OBSAH. Principy. Úvod Úãel Typy detailních testû

Transkript

1 18 PROVÁDùNÍ DETAILNÍCH TESTÒ OBSAH Principy Úvod Úãel Typy detailních testû âinnosti Identifikovat ãástku a potenciální chyby Identifikovat soubor ZváÏit nutnost disagregace Test v ech poloïek Test vybran ch poloïek Test vzorku Provûfiit dûkazní informace Zhodnotit dûkazní informace Zhodnotit nesprávnosti zji tûné pfii detailních testech Projekce chyb Uãinit závûr, zdali bylo dosaïeno poïadované míry jistoty Dokumentace Pfiíloha 1. Model auditorského rizika 2. Matematické urãení velikosti vzorku 3. Pfiehled vybran ch metod v bûru vzorku

2 PRINCIPY Detailní testy jsou testy vûcné správnosti vyïadující provûfiení dûkazních informací dokládající ãástky v urãeném souboru za úãelem urãení, zda-li dan soubor neobsahuje v znamnou nesprávnost. Pokud auditor plánuje testovat potenciální chybu za pouïití detailních testû, mûl by identifikovat pfiíslu n soubor, kter mûïe pfiedstavovat zûstatek úãtu, typ operace nebo podskupinu jednoho z nich. Auditor by mûl pouïít vhodnou techniku pfii v bûru poloïek ze souboru a provûfiit dûkazní informace dokládající tyto poloïky nebo provûfiit dûkazní informace pro cel soubor. Auditor by mûl zhodnotit v sledky proveden ch testû, urãit, zdali dosáhl poïadované míry jistoty t kající se zûstatku úãtu a potenciální chyby. ÚVOD ÚâEL Úãelem detailních testû je ovûfiení zûstatkû úãtû (typû operací) za pomoci provûfiení dûkazních informací dokládajících nûkteré nebo v echny poloïky obsaïené v souboru tvofiící dan zûstatek úãtu. Pokud pfii provûfiování dûkazních informací pro vybrané poloïky auditor nezjistí Ïádné nesprávnosti nebo nesprávnosti, které jsou pfiijatelnû malé, auditor mûïe dospût k závûru, Ïe je pravdûpodobné, Ïe soubor jako celek neobsahuje v znamnou nesprávnost. Nesprávnosti jsou pfiijatelnû malé pro úãely auditu tehdy, pokud by po extrapolaci na cel soubor a spojení s ostatními znám mi a pravdûpodobn mi nesprávnostmi nezpûsobily v znamnou nesprávnost v úãetní závûrce. Pokud auditor plánuje pouïít informace generované úãetní jednotkou, musí získat dûkazní informace o správnosti a úplnosti tûchto informací. TYPY DETAILNÍCH TESTÒ Existují tfii typy detailních testû (viz. SCHÉMA 1 a SCHÉMA 2 uvedené dále), které mûïe auditor pouïít pfii testech vûcné správnosti test v ech poloïek; test urãit ch poloïek; test vzorku. Test v ech poloïek Test v ech poloïek v souboru pfiedstavuje provûfiení dûkazních informací pro v echny poloïky tvofiící cel soubor.tyto testy jsou obvykle vhodné pro v znamné soubory, které jsou tvofieny pouze jednou nebo nûkolika málo velk mi poloïkami. (viz âinnosti, bod 4) Test urãit ch poloïek Pfii tomto testu auditor vybere jednotlivé poloïky souboru, které mají urãité charakteristiky (napfiíklad pfiesahují urãitou ãástku), a provûfií dûkazní informace t kající se správnosti tûchto poloïek. Nicménû auditor nevztahuje pfiípadné závûry na zb vající poloïky souboru, které nebyly vybrány, jelikoï vybrané poloïky mohly mít urãité charakteristiky, které ostatní poloïky nemají. 195

3 Auditor musí zhodnotit, zda-li dûkazní informace získané z tohoto testu, spolu s dûkazními informacemi vypl vajícími z ostatních souvisejících postupû, jsou dostateãné pro uãinûní závûru, Ïe riziko existence nezji tûné nesprávnosti v celém souboru je pfiijatelnû nízké. Pokud nelze tento závûr uãinit, mûl by auditor riziko sníïit, napfiíklad zvût ením vzorku. (Viz âinnosti, bod 5) Test vzorku Pokud auditor pouïívá testu vzorku, usiluje o zhodnocení charakteristiky celého souboru na základû charakteristik vybraného vzorku, pro kter byly provûfieny dûkazní informace.test vzorku je vhodn, pokud se auditor domnívá, Ïe vhodná metoda v bûru vzorku mu umoïní vybrat a provûfiit poloïky, které (bylo-li zji tûno, Ïe byly zaúãtovány správnû) poskytnou dostateãnou míru jistoty ohlednû ostatních poloïek souboru, jeï nebyly vybrány a provûfieny. Auditor je schopen získat tuto míru jistoty, pokud poloïky, které vybral do svého vzorku, reprezentují cel soubor. Proto jednotlivé poloïky tvofiící cel soubor musí mít podobné charakteristiky a musí b t zpracovány podobn m zpûsobem. (Viz âinnosti, bod 6) âinnosti Postupy provádûné pfii detailních testech jsou zobrazeny na SCHÉMATU 1 a SCHÉMATU 2, které následuje. IDENTIFIKOVAT âástku A POTENCIÁLNÍ CHYBY, KTERÉ MAJÍ B T TESTOVÁNY Pfii pfiípravû a provádûní detailních testû by mûl auditor nejprve identifikovat ãástku, která má b t ovûfiena. PoloÏky tvofiící tento soubor se naz vají "auditní soubor". Napfiíklad: Auditor mûïe identifikovat auditní soubor jako poloïky tvofiící zûstatek úãtu pohledávek.pokud je míra jistoty, kterou auditor potfiebuje získat, stejná pro v echny potenciální chyby, jednotné provedení detailního testu (napfi. pouïití ovûfiovacích dopisû) mûïe pokr t v echny potenciální chyby (s v jimkou ocenûní a presentace). IDENTIFIKOVAT SOUBOR Pfii pfiípravû a provádûní detailních testû auditor téï bere v úvahu smûr testování (testování na nadhodnocení nebo na podhodnocení) za úãelem identifikace záznamû (souboru), ze kter ch je nutno vybrat poloïky k provûfiení. Smûr testování téï ovlivàuje zpûsob, jak m auditor provûfiuje zaúãtování. Auditor musí vybírat poloïky ze souboru, kter je úpln ; vhodn (z hlediska cíle auditu). JestliÏe auditor pouïívá pfii provádûní auditorsk ch postupû informace zpracované informaãním systémem úãetní jednotky, je povinen získat dûkazní informace o jejich správnosti a úplnosti. Pfii v bûru vzorkû auditor provede auditorské postupy, jejichï prostfiednictvím si ovûfií, Ïe informace, z nichï jsou vzorky sestavovány, jsou úplné a správné. V pfiípadû testování potenciálních chyb zpûsobujících nadhodnocení souboru auditor vybírá poloïky pro provûfiení pfiímo z auditního souboru (obvykle z hlavní knihy).aby dan soubor byl nadhodnocen, musel by obsahovat poloïky, které nemûly b t zaúãtovány. Proto v bûrem poloïek pfiímo z tohoto souboru mûïe auditor odhalit nadhodnocení. Potenciální chyby zpûsobující nadhodnocení pfiedstavují neplatnost, zaúãtování v nesprávné - vy í ãástce a zaúãtování do nesprávného období. Napfiíklad: Soubor, ze kterého auditor mûïe vybrat poloïky pro testování tûchto potenciálních chyb zahrnují pohledávky, zásoby a nákupy a zápisy na stranách MD nákladov ch úãtû vãetnû nákladû na prodeje (viz ãást 1 pfiíruãky) 196

4 Zaãne-li auditor na nejvy í úrovni sumarizace, zv í pravdûpodobnost zachycení nesprávností zpûsoben ch zaúãtováním v nesprávné - vy í ãástce. Pfii provádûní detailních testû zamûfien ch na potenciální chyby zpûsobující podhodnocení souboru, auditor obvykle vybírá poloïky pro provûfiení z vnûj ího a nezávislého souboru.vnûj í a nezávisl soubor pfiedstavuje soubor poloïek, které prokazují platné operace bûïného období, jeï by mûly b t obsaïeny v auditním souboru (úãetních záznamech). Aby auditní soubor byl podhodnocen, musí v nûm chybût ãástky, které mûly b t zaúãtovány. Proto pfii v bûru z vhodného vnûj ího a nezávislého souboru mûïe auditor zjistit podhodnocení auditního souboru. Potenciální chyby vztahující se k podhodnocení jsou neúplnost, zaúãtování v nesprávné - niï í ãástce a zaúãtování do nesprávného období. Napfiíklad: Soubor, ze kterého auditor vybírá poloïky, jeï mají b t testovány na podhodnocení v nosû, je soubor oãíslovan ch dokumentû prokazujících odeslání zboïí, jelikoï odeslání zboïí by mûlo urãovat operaci k zaúãtování. 197

5 198

6 199

7 Zaãne-li auditor na nejniï í úrovni sumarizace, zv í pravdûpodobnost zachycení nesprávností zpûsoben ch zaúãtováním v nesprávné - niï í ãástce. Existují pfiirozená omezení testû vûcné správnosti zamûfien ch na podhodnocení, konkrétnû pfii urãení, zda-li byly identifikovány v echny vnûj í a nezávislé soubory a zda-li tyto soubory jsou kompletní. Napfiíklad: Pokud auditor pfii testování v nosû z prodejû na podhodnocení vybírá vzorek z oãíslovan ch nákladních listû, musí získat pfiimûfienou míru jistoty, Ïe v echny zásilky jsou zdokumentovány. Tuto míru jistoty mûïe auditor získat ze svého pochopení ãinnosti a oblasti podnikání klienta, testû vnitfiního kontrolního systému (napfi. kontrola úplnosti ãíselné fiady) nebo z kombinace obou. Auditor mûïe b t v situaci, kdy není schopen získat úplnou jistotu, Ïe vnûj í a nezávisl soubor je úpln, nicménû i takov soubor mûïe poskytnout nejlep í dostupné dûkazní informace, Ïe Ïádná platná operace není vynechána z auditního souboru. ZVÁÎIT DISAGREGACI Pokud auditor identifikuje specifické riziko t kající se urãitého typu poloïek v rámci souboru, které se nevztahuje k ostatním poloïkám tohoto souboru, mûïe zváïit moïnost disagregace (tj. rozãlenûní) souboru na nûkolik men- ích souborû a provedení oddûlen ch detailních testû pro kaïd z nich. Napfiíklad: Pokud auditor identifikuje specifické riziko t kající se platnosti pohledávek za propojen mi osobami, mûïe rozãlenit pohledávky do dvou souborû: pohledávky za propojen mi osobami a ostatní pohledávky. Poté auditor provede napfi. test vybran ch poloïek z prvního souboru a test vzorku z druhého souboru. TEST V ECH POLOÎEK V SOUBORU V nûkter ch pfiípadech je efektivní testovat v echny poloïky v souboru. Tak tomu mûïe b t v pfiípadû malé ãi stfiední spoleãnosti s nepfiíli rozsáhlou ãinností, nebo jiné spoleãnosti, pokud soubor obsahuje jedinou nebo nûkolik (obvykle velk ch) poloïek (napfi. dlouhodob finanãní majetek). Podrobnosti postupû, které by mûly b t provedeny, jsou obsaïeny v ãástech Provûfiení dûkazních informace a Zhodnocení dûkazních informací níïe. TEST URâIT CH POLOÎEK ZE SOUBORU Urãité zûstatky úãtû nebo typy operací jsou ãasto pfiedstavovány nepfiíli rozsáhl mi soubory úãetních dat, a proto testování pomocí vzorku nemusí b t efektivní. Na druhé stranû mûïe b t poãet poloïek pfiíli velk na to, aby bylo moïné pouïít test v ech poloïek. Za takov chto okolností mûïe auditor zváïit moïnost pouïití následujícího postupu: Auditor mûïe vybrat a otestovat pouze urãité poloïky ze souboru, které mají urãité charakteristiky, jeï ostatní poloïky v souboru nemají. Pokud auditor: vybral a dostateãnû provûfiil v znamné mnoïství vybran ch poloïek; nenalezl Ïádné dûkazní informace naznaãující, Ïe soubor mûïe obsahovat v znamnou nesprávnost; a velikost zb vající ãásti souboru nepfiesahuje ãástku, která by byla v znamná, mûïe auditor, na základû svého odborného úsudku uãinit závûr, Ïe není nutno provádût dal í postupy a testy. 200

8 Auditor by mûl: identifikovat vybrané poloïky, které mají b t testovány; provést test vybran ch poloïek; zhodnotit dostateãnost získan ch dûkazních informací; vzít v úvahu pfiispûní ostatních postupû; zhodnotit celkovou dostateãnost získan ch dûkazních informací. (viz SCHÉMA 1). Pfii pouïití odborného úsudku pfii v bûru poloïek, které mají b t testovány, by auditor mûl vzít v úvahu faktory jako: velikost (penûïní) poloïky; neobvyklost poloïky; zku enosti z pfiedchozí práce na klientovi; souvislost poloïky s propojenou osobou. Napfiíklad: Pokud pohledávky spoleãnosti vypadají následovnû: Poãet poloïek ZÛstatek Celkem 5 Kã 100,000 a více 850,000 6 Kã 25,000-99, , Kã 1-24, , ,430,000 Pokud v tomto pfiípadû auditor ovûfií jedenáct nejvût ích poloïek, vût ina zûstatku úãtu pohledávek bude provûfiena (79%). Navíc, pokud auditor ovûfií poloïky, které jsou neobvyklé, poloïky identifikované jako problematické v minulém roce a poloïky vztahující se k propojen m stranám, celkové procento provûfien ch poloïek bude je tû vy í. Podrobnosti postupû, které by mûly b t provedeny jsou obsaïeny v ãástech Provûfiení dûkazních informací a Zhodnocení dûkazních informací níïe. Pfii hodnocení dostateãnosti obdrïen ch dûkazních informací by mûl auditor zváïit: Individuální velikost / dûleïitost provûfien ch poloïek Pokud provûfiené poloïky pfiedstavují vût inu souboru, auditor mûïe b t dostateãnû uji tûn, Ïe riziko nezji tûné v znamné nesprávnosti je pfiijatelnû nízké. Podstata a pfiíãina nesprávnosti Pokud jsou v prûbûhu auditu zji tûny nesprávnosti, mûla by b t urãena jejich pfiíãina, tj. zda-li jde o systematické nebo nesystematické chyby, popfi. nesprávnosti související s poru ením nûkter ch pfiedpisû. Napfiíklad pokud je zji tûno, Ïe nesprávnost je zpûsobena poru ením pfiedpisû, je nutno dûkladnûji zváïit moïné dopady této skuteãnosti, neï kdyby lo o pouhou chybu. Charakteristika zb vající ãásti souboru Auditor mûïe mít urãité znalosti o podstatû poloïek v souboru a mûïe identifikovat urãité charakteristiky vybran ch poloïek, které jsou vlastní i ostatním poloïkám, jeï nebyly vybrány. Navíc mûïe auditor zjistit, Ïe cel soubor podléhá stejn m kontrolním postupûm. Za této situace mûïe auditor, pfiestoïe neprovádí v bûr reprezentativního vzorku, získat urãitou míru jistoty t kající se i zb vající ãásti souboru. Pokud je rozsah obdrïen ch dûkazních informací povaïován za nedostateãn (tj. stále existuje nepfiijatelnû vysoké riziko v znamné nesprávnosti), auditor by mûl zváïit pouïití ostatních postupû. Ostatní postupy mohou zahrnovat: analytické postupy; ostatní detailní testy; v sledky testû spolehlivosti (byly-li provedeny). 201

9 Auditor by mûl zváïit, zda-li: v sledky tûchto postupû podporují cíl auditu v dané oblasti; v sledky tûchto postupû nenaznaãují existenci moïn ch problémû; dûkazní informace obdrïené bûhem tûchto postupû jsou v souladu s dûkazními informacemi obdrïen mi pfii testu vybran ch poloïek. Auditor by mûl zváïit: velikost (penûïní) zb vající ãásti souboru v porovnání s hladinou v znamnosti; úroveà odhadovaného specifického a kontrolního rizika; dûkazní informace získané z testu vybran ch poloïek a ostatních postupû; a zváïit nutnost dal ího testování zb vající ãásti souboru. TEST VZORKU Velikost vzorku Má-li b t pouïito testování vzorku, auditor musí urãit, kolik poloïek je nutno otestovat.velikost vzorku mûïe b t urãena buì matematicky anebo pomocí úsudku a je ovlivnûna urãit mi faktory, které jsou dále popsány v P ÍLOZE 2 k této kapitole. Pokud je pouïito matematické urãení, je velikost vzorku spoãítána na základû vybran ch mûfiiteln ch ukazatelû (vãetnû pfiijatelného zji Èovacího rizika). Pfiíklad moïného urãení je obsaïen v P ÍLOZE 2 k této kapitole. Pfii pouïití úsudku by mûl auditor zváïit faktory ovlivàující pfiijatelné zji Èovací riziko a na jejich základû odhadnout poïadovanou velikost vzorku. Tyto faktory zahrnují odhadované specifické a kontrolní riziko, odhadované zji Èovací riziko ostatních testû vûcné správnosti, v znamnost a oãekávanou nesprávnost, poãet a rozvrstvení polo- Ïek v souboru, atd. Hlavní v hodou pouïití úsudku je skuteãnost, Ïe doba nutná k urãení velikosti vzorku je vût inou pomûrnû krátká, jelikoï auditor nemusí shromáïdit data nutná k matematickému urãení ani provádût vlastní v poãet. Nicménû hlavní nev hodou pouïití úsudku je, Ïe velikost vzorku není teoreticky (matematicky/statisticky) podloïena.velikost vzorku mûïe b t zpochybnûna, pokud je v znamnû men í, neï by byla velikost vzorku, kdyby bylo pouïito matematického urãení. Proto musí auditor zajistit, aby urãení vzorku nebo jeho schválení bylo provedeno dostateãnû zku enou osobou, aby velikost vzorku nebyla pfiíli velká (neefektivní rozsah testû) ani pfiíli nízká (neúãinn rozsah testû). Metoda testování Auditor vybírá urãité poloïky ze souboru (buì auditního souboru nebo vnûj ího a nezávislého souboru). Pfiitom usiluje o zhodnocení charakteristiky celého souboru na základû charakteristik vybraného vzorku, pro kter byly provûfieny dûkazní informace. Proto jednotlivé poloïky tvofiící cel soubor musí mít podobné charakteristiky a musí b t zpracovány podobn m zpûsobem.v sledky testu mohou b t vztaïeny pouze na poloïky, které mohly b t vybrány. Soubor mûïe b t ãasto rozdûlen do nûkolika typû poloïek. Rozhodnutí ohlednû alternativních poloïek je obvykle zaloïeno na zhodnocení efektivnosti a úãinnosti auditu. Napfiíklad: Pokud auditor urãí soubor jako zûstatek úãtu pohledávek ke konci období, poloïky mohou b t definovány buì jako zûstatky pohledávek k jednotliv m odbûratelûm, nebo jako jednotlivé nezaplacené faktury. Metoda v bûru reprezentativního vzorku mûïe b t statistická. Statistická metoda má tu v hodu, Ïe umoïàuje auditorovi pfiesnû kvantifikovat míru získané jistoty, nicménû její pouïití ãasto vyïaduje vût í mnoïství ãasu. Pfiíkladem statistick ch metod mohou b t náhodn v bûr, systematick v bûr ãi kumulativní v bûr podle velikosti. Popis jednotliv ch statistick ch technik je obsaïen v P ÍLOZE 3 k této kapitole. Metoda v bûru reprezentativního vzorku mûïe b t téï nestatistická. Nestatistická metoda vyïaduje, aby auditor zajistil, Ïe jeho v bûr zaloïen na úsudku není zamûfien na poloïky, které mají urãité charakteristiky, jeï nejsou 202

10 reprezentativní pro cel soubor. Nestatistická metoda mûïe b t efektivnûj í neï metoda statistická, nicménû není vhodné pouïívat statistickou metodu za úãelem zmen ení velikosti testovaného vzorku.pfiíkladem nestatistick ch metod mohou b t shlukov v bûr, stratifikovan v bûr nebo v bûr pomocí úsudku. Popis jednotliv ch statistick ch technik je obsaïen v P ÍLOZE 3 k této kapitole. PROVù ENÍ DÒKAZNÍCH INFORMACÍ PRO VYBRANÉ POLOÎKY Bez ohledu na pouïitou metodu v bûru vzorku, auditor musí otestovat vybrané poloïky tím, Ïe provûfií dûkazní informace dokládající, Ïe dané poloïky jsou správnû zahrnuty v auditním souboru, popfi. v auditním souboru správnû nezahrnuty.tyto dûkazní informace mohou vypl vat z ovûfiení a alternativních postupû, provûfiení dokumentace, pfiepoãtu nebo pozorování. Poznámka: Pfii testování na podhodnocení musí b t v bûr poloïek proveden ze souboru, kter není souãástí úãetního systému, (viz. ãást nazvaná Identifikovat soubor), a proto kromû provûfiení dûkazních informací provádí auditor odsouhlasení vybran ch poloïek s úãetními zápisy. Ovûfiení u tfietích stran je vhodné, pokud lze oãekávat, Ïe tyto strany poskytnou odpovídající dûkazní informace, a pokud je efektivnûj í získat dûkazní informace tímto zpûsobem neï provûfiením dûkazních informací, které jsou k dispozici u klienta. Ovûfiení obvykle poskytuje dobré dûkazní informace ohlednû platnosti a zaúãtování pohledávek a krátkodobého finanãního majetku, pohledávek a vnitropodnikov ch pohledávek a závazkû a v nûkter ch pfiípadech ohlednû úplnosti a ocenûní urãit ch závazkû (napfi. dlouhodob úvûr). Provûfiení podpûrné dokumentace jako napfi. faktur, smluv nebo korespondence, je vhodné v celé fiadû situací. Pfii provûfiování dokumentace pfiipravené a poskytnuté v hradnû klientem (obzvlá tû bylo-li identifikováno specifické riziko) nebo dokumentace poskytnuté tfietími stranami, musí auditor dodrïet pfiimûfien profesní skepticismus. Aãkoliv auditor nemá znalosti potfiebné k urãení, zda-li není dokumentace nesprávnû pozmûnûna nebo zda-li není pûvodní, musí vûnovat pozornost v em náznakûm takov chto skuteãností. Obecnû poskytuje pûvodní dokumentace obdrïená pfiímo od tfietích stran pfiesvûdãivûj í dûkazní informace neï dokumentace pfiipravená tfietími stranami, ale obdrïená od klienta. Podobnû pûvodní dokumentace pfiipravená tfietími stranami a obdrïená od klienta poskytuje pfiesvûdãivûj í dûkazní informace neï dokumentace pfiipravená a obdrïená od klienta. Auditor pfii hodnocení v sledkû testû proveden ch na reprezentativním vzorku obvykle povaïuje nesprávnost t kající se dan ch poloïek za rovnu úãetní hodnotû tûchto nepodloïen ch poloïek.tento pfiístup volí auditor v pfiípadû, Ïe detailní testy zahrnují provûfiení podpûrné dokumentace, která ov em není k dispozici a Ïádná alternativní pfiijatelná dokumentace není zji tûna. Pfiepoãet je vhodn pro testování kombinovan ch údajû (napfi. fyzické jednotky násobené cenou nebo odpracované hodiny násobené mzdovou sazbou), sumarizací úãetních záznamû a pro nûkterá ãasová rozli ení (napfi. úrokové v daje pfií tích období). Pfiepoãet mûïe b t proveden úãinnûji a efektivnûji pokud jsou záznamy klienta vedeny na poãítaãi a auditor pou- Ïije pfiíslu né techniky poãítaãového ovûfiení. Pozorování poskytuje vhodné dûkazní informace t kající se platnosti rûzn ch typû poloïek, napfi.: zaúãtovan ch poloïek majetku, jako napfi. zásob; zaúãtovan ch mzdov ch nákladû (co do existence zamûstnancû, ktefií obdrïeli mzdu); bûïné ãinnosti, jako napfi. v robní proces (co do platnosti metody ocenûní zásob). Dal í moïností získání dûkazních informací je pouïití externích konfirmací. Auditor rozhodne, zda pouïívání externích konfirmací je nezbytn m pfiedpokladem získání dostateãn ch a vhodn ch dûkazních informací prokazujících tvrzení. Pfii tom auditor zohlední vyhodnocenou úroveà rizika, Ïe tvrzení jsou v znamnû nesprávná, i to, jak m zpûsobem dûkazní informace získané prostfiednictvím jin ch plánovan ch auditorsk ch postupû sníïí riziko, Ïe tvrzení jsou v znamnû nesprávná, na pfiijatelnû nízkou úroveà. 203

11 JestliÏe si auditor hodlá u tfietí strany ovûfiit nûkteré zûstatky ãi jiné informace a vedení úãetní jednotky jej poïádá, aby tak neuãinil, auditor zváïí, zda je taková Ïádost opodstatnûná a získá dûkazní informace prokazující oprávnûnost této Ïádosti. Pokud auditor dojde k závûru, Ïe Ïádost vedení, aby neovûfioval urãitou záleïitost prostfiednictvím externí konfirmace je oprávnûná, musí provést alternativní auditorské postupy, jejichï prostfiednictvím získá dostateãné a vhodné dûkazní informace t kající se dané záleïitosti. Bûhem získávání externích konfirmací si auditor zachová kontrolu nad procesem v bûru respondentû, jimï bude Ïádost o konfirmaci zaslána, nad pfiípravou a zasíláním Ïádostí o konfirmace a odpovûìmi na tyto Ïádosti. JestliÏe auditor neobdrïí na Ïádost o pozitivní externí konfirmaci Ïádnou odpovûì, provede alternativní auditorské postupy.alternativní auditorské postupy musí mít takov charakter, aby o tvrzeních poskytovaly dûkazní informace, které mûla zajistit Ïádost o konfirmaci. ZHODNOCENÍ DÒKAZNÍCH INFORMACÍ Auditor musí zváïit, zda-li jsou dostupné dûkazní informace za dan ch okolností pfiesvûdãivé a provûfiit pouze takové mnoïství dûkazních informací, které je nutné pro získání dostateãné míry jistoty. Pokud auditor identifikoval specifické riziko t kající se testovaného zûstatku úãtu, mûl by se snaïit získat nejlep í dostupné dûkazní informace nebo nûkolik druhû dûkazních informací. Pfii hodnocení dûkazních informací mûïe auditor zjistit urãité skuteãnosti, u nichï by mûl zváïit, zda-li není vhodné zahrnout je do své zprávy pro vedení. ZHODNOTIT NESPRÁVNOSTI ZJI TùNÉ P I DETAILNÍCH TESTECH Pokud auditor zjistí pfii detailních testech nesprávnosti, mûl by je povaïovat za známé nesprávnosti. Mimoto, pokud auditor zjistí tyto nesprávnosti pomocí reprezentativního v bûru vzorkû, mûl by je za normálních okolností promítnout do zbytku souboru, kter nebyl testován.tyto promítnuté nesprávnosti, které jsou jeho nejlep ím odhadem nesprávností vyskytujících se v netestované ãásti souboru, by mûl povaïovat za pravdûpodobné nesprávnosti. Chybu projektovanou na cel soubor pak porovná s pfiípustnou chybou (auditorûv odhad v znamnosti.) JestliÏe auditor definoval chybu jako neobvyklou, je moïné ji pfii projekci chyb zji tûn ch ve vzorku na cel soubor vylouãit. Nicménû dûsledky takové chyby, zûstane-li neopravena, je nutné zohlednit navíc, nad rámec chyb, které nejsou definovány jako neobvyklé. V pfiípadech, kdy nebylo pouïito reprezentativního vzorku, auditor by mûl zváïit pravdûpodobnost v skytu podobn ch nesprávností v netestovaném zbytku souboru. Mûl by zváïit nutnost zvût ení rozsahu testû za úãelem lep ího odhadu rizika nesprávností ve zbytku souboru. Známé a pravdûpodobné nesprávnosti zji tûné bûhem detailních testû by mûly b t pfiiãteny k ostatním znám m a pravdûpodobn m nesprávnostem a jejich dopad na úãetní závûrku by mûl b t zhodnocen. Pokud je velikost a poãet nesprávností, které auditor zjistil pfii testování reprezentativního vzorku vût í neï oãekávan pfii odhadu rizika a plánování velikosti vzorku, mûl by auditor zváïit, zdali dosáhl dostateãné míry jistoty, Ïe nesprávnosti obsaïené v souboru, z nûhoï byl vzorek vybrán spolu s ostatními nesprávnostmi, nejsou v znamné. UâINIT ZÁVùR, ZDA-LI BYLO DOSAÎENO POÎADOVANÉ MÍRY JISTOTY Po provedení v e uveden ch krokû by mûl auditor uãinit závûr, zda-li bylo dosaïeno poïadované míry jistoty. Auditor zároveà posoudí, zda jeho pûvodní hodnocení rizik (provedené v prûbûhu plánování) je i nadále správné a relevantní. 204

12 Pokud auditor nedosáhl poïadované míry jistoty, mûl by obvykle poïádat klienta, aby se zamûfiil na pfiíãiny nesprávností, urãil jejich rozsah a provedl potfiebné úpravy. Poté by mûl auditor provést dodateãné postupy nutné k získání dostateãné míry jistoty, Ïe nápravné kroky provedené klientem byly pfiimûfiené a dostateãné. JestliÏe auditor provedl testy vûcné správnosti k mezitímnímu datu, musí provést dal í testy vûcné správnosti nebo testy vûcné správnosti v kombinaci s testy spolehlivosti za zb vající období, na jejichï základû bude moci formulovat své závûry pro celé úãetní období. DOKUMENTACE Pfii provádûní detailních testû auditor obvykle dokumentuje: popis a ãástku zûstatku úãtu nebo typu operace; úroveà disagregace; metodu testování a návrh postupû; metodu v bûru reprezentativního vzorku (pokud pouïito); potfiebn rozsah testû; pro reprezentativní vzorky - v poãet nebo urãení velikosti vzorku; pro v bûr jednotliv ch poloïek - charakteristiky, na kter ch byl v bûr zaloïen; podrobnosti poloïek vybran ch pro testování; podrobnosti dûkazních informací získan ch pro vybrané poloïky; zhodnocení dûkazních informací. P ÍLOHY 1. Model auditorského rizika Tato pfiíloha definuje model auditorského rizika, jenï není pfiímo doporuãen Mezinárodními auditorsk mi standardy, ale je s nimi v souladu.tento model slouïí pro osvûtlení metody pouïité pro v poãet vzorku, viz Pfiíloha 2. Auditorské riziko vzniká v pfiípadû, kdy auditor mûïe vydat neodpovídající v rok o úãetní závûrce, která obsahuje v znamnou nesprávnost. âím vût í jistotu chce auditor mít pfii vydání v roku, tím niï í bude auditorské riziko, které bude ochoten pfiijmout. Chce-li auditor 99%-ní jistotu, je auditorské riziko 1%, naproti tomu je-li za dostateãnou jistotu povaïováno 95%, pak je auditorské riziko 5%. âím vy í je riziko zakázky, tím niï í je obecnû auditorské riziko, které je auditor ochoten pfiijmout. Auditor formuluje v rok na úãetní závûrku branou jako celek na základû dûkazních informací, které získal provedením kontroly jednotliv ch úãetních zûstatkû nebo skupin operací. Cílem je omezit auditorské riziko na úrovni úãetních zûstatkû tak, aby na závûr auditu pfii formulaci v roku na úãetní závûrku bylo auditorské riziko jako celek na dostateãnû nízké úrovni. Druhy auditorského rizika Existují tyto tfii druhy auditorského rizika: pfiirozené riziko, kontrolní riziko a pfiijatelné zji Èovací riziko. Pfiirozené riziko Pfiirozené riziko vyjadfiuje náchylnost poloïek úãetní závûrky k v znamné nesprávnosti za pfiedpokladu, Ïe neexistují Ïádné související vnitfiní kontrolní postupy. Posouzení pfiirozeného rizika vyïaduje uváïení záleïitostí, které mohou mít v znamn vliv na poloïky úãetní závûrky u v ech nebo vût í ãásti úãtû a záleïitostí, které se mohou t kat jen poloïek úãetní závûrky u specifick ch úãtû. 205

13 Pfiíkladem záleïitostí, které mohou mít v znamn vliv, jsou: informace o nesprávnostech zji tûn ch pfii pfiedchozím auditu, problémy negativnû ovlivàující nepfietrïité fungování úãetní jednotky, zmûny ve vedení, povûst a odborn úãetní posudek, ziskovost úãetní jednotky v porovnání s pfiíslu n m odvûtvím, citlivost provozních v sledkû k ekonomick m faktorûm. ZáleÏitosti, které mohou mít v znamn vliv pouze na specifické úãty zahrnují: informace o nesprávnostech zji tûn ch pfii pfiedchozím auditu, míra pouïití úsudku, sporné nebo sloïité úãetní záleïitosti, komplexnosti v poãtû, náchylnost ke zpronevûfie. Pfiirozené riziko mûïe b t pro nûkteré poloïky úãetní závûrky vût í neï pro ostatní. Napfiíklad: Hotovost je náchylnûj í k nesprávnosti zpûsobené zpronevûrou, neï je tomu u dlouhodobého majetku. Pfiirozené riziko existuje nezávisle na auditu úãetní závûrky.auditor tedy nemûïe zmûnit skuteãnou úroveà pfiirozeného rizika.auditor v ak mûïe zmûnit stanovenou úroveà pfiirozeného rizika. Napfiíklad: Místo snahy posuzovat odpovídající úroveà pfiirozeného rizika auditor jednodu e stanoví toto riziko jako maximální. MÛÏe zvolit tuto moïnost, kdyï dospûje k závûru, Ïe úsilí, které by bylo tfieba pro vyhodnocení pfiirozeného rizika potenciální chyby související s úãetním zûstatkem, by pfiesáhlo moïné efekty ze sníïení rozsahu auditorsk ch postupû pfii uvaïování niï í úrovnû vnitfiního rizika. Auditor posuzuje pfiirozená rizika primárnû ve fázi plánování auditu. KONTROLNÍ RIZIKO Kontrolním rizikem je naz váno riziko, Ïe nebude zamezeno vzniku v znamné nesprávnosti, která se mûïe vyskytnout u poloïek úãetní závûrky, nebo Ïe nebude zji tûna vãas vnitfiními kontrolními postupy úãetní jednotky. Kontrolní riziko je funkcí úãinnosti vnitfiních kontrolních postupû klienta. Úãinn vnitfiní kontrolní systém u polo- Ïek úãetní závûrky omezuje kontrolní riziko, zatímco neúãinné vnitfiní kontrolní systémy zvy ují kontrolní riziko. Kontrolní riziko nikdy nemûïe b t nulové, protoïe vnitfiní kontrolní systémy nemohou poskytnout úplné uji tûní, Ïe bude zamezeno vzniku v ech v znamn m nesprávností, nebo Ïe budou zji tûny. Napfiíklad: Kontrolní systémy mohou b t neúãinné jen obãas, a to selháním lidského faktoru zpûsobeného neopatrností nebo neodpovídajícím vy kolením. Jako u pfiirozeného rizika skuteãná úroveà kontrolního rizika u poloïek úãetní závûrky nemûïe b t zmûnûna auditorem.auditor v ak mûïe mûnit svou stanovenou míru kontrolního rizika úpravou: (1) postupû pouïit ch pfii seznamování se strukturou vnitfiních kontrolních systémû souvisejících s poloïkami finanãních v kazû a (2)postupÛ pouïit ch pfii provádûní testû spolehlivosti kontrolních systémû. Obecnû lze fiíct, Ïe je vyïadováno rozsáhlej í pouïití obou tûchto postupû, kdyï chce auditor doloïit niï í úroveà kontrolního rizika. Auditofii obvykle urãují plánovanou úroveà kontrolního rizika pro kaïdou v znamnou poloïku úãetní závûrky v prûbûhu fáze plánování auditu. Plánované úrovnû jsou zaloïeny na posouzení úãinnosti struktury a pûsobení pfiíslu n ch ãástí vnitfiních kontrolních systémû klienta (ãasto na základû informací obsaïen ch v auditorské dokumentaci pro pfiedchozí úãetní období). Stanovená úroveà kontrolního rizika je následnû urãena pro v echny poloïky úãetní závûrky na základû dûkazních informací získan ch pfii provûfiení a vyhodnocení vnitfiních kontrolních systémû klienta pfii provádûní pfiedbûïn ch auditorsk ch testû na zaãátku auditu. 206

14 Auditor by mûl získat dûkazní informace pomocí testû spolehlivosti kontrolních systémû, které by podloïily v echny odhady kontrolního rizika, které jsou men í neï vysoké. P IJATELNÉ ZJI ËOVACÍ RIZIKO Pfiijateln m zji Èovacím rizikem je naz váno riziko, Ïe auditor nezjistí v znamnou nesprávnost, která existuje u poloïek finanãních v kazû nebo v pfiíloze k úãetní závûrce. Pfiijatelné zji Èovací riziko je funkcí úãinnosti auditorsk ch postupû a jejich aplikace auditorem. Na rozdíl od pfiirozeného a kontrolního rizika skuteãná úroveà zji Èovacího rizika mûïe b t zmûnûna auditorem úpravou podstaty, ãasového zafiazení a rozsahu proveden ch testû vûcné správnosti. Napfiíklad pouïití úãinnûj ích postupû vede k niï í úrovni zji Èovacího rizika neï pfii pouïití ménû úãinn ch postupû. Podobnû jako provedení testû vûcné správnosti k datu úãetní závûrky nebo blízko data úãetní závûrky spí e neï v prûbûhu úãetního období a pouïití vût ích spí e neï men ích vzorkû vede k niï í úrovni zji Èovacího rizika. Ve fázi plánování auditu je urãena plánovaná pfiípustná úroveà zji Èovacího rizika pro v echny v znamné poloïky úãetní závûrky pouïitím modelu rizika auditu, kter ukazuje vztahy mezi druhy auditorského rizika, jak je uvedeno níïe. Plánované úrovnû zji Èovacího rizika jsou následnû provûfieny, kdyï je to nezbytné, na základû dûkazních informací získan ch o úãinnosti vnitfiních kontrolních systémû. VZÁJEMNÉ VZTAHY MEZI DRUHY RIZIKA U stanovené úrovnû pfiípustného auditorského rizika existuje nepfiímo úmûrn vzájemn vztah mezi posouzen mi úrovnûmi pfiirozeného a kontrolního rizika u poloïek úãetní závûrky a úrovní zji Èovacího rizika, které auditor mûïe u poloïek finanãních v kazû tolerovat.a tedy ãím je posouzené pfiirozené a kontrolní riziko niï í, tím vy í je pfiípustná úroveà zji Èovacího rizika. Pfiirozené a kontrolní riziko souvisí s podmínkami klienta, kdeïto zji Èovací riziko je kontrolovatelné auditorem, jak bylo v e vysvûtleno. Následnû tedy auditor fiídí auditorské riziko úpravou zji Èovacího rizika v souvislosti se stanoven mi úrovnûmi pfiirozeného a kontrolního rizika. Tento vzájemn vztah je znázornûn na následujícím obrázku: Pro dané riziko auditu: Je v ak tfieba uvést, Ïe není pfiimûfiené, aby auditor dospûl k závûru, Ïe pfiirozené a kontrolní riziko urãitého úãtu jsou tak nízké (a následnû pfiijatelná úroveà zji Èovacího rizika je tak vysoká), Ïe není potfieba provádût Ïádné testy vûcné správnosti. Urãité dûkazní informace by mûly vïdy b t pro kaïd v znamn úãet získány pomocí testû vûcné správnosti. MODEL AUDITORSKÉHO RIZIKA - STATISTICKÉ VYJÁD ENÍ Auditor mûïe vyjádfiit kaïd druh auditorského rizika kvantitativnû, napfiíklad procentnû, nebo nekvantitativnû jako niï í, stfiední a vysoké. V obou pfiípadech je pochopení vzájemn ch vztahû vyjádfien ch v modelu auditorského rizika zásadní pro urãení plánované pfiijatelné úrovnû zji Èovacího rizika. 207

15 Model auditorského rizika vyjadfiující vzájemné vztahy mezi druhy auditorského rizika je následující: AR=PRxKRxPZR Symboly vyjadfiují v daném pofiadí auditorské riziko (AR), pfiirozené riziko (PR), kontrolní riziko (KR) a pfiijatelné zji Èovací riziko (PZR). Pro ilustraci pouïití modelu pfiedpokládejme, Ïe auditor stanovil následující rizika pro urãitou poloïku finanãních v kazû, napfiíklad vyhodnocení nebo umístûní poloïek finanãních v kazû pro zásoby: PR = 50% KR = 50% Dále pfiedpokládejme, Ïe auditor upfiesnil celkové pfiijatelné AR na 5%. Pfiijatelné zji Èovací riziko mûïe b t urãeno vyfie ením modelu pro PZR následovnû: PZR = AR / (PR x KR) = 0,05 / (0,5 x 0,5) = 20% Rozhodne-li auditor, Ïe PR nemûïe b t kvantifikováno, nebo Ïe úsilí vûnované na jeho kvantifikaci by pfiesáhlo v hody stanovení niï í úrovnû, mûïe pouïít konzervativní pfiístup a stanovit PR jako vysoké (100%).V tomto pfiípadû, ponecháme-li zb vající faktory jako v pfiede lém pfiíkladu, model vede k PZR rovnému l0% (tj. 0,05 / (1,0 x 0,5)). Stanoví-li auditor také KR jako vysoké, je pak PZR rovno 5% (tj. 0,05 / (1,0 x 1,0)). Je-li model auditorského rizika pouïit ve fázi plánování k urãení plánovaného zji Èovacího rizika poloïek finanãních v kazû, je KR zaloïeno na auditorem plánované stanovené úrovni kontrolního rizika. Je-li následnû rozhodnuto, Ïe stanovená úroveà kontrolního rizika poloïek finanãních v kazû se bude li it od plánované úrovnû, mûïe b t model znovu aplikován pouïitím stanovené úrovnû KR. Zpfiesnûné zji Èovací riziko je pak pouïito pro dokonãení návrhu testû vûcné správnosti. V praxi mnoho auditorû neurãuje kaïdou sloïku rizika, a tím pak nelze fie it model rizika matematicky. I kdyï v ak model není fie en matematicky, znalost modelu umoïàuje pochopení následujícího vzájemného vztahu: pro auditorské riziko na stanovené úrovni, ãím vy í jsou stanovené úrovnû pfiirozeného a kontrolního rizika, tím niï í bude pfiijatelná úroveà zji Èovacího rizika. MATICE VZÁJEMN CH VZTAHÒ JEDNOTLIV CH DRUHÒ RIZIK - NESTATISTICKÉ VYJÁD ENÍ Nûktefií auditofii, ktefií pouïívají nekvantitativní vyjádfiení rizika, mohou pouïít matici vzájemn ch vztahû jednotliv ch druhû rizik, jako je níïe uvedená (pfiejato z AS KA ã. 6 -V znamnost a auditorské riziko).tato matice je v souladu s modelem auditorského rizika, kde pfiípustné úrovnû zji Èovacího rizika nepfiímo úmûrnû souvisí s posouzen m pfiirozen m a kontrolním rizikem. Matice napfiíklad uvádí, Ïe je-li pfiirozené riziko posouzeno jako vysoké a kontrolní riziko jako stfiední, je pfiijatelná úroveà zji Èovacího rizika nízká. Posouzení Posouzení kontrolního rizika pfiirozeného rizika vysoké stfiední nízké vysoké nízké nízké stfiední stfiední nízké stfiední vysoké nízké stfiední vysoké vysoké Poznámka: Vystínovaná oblast souvisí s pfiípustnou úrovní zji Èovacího rizika, aby bylo dosaïeno nízké auditorské riziko KOMBINOVAN P ÍSTUP V e uvedené dva modely pfiestavují rozdíln pfiístup a zpûsob vyjádfiení stejn ch rizik (posouzen ch a pfiípustn ch). Jsou-li aplikovány odpovídajícím zpûsobem, nemûly by vést ke znaãnû odli n m v sledkûm. Lze vytvofiit spojovací vazbu mezi obûma pfiístupy. Napfiíklad, jestliïe auditor pouïil matici pro urãení rizik, ale následnû pfii plánování testû detailních údajû chce urãit velikost vzorku matematicky (viz kapitola 15), potfiebuje rizika kvanti- 208

16 fikovat. Auditor by mûl pouïít svûj profesionální úsudek, kdyï potfiebuje kvantitativnû vyjádfiit nekvantitativní posouzení rizik urãen ch pomocí maticového pfiístupu. Následující tabulka je pouze ilustrativní pfiíklad takové kvantifikace: AR = 0.05 Posouzení Posouzení kontrolního rizika pfiirozeného rizika vysoké stfiední nízké vysoké nízké nízké stfiední stfiední nízké stfiední vysoké nízké stfiední vysoké vysoké V e uveden pfiíklad uvádí dostateãnû opatrn pfiístup. ProtoÏe riziko bylo rozdûleno do tfií kategorií, lze namítnout, Ïe pfii pouïití ãíselného rozsahu moïn ch rizik (od 0.00 do 1.00) by mûl b t tento rozsah rozdûlen na tfii stejné ãásti. Lze vidût, Ïe procenta pouïitá pro kaïdou ze tfií kategorií jsou blízká hornímu limitu kaïdé ãásti a tedy pfiestavují opatrné posouzení. Jsou-li úrovnû pfiirozeného a kontrolního rizika kvantifikovány, mûïe auditor jednodu e kvantifikovat pfiijatelné zji Èovací riziko. ROZSAH TESTÒ VùCNÉ SPRÁVNOSTI V e pfiijatelného zji Èovacího rizika ovlivàuje poïadovan rozsah testû vûcné správnosti. Rozsah detailních testû vûcné správnosti je urãen zejména poãtem testovan ch poloïek. Rozsah analytick ch testû vûcné správnosti je urãen zejména mírou tolerované odchylky oãekávané ãástky od zaúãtované ãástky. Rozsah testû vûcné správnosti mûïe b t klasifikován napfiíklad následovnû: PZR Rozsah testu Detailní test Analytick test nízké vysoká úroveà (zamûfien test) Nejvût í vzorek Obvykle nepostaãuje stfiední stfiední úroveà Stfiední vzorek NiÏ í tolerance odchylky vysoké nízká úroveà Nejmen í vzorek Vy í tolerance odchylky 209

17 2. Matematické urãení velikosti vzorku Tato pfiíloha obsahuje struãn pfiíklad moïné metody urãení velikosti vzorku.tento pfiíklad je pouhou ilustrací a auditor mûïe dospût k názoru, Ïe existují jiné metody urãení velikosti vzorku, které jsou vhodnûj í vzhledem k jeho specifick m potfiebám a preferencím.auditor by se mûl ujistit, Ïe dosáhl dostateãné míry porozumûní metody, kterou pouïil pfii urãení velikosti vzorku. Vzorec pro v poãet velikosti vzorku: Auditor mûïe urãit velikost vzorku za pomoci následujícího vzorce: Kde: n PV R V ON FR AR n = PV*R V - (ON*FR) poãet poloïek vzorku penûïní velikost souboru faktor spolehlivosti v znamnost oãekávaná nesprávnost faktor roz ífiení auditorské riziko 1) R Faktor spolehlivosti KaÏdé úrovni zji Èovacího rizika mûïe b t pfiifiazen tzv. "faktor spolehlivosti" zaloïen na statistické teorii: Pfiijatelné zji Èovací riziko 1% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 37% 50% R Zdroj: AICPA, Audit and Accounting Guide: Audit Sampling, p. 117 (upraveno) Pokud není úroveà pfiijatelného zji Èovacího rizika kvantifikována (napfi. byla-li pouïita matice pro urãení jednotliv ch druhû rizika), musí auditor pfievést urãené zji Èovací riziko do numerické formy. 2) ON Oãekávaná nesprávnost Oãekávaná nesprávnost je penûïní ãástka nesprávnosti oãekávané v celém souboru. Auditor by mûl pfii odhadu ON zváïit: zku enost z pfiedchozí práce na klientovi; své pochopení ãinnosti a oblasti podnikání klienta; ostatní faktory. 3) FR Faktor roz ífiení Oãekávaná nesprávnost musí b t upravena o tzv. "faktor roz ífiení", kter opût závisí na úrovní pfiijatelného zji Èovacího rizika: Pfiijatelné zji Èovací riziko (PZR) 1% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 37% 50% FR Zdroj: AICPA, Audit and Accounting Guide: Audit Sampling, p. 117 (upraveno) 210

18 P ÍKLADY: Pfiedpokládejme situaci, kdy AR = 0.05 PV = 1,000,000 Kã V = 50,000 Kã ON = 10,000 Kã Pfiíklad 1: Bylo pouïito "Modelu auditorského rizika". Pfiirozené a kontrolní riziko bylo odhadnuto jako vysoké na úrovni PR = 1.00 a KR = Proto je pfiijatelné zji Èovací riziko na úrovni PZR = Proto R = 3.00 a FR = 1.6. Velikost vzorku tedy je: n = 1,000,000*3.00/(50,000-10,000*1.6) = 88.2 Testovan vzorek by mûl obsahovat 89 poloïek. Pfiíklad 2: Bylo pouïito nestatistické "Matice pro urãení jednotliv ch druhû rizika". Pfiirozené a kontrolní riziko bylo odhadnuto jako stfiední.tato rizika byla (za pomoci pfievodu popsaného v Pfiíloze 1 k této kapitole 8) kvantifikována jako PR = 0.56 a KR = Následnû bylo pfiijatelné zji Èovací riziko kvantifikováno na úrovni PZR = Proto pfiibliïnû R = 1.9 a FR = 1.4. Velikost vzorku tedy je: n = 1,000,000*1.9/(50,000-10,000*1.4) = 52.8 Testovan vzorek by mûl obsahovat 53 poloïek. Pfiíklad 3: Bylo pouïito "Modelu auditorského rizika". Pfiirozené a kontrolní riziko bylo odhadnuto jako nízké na úrovni PR = 0.25 a KR = 0.4. Proto je pfiijatelné zji Èovací riziko na úrovni PZR = 0.5. Proto R = 0.7 a FR = Velikost vzorku tedy je: n = 1,000,000*0.7/(50,000-10,000*1.00) = 17.5 Testovan vzorek by mûl obsahovat 18 poloïek. Komentáfi: V e uvedené pfiíklady ilustrují, jak je rozsah detailních testû ovlivnûn tím, jakou míru jistoty auditor získává (odhaduje) z ostatních dvou zdrojû (pfiirozen a kontrolní), jsou-li ostatní pfiedpoklady nezmûnûny. Poznámka: Popsaná metoda pfiedstavuje znaãnû zjednodu en model pouïiteln spí e jako ilustrace, neï pro praktické úãely. Popis správné aplikace statistického modelu, jakoï i vysvûtlení jeho podstaty lze nalézt napfi. v AICPA,Audit and Accounting Guide:Audit Sampling. Pfiíklady faktorû ovlivàujících velikost vzorku Auditor zv í vzorek pokud pfiedpokládá: vy í riziko v znamn ch nesprávností; nutnost vy í spolehlivosti testu. Auditor mûïe naopak vzorek sníïit pokud: soubor lze rozdûlit na podsoubory (je li to vhodné); pouïil i jiné testy vûcné správnosti pro stejné tvrzení; je ochoten akceptovat vût í pfiípustnou chybu. 211

19 3. Pfiehled vybran ch metod v bûru vzorku Tato pfiíloha obsahuje struãn pfiehled vybran ch metod v bûru vzorkû, kter není vyãerpávající. Auditor by se mûl ujistit, Ïe dosáhl dostateãné míry porozumûní metody, kterou pouïil pfii urãení velikosti vzorku. Auditor by mûl pouïít konkrétní metody vzorku vzhledem ke sv m specifick m potfiebám a preferencím. STATISTICKÉ METODY Náhodn v bûr Náhodn v bûr je metoda v bûru vzorkû takov m zpûsobem, Ïe kaïdá poloïka v souboru má stejnou anci b t vybrána.v praxi lze pouïít tabulek náhodn ch ãísel, poãítaãového generátoru náhodn ch ãísel nebo jiného typu náhodné metody. Systematick v bûr Systematick v bûr spoãívá ve v bûru kaïdé n-té poloïky od náhodnû zvoleného poãátku. Napfiíklad je-li vzorek 50, vybereme padesátou, stou atd. poloïku souboru Tato metoda je v principu pouze pseudonáhodná, nicménû poskytuje dobrou alternativu náhodnému v bûru.auditor by se mûl ujistit, Ïe poloïky v souboru nevykazují urãitou periodicitu charakteristik. Pokud ano, lze pouïít jin poãátek ãi rozdílné rozmezí. Kumulativní v bûr podle velikosti (CMA Sampling) Pfii pouïití této techniky je v bûr zaloïen na penûïní velikosti jednotliv ch poloïek souboru. Pravdûpodobnost, Ïe urãitá poloïka bude vybrána je pfiímo úmûrná její velikosti v penûïním vyjádfiení, takïe kaïdá penûïní jednotka (nikoliv poloïka, na rozdíl od v e uveden ch technik) v souboru má stejnou anci b t vybrána. NESTATISTICKÉ METODY Shlukov v bûr Shlukov v bûr pfiedpokládá rozdûlení souboru na men í podsoubory, náhodn v bûr nûkolika tûchto podsouborû a poté provûfiení v ech poloïek ve vybran ch podsouborech. Stratifikovan v bûr Pfii pouïití této metody je soubor rozdûlen do men ích podsouborû (straty) podle urãit ch charakteristik a poté jsou z kaïdého podsouboru náhodnû vybrány urãité poloïky, jejichï poãet závisí na poãtu poloïek v kaïdém podsouboru. V bûr pomocí úsudku Pfii pouïití této techniky vybírá auditor poloïky na základû svého porozumûní ãinnosti a oblasti podnikání klienta. Poznámka: Kritériem pro klasifikaci metody, jak statistické tak i nestatistické, je míra úsudku obsaïená pfii v bûru, která má za následek skuteãnost, Ïe jednotlivé poloïky v souboru nemají stejné ance b t vybrány. 212