Разместить заказ
Вы будете перенаправлены на Автор24

Статистические методы определения ожидаемой ошибки в аудите

8-800-775-03-30 support@author24.ru
Все предметы / Бухгалтерский учет и аудит / Аудит / Статистические методы определения ожидаемой ошибки в аудите
Определение 1

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.

Готовые работы на аналогичную тему

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.

Замечание 1

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).

Статья предоставлена специалистами сервиса Автор24
Автор24 - это сообщество учителей и преподавателей, к которым можно обратиться за помощью с выполнением учебных работ.
как работает сервис