Оценка уровня существенности в аудите на основе нечетко-множественного подхода Хасанова С.Ф. студент Казанский государственный финансово-экономический институт, факультет экономики предприятия, Казань, Россия E-mail: [email protected] Аудиторские организации на основе федеральных стандартов разрабатывают внутрифирменные стандарты. Аудиторские организации обязаны установить систему базовых показателей и порядок нахождения уровня существенности, которые должны быть оформлены документально и применяться на постоянной основе. Зачастую для нахождения уровня существенности в качестве базовых используются следующие показатели и их доли, принимаемые для расчета: чистая прибыль (5%), выручка без НДС (2%), себестоимость (2%), валюта баланса (2%), собственный капитал (10%). На базе представленных величин рассчитывается либо средняя величина, либо средний процент, который и служит показателем уровня существенности. Однако при использовании данного метода установленные границы существенности условны. В расчете уровня существенности не учитываются субъективные характеристики аудируемого лица и аудитора. Для оценки уровня существенности предлагается методика на основе нечеткомножественного подхода, которая состоит из следующих этапов: 1. Фаззификация долей экономических показателей, принимаемых к расчету уровня существенности. Значение долей, используемых в расчетах, определяется группой экспертов с использованием метода индексной группировки. Построение нечетких чисел базируется на основе эвристического алгоритма построения функции принадлежности нечетких чисел, предложенного в [1]. 2. Фаззификация уровней существенности экономических показателей и построение нечетких чисел «не меньше границы существенности». 3. Расчет функции принадлежности нечетких уровней существенности с точек зрения аудиторов: пессимиста, оптимиста и объективиста. 4. Определение уровня надежности γ как границы функции принадлежности, на котором осуществляется срез нечеткого числа. 5. Деффазификция учетом уровня надежности γ по правилу μ(К)=γ где К – уровень существенности экономического показателя, %. При построении нечетких чисел вида «Уровень существенности не меньше К» используется функция вида 2 e ( K u ) , u 1, K , K (u ) 1, u K, где U – универсальное множество (в общем случае множество действительных чисел). В нашей работе, числом К является пороговый уровень существенности статьи отчетности. Законодательно закрепленного рекомендованного уровня существенности нет, однако если применить принцип «аналогии права», то минимальное предельное значение уровня существенности определено в размере показателя 1-2%. Максимальным предельным значением существенности является уровень показателя 20-25%. Оптимальный уровень варьируется в пределах 5-10%. Таким образом, в основном К варьируется в пределах 5-10%. В методике предлагается лицу, принимающему решение, для окончательного выбора “мягкое” решение, включающее в себя решения с позиций объективиста, пессимиста и оптимиста. Уровень существенности объективиста находится как среднеарифметическое нечетких чисел уровней существенности экономических показателей. Пессимист считает, что уровень существенности должен быть низкий, так как предполагает, исходя из своего опыта, что отчетность будет содержать большое количество ошибок и аудиторский риск высок. Оптимист придерживается противоположной точки зрения. Для аудитора-пессимиста уровень существенности будет равен нечеткому числу, наиболее близлежащему к оси ординат. Для аудитора-оптимиста уровень существенности будет равен нечеткому числу, наиболее отдаленному от оси ординат. Важнейшей задачей аудита является оценка уровня существенности на этапе непосредственного проведения аудита. Искажения, включая нераскрытие информации, считаются существенными, если они, взятые в отдельности или по совокупности, могут повлиять на экономические решения пользователей, принимаемые на основе финансовой отчетности. Оценку искажения бухгалтерской отчетности на предмет существенности по качественным характеристикам предлагаем осуществлять согласно следующей методике: 1. Оценка по количественному уровню существенности (К), установленному на этапе планирования аудита. Если уровень искажения превышает установленный количественный критерий уровня существенности, то ошибка признается существенной, в противном случае, она должна быть оценена исходя из качественных признаков. 2. Выявление последствий (качественных), к которым привела данная ошибка. Так, к примеру, в интерпретации Комиссии по ценным бумагам США тема №1М «Существенность» (Topic 1M materiality), входящей в состав бюллетеня Комиссии №99 (Staff Accounting Bulletin: №99), приводятся упущения и ошибки в финансовой отчетности, которые могут признаваться существенными, даже если в количественном выражении они достаточно малы. 3. Оценивание аудитором влияния выявленной ошибки на появление негативного последствия: «незначительно», «средне», «существенно»» (возможны также другие описательные термы). 4. Определение весов для каждого негативного последствия с использованием шкалы Фишберна. Ранжирование предлагается провести с использованием метода анализа иерархии. 5. Определение функции принадлежности нечеткого множества «Существенность ошибки» для выявленной аудитором ошибки как выпуклой комбинации функций принадлежности. 6. Принятие решения о существенности или не существенности выявленной ошибки. Если ошибка существенна, то функция принадлежности будет стремиться к единице. Нами предлагается оценивать расстояние нечеткого множества «Существенность ошибки» до нечеткого множества «Число, близкое к единице» по обобщенному расстоянию Хемминга [2]. Чем меньше это расстояние, тем более существенна ошибка, выявленная в отчетности. Значения менее 0,5 – ошибка будет существенной. Приведенный алгоритм оценки уровня существенности предоставляет аудиторам инструмент для принятия решений о существенности искажений бухгалтерской отчетности с одновременным учетом множества факторов и показателей на основе нечетко-множественного подхода. Автор выражают особую благодарность за научные консультации д.т.н. профессору Исмагилову И.И. Литература 1 Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федеров И.П. Принятие решений на основе .нечетких моделей: Примеры использования. – Рига: Зинатие, 1990. 2. Левнер Е.В., Птускин А.С., Фридман А.А. Размытые множества и их применение. – М.: ЦЭМИ РАН, 1998. – 108с.