Миф об одиночной ошибке
Нил Хициг
Аудиторские иллюзии
В миф об "одиночной ошибке" (isolated error) верят многие аудиторы. По их убеждению, если в контрольном образце обнаружена одна ошибка, она может быть единственной во всей совокупности (population). Иногда аудитор, не ожидая найти нарушения, работает с непредставительной выборкой. Если он не замечает в ней ошибок, то заявляет, что их нет вообще.
Хотя такой вывод неверен, при надлежащей организации аудиторского процесса он вряд ли будет иметь неблагоприятные последствия. Другое дело, если заключение об одиночной ошибке продиктовано нежеланием аудитора отказаться от мысли, что в проверяемой совокупности ошибок нет.
Ни официальная литература (SAS 39), ни Инструкция AICPA "Аудиторская выборка" не поддерживают миф об одиночной ошибке. Вывод о том, что недочет носит одиночный характер, недопустим без дополнительной проверки.
Подтвердить "уникальность" ошибки иногда бывает сложнее, чем доказать, что ее последствия несущественны. Обнаружив нарушение в неожиданном месте, стоит считать его предупреждением о том, что условия изменились и необходимо дополнительное изучение. Пусть лучше новая проверка подтвердит первоначальное суждение аудитора.
Вероятность ошибки
Настаивать на единичности ошибки, обнаруженной в малой выборке, рискованно (в чем легко убедиться).
В контрольный образец могут не попасть нарушения, которые редко встречаются во всей документации. Если выборка случайна или бессистемна, вероятность появления в ней одиночной ошибки определяется соотношением:
(Размер проверяемой совокупности - Размер выборки) / Размер выборки
Допустим, в совокупности из 1000 единиц есть только одна ошибка. Если сделать случайную выборку в 50 единиц, вероятность найти именно эту ошибочную единицу будет равна 19 к 1 (как и вероятность, что обнаруженная ошибка - единственная).
Если контрольный образец в 50 единиц взят из совокупности в 10 000 единиц, вероятность обнаружения уникальной ошибки снизится до 199 к 1.
Формула показывает, насколько маловероятно попадание одиночной ошибки в выборку, представляющую собой незначительную часть всех проверяемых данных. Если выявлено одно нарушение, имеет смысл заключить, что оно не единственное в совокупности и остальные еще предстоит обнаружить. По этой причине Общепринятые аудиторские стандарты (GAAS) требуют проецировать ошибки - даже одну ошибку! - на весь объем данных, из которых сделана выборка.
Обнаружить единственную ошибку во всей совокупности также непросто, как отыскать иглу в стоге сена. Аудиторы должны знать специфику применяемых методов. В противном случае они рискуют прийти к ложным выводам, даже если все остальное сделали правильно.
Нил Хициг (Neal B Hitzig) , PhD, CPA, в прошлом партнер Ernst & Young, ныне преподаватель Queens College (CUNY) и член Комитета по аудиторским стандартам и процедурам при NYSSCPA.