Аудиторская оценка существенности информации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

262

Социально-экономические проблемы

УДК 657.62 В. В. Суконников

АУДИТОРСКАЯ ОЦЕНКА СУЩЕСТВЕННОСТИ ИНФОРМАЦИИ

В статье отражены проблемы низкой эффективности и субъективизма аудиторской оценки значимости информации при использовании традиционных эмпирических методик точечного оценивания уровня существенности. Предложена новая методика определения уровня существенности с использованием математического аппарата теории вероятности для построения интервальной оценки.

существенность, базовый показатель, интервальная оценка, доверительный интервал, стандартная ошибка.

Введение

Аудитору делегированы полномочия по проверке финансовой деятельности хозяйствующих субъектов и выражению интересов различных представителей общества: инвесторов, налоговых органов, кредиторов. Аудитор, используя определенные методики, субъективно оценивает значимость тех или иных показателей отчетности для ее пользователей и выражает свое мнение о ее достоверности в форме аудиторского заключения. Неотъемлемые ограничения аудита [8, п. 5] не позволяют говорить об абсолютной правильности мнения аудитора. Искажения, которые могут присутствовать в финансовой отчетности, влекут за собой серьезные последствия для управленческих решений. В условиях, когда падает востребованность некоторых видов аудита, аудиторским компаниям стоит критически подходить к планированию и проведению своих процедур и задуматься о повышении информативности аудиторского заключения.

Аудитор определяет уровень существенности (материальности) для оценки влияния выявленных и предполагаемых ошибок и искажений отчетности на управленческие решения пользователей информации. В количественном измерении уровень существенности - максимально допустимая величина, при которой искажения или ошибки по отдельности или в сумме не могут повлиять на экономические решения пользователей, принимаемые на основе данной отчетности. В настоящей статье критически рассмотрены методы, традиционно используемые для определения существенности, и предложены возможные пути повышения полезности аудиторского заключения.

2010/4

Proceedings of Petersburg Transport University

Социально-экономические проблемы

263

1 Традиционный способ определения уровня существенности

Аудитор применяет профессиональное суждение [7, п. 4] для определения того, что является существенным, основываясь на собственном представлении о потребностях пользователя в данных финансовой отчетности, учитывая размер и природу искажений.

Международный стандарт аудита (МСА) № 320 «Существенность при планировании и осуществлении аудита» устанавливает несколько уровней материальности:

• финансовой отчетности в целом (данный уровень существенности отражает ожидаемый аудитором эффект всех неисправленных искажений и ошибок на финансовую отчетность в целом);

• отдельных классов операций, счетов бухгалтерского учета и раскрываемых сведений [9, п. 10] (данная оценка помогает аудитору решить вопросы о том, какие статьи исследовать, а также какие процедуры проводить [2, с. 170]).

Помимо установленных уровней материальности, аудиторская команда рассчитывает значение величины, ниже которой искажения и ошибки финансовой отчетности по отдельности или в сумме не повлияют на управленческие решения пользователей и не подлежат включению в список обнаруженных отклонений, составляемый по итогам аудита. Данная величина рассчитывается как определенный процент от общей материальности и составляет обычно от 5 до 10 %.

Для определения материальности аудитор использует один из двух подходов [6, с. 82]:

• индуктивный - определение материальности отдельных статей отчетности, а затем и общей материальности в целом;

• дедуктивный - определение общей величины допустимой ошибки и последующее распределение ее между статьями отчетности.

При расчете уровня существенности аудитору на этапе планирования проверки следует выбрать базовые показатели и установить уровень существенности для каждого из них. Выбор базового показателя определяется спецификой деятельности компании. Возможны следующие приемы выбора базовых показателей:

• выбор показателей с наибольшей суммой;

• выбор показателей по счетам (или статьям), риск ошибок по которым является значительным;

• выбор показателей, важных с точки зрения оценки возможных последствий.

Помимо указанных базовых показателей могут использоваться и иные, определяемые внутрифирменными аудиторскими стандартами: чистые активы, внеоборотные активы, дебиторская или кредиторская задолженность.

ISSN 1815-588 Х. Известия ПГУПС

2010/4

264

Социально-экономические проблемы

Примерная система показателей и установленные для них уровни существенности приведены в табл. 1 [1, с. 119].

ТАБЛИЦА 1. Система показателей и рекомендуемые для них уровни существенности

Наименование показателя Уровень существенности -процент от показателя

Прибыль организации до налогообложения 5

Валовой объем реализации без НДС 0,5-2

Валюта баланса 2

Собственный капитал 10

Общие затраты предприятия 2

Аудитор в ходе проверки может выяснить обстоятельства, которые вынудят его пересмотреть уровень существенности, что должно найти отражение в рабочей документации и, как правило, требует пересмотра аудиторских процедур.

2 Интервальная оценка уровня существенности

Традиционный способ определения уровня существенности является точечной оценкой вероятной ошибки. Нельзя не подходить критически к обоснованию подобного эмпирического расчета, так как аудитор сам устанавливает базовый показатель. Определение материальности в таком случае становится субъективной оценкой. Кроме того, выбор в качестве базового показателя определенной строки отчетности, пусть даже ключевой, не учитывает общего влияния вероятных искажений иных статей, которые могут быть существенными для интересов других пользователей. Установив с помощью выбранного показателя жесткий критерий оценки, аудитор в своей практической деятельности вынужден сталкиваться с необходимостью постоянно применять профессиональное суждение. Поясним на примере. Пусть значение материальности для классов операций и счетов бухгалтерского учета составляет 100 условных единиц. На основе описанной методики аудитор должен исследовать все выявленные ошибки и искажения, превышающие уровень в 100 единиц, и не обращать внимания на искажения ниже выбранного критерия. Возникает вопрос, что делать в том случае, когда выявленное искажение составляет 101 или 99 единиц? Основываясь на профессиональном суждении, аудитор в обоих случаях может признать выявленные отклонения несущественными. Профессиональное суждение одного аудитора может противоречить в таком случае профессиональному суждению другого аудитора.

Не изменяя положениям МСА, можно попробовать определить уровень существенности на иных принципах и дополнить его интервальной оценкой. Бухгалтерский баланс можно представить в виде выборки статей из финансовой отчетности - генеральной совокупности, как представлено в табл. 2.

2010/4

Proceedings of Petersburg Transport University

Социально-экономические проблемы

265

ТАБЛИЦА 2. Структура бухгалтерского баланса

Г руппа Активы Пассивы

Значение статьи X , i = 1, 2, ..., N У , j = 1, 2, ..., M

Частота значений П, i = 1, 2, ..., N mj, j = 1, 2, ..., M

Общее количество статей N M

Значения статей отчетности взяты по модулю. Под частотой будем понимать частоту появления одного и того же значения конкретной статьи. Как правило, частота в каждом случае будет равна единице, так как значения каждой статьи практически всегда уникальны. Рассчитаем средний интегрированный показатель (AIM) для выборки как среднее арифметическое значение групповых средних по следующей формуле [5, с. 469]:

N M

£ n ■ x+£ m ■ yj

AIM = —---------

(N + M)

(1)

Сумма активов равна сумме всех пассивов:

N M

£ x=£у,

i=1 j=1

а частота для каждой статьи за редким исключением равна единице, поэтому формула (1) приобретет следующий вид:

AIM =

2£ x

i=1

(N + M)

(2)

Выборочное среднее квадратичное отклонение для генеральной совокупности можно рассчитать по формуле [5, с. 472]:

а

X

n (

(n-1) ’£

- AIM)2 n

(3)

Предположим, что случайная величина Х (статья отчетности) имеет нормальное распределение и известны AIM и среднее квадратичное отклонение. В таком случае можно найти доверительный интервал, который покрывает истинное значение с установленной надежностью. Математическое ожидание показателя будет совпадать с оцениваемым параметром генеральной совокупности и является, по сути, точечной оценкой среднего значения любой существенной статьи отчетности [5, с. 478]:

ISSN 1815-588 Х. Известия ПГУПС

2010/4

266

Социально-экономические проблемы

M (AIM) = Mam. (4)

Среднее квадратичное отклонение среднего интегрированного показателя [5, с. 472]:

ct(AIM) = ^=. (5)

В случае нормального распределения, задав вероятность попадания выборочной средней в неизвестную окрестность математического ожидания (у = 0,95), из формулы функции Лапласа можно построить доверительные интервалы для неизвестного математического ожидания генеральной совокупности [5, с. 479]:

P(AIM -z-^= < Mx < AIM + z--^) = y, (6)

yjn yin

где число z находится из выражения 2Ф^) = у (для уровня точности в 95 % z составит значение 1,96).

По таблице функции Лапласа находим число z, соответствующее значению Ф^). Рассчитанные таким образом средний интегрированный показатель и его доверительные интервалы могут использоваться в качестве базовых показателей для определения уровня существенности для всей отчетности.

Если данные не принадлежат нормальному распределению, то путем функционального преобразования можно перейти к другим данным, которые будут ему соответствовать. По сути, базовый показатель, который выбирается при традиционном подходе на основе профессионального суждения, был заменен на универсальное среднее значение любой существенной для пользователя статьи отчетности. Таким образом устанавливается равнозначность статей отчетности, соответствующая необходимости учета интересов всех пользователей отчетности. Конкретный уровень существенности для отчетности можно рассчитать из нового базового показателя отдельно для статей актива и пассива баланса, взяв соотношение активов, обязательств и собственного капитала в валюте баланса или определив среднее значение материальности сразу для трех разделов как 1/3 от базового показателя (по числу групп статей в балансе). Материальность на уровне классов операций и трансакций будет определяться аналогично традиционному подходу с использованием профессионального суждения.

Уменьшая материальность, аудитор уменьшает и риск необнаружения искажений. Выбрав AIM, аудитор получает меньшее значение для уровня существенности по сравнению с иным базовым показателем. Докажем это. Запишем формулу баланса:

2010/4

Proceedings of Petersburg Transport University

Социально-экономические проблемы

267

Активы = Собственный Капитал + Обязательства.

(7)

Из формул (2) и (7) следует, что минимальными значениями для N будет 1, а для M - 2. Максимально возможное значение AIM, рассчитанное по формуле (2), составит 2/3 от валюты баланса. Для сравнения выберем в качестве базового показателя величину чистых активов организации, рассчитываемую как разность между активами и обязательствами организации. Максимальное значение величины активов равняется валюте баланса. Получим следующую систему уравнений:

где Х - значение валюты баланса;

А и B - доли величины обязательств и чистых активов в валюте баланса соответственно.

Максимальное значение для чистых активов достигается при нулевом значении для обязательств, составляя валюту баланса. Для определения материальности на базе чистых активов используют уровень в 0,5 % от базового показателя. Если применить данный процент к максимальному значению для чистых активов и AIM, легко увидеть, что он составляет более существенное значение в случае расчета материальности на базе чистых активов.

Для проверки предложенного метода была взята годовая отчетность ОАО РЖД за 2008 г. Материальность имеет смысл рассчитывать по данным баланса, так как специфика бизнеса определяет значительную стоимость основных фондов. Материальность была рассчитана классическим способом, как 0,5 % от величины чистых активов, затем полученные значения были сопоставлены с расчетом материальности при помощи AIM.

Из баланса были выбраны только группировки статей, исходные данные приведены в табл. 3.

Проверка данных в статистическом пакете Statistical Package for the Social Science (SPSS) показала, что они подчиняются логарифмически нормальному распределению. Ввиду этого данные были подвергнуты трансформации по следующей формуле:

{

X - A • X = B • X; A + B = 1,

где Х - исходные данные;

Zj - приведенные данные; i - статья баланса.

ISSN 1815-588 Х. Известия ПГУПС

2010/4

268

Социально-экономические проблемы

ТАБЛИЦА 3. Статьи баланса ОАО РЖД на 31.12.2008 до и после функционального преобразования

Наименование статьи баланса Номер статьи X, тыс. руб. Z= lg X

Нематериальные активы 110 2 952 163 6,4701

Расходы на НИОКР 115 305 130 5,4845

Основные средства 120 2 685 101 293 9,4290

Незавершенное строительство 130 285 792 927 8,4561

Доходные вложения в материальные ценности 135 5 366 949 6,7297

Долгосрочные финансовые вложения 140 207 531 087 8,3171

Отложенные налоговые активы 145 18 780 105 7,2737

Прочие внеоборотные активы 150 36 188 811 7,5586

Запасы 210 80 793 934 7,9074

НДС по приобретенным ценностям 220 10 347 166 7,0148

Долгосрочная дебиторская задолженность 230 21 884 237 7,3401

Краткосрочная дебиторская задолженность 240 78 285 714 7,8937

Краткосрочные финансовые вложения 250 39 163 909 7,5929

Денежные средства 260 25 094 458 7,3996

Прочие оборотные активы 270 7 586 014 6,8800

Уставный капитал 410 1583197819 9,1995

Добавочный капитал 420 1 197 487 754 9,0783

Резервный капитал 430 6 763 962 6,8302

Нераспределенная прибыль 470 152 878 997 8,1843

Займы и кредиты 510 132 750 267 8,1230

Отложенные налоговые обязательства 515 52 903 243 7,7235

Задолженность перед бюджетом по налогам и сборам 521 31 908 4,5039

Краткосрочные займы и кредиты 610 164 822 438 8,2170

Краткосрочная кредиторская задолженность 620 209 471 257 8,3211

Доходы будущих периодов 640 4 866 252 6,6872

Исходные статистические данные имели рублевую размерность, которая утрачивается после процедуры логарифмирования. Все первоначальные величины были приведены к безразмерным величинам и стали соответствовать нормальному распределению. В статистическом пакете SPSS была построена гистограмма плотностей частот, которая визуально отражает соответствие трансформированных данных нормальному распределению (рис. 1).

Тест Колмогорова-Смирнова, проведенный в статистическом пакете SPSS, показал уровень асимптотической значимости, равный 0,964. Вероятность ошибки и отклонения от нормального распределения считается существенной при уровне значимости менее 0,05 [3, с. 250]. В настоящем примере вероятность ошибки не является значимой, поэтому значения переменной достаточно хорошо подчиняются нормальному распределению.

2010/4

Proceedings of Petersburg Transport University

Социально-экономические проблемы

269

ТАБЛИЦА 4. Проверка функции Z = lgX на нормальное распределение с помощью теста Колмогорова-Смирнова

Тест Функция Z = lg X

Количество наблюдений 25

Нормальные параметры 7,5446

Среднее стандартное отклонение 1,10997

Асимптотическая значимость (двухсторонняя) 0,964

Так как для набора значений Z тест подтвердил нормальное распределение, были рассчитаны AIM и стандартное отклонение по формулам (2) и (5).

Запишем дифференциальный закон распределения логарифмически нормального распределения в общем случае [4, с. 132]:

Ф( х)

1 л ' ln (х - C)- B ln Aa0 л

(х-C) • B ln A у •°0 g0B ln A y

где ф(х) - плотность вероятности нормированного гауссова распределения;

ISSN 1815-588 Х. Известия ПГУПС

2010/4

270

Социально-экономические проблемы

А, В, С - параметры закона; а0 - выборочная средняя (AIM);

Оо - стандартное отклонение выборочной средней (AIM).

При значении параметров B = 1, A = 10 и C = 0 дифференциальный закон распределения выражается следующей формулой [4, с. 133]:

ф( х) =

M

x-ст0 -72П

exp

г

(M ln x - а0)

2 Л

2-а2

где M = 1/ln10 = 0,4346 - модуль десятичных логарифмов.

Тогда среднее значение [4, с.133]

а +-

Чп

M (X) = 10 2М = 39930983.

Среднее квадратичное отклонение [4, с. 134]

.2

а( X) = exp(

а,

0

Ч0 ч Ч0

. ■) exp(—02) -1 = 21535831.

M 2M2 V M2

На основе этих данных были рассчитаны доверительные интервалы по формуле (6). Результат расчета материальности представлен в табл. 5.

ТАБЛИЦА 5. Результат расчета материальности двумя способами

Показатель Классический подход Новый подход Доверительные интервалы

Нижний Верхний

Чистые активы 2 940 328 532

Средняя величина статьи отчетности 39 930 983 31 488 937 48 373 029

Общая материальность: 0,5% от базового показателя 33% от базового показателя 14 701 643 13 177 224 10 391 349 15 963 100

Для классов операций -75% общей материальности 11 026 232 9 982 746 7 793 512 11 972 325

Предельное значение - 5% общей материальности 735 082 665 516 519 567 798 155

2010/4

Proceedings of Petersburg Transport University

Социально-экономические проблемы

271

На этапе определения процента от базового показателя необходимо применять профессиональное суждение. Для определения общей материальности при экспериментальном подходе было выбрано значение 33 % ввиду необходимости установить единый уровень для всех трех групп статей баланса, однако стоит признать, что оно может колебаться в зависимости от иных факторов, определяемых аудитором. Остальные уровни материальности определялись аналогично традиционному подходу.

Сопоставляя два метода, следует отметить, что экспериментальный способ является универсальным, так как позволяет рассчитать материальность на основе баланса и при отрицательном значении чистых активов. При этом расчет не привязан к конкретному значению одной статьи. Расчет материальности новым методом не устанавливает абсолютно жесткого критерия, а дает только его оценку. Использование выборочной средней позволяет предположить наличие равной вероятности ошибки каждой из статей отчетности. Нижняя граница доверительного интервала показывает реальную величину искажений, на которые аудитор может не обращать внимания ввиду их несущественности как по отдельности, так и в сумме. Ошибки, значения которых находятся в интервале от нижней границы до точечной оценки, должны выясняться, так как здесь возможны существенные искажения, не выявленные в ходе обычных процедур. Верхняя граница доверительного интервала служит пределом допустимости применения профессионального суждения в отношении размера ошибки, которая может быть признана несущественной для пользователей.

Наличие доверительных интервалов позволяет более точно планировать и проводить аудиторские процедуры, избежать дополнительного тестирования и повысить достоверность своего мнения. Это особенно важно при наличии ошибок, определяемых на основе профессионального суждения аудитора.

Если в аудиторское заключение включать данные о материальности, то пользователь может использовать оценку уровня существенности для расчета стандартной ошибки для данных статей отчетности с помощью формулы (6). Стандартная ошибка определяется как стандартное отклонение, деленное на квадратный корень из объема выборки. Общую стандартную ошибку можно распределить между статьями отчетности и получить значение ошибки для каждой статьи, что серьезно повлияло бы на управленческие решения.

Примерный расчет представлен в табл. 6. Стандартная ошибка для всей отчетности составляет 4 307 166 тыс. руб. Ошибка рассчитывалась для всех статей отчетности, кроме денежных средств, так как для этой статьи материальности не существует (проверяется на сплошной основе).

ISSN 1815-588 Х. Известия ПГУПС

2010/4

272

Социально-экономические проблемы

ТАБЛИЦА 6. Стандартные ошибки для статей отчетности

Статья Значение, тыс. руб. Стандартная ошибка, тыс. руб.

Нематериальные активы 2 952 163 1 820

Расходы на НИОКР 305 130 188

Основные средства 2 685 101 293 1 655 656

Незавершенное строительство 285 792 927 176 222

Доходные вложения в материальные ценности 5 366 949 3 309

Долгосрочные финансовые вложения 207 531 087 127 965

Отложенные налоговые активы 18 780 105 11 580

Прочие внеоборотные активы 36 188 811 22 314

Запасы 80 793 934 49 818

НДС по приобретенным ценностям 10 347 166 6 380

Долгосрочная дебиторская задолженность 21 884 237 13 494

Краткосрочная дебиторская задолженность 78 285 714 48 272

Краткосрочные финансовые вложения 39 163 909 24 149

Денежные средства 25 094 458 -

Прочие оборотные активы 7 586 014 4 678

У ставный капитал 1 583 197 819 976 213

Добавочный капитал 1 197 487 754 738 381

Резервный капитал 6 763 962 4 171

Нераспределенная прибыль 152 878 997 94 266

Займы и кредиты 132 750 267 81 855

Отложенные налоговые обязательства 52 903 243 32 621

Задолженность перед бюджетом по налогам и сборам 31 908 20

Краткосрочные займы и кредиты 164 822 438 101 631

Краткосрочная кредиторская задолженность 209 471 257 129 162

Доходы будущих периодов 4 866 252 3 001

Заключение

На сегодняшний день не требуется раскрытия информации о материальности в аудиторском заключении. Однако присутствие в аудиторском заключении общей материальности с указанными доверительными интервалами могло бы существенно облегчить процедуру финансового анализа для всех пользователей. Субъективизм оценки аудитора может повлечь серьезные последствия для пользователя финансовой отчетности, поэтому аудиторские процедуры должны разрабатываться таким образом, чтобы подтвердить или опровергнуть характеристики финансовой отчетности с использованием различных методов оценки.

Международные стандарты регулируют содержание аудиторского заключения, не исключая возможности дополнения его необязательной, но существенной для пользователя информацией. Представляется логичным, чтобы аудитор раскрывал в заключении для пользователя уровень сущест-

2010/4

Proceedings of Petersburg Transport University

Социально-экономические проблемы

273

венности, установленный в целом для отчетности и для отдельных статей (например, отсутствие материальности на денежные средства), что, несомненно, повысило бы информативность аудиторского заключения и позволило пользователю более эффективно оценивать финансовую отчетность.

Библиографический список

1. Аудит : учеб. пособие / И. Н. Богатая, Н. Т. Лабынцев, Н. Н. Хахонова. - 4-е изд., перераб. и доп. - Ростов н/Д : Феникс, 2007. - 506 с.

2. Международные стандарты аудита : учеб. пособие / С. М. Бычкова, Е. Ю. Итыгилова; ред. С. М. Бычкова. - М. : Проспект, 2007. - 432 с.

3. SPSS: искусство обработки информации: анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей / А. Бююль, П. Цёфель; пер. с нем.- СПб. : ООО «ДиаСофтЮП», 2005. - 608 с.

4. Точность производства в машиностроении и приборостроении / Н. А. Борода-чев, Р. М. Абдрашитов, И. М. Веселова, В. А. Колемаев, А. Н. Курапов, Н. С. Райбман, Л. К. Сизенов ; ред. А. Н. Гаврилов. - М. : Машиностроение, 1973. - 567 с.

5. Общий курс высшей математики для экономистов : учебник / Б. М. Рудык, Р. К. Гринцевичюс, Г. И. Бобрик, В. И. Матвеев, И. М. Гладких, Р. В. Сагитов, В. Г. Шершнев ; ред. В. И. Ермаков. - М. : ИНФРА-М, 2003. - 656 с.

6. Аудит / Ю. Ю. Кочинев. - 3-е изд. - СПб. : Питер, 2007. - 484 с.

7. Федеральные правила (стандарты) аудиторской деятельности. Федеральное правило (стандарт) № 4 «Существенность в аудите», утв. Постановлением Правительства РФ от 23.09.2002 № 696 (с изм. на 19.11.2008 г.) // Портал Министерства Финансов РФ. URL: http://www.minfin.ru/ru/accounting/audit/standarts/standarts_audit/.

8. Федеральные правила (стандарты) аудиторской деятельности: Федеральное

правило (стандарт) № 6 «Аудиторское заключение по финансовой (бухгалтерской) отчетности», утв. Постановлением Правительства РФ от 23.09.2002 № 696 (с изм. на 19.11.2008 г.) // Портал Министерства Финансов РФ. URL: http://www.minfin.ru/ru/

accounting/audit/standarts/standarts audit/.

9. ISA 320 “Materiality in Planning and Performing an Audit” // Интернет-сайт Международной федерации бухгалтеров. URL: http://web.ifac.org/publications/international-auditing-and-assurance-standards-board.

Статья поступила в редакцию 29.04.2010;

представлена к публикации членом редколлегии А. Н. Ефановым.

ISSN 1815-588 Х. Известия ПГУПС

2010/4