Формализация оценки аудиторского риска в условиях неопределенности

Василенко Алла Александровна кандидат экономических наук доцент, кафедра аудита, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ) 344002, Россия, Ростовская область, г. Ростов-На-Дону, ул. Б. Садовая, 69 Vasilenko Alla Aleksandrovna PhD in Economics Associate Professor of the Department of Audit at Rostov State University of Economics 344002, Russia, Rostovskaya oblast', g. Rostov-Na-Donu, ul. B. Sadovaya, 69 allvasilenko@yandex.ru

Предметом исследования является инструментарий оценки аудиторского риска. Разумная уверенность в достоверности аудируемой финансовой отчетности достигается при получении аудитором достаточных надлежащих аудиторских доказательств, позволяющих снизить аудиторский риск. Исследование методов получения аудиторских доказательств в соответствии с предпосылками составления бухгалтерской отчетности позволяет аудитору решать задачи минимизации аудиторского риска.

Согласно положениям Международного стандарта аудита 200 «Общие цели независимого аудитора и проведение аудита в соответствии с Международными стандартами аудита» (далее МСА 200) ^{[1, с. 167]} аудиторский риск – это риск составления аудитором ошибочного аудиторского заключения в случаях, когда в бухгалтерской отчетности содержатся существенные искажения. Аудиторский риск зависит от риска существенного искажения отчетности и риска необнаружения.

Риск существенного искажения – это риск того, что финансовая отчетность содержит существенные искажения до проведения аудита. Риск существенного искажения отчетности является функцией неотъемлемого риска и риска системы внутреннего контроля. В международных стандартах аудита определено, что два элемента риска существенного искажения (неотъемлемый риск и риск системы внутреннего контроля) оцениваются на уровне предпосылок составления бухгалтерской отчетности.

Изучение содержательной части компонентов, составляющих риск существенного искажения отчетности, и действий аудитора по их оценке показывает следующее. Аудитор не может повлиять на уровень риска существенного искажения бухгалтерской отчетности, т.к. данный вид риска зависит от характера деятельности проверяемого субъекта и действий руководства аудируемого лица по формированию контрольной среды, разработке и применению контрольных процедур. От действий аудитора зависит только точность оценки риска существенного искажения отчетности с целью максимального приближения такой оценки к реальному состоянию дел у аудируемого лица.

Вместе с тем аудитор может повлиять на уровень риска необнаружения, то есть вероятность того, что процедуры, применяемые аудитором, не позволят обнаружить существенные искажения бухгалтерской отчетности. Для снижения риска необнаружения аудитор может изменить характер, сроки и объем аудиторских процедур. Характеристика компонентов аудиторского риска представлена в таблице 1.

Таблица 1 – Характеристика компонентов аудиторского риска

Для риска существенного искажения отчетности субъектом, определяющим процедуры противодействия риску, является руководство и собственники аудируемого лица. Процедуры противодействия риску необнаружения определяет исключительно аудитор. Оценивает уровень всех компонентов аудиторского риска также аудитор. Для риска существенного искажения отчетности областью влияния факторов риска являются особенности деятельности аудируемого лица и надежность системы внутреннего контроля, причем данная область раскрывается через предпосылки составления бухгалтерской отчетности. Сферой влияния факторов риска необнаружения являются аудиторские процедуры. Риск существенного искажения отчетности аудитор оценивает на уровне бухгалтерской отчетности в целом и уровне предпосылок ее составления.

Уровень риска необнаружения определяется аудитором на основе предшествующей оценки риска существенного искажения отчетности, поскольку риск необнаружения обратно пропорционален риску существенного искажения.

Оценка аудиторских рисков проводится в ходе применения процедур для проверки достоверности бухгалтерской отчетности. Действия аудитора по оценке аудиторских рисков можно представить в виде системы с определенной целью, объектом, субъектами, критериями. Целью данной системы является получение достаточных надлежащих аудиторских доказательств достоверности аудируемой бухгалтерской отчетности. Эти критерии аудиторских доказательств лежат в плоскости применения аудиторских процедур, базирующихся на основе исследования взаимосвязи соблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности и оценки уровня компонентов аудиторского риска.

Оценка достоверности бухгалтерской отчетности по предпосылкам ее составления происходит в условиях неопределенности. Неопределенность является одной из причин риска необнаружения. К факторам, влияющим на неопределенность в аудите, относятся:

- несовершенство системы внутреннего контроля аудируемого лица;

- невозможность получения всей полноты аудиторских доказательств вследствие применения выборочных методов в аудите;

- профессионального суждения аудитора.

Таким образом, перед аудитором стоит задача определения количественной и качественной взаимосвязи соблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности и уровня риска существенного искажения отчетности. По нашему мнению, для определения такой взаимосвязи в условиях неопределенности может применяться метод нечетких множеств.

Понятие нечетких множеств (fuzzy set) дал профессор Калифорнийского университета Лотфи А. Заде (Lotfi A. Zade) ^[2]. В 1965 г. в журнале Information and Control появилась его работа «Fuzzy Sets» ^[3], давшая название одноименной теории (fuzzy logic). Нечеткая логика позволяет формализовать выводы с неточными или приближенными рассуждениями (например, самый высокий уровень риска, средний уровень риска и т.д.), что позволяет адекватно описывать ситуации с неопределенностью.

Применение аппарата нечеткой логики дает возможность определять промежуточные значения между стандартными оценками. Подход, предложенный Л. Заде при анализе систем, в которых участвует человек (так называемые гуманистические системы), отказывается от требований точности и допускает результаты нечеткие или неопределенные ^{[4, с. 4]}. Нечеткая логика может использоваться и для формализации профессиональных суждений аудитора, что позволяет более адекватно представлять ситуации, связанные с оценкой аудиторских рисков и последующей модификацией аудиторских процедур (ситуации с неопределенностью).

Российскими экономистами детально проработаны подходы к оценке рисков существенного искажения отчетности ^{[5, 6, 7]}, в том числе с применением методов нечетких множеств. В частности, при исследовании Ю. Ю. Кочиневым, ^{[8, 9]} методов оценки аудиторского риска описаны возможности применения аудитором нечеткой логики.

Формализация данных с помощью нечеткой логики предоставляет возможность перевести нечеткие, качественные оценки рисков, применяемые аудитором, на язык математики, который используют компьютерные системы обработки данных.

К системе нечеткого логического вывода относитсясистема, для описания которой используется нечеткая логика, при этом различают следующие способы такого описания:

- нечеткое (лингвистическое) описание входных и выходных переменных системы, которое обусловлено качественной информацией, получаемой от физического лица - эксперта;

- нечеткое описание системы в виде совокупности правил («если … то»), отражающих особенности функционирования системы на качественном уровне.

Множество, включающее в себя все исследуемые объекты, называется универсальным множеством, его принято обозначать символом U. Все объекты рассматриваемой системы являются элементами универсального множества. Все другие множества, формируемые из элементов универсального множества, являются подмножествами множества U. Под заданием множества А понимается процесс разработки правила, в соответствии с которым можно установить, что любой элемент «x» универсального множества U однозначно принадлежит или не принадлежит множеству А. Это правило позволяет определить, какое из двух высказываний (хÎА) или (хÏА) является истинным, а какое ложным.

Принадлежность элемента к множеству может задаваться с помощью характеристической функции. При составлении характеристической функции нечеткого множества А эксперт должен выразить свое мнение относительно того, в какой степени каждый из элементов универсального множества U принадлежит множеству А ^[10]. Применительно к аудиту в роли эксперта выступает аудитор, который на основе своего профессионального суждения о качестве степени принадлежности элемента к множеству может выбрать любое число из отрезка ^[0,1]. При этом возможна различная степень уверенности аудитора в том, что элемент универсального множества U принадлежит множеству А.

Процесс принятия решений в системе нечеткого вывода можно делится на пять этапов: фазификация, агрегирование, активация, аккумуляция и дефазификация. На первом этапе системы нечеткого логического вывода необходимо перевести входные переменные, представленные количественными показателями, в качественные показатели (так называемые лингвистические переменные). Данный процесс именуют фазификацией, что означает представление физического показателя в лингвистическом виде. В процессе фазификации устанавливается соответствие между каждым значением входной переменной системы нечеткого вывода и значением функции принадлежности соответствующего ей терма входной лингвистической переменной.

Модель применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения во взаимодействии со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности включает все этапы нечеткого вывода. Метод нечетких множеств оперирует такими понятиями, как: входная переменная, входная лингвистическая переменная и выходная лингвистическая переменная нечеткого вывода.

В качестве входной переменной представлена выявленная в процессе аудита величина искажения данных бухгалтерского учета и отчетности, свидетельствующая о несоблюдении предпосылки составления бухгалтерской отчетности. Входная лингвистическая переменная реализуется через понятие «степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности». Выходная лингвистическая переменная в предложенной модели характеризуется через уровень риска существенного искажения отчетности. Таким образом, при построении модели нами использованы новые понятия в области методологии аудита – «несоблюдение предпосылки составления бухгалтерской отчетности» и «степень несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности».

Для отнесения выявленного несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности к одной из степеней градаций понятия «Степень несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности» аудитору следует сопоставить величину выявленного искажения с уровнем существенности.

Для определения степени несоблюдения предпосылки составления бухгалтерской отчетности во внутреннем стандарте аудиторской организации следует установить интервал значений выявленных искажений, который определяет уровень несоблюдения предпосылки. Интервал значений выявленных искажений целесообразно выразить в значении, кратном уровню существенности.

Теория нечетких множеств оперирует понятием «лингвистическая переменная». В модели применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения во взаимодействии со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности представлены две лингвистические переменные: входная лингвистическая переменная – степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности, и выходная лингвистическая переменная – уровень риска существенного искажения отчетности.

Рассмотрим элементы, характеризующие лингвистические переменные в теории нечетких множеств в таблице 2.

Таблица 2 – Элементы входной лингвистической переменной «Степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности»

Для целей интерпретации входных лингвистических переменных по каждой предпосылке выделены процедуры ее формирования. В зависимости от содержания предпосылок применяются от двух до пяти процедур формирования каждой предпосылки. Всего выделено 29 процедур формирования предпосылок составления бухгалтерской отчетности (от Х1 до Х29). Каждая из 29 процедур дает наименование 29 входным лингвистическим переменным формирования предпосылок.

В модели применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения во взаимодействии со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности представлено несколько этапов нечеткого вывода. На первом этапе нечеткого вывода – этапе фазификации – аудитор должен определить функции принадлежности для каждого элемента терм-множеств входной лингвистической переменной «Степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности».

В процессе фазификации входной переменной аудитор должен установить соответствие между величиной входной переменной и значением функции принадлежности терма входной лингвистической переменной. Для этого следует выполнить несколько действий:

во-первых, сопоставить величину искажения, выраженную через величину уровня существенности, с интервалом величины уровня существенности, характеризующим степень несоблюдения предпосылки;

во-вторых, определить соответствие между уровнем искажения и степенью несоблюдения предпосылки;

в-третьих, определить степень уверенности аудитора в отношении степени несоблюдения предпосылки.

Степень уверенности аудитора в отношении степени несоблюдения предпосылки представляется через функцию принадлежности значения выявленного искажения терм-множествам лингвистической переменной «Степень несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности».

Максимум неопределенности мнения аудитора о том, принадлежит ли выявленное искажение (хi) к терм-множеству СНПв, будет находиться в крайних точках интервала значений выявленных искажений, выраженного через значение уровня существенности. Например, это могут быть значения искажений, равные двукратному или трехкратному значению уровня существенности. Полная неопределенность мнения аудитора раскрывается через функцию принадлежности искажения, равную 0,5.

Таким образом, модель применения нечетких множеств при оценке риска существенного искажения во взаимодействии со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности раскрывает действия аудитора по перепрограммированию значений выявленных искажений, свидетельствующих о несоблюдении предпосылок, в уровни риска существенного искажения отчетности.

Использование метода нечетких множеств при оценке риска существенного искажения в сопоставлении со степенью несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности позволяет выстраивать правила, которые адекватно отражают различные аспекты неопределенности, связанной с применением профессионального суждения аудитора. Нечеткая логика более естественно описывает характер человеческого мышления при принятии решений в области аудита, чем традиционные формально-логические системы.

Методика нечеткого моделирования применяется во многих программных продуктах. Нами разработана и зарегистрирована в Роспатенте «Программа для исследования влияния несоблюдения предпосылок составления бухгалтерской отчетности на величину аудиторских рисков» ^[11]. Программа предназначена для исследования влияния искажений бухгалтерской отчетности на оценку аудиторского риска (с использованием методов нечеткой логики). Программа позволяет аудитору получить обоснованные оценки аудиторских рисков в условиях неопределенности.

Модели нечеткого вывода позволяют комбинировать качественные знания с количественными данными, что позволяет в полной мере обосновать профессиональное суждение аудитора. Это обусловлено тем, что достаточные надлежащие аудиторские доказательства аудитор может получить в случае обоснования выбора процедур проверки результатами оценки риска существенного искажения бухгалтерской отчетности и риска необнаружения. Действия по оценке компонентов аудиторского риска производятся с применением количественных и качественных способов оценки на основе профессионального суждения аудитора в условиях неопределенности. Следовательно, механизм нечеткой логики является действенным инструментом оценки аудиторского риска.