценки риск-факторов заложен подход субъективного мнения.

В рамках проведения внешнего государственного аудита используется также метод оценки допустимого аудиторского риска, согласно которому уровень данного риска определяется по следующей формуле:


DAR = IR × CR × DR,


где DAR – допустимый аудиторский риск (Desired Audit Risk), IR – неотъемлемый риск (Inherent Risk), DR – риск необнаружения ошибки (Detection Risk).

При использовании данного метода риск воспринимается как комбинация 2 риск-факторов:

• фактора существования значительных некорректностей в отчетности объекта контроля;

• фактора возможного необнаружения вышеуказанных некорректностей отчетности инспектирующим составом и формирования в этой связи неверных выводов аудитора.

Использование методологии теории управления рисками позволяет в полной мере применительно к объектам, подведомственным органам внешнего государственного аудита, осуществлять выявление наиболее актуальных рисков, производить качественную и количественную оценку существенности тех или иных рисков, а также вероятности их наступления, на основе качественной и количественной оценки ранжировать вероятные риски, выстраивая список приоритетности для разработки будущего плана осуществления контрольной деятельности на основе риск-ориентированного подхода.

Риск-оценка объекта контроля оказывает непосредственное влияние на периодичность его проверки: более высокому значению риск-оценки соответствует высокая частота проверок.

При формировании плана контрольной деятельности органа, осуществляющего внешний государственный аудит в рассматриваемых странах, используется следующий алгоритм расчета:


Объекты контроля, подлежащие включению в план контрольной деятельности = В+СР/2+Н/3,


где В – объекты контроля с высокой степенью риска, СР – объекты контроля со средней степенью риска, Н – объекты контроля с низкой степенью риска.

В соответствии с данным алгоритмом все объекты контроля классифицируются в три группы: с высокой, средней и низкой степенью риска. По результатам классификации в план контрольной деятельности органа внешнего государственного аудита будут включены все объекты первой группы (высокая степень риска), 50 % объектов контроля второй группы (средняя степень риска) и 30 % процентов объектов третьей группы (низкая степень риска). Иными словами, объекты первой группы подлежат обязательному ежегодному аудиту, объекты второй группы подвергаются внешнему аудиту раз в два года, для объектов из третьей группы частота проведения внешнего аудита составляет раз в три года.

Алгоритм оценки рисков в рамках формирования плана контрольной деятельности органов внешнего государственного аудита анализируемых зарубежных стран может быть представлен в общем виде на следующей схеме (рисунок 4[32]).


Рис. 4. Алгоритм оценки рисков в рамках формирования плана контрольной деятельности органов внешнего государственного аудита


Модель аудиторского суждения представляет собой симбиоз аудиторского риска, профессиональных качеств и опыта аудитора и фактических результатов проверок. В рамках сбора данных на вывод о достоверности отдельно взятого параметра при использовании этой модели влияют:

1) Априорная оценка инспектирующего состава возможной величины параметра, выражаемая как плотность вероятности (производится исходя из опыта и знаний инспектирующего состава и его опыта оценки похожих ситуаций в прошлом).

2) Проверка совокупности.

3) Сопоставление результатов проверки с результатами априорной оценки и вычисление «апостериорных вероятностей». Данная модель может быть представлена графически на рисунке 5[33], где k* – значение показателя отчетности, которое было проверено аудиторами (например, первоначальная стоимость основных средств, стоимость закупок, произведенных в течение отчетного периода и т. д.), L1– интервал существенности для показателя отчетности; f(p) – функция субъективного распределения вероятностей.

Пространство, находящееся ниже кривой линии олицетворяет суждение аудитора о многообразии всех значений, возможных для показателя отчетности. Пространство, заштрихованное на рисунке, представляет собой вероятность значительного искажения данных отчетности.


Рис. 5. Модель аудиторского суждения


Оценки данной модели могут представлять собой распределение как дискретной, так и непрерывной случайной величины. Среди преимуществ подобного подхода стоит отметить простоту расчетов и возможность оперативного сопряжения результатов проверки с априорными вероятностями и расчет апостериорных вероятностей. К слабостям подобной модели можно отнести возможное смешение субъективных (психологических) вероятностей со статистическими частностями, а также обязательное формирование соответствующей функции, что может представлять в ряде ситуаций определенные трудности.


Рекомендуем почитать
Старший брат следит за тобой. Как защитить себя в цифровом мире

В эпоху тотальной цифровизации сложно представить свою жизнь без интернета и умных устройств. Но даже люди, осторожно ведущие себя в реальном мире, часто недостаточно внимательно относятся к своей цифровой безопасности. Между тем с последствиями такой беспечности можно столкнуться в любой момент: злоумышленник может перехватить управление автомобилем, а телевизор – записывать разговоры зрителей, с помощью игрушек преступники могут похищать детей, а к видеокамерам можно подключиться и шпионить за владельцами.


Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

История машинного обучения, от теоретических исследований 50-х годов до наших дней, в изложении ведущего мирового специалиста по изучению нейросетей и искусственного интеллекта Терренса Сейновски. Автор рассказывает обо всех ключевых исследованиях и событиях, повлиявших на развитие этой технологии, начиная с первых конгрессов, посвященных искусственному разуму, и заканчивая глубоким обучением и возможностями, которые оно предоставляет разработчикам ИИ. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.


Бумага. О самом хрупком и вечном материале

Попробуйте представить мир без бумаги. Что нам останется? Да почти ничего. Бумага с нами везде. Книги, письма, дневники, а еще картонные подставки под пиво, свидетельства о рождении, настольные игры и визитные карточки, фотографии, билеты, чайные пакетики. Мы — люди бумаги. Но эпоха бумаги подходит к концу. Электронные книги и билеты заменяют бумажные, архивы оцифровывают. Мы вступаем в мир без бумаги, но Иэн Сэнсом рассказывает об этом самом парадоксальном из созданных человеком материале и доказывает, что в том или ином виде он всегда будет с нами.


Десять самых красивых экспериментов в истории науки

В наше время научные открытия совершатся большими коллективами ученых, но не так давно все было иначе. В истории навсегда остались звездные часы, когда ученые, задавая вопросы природе, получали ответы, ставя эксперимент в одиночку.Джордж Джонсон, замечательный популяризатор науки, рассказывает, как во время опытов по гравитации Галилео Галилей пел песни, отмеряя промежутки времени, Уильям Гарвей перевязывал руку, наблюдая ход крови по артериям и венам, а Иван Павлов заставлял подопытных собак истекать слюной при ударе тока.Перевод опубликован с согласия Alfred A, Knopf, филиала издательской группы Random House, Inc.


Безопасность жизнедеятельности. Шпаргалка

Настоящее издание поможет систематизировать полученные ранее знания, а также подготовиться к экзамену или зачету и успешно их сдать. Пособие предназначено для студентов высших и средних образовательных учреждений.