CC BY
47
Bibliographic list
1. Azriliyan A.N. Large economic dictionary. Ed. A.N. Azriliyan. M.: New Economics Institute, 2008.
2. Blank, I.A. Financial strategy of enterprise. - K.: Elga, Nika-Center, 2004.
3. Katerynin S.P. Accounting-analytical system of management of innovative activity of organization. - Rostov-on-Don, 2016.
4. Kuznetsova E.V. System of chart of accounts and accounting management of economic processes: monograph. - Rostov-on-Don: Publishing house SFU, 2010.
5. Kushnarenko T.V. Typologization of territories of regions on economic potential of economic structures // Crimean Scientific Bulletin. - 2015. - №4-1. - 124-138 pp.
6. Rumyantseva E.E. New Economic Encyclopedia. - M: INFRA-M, 2011
7. Sutherland J., Kenwell D. Strategic Management. Key concepts. - Dnepropetrovsk: Balance Business Books, 2005.
8. Theory of systems and systems analysis in management of organizations Eds. V.N. Volkova A.A. Emelyanova. - M.: Finance and Statistics; INFRA-M, 2012.
9. Tkach V.I., Shumeiko M.V., Grafova T.O. Strategic and management accounting: monograph. - Rostov-on-Don: RSEU (RINH), 2008.
10. Tkach V.I. University: Engineering Management. Monograph. - Rostov-on-Don: Publishing Center of DSTU, 2016.
11. Thompson Jr. Arthur A., Screek-land A. Strategic management: concepts and situations for analysis. - M., 2013.
12. Volmer G., Shid A. Introduction to Stochastic Finances. Discrete time. -M.: MCMNO, 2008.
УДК 657.6:330.45
Бахтеев А. В.
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЕКОМПОЗИЦИИ АУДИТОРСКОГО РИСКА
Аннотация
Статья дано описание результатов проведенного автором исследования, посвященного разработке модификации классической модели аудиторского риска (ARM) с целью ее адаптации к практической оценке риска с применением логико-вероятностного моделирования. Проведен исторический анализ возникновения классической ARM, сделан обзор научных исследований в области моделирования аудиторского риска. На основе проведенного анализа и обзора сформулированы требования к характеристикам искомой модели аудиторского риска. Представлена авторская модификация ARM, полученная в результате декомпозиции классической концептуальной модели до уровня простых утверждений бинарного вида. Дано описание основных структурных элементов разработанной модели и их взаимосвязи.
Ключевые слова
Модель аудиторского риска, риск существенного искажения, оценка риска, логико-вероятностное моделирование.
JEL: C19, M42
Bakhteev A. V.
CONCEPTUAL MODEL OF AUDIT RISK DECOMPOSITION
Annotation
Article is devoted to description the results of research conducted by author devoted to classical audit risk model (ARM) modification development with aim to adapting it to a prac-
tical risk assessment using logic-probabilistic modeling. Article contains the emergence of classic ARM historical analysis and research in field of modeling audit risk survey. Based on analysis and review formulated requirements for characteristics of desired audit risk model. Author's ARM performed by classical conceptual model decomposition to level of simple binary statements is presented. Main structural elements of developed model and their interrelations are described.
Keywords
Audit risk model, risk of significant distortion, risk assessment, logical-probabilistic modeling.
Общеизвестно, что риск является важнейшей системообразующей категорией, значимость которой неоспорима для теории аудита, его методологии, методики и практики. В трудах основоположников современного аудита [1-3], датированных первыми двумя десятилетиями XX века, риск, связанный с выполнением задания по аудиту рассматривается как неизбежное следствие экономического развития, сопровождающегося развитием корпораций, увеличением масштабов их деятельности, количества транзакций, появлением и стремительным ростом абсентеистской собственности и другими аналогичными процессами. Ответом аудиторов, направленным на снижение степени неопределенности, связанной с выражением в усложняющихся внешних условиях мнения о достоверности проаудированной финансовой отчетности, стало использование выборочного тестирования, осуществляемого при условии наличия надлежащей системы внутреннего кон-троля7 [1] у клиента.
7 Термин «надлежащая система внутреннего контроля» сформулирован Л. Р. Дикси с учетом сложившейся на тот момент практики корпоративного управления. На языке оригинала этот термин звучит как «proper system of internal check» и представляет собой элемент, отличный от современного понятия СВК не только в терминологическом, но и сущностном понимании. В начале ХХ в. в практике управления компаниями не было целостной концепции внутреннего контроля, а существовали лишь отдельные элементы СВК в нынешнем ее понимании. В качестве примера можно привести систему внутренней проверки клиентов (прим. автора)
Впоследствии идея о неизбежности аудиторского риска в контексте достижения равновесия между связанными с его присутствием выгодами и издержками, высказанными в [1], получили свое развитие в работах [2-4]. Это в свою очередь положило начало систематическим научным исследованиям, направленным на осмысление сущности, структуры и ключевых характеристик рисков, связанных с реализацией профессиональной функции аудитора как в рамках конкретного задания, так и в контексте аудиторской деятельности в целом. Исследования в этой области ведутся учеными и практиками от аудита с середины ХХ в.
Первым и, бесспорно, значимым результатом этих исследований стало появление понятия аудиторского риска и его концептуальной модели ARM (Audit risk model), описывающей его компоненты и структуру. Эти элементы концепции рисков в аудите легли в основу SAP № 54 внедренного в аудиторскую практику в США 1972 г. Концептуальную модель аудиторского риска, описанную в SAP № 54, принято называть классической, или традиционной. По сей день множество ученых и практиков в области аудита [5-10] строят свои исследова-
8 Выпущенное CAP AICPA в ноябре 1972 г. Statement on Auditing Procedure (Положение по аудиторской процедуре) № 54 Auditor's study and evaluation of internal control, в котором впервые было введено понятие аудиторского риска, его компонентов и их взаимосвязи, т.е. структурирована первая в мире концептуальная модель аудиторского риска (далее ARM) (прим. автора).
ния аудиторского риска, базируясь на этой концептуальной модели. В то же время одновременно с появлением в теории аудита ARM, пришло понимание того, что базовая структура концептуальной модели, содержащаяся в профессиональных аудиторских стандартах, имеет весьма ограниченный диапазон применения. По мнению многих исследователей, главным условием ее эффективного применения является детализация и структурирование элементов модели с целью адаптации к конкретным методам оценки различных по своей природе рисков на практике. В результате в период после принятия SAP № 54 с достаточной регулярностью в исследованиях, посвященных оценке аудиторского риска, стали появляться полученные посредством применения метода декомпозиции модификации ARM.
Результатом одного из таких исследований, начатого в конце 80-х гг. ХХ в. группой американских исследователей-практиков, стала модель, полученная в результате декомпозиции ARM, представленная в работе [11]. Предприняв в своем исследовании попытку создания применимого в аудиторской практике инструментария оценки аудиторского риска, авторы приходят к выводу о том, что ARM, на которой базируются требования общепринятых систем стандартизации аудиторской деятельности, слишком упрощенно представляет структуру рисков в аудите, чтобы быть использованной при создании алгоритма оценки рисков в ходе выполнения конкретных заданий. Основной причиной, ограничивающей возможности практического применения традиционной ARM, авторы называют нечувствительность модели к оценке риска на уровне предпосылок в отношении остатков по счетам, оборотов и раскрытий информации. В результате авторами была предложена развернутая модель аудиторского риска, в которую были включены факторы, ис-
пользуемые в традиционной модели, но оцененные на уровнях объектов аудита, счетов и аудируемой отчетности в целом. Кроме того, в предложенную модель были включены факторы, позволяющие учесть риск, связанный с аналитическими процедурами, выполняемыми при оценке аудиторских доказательств на различных уровнях. Предложенная структура модели оценки рисков позволила авторам использовать возможности доверительной функции при оценке аудиторского риска.
Участники еще одного исследования, результаты которого описываются в [12], пришли к выводу о том, что возникающие в процессе выполнения заданий, предполагающих выражение уверенности, угрозы независимости, связанные с давлением на аудитора, генерируют фактор, который может рассматриваться как самостоятельный компонент аудиторского риска. Тем не менее ни в одной из общепринятых моделей угроза независимости не рассматривается в качестве фактора, оказывающего влияние на оценку аудиторского риска. Поэтому авторы [12] предлагают улучшить существующую ARM посредством включения в нее фактора, называемого ими «внутренним риском аудиторской компании» (within-firm risk).
Коллективом немецких ученых было проведено исследование, посвященное риску обеспечения качества аудита, результаты которого были доложены на 16-м ежегодном Всемирном симпозиуме, прошедшем в 2006 г. в Аргентине [13]. Необходимость этого исследования была обусловлена позицией авторов, согласно которой такой элемент ARM как риск необнаружения, не обеспечивает достаточных возможностей для оценки аудиторского риска на практике. В результате авторами было предложено заменить риск необнаружения в классической модели ARM на риск обеспечения качества, - элемент, имеющий сложную структуру. По мне-
нию авторов [13], в основу оценки риска обеспечения качества должны быть положены такие факторы, как: неотъемлемый риск, имеющий следствием ошибку, риск самоконтроля, риск, связанный с несовершенством СВК, риск, связанный с качествами аудитора, и риск, имеющий отношение к профессиональной компетентности аудитора.
В исследовании иранских ученых [14], результаты которого опубликованы в 2011 г., предложена модель аудиторского риска, где декомпозиция ARM осуществляется с целью адаптации концептуальной модели для ее практического применения в оценке аудиторского риска. При декомпозиции авторы используют в качестве элементов первого уровня модели - факторы, входящие в состав традиционной модели ARM без изменения. Особенностью предложенного варианта декомпозиции является то, что базовые элементы модели дезагрегируются на факторы риска второго уровня. Подобная трансформация модели позволила авторам адаптировать ее для создания дерева решений, построение которого необходимо при применении приемов нечеткой логики к процедурам оценки рисков в ходе выполнения задания по аудиту финансовой отчетности. Аналогичный подход был использован и в более поздних исследованиях [15,16].
Еще одной практической и, как следствие, теоретической проблемой, обусловливающей необходимость модификации ARM, является мошенничество с данными финансовой отчетности. Общеизвестно, что мошенничество входит в разряд ключевых факторов, дестабилизирующих мировое экономическое развитие. Несмотря на это, ни одна из общепризнанных систем стандартизации аудиторской деятельности, устанавливая обязанность аудитора оценить риск существенного искажения аудируемой отчетности как вследствие ошибки, так и по причине преднамеренной фальсификации, не дает установок, позволяющих
провести взаимоувязку концептуальных ARM и FTT9 в ходе выполнения задания. Именно поэтому многие исследования, начатые еще в 1990-х гг. ХХ в., направлены на усовершенствование ARM с целью ее адаптации к процедурам оценки риска преднамеренного искажения финансовой отчетности. Наиболее широкую известность получили проводимые в этом направлении исследования [17-20]. Значимыми результатами, достигнутыми исследователями этой группы, стали различные модификации ARM, полученные в результате включения риска существенного искажения финансовой отчетности вследствие мошенничества в структуру ARM и его декомпозиции на значимые факторы.
Приведенные выше примеры характеризуют лишь основные направления исследований, направленных на усовершенствование структуры ARM. Следует, однако, отметить, что это далеко не полный перечень завершенных на текущий момент и еще ведущихся научно-практических изысканий в рассматриваемой области. Проведенный выше обзор позволяет систематизировать итоги анализа исследований в области усовершенствования ARM. Во-первых, все исследователи рассматривают ARM в качестве концептуальной модели, демонстрирующей методологический подход к структуризации аудиторского риска. Во-вторых, практическое применение ARM требует адаптации ее элементов к специфике методического инструмента, используемого при оценке риска в ходе аудита. В-третьих, универсальным способом, позволяющим адаптировать концептуальную ARM к особенностям используемого метода оценки рисков, является прием декомпозиции. В-
9 Акроним FTT обозначает теорию треугольника мошенничества (Fraud Triangle Theory), которая лежит в основе методологического подхода к идентификации и оценке риска существенного искажения финансовой отчётности вследствие недобросовестных действий (прим. автора)
четвертых, следует отметить, что большинство известных на текущий момент исследований в области декомпозиции ARM направлены на расширение возможностей классической модели, посредством включения в нее факторов, позволяющих учесть влияние внутренней среды аудиторской компании, человеческого фактора, качества аудита, специфических факторов риска (риск мошенничества, риск, связанный с местом нахождения аудитора, риск, связанный со спецификой деятельности клиента по аудиту и т.д.). Таким образом, результаты подавляющей части описанных и других ныне известных исследований показывают, что триада составляющих классической модели аудиторского риска, дополняется всеми исследователями факторами, выходящими за рамки этой модели. Это, на наш взгляд, является наглядным подтверждением того, что современные реалии аудиторской практики в части оценки рисков, связанных с выполнением задания, требуют расширения перечня факторов, оказывающих влияние на исход аудита.
Целью стала разработка модели аудиторского риска на основе декомпозиции классической ARM с включением в нее дополнительных элементов, позволяющих оценить риски, связанные с различными аспектами выполнения задания. Искомая модель должна быть адаптирована к использованию логико-вероятностного (далее ЛВ) метода. В связи с этим нами были сформулированы базовые требования, описывающие предъявляемые к свойствам искомой модели аудиторского риска:
I. способность оценивать риски на всех уровнях аудируемой информации, а именно, на уровне финансовой отчетности в целом и на уровне предпосылок в отношении остатков по счетам, групп операций и раскрытий информации;
II. возможность учесть влияние на исход задания факторов, связанных с
риском преднамеренного искажения аудируемой отчетности;
III. возможность учесть факторы, влияющие на качество суждения аудитора (профессионализм, независимость и т.д.);
IV. способность перманентной оценки состояния внутренней среды аудиторской компании;
V. возможность сформулировать в рамках модели описание оцениваемых рисков на основе простых утверждений, которые могут быть сведены к бинарному виду.
В контексте сформулированных условий нами была разработана модель оценки аудиторского риска, схема которой изображена на рисунке 1. В основу модели положена классическая ARM, введенная в аудиторскую практику в 1972 г. Поэтому факторы первого и второго порядка в предлагаемой модели те же, что и в классической ARM, а именно - риск существенного искажения (RMM) и риск необнаружения (DR). Риск существенного искажения дезагрегируется на присущий (IR) и контрольный (CR) риски. Помимо этого, мы включили в перечень факторов второго порядка, оказывающих влияние на величину RMM, риск преднамеренного искажения аудируемой финансовой отчетности, более известного как риск существенного искажения финансовой отчетности вследствие недобросовестных действий (FR). Такое решение обусловлено тем, что выводы ведущихся в течение последних нескольких десятилетий [21, 22] многочисленных исследований в области FR, как уже было отмечено выше, подтверждают необходимость учета этого фактора при оценке RMM, в то время как основным методологическим пробелом общепринятых систем стандартизации аудиторской деятельности является отсутствие модели, позволяющей интегрировать FR в концептуальную модель аудиторского риска (ARM).
Рисунок 1 — Декомпозиция ARM в вид, применимый для ЛВ-моделирования
RMM - риск существенного искажения CER - риск, связанный с контрольной средой RO - риск возможности совершения мошенни-
компании чества
IR - присущий риск APR - риск, связанный с процессом оценки RA - риск оправдания мошенничества
риска клиента
EBR - бизнес-риски организации, связанные с ISR - риск информационной системы DR - риск необнаружения
ее целями и стратегией
NER - риск, связанный с природой организации CAR - риск средств контроля AIR - внутренний риск аудиторской компании
EFR - риск, связанный с внешними факторами MCR - риск мониторинга средств контроля RSP - риск процедур, направленных на обна-
ружение мошенничества
APR - риск, связанный с изменением и приме- FR - риск существенного искажения вследствие HFR - риск, связанный с человеческим факто-
нением учетной политики недобросовестных действий ром
CR - контрольный риск RI - риск стимулов и/или давления SCR - риск самоконтроля аудитора
Еще одним новшеством предлагаемой модели является ее дезагрегация на факторы низших порядков, позволяющих построить дерево решения для оценки аудиторского риска. Так, на наш взгляд, факторами третьего порядка, оказывающими влияние на оценку присущего риска (IR), являются: риск, связанный с внешними факторами, оказывающими влияние на деятельность организации (EFR); риск, связанный с природой клиента по аудиту (NER); риск, связанный с изменением и применением учетной политики (APR); бизнес-риски организации, связанные ее с целями и стратегией (EBR). В свою очередь, каждый из перечисленных факторов разлагается на ряд элементов (факторы четвертого порядка), представляющих собой конкретные условия деятельности клиента по аудиту, на основе которых может быть сделана непосредственная оценка генерируемого этим фактором риска. В качестве примера фактора четвертого порядка можно привести оценку аудитором уровня кри-зисности отрасли, в которой клиент осуществляет свою операционную деятельность.
В качестве критериев, на основе которых должна оцениваться вероятность наступления неблагоприятного события, связанного с факторами присущего риска, необходимая для построения ЛВ-модели, на наш взгляд, могут быть использованы:
А. Уровень, на котором рассматриваемый фактор оказывает влияние на риск существенного искажения. Целесообразным представляется выделить два уровня: а/ уровень аудируемой отчетности в целом и, б/ уровень предпосылок в отношении остатков по счетам, группам однотипных операций, случаев раскрытия информации.
Б. Существенность влияния, оказываемого фактором на величину RMM.
В состав факторов третьего порядка, оказывающих влияние на контроль-
ный риск, нами предложено включить: риск, связанный с контрольной средой компании (CER); риск, связанный с процессом оценки риска клиента (APR); риск информационной системы, связанной с подготовкой финансовой отчетности, бизнес-процессов и информационного взаимодействия (ISR); риск контрольных действий, связанных с проводимым аудитом (CAR); риск мониторинга средств контроля (MCR). Факторами четвертого порядка, влияющими на оценку CR, являются характеристики отдельных элементов системы внутреннего контроля (СВК) клиента, позволяющие идентифицировать конкретные риски. Оценка этих элементов осуществляется на основе следующих критериев:
А. Дизайн конкретного элемента СВК в контексте его соответствия всеобщему (требования нормативных правовых актов) или внутрикорпоративному (цели и/или регламент внедрения соответствующего элемента СВК) комплаенсу.
Б. Функционирование рассматриваемого элемента СВК в периоде, охватываемом аудируемой отчетностью.
Структуризация риска мошенничества с аудируемой отчетностью (FR) реализована в предложенной модели в контексте теории треугольника мошенничества (FTT), основы которой изложены в [23, 24] и положены в основу общепринятых систем стандартизации аудита. Поэтому в качестве факторов третьего порядка здесь выделены: риск, связанный с существованием стимулов и (или) давления (RI); риск, связанный с существованием возможностей для совершения мошенничества (RA); риск, связанный с наличием возможности оправдания (рационализации) мошенничества (RO). Включение этого элемента в структуру предлагаемой модели позволяет, на наш взгляд, формализовать процесс оценки RMM не только вследствие ошибок, но и в контексте сознательного манипулирования отчетными данными. Элементы низшего по-
рядка, относящиеся к фактору FR, представляют собой факторы, обусловливающие наличие стимулов, возможностей и оправдания (сокрытия) манипуляций с аудируемой отчетностью клиента. Оценка влияния этих факторов на RMM осуществляется исходя из уровня (отчетность в целом или остаток по счету, группе однотипных операций или случаев раскрытия информации).
Аналогичное назначение, структуру и порядок оценки факторов имеет элемент FR и в другой части ARM, которая описывает алгоритм оценки риска необнаружения (DR). Отличительной чертой здесь является то, что в контексте дезагрегации риска необнаружения под FR подразумевается риск недобросовестных действий со стороны аудитора. Кроме того, факторами третьего порядка, на которые дезагрегируется риск необнаружения, являются: внутренний риск аудиторской компании (AIR); риск самоконтроля аудитора (SCR); риск, связанный с человеческим фактором аудитора (HFR); риск того, что специальные процедуры, запланированные для обнаружения мошенничества, не дали результата (RSP).
Критериями, в контексте которых осуществляется оценка вероятности наступления рискованного события, используемыми при построении ЛВ-модели, являются:
А. Уровень, на котором рассматриваемый фактор оказывает влияние на риск необнаружения. Аналогично с IR выделяются: а/ уровень аудируемой отчетности в целом и, б/ уровень предпосылок в отношении остатков по счетам, группам однотипных операций, случаев раскрытия информации.
Б. Существенность влияния, оказываемого фактором на величину риска необнаружения.
Дезагрегированная таким образом ARM может быть использована в качестве методологической основы оценки аудиторского риска в ходе выполнения
заданий по аудиту финансовой отчетности. Следует отметить, что область применения предложенной модели не ограничивается только заданиями по аудиту. Ее можно использовать для оценки риска, связанного с выполнением других заданий, предполагающих выражение уверенности.
Благодарность. Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ. Проект «Риск фальсификации финансовой отчетности и его оценка в процессе внешнего аудита» № 16-02-00035.
Библиографический список
1. Dicksee, Lawrence Robert. Auditing; a Practical Manual for Auditors. 6th Ed., Rev. and Enl. Gee & Company, 1904
2. Montgomery, R H. Auditing theory and practice. The Ronald press company, NY, 1912.
3. Limperg Th. De beteekenis van de accountantsverklaring in verband met de verantwoordelijkheid van den accountant, Muuses, Purmerend, 1926
4. Mautz, R.K., Sharaf, H. The Philosophy of Auditing: - Sarasota, Fl.: American Accounting Association, 1961.
5. Mock, T. J., Vertinksy, I. CGA Research Monograph Number 10: Risk Assessment in Accounting and Auditing: A Research Report. The Canadian Certified General Accountants' Research Foundation. Vancouver, British Columbia, 1985
6. Shibano, T. Assessing audit risk from errors and irregularities. Journal of Accounting Research, (28, Supplement). 1990, p. 110-140.
7. Haskins, M. E., Dirsmith, M. W. Control and Inherent Risk Assessments in Client Engagements: An Examination of Their Interdependencies. Journal of Accounting and Public Policy, 14, 1993, p. 63-83.
8. Karagiorgos, T., Drogalas, G. S., Pazarskis, M. D., Christodoulou, P. T. Internal auditing as a main tool for efficient risk assessment. MIBES, 2007, p. 722-734.
9. Максимова Г.В., Якимова В.А. Аудиторский риск и достаточность до-казательств//Международный бухгалтерский учет. - 2013. - № 28. - С. 22-34.
10. Fortvingler J., Szívós L. Different Approaches to Fraud Risk Assessment and Their Implications on Audit Planning, Periodica Polytechnica Social and Management Sciences, 2016, Vol. 24(2), p. 102112.
11. Srivastava, R P., Shafer, G. R. Belief-function formulas for audit risk. Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions. SpringerVerlag Berlin Heidelberg. 2008
12. Beattie, V., Fearnley, S., Brandt, R. Auditor independence and audit risk in the UK: a Reconceptualisation, (Presented at the American Accounting
13. Schulze, H., Albersmeier, F., Spiller, A. Checklist Governance: Risk-oriented audits to improve the quality of certification standards in the food sector. IAMA Conference, Buenos Aires, Argentina: 16th Annual World Forum and Symposium "Agribusiness, Food, Health, and Nutrition". 2006
14. Hajiha, Z. Fuzzy audit risk modeling algorithm. Management Science Letters, 2011, Vol.1. p. 235-246
15. Sharma A., Panigrahi P.K. A Review of Financial Accounting Fraud Detection based on Data Mining Techniques, International Journal of Computer Applications, 2012, Vol. 39, No. 1, pp. 37-47.
16. Василенко А.А. Методологические аспекты применения в аудите предпосылок бухгалтерской отчетности. - Ростов н/Д: Наука-Спектр, 2015.
17. Zimbelman, M.F. The effects of SAS No. 82 on Auditors' Attention to Fraud Risk Factors and Audit Planning Decisions. Journal of Accounting Research. 1997, 35, pp. 75-97.
18. Wilks, T. J., Zimbelman, M. F. Decomposition of fraud-risk assessments and auditors' sensitivity to fraud cues. Contemporary Accounting Research. 2004, 21(3), pp. 719-745.
19. Srivastava, R. P., Mock, T. J., Turner, J. L. Bayesian Fraud Risk Formula for Financial Statement Audits. Abacus. 2009, 45(1), pp. 66-87.
20. Favere-Marchesi, M. Effects of Decomposition and Categorization on Fraud-Risk Assessments. Auditing: A Journal of Practice & Theory. 2013, 32(4), pp. 201-219.
21. Knapp, C. A., Knapp. M. C. The effects of experience and explicit fraud risk assessment in detecting fraud with analytical procedures. Accounting, Organizations and Society. 2001. 26, pp. 25-37.
22. Shelton, S. W., Whittington O. R., Landsittel, D. Auditing firms' fraud risk assessment practices. Accounting Horizons. 2001, 15(1), pp. 19-33.
23. Sutherland, Edwin H. White Collar Crime/Foreword by Donald R. Cres-sey. Westport, Conn.: Greenwood Press, 1983.
24. Cressey D. R The differential association theory and compulsive crimes//Journal of Criminal Law and Criminology. 1954. Vol. 45, No. 1. pp. 29-40.
Bibliographic list
1. Dicksee, Lawrence Robert. Auditing; a Practical Manual for Auditors. 6th Ed., Rev. and Enl. Gee & Company, 1904
2. Montgomery, R. H. Auditing theory and practice. The Ronald press company, NY, 1912.
3. Limperg Th. De beteekenis van de accountantsverklaring in verband met de verantwoordelijkheid van den accountant, Muuses, Purmerend, 1926
4. Mautz, R.K., Sharaf, H. The Philosophy of Auditing: - Sarasota, Fl.: American Accounting Association, 1961.
5. Mock, T. J., Vertinksy, I. CGA Research Monograph Number 10: Risk Assessment in Accounting and Auditing: A Research Report. The Canadian Certified General Accountants' Research Foundation. Vancouver, British Columbia, 1985
6. Shibano, T. Assessing audit risk from errors and irregularities. Journal of Accounting Research, (28, Supplement). 1990, p. 110-140.
7. Haskins, M. E., Dirsmith, M. W. Control and Inherent Risk Assessments in Client Engagements: An Examination of Their Interdependencies. Journal of Accounting and Public Policy, 14, 1993, p. 63-83.
8. Karagiorgos, T., Drogalas, G. S., Pazarskis, M. D., Christodoulou, P. T. Internal auditing as a main tool for efficient risk assessment. MIBES, 2007, p. 722-734.
9. Maximova G.V., Yakimova V.A. Audit risk and sufficiency of evidence //International accounting. 2013. № 28 (274). p. 22-34.
10. Fortvingler J., Szívós L. Different Approaches to Fraud Risk Assessment and Their Implications on Audit Planning, Periodica Polytechnica Social and Management Sciences, 2016, Vol. 24(2), p. 102112.
11. Srivastava, R P., Shafer, G. R. Belief-function formulas for audit risk. Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions. SpringerVerlag Berlin Heidelberg. 2008
12. Beattie, V., Fearnley, S., Brandt, R. Auditor independence and audit risk in the UK: a Reconceptualisation, (Presented at the American Accounting
13. Schulze, H., Albersmeier, F., Spiller, A. Checklist Governance: Risk-oriented audits to improve the quality of certification standards in the food sector. IAMA Conference, Buenos Aires, Argentina: 16th Annual World Forum and Symposium "Agribusiness, Food, Health, and Nutrition". 2006
14. Hajiha, Z. Fuzzy audit risk modeling algorithm. Management Science Letters, 2011, Vol.1. p. 235-246
15. Sharma A., Panigrahi P.K. A Review of Financial Accounting Fraud Detection based on Data Mining Techniques, International Journal of Computer Applications, 2012, Vol. 39, No. 1, pp. 37-47.
16. Vasilenko A.A. Methodological aspects of the application in the audit of the prerequisites of financial statements. -Rostov-on-Don: Science-Spectrum, 2015.
17. Zimbelman, M.F. The effects of SAS No. 82 on Auditors' Attention to Fraud Risk Factors and Audit Planning Decisions. Journal of Accounting Research. 1997, 35, pp. 75-97.
18. Wilks, T. J., Zimbelman, M. F. Decomposition of fraud-risk assessments and auditors' sensitivity to fraud cues. Contemporary Accounting Research. 2004, 21(3), pp. 719-745.
19. Srivastava, R P., Mock, T. J., Turner, J. L. Bayesian Fraud Risk Formula for Financial Statement Audits. Abacus. 2009, 45(1), pp. 66-87.
20. Favere-Marchesi, M. Effects of Decomposition and Categorization on Fraud-Risk Assessments. Auditing: A Journal of Practice & Theory. 2013, 32(4), pp. 201-219.
21. Knapp, C. A., Knapp. M. C. The effects of experience and explicit fraud risk assessment in detecting fraud with analytical procedures. Accounting, Organizations and Society. 2001. 26, pp. 25-37.
22. Shelton, S. W., Whittington O. R., Landsittel, D. Auditing firms' fraud risk assessment practices. Accounting Horizons. 2001, 15(1), pp. 19-33.
23. Sutherland, Edwin H. White Collar Crime/Foreword by Donald R. Cressey. Westport, Conn.: Greenwood Press, 1983.
24. Cressey D. R The differential association theory and compulsive crimes/Journal of Criminal Law and Criminology. 1954. Vol. 45, No. 1. pp. 29-40.
