Статистические методы - это методы, в которых за основу взято предположение, что ошибки, содержащиеся в генеральной совокупности, равновозможные и распределяются случайным образом. По-другому их еще называют вероятностные методы.
Виды статистических методов
Из статистических методов наиболее часто применяются два вида:
- статистические методы, в которых за основу берется биномиальное распределение вероятностей случайной величины — количество элементов с ошибками в объеме выборки;
- статистические методы, в которых за основу берется нормальное распределение вероятностей случайной величины — размера ошибки элементов выборки.
Биноминальный метод
Метод биномиального распределения, применяется в случаях, когда аудитору интересно количество документов в генеральной совокупности, которые не соответствуют какому-либо признаку. В литературе такие процедуры имеют название процедур «на соответствие». Данные процедуры проверки используют при оценке внутреннего риска, при оценке контрольного риска, при выявлении нарушений в действующих законодательных и нормативных актах РФ. Данные нарушения не влияют на достоверность бухгалтерской отчетности, но впоследствии могут привести к появлению существенного ущерба проверяемому.
Биноминальный метод наиболее часто и успешно применяется в случае, когда ошибочной является вся учетная сумма, которая была проведена по Документу. Причинами появления такой ошибки могут стать наличие формальных ошибок, неправильное или безосновательное отражение операций, незаконных операций и др. При появлении и других видов ошибок. Биномиальный метод можно применить и в случае появления ошибки – ошибочной является часть учетной суммы.
Монетарный способ
Описание использования монетарного способа изложено во многих источниках. Однако некоторые предложенные в них рекомендации весьма спорны, так как за основу в них взяты произвольные допущения, которые не имеют никакого статистического обоснования. Но присутствует у данного метода и достоинство, которое заключается в том, что если генеральная совокупность имеет неоднородный характер, то при формировании выборки документы с высокой стоимостью имеют больше шансов попасть в выборку, чем другие, а значит, они с большей вероятностью будут проверяться аудитором. Для монетарного способа его достоинство одновременно является его недостатком: из-за того, что в выборке присутствуют документы с большей стоимостью, монетарный способ при неоднородной генеральной совокупности может дать заниженные результаты.
Следовательно, если генеральная совокупность неоднородна, то для обоснованного использования монетарного способа ее необходимо стратифицировать.
Нормальный метод
Идея статистических методов, которые основываются на нормальном распределении, заключается в следующем. Согласно теории вероятности известна информация о случайной величине. Если она порождена суммой большого количества независимых причин, которые по отдельности имею небольшое влияние на случайную величину, то случайная величина считается распределенной по нормальному закону.
В качестве вывода можно сказать, что метод нормального распределения, в отличие от метода биномиального распределения количества ошибок, не имеет ограничений по объемам генеральной совокупности и выборки. Но для того чтобы определить ожидаемую ошибку потребуется большое количество расчетов. Следует уточнить, что если в генеральной совокупности имеют преимущество систематические ошибки, распределенные не случайным образом, то применение данного метода может привести к появлению значительной погрешности.
Статистические методы применяются даже в случаях, когда генеральные совокупности состоят из элементов одного вида, в других случаях совокупность следует стратифицировать по виду элементов и определять предельное значение ожидаемой ошибки как сумму ожидаемых ошибок страт (страты — совокупности, образовавшиеся в результате стратификации).
