Сформулируйте план аудиторской выборки для проверки остатков сырья на 10 складах с общей стоимостью 25 000 000 руб., обоснуйте критерии отбора образцов и методы оценки результатов
План выборки для проверки остатков сырья (10 складов, общая стоимость 25 000 00025\,000\,00025000000 руб.) 1) Цели и допущения - Цель: убедиться в существовании, полноте и правильной оценке остатков сырья по сумме 25 000 00025\,000\,00025000000 руб. - Риск и материальность: предлагается принять дост tolerable misstatement (TM) для проверки запасов — например, 3%3\%3% от общей стоимости (можно скорректировать по политике аудита). Тогда TM=0.03×25 000 000=750 000 \mathrm{TM}=0.03\times 25\,000\,000=750\,000TM=0.03×25000000=750000 руб. - Уровень уверенности (доверия): принять, например, 95%95\%95% (можно поменять). 2) Метод выборки (рекомендуемый) - Основной метод: monetary unit sampling (PPS / MUS) — подходит, когда ценность концентрирована в небольшой доле остатка (высокая ценность дает большую вероятность выбора). - Обоснование: PPS автоматически даёт большую вероятность отбора высокоценных позиций/складов и эффективнее выявляет существенные завышения. 3) Расчёт объёма выборки (PPS, пример) - Формула для размера выборки при PPS: n=ln(1−confidence)ln (1−TMpopulation). n=\frac{\ln(1-\text{confidence})}{\ln\!\Big(1-\frac{\mathrm{TM}}{\text{population}}\Big)}. n=ln(1−populationTM)ln(1−confidence).
- Подстановка (confidence =0.95=0.95=0.95, TM=750 000\mathrm{TM}=750\,000TM=750000, population =25 000 000=25\,000\,000=25000000): n=ln(1−0.95)ln (1−75000025000000)=ln(0.05)ln(0.97)≈−2.9957−0.03046≈98.4⇒99 единиц (округлить).
n=\frac{\ln(1-0.95)}{\ln\!\big(1-\tfrac{750000}{25000000}\big)} =\frac{\ln(0.05)}{\ln(0.97)}\approx\frac{-2.9957}{-0.03046}\approx 98.4\Rightarrow 99\ \text{единиц (округлить)}. n=ln(1−25000000750000)ln(1−0.95)=ln(0.97)ln(0.05)≈−0.03046−2.9957≈98.4⇒99единиц (округлить).
- Интервал отбора (monetary interval): interval=populationn=25 000 00099≈252 525 руб..
\text{interval}=\frac{\text{population}}{n}=\frac{25\,000\,000}{99}\approx 252\,525\ \text{руб.}. interval=npopulation=9925000000≈252525руб.. 4) Процедура отбора - Составить список всех учетных единиц сырья (партии/позиции) с их балансовой стоимостю; упорядочить и построить накопительный (cumulative) монетарный ряд. - Сгенерировать случайное стартовое число в диапазоне [1, interval][1,\ \text{interval}][1,interval]. - Выбрать каждую позицию, где накопленный монетарный показатель достигает старт + k*interval (классический PPS). - Для отобранных единиц выполнить: физическую проверку (пересчет), подтверждение качества, проверку документального подтверждения и переоценку (при необходимости). 5) Критерии отбора образцов (дополнительно к PPS) - 100%-проверка для особых позиций/складов: если склад/позиция содержит >10–15% от общей стоимости — рассмотреть обязательную 100%-проверку по ней. - Целевые отборы: выбрать дополнительно позиции с повышенным риском (длительное хранение, нестандартные операции, связанные лица, ранее выявленные ошибки). - Включить минимум по складам: обеспечить покрытие всех 10 складов (PPS обычно покрывает автоматически, но при риске, что какой-то склад останется непроцентирован — добавить несколько случайных выборок на тех складах). 6) Оценка результатов и критерии принятия - Для PPS: вычислить обнаруженные расхождения (misstatements) по каждой проверенной позиции. - Решение: - Если суммарное проекционное/верхнее (upper) ограничение допустимой ошибки по результатам выборки ≤TM\le \mathrm{TM}≤TM — остатки принимаются как корректные. - Если проекционное/upper ограничение >TM> \mathrm{TM}>TM — требуется либо расширение выборки (увеличение nnn), либо выполнение дополнительных процедур (расширенная выборка, 100%-проверка по поражённым складам), либо корректировка учёта. - Простейшая проверка (практический подход): если найденные ошибки MMM — запроектировать на популяцию (в PPS обнаруженные денежные отклонения обычно суммируются как проекция); затем сравнить проекцию с TM\mathrm{TM}TM. При отсутствии ошибок использовать табличные или программные оценки верхней границы ошибки для PPS при данном nnn и уровне доверия. - Альтернативно (классический статистический подход): при использовании выборки по величинам можно оценить оценку суммарной ошибки и верхний доверительный предел через M^=Ndˉ,upper=M^+z1−α⋅SE,SE=N2sd2n,
\hat{M}=N\bar{d},\qquad \text{upper}=\hat{M}+z_{1-\alpha}\cdot SE,\quad SE=\sqrt{\frac{N^2 s_d^2}{n}}, M^=Ndˉ,upper=M^+z1−α⋅SE,SE=nN2sd2,
где ddd — разница (ошибка) по единице выборки, NNN — число единиц (если применимо), sds_dsd — стандартное отклонение ошибок в выборке. 7) Действия при выявлении отклонений - Если projected misstatement≤TM\text{projected misstatement}\le \mathrm{TM}projected misstatement≤TM — признаётся достаточной доказательность. - Если projected misstatement>TM\text{projected misstatement}>\mathrm{TM}projected misstatement>TM — расширить выборку на поражённые категории/склады, выполнить 100%-проверку значимых складов либо требовать корректировок учёта. - Документировать выборку, метод, все обнаруженные отклонения и расчёты проекции/верхней границы. 8) Практические замечания - Настройте параметры (уровень доверия, TM\mathrm{TM}TM) согласно политике аудита и значимости. - Используйте программные инструменты для PPS/MUS (для корректного расчёта upper limits). - Обеспечьте покрытие всех 10 складов либо целевое дополнительное тестирование тех, которые могут остаться вне выборки. Коротко: рекомендуемый план — PPS/MUS с расчётом размера выборки по формуле выше (пример: n≈99n\approx 99n≈99), отбор по денежному интервалу ≈252 525\approx 252\,525≈252525 руб., целевая 100%-проверка для крупных позиций/складов и критерий принятия — проекционная оценка ошибок не превышает TM=750 000\mathrm{TM}=750\,000TM=750000 руб. (параметры корректируются по политике аудитора).
1) Цели и допущения
- Цель: убедиться в существовании, полноте и правильной оценке остатков сырья по сумме 25 000 00025\,000\,00025000000 руб.
- Риск и материальность: предлагается принять дост tolerable misstatement (TM) для проверки запасов — например, 3%3\%3% от общей стоимости (можно скорректировать по политике аудита). Тогда TM=0.03×25 000 000=750 000 \mathrm{TM}=0.03\times 25\,000\,000=750\,000TM=0.03×25000000=750000 руб.
- Уровень уверенности (доверия): принять, например, 95%95\%95% (можно поменять).
2) Метод выборки (рекомендуемый)
- Основной метод: monetary unit sampling (PPS / MUS) — подходит, когда ценность концентрирована в небольшой доле остатка (высокая ценность дает большую вероятность выбора).
- Обоснование: PPS автоматически даёт большую вероятность отбора высокоценных позиций/складов и эффективнее выявляет существенные завышения.
3) Расчёт объёма выборки (PPS, пример)
- Формула для размера выборки при PPS:
n=ln(1−confidence)ln (1−TMpopulation). n=\frac{\ln(1-\text{confidence})}{\ln\!\Big(1-\frac{\mathrm{TM}}{\text{population}}\Big)}. n=ln(1−populationTM )ln(1−confidence) . - Подстановка (confidence =0.95=0.95=0.95, TM=750 000\mathrm{TM}=750\,000TM=750000, population =25 000 000=25\,000\,000=25000000):
n=ln(1−0.95)ln (1−75000025000000)=ln(0.05)ln(0.97)≈−2.9957−0.03046≈98.4⇒99 единиц (округлить). n=\frac{\ln(1-0.95)}{\ln\!\big(1-\tfrac{750000}{25000000}\big)}
=\frac{\ln(0.05)}{\ln(0.97)}\approx\frac{-2.9957}{-0.03046}\approx 98.4\Rightarrow 99\ \text{единиц (округлить)}.
n=ln(1−25000000750000 )ln(1−0.95) =ln(0.97)ln(0.05) ≈−0.03046−2.9957 ≈98.4⇒99 единиц (округлить). - Интервал отбора (monetary interval):
interval=populationn=25 000 00099≈252 525 руб.. \text{interval}=\frac{\text{population}}{n}=\frac{25\,000\,000}{99}\approx 252\,525\ \text{руб.}.
interval=npopulation =9925000000 ≈252525 руб..
4) Процедура отбора
- Составить список всех учетных единиц сырья (партии/позиции) с их балансовой стоимостю; упорядочить и построить накопительный (cumulative) монетарный ряд.
- Сгенерировать случайное стартовое число в диапазоне [1, interval][1,\ \text{interval}][1, interval].
- Выбрать каждую позицию, где накопленный монетарный показатель достигает старт + k*interval (классический PPS).
- Для отобранных единиц выполнить: физическую проверку (пересчет), подтверждение качества, проверку документального подтверждения и переоценку (при необходимости).
5) Критерии отбора образцов (дополнительно к PPS)
- 100%-проверка для особых позиций/складов: если склад/позиция содержит >10–15% от общей стоимости — рассмотреть обязательную 100%-проверку по ней.
- Целевые отборы: выбрать дополнительно позиции с повышенным риском (длительное хранение, нестандартные операции, связанные лица, ранее выявленные ошибки).
- Включить минимум по складам: обеспечить покрытие всех 10 складов (PPS обычно покрывает автоматически, но при риске, что какой-то склад останется непроцентирован — добавить несколько случайных выборок на тех складах).
6) Оценка результатов и критерии принятия
- Для PPS: вычислить обнаруженные расхождения (misstatements) по каждой проверенной позиции.
- Решение:
- Если суммарное проекционное/верхнее (upper) ограничение допустимой ошибки по результатам выборки ≤TM\le \mathrm{TM}≤TM — остатки принимаются как корректные.
- Если проекционное/upper ограничение >TM> \mathrm{TM}>TM — требуется либо расширение выборки (увеличение nnn), либо выполнение дополнительных процедур (расширенная выборка, 100%-проверка по поражённым складам), либо корректировка учёта.
- Простейшая проверка (практический подход): если найденные ошибки MMM — запроектировать на популяцию (в PPS обнаруженные денежные отклонения обычно суммируются как проекция); затем сравнить проекцию с TM\mathrm{TM}TM. При отсутствии ошибок использовать табличные или программные оценки верхней границы ошибки для PPS при данном nnn и уровне доверия.
- Альтернативно (классический статистический подход): при использовании выборки по величинам можно оценить оценку суммарной ошибки и верхний доверительный предел через
M^=Ndˉ,upper=M^+z1−α⋅SE,SE=N2sd2n, \hat{M}=N\bar{d},\qquad \text{upper}=\hat{M}+z_{1-\alpha}\cdot SE,\quad SE=\sqrt{\frac{N^2 s_d^2}{n}},
M^=Ndˉ,upper=M^+z1−α ⋅SE,SE=nN2sd2 , где ddd — разница (ошибка) по единице выборки, NNN — число единиц (если применимо), sds_dsd — стандартное отклонение ошибок в выборке.
7) Действия при выявлении отклонений
- Если projected misstatement≤TM\text{projected misstatement}\le \mathrm{TM}projected misstatement≤TM — признаётся достаточной доказательность.
- Если projected misstatement>TM\text{projected misstatement}>\mathrm{TM}projected misstatement>TM — расширить выборку на поражённые категории/склады, выполнить 100%-проверку значимых складов либо требовать корректировок учёта.
- Документировать выборку, метод, все обнаруженные отклонения и расчёты проекции/верхней границы.
8) Практические замечания
- Настройте параметры (уровень доверия, TM\mathrm{TM}TM) согласно политике аудита и значимости.
- Используйте программные инструменты для PPS/MUS (для корректного расчёта upper limits).
- Обеспечьте покрытие всех 10 складов либо целевое дополнительное тестирование тех, которые могут остаться вне выборки.
Коротко: рекомендуемый план — PPS/MUS с расчётом размера выборки по формуле выше (пример: n≈99n\approx 99n≈99), отбор по денежному интервалу ≈252 525\approx 252\,525≈252525 руб., целевая 100%-проверка для крупных позиций/складов и критерий принятия — проекционная оценка ошибок не превышает TM=750 000\mathrm{TM}=750\,000TM=750000 руб. (параметры корректируются по политике аудитора).