IMPORTANZA DEL RISCHIO E DELLA SIGNIFICATIVITA'
ARTICOLO - 20 marzo 2021 - Da: G. Manzana E. Iori
Il revisore determina le modalità di selezione delle voci da verificare.
I metodi a disposizione per selezionare le voci da sottoporre a verifica sono:
- selezione di tutte le voci;
- selezione di voci specifiche;
- campionamento di revisione.
Il campionamento di revisione è configurato statisticamente per consentire di trarre conclusioni sull’intera popolazione sulla base della verifica di un campione estratto dalla popolazione stessa (ISA Italia 530). Più precisamente, in base ai principi di revisione, «il campionamento di revisione consente al revisore di acquisire e valutare elementi probativi relativi ad alcune caratteristiche degli elementi selezionati al fine di permettere al revisore di formarsi una conclusione sulla popolazione dalla quale il campione è estratto, o di aiutarlo nel formarsi tale conclusione. Il campionamento di revisione può essere applicato utilizzando sia un approccio statistico che un approccio non statistico di campionamento» (ISA Italia 530 par. A4).
L’esame di tutte le voci può essere appropriato, per esempio, quando la popolazione è costituita da un numero limitato di voci di valore elevato, esiste un rischio significativo e gli altri metodi non forniscono elementi probativi sufficienti e appropriati, ovvero la natura ripetitiva di un calcolo o di altri processi svolti automaticamente da un sistema informativo rende conveniente l’esame della totalità delle voci.
La selezionare voci specifiche può essere motivata dall’elevato valore delle stesse, dal fatto che queste siano inusuali, particolarmente soggette a rischio oppure voci nelle quali in passato sono stati riscontrati errori. Il revisore può, altresì, decidere di esaminare voci i cui valori registrati superino un determinato importo, al fine di verificare, in tal modo, una gran parte dell’importo totale di una classe di operazioni o di un saldo contabile.
Con campionamento statistico si intende «un approccio di campionamento con le seguenti caratteristiche:
- selezione casuale degli elementi del campione;
- utilizzo del calcolo delle probabilità per valutare i risultati del campione, ivi inclusa la determinazione del rischio di campionamento» (ISA Italia 530 par. 5).
Nella pratica il revisore si trova ad affrontare tre problemi:
1. definire la dimensione del campione;
2. individuare gli elementi dell’universo indagato che costituiranno il campione;
3. proiettare gli errori eventualmente riscontrati sull’intero universo.
Per ogni voce/area di bilancio da indagare il revisore definisce un livello di rischio.
Al fine di determinare la dimensione del campione, il revisore può associare a ogni livello di rischio un “livello di confidenza” e un “fattore di confidenza”, ad esempio quelli proposti dalla ISA Guide ed esposti nella seguente tabella.
Livello di rischio | Livello di confidenza | Fattore di confidenza |
Alto | 95% | 3,0 |
Medio | 80-90% | Da 1,6 a 2,3 |
Basso | 65% - 75% | Da 1,1 a 1,4 |
Ai fini della quantificazione del livello di rischio si rinvia al precedente intervento.
1. Definire la dimensione del campione
Il campione è scelto con la seguente formula:
Campione = (P/S) x R
Dove:
P= popolazione R = rischio di revisione S = singnificatività operativa
Popolazione | 3.269.836 | |||
Significatività operativa | 300.000 | |||
Fattore di rischio | 1 |
Campione = 3.269.836/ 300.000 x 1 = 11.
Il metodo proposto ha identificato che il campione dovrà includere 11 unità (cioè il saldo di 11 posizioni).
2. Individuare gli elementi dell'universo indagato che costituiranno il campione
Il più utilizzato è il "metodo delle unità monetarie" che consente di dare a ogni euro di un certo saldo contabile la stessa possibilità di essere scelto. Ciò che conta è che tutti i crediti avranno almeno una possibilità di essere scelti.
Prevede:
- venga estratto un numero casuale uguale o inferiore all’intervallo di campionamento (tale numero verrà successivamente incrementato di un importo pari all’intervallo di campionamento ogni volta che un elemento della popolazione verrà inclusa nel campione);
- venga incluso nel campione l’elemento il cui saldo cumulato sia maggiore del numero casuale estratto;
- vengano inclusi nel campione tutti gli altri crediti il cui valore cumulato è superiore dell’intervallo di campionamento.
Intervallo di campionamento | 300.000 | ||||
Numero casuale estratto | 450 | ||||
saldo cliente | saldo cliente | saldo cumulato | Intervallo di campinamento | Includere nel campione? | Campione |
Cliente A | 500.000 | 500.000 | 450 | SI | 500.000 |
Cliente B | 300.000 | 800.000 | 300.450 | SI | 300.000 |
Cliente C | 400.000 | 1.200.000 | 600.450 | SI | 400.000 |
Cliente D | 1.000 | 1.201.000 | 900.450 | SI | 1.000 |
Cliente E | 23.000 | 1.224.000 | 1.200.450 | SI | 23.000 |
Cliente F | 3.000 | 1.227.000 | 1.500.450 | NO | |
Cliente G | 300.000 | 1.527.000 | 1.500.450 | SI | 300.000 |
Cliente H | 120.000 | 1.647.000 | 1.800.450 | NO | |
Cliente I | 450.000 | 2.097.000 | 1.800.450 | SI | 450.000 |
Cliente L | 3.333 | 2.100.333 | 2.100.450 | NO | |
Cliente M | 12.333 | 2.112.666 | 2.100.450 | SI | 12.333 |
Cliente N | 1.234 | 2.113.900 | 2.400.450 | NO | |
Cliente O | 22.222 | 2.136.122 | 2.400.450 | NO | |
Cliente P | 22.222 | 2.158.344 | 2.400.450 | NO | |
Cliente Q | 3 | 2.158.347 | 2.400.450 | NO | |
Cliente R | 2 | 2.158.349 | 2.400.450 | NO | |
Cliente S | 44.444 | 2.202.793 | 2.400.450 | NO | |
Cliente T | 5.555 | 2.208.348 | 2.400.450 | NO | |
Cliente U | 3.333 | 2.211.681 | 2.400.450 | NO | |
Cliente V | 11.111 | 2.222.792 | 2.400.450 | NO | |
Cliente Z | 1.111 | 2.223.903 | 2.400.450 | NO | |
Cliente AA | 111 | 2.224.014 | 2.400.450 | NO | |
Cliente AB | 1.111 | 2.225.125 | 2.400.450 | NO | |
Cliente AC | 333.333 | 2.558.458 | 2.400.450 | SI | 333.333 |
Cliente AD | 3.333 | 2.561.791 | 2.700.450 | NO | |
Cliente AE | 250.000 | 2.811.791 | 2.700.450 | SI | 250.000 |
Cliente AF | 458.000 | 3.269.791 | 3.000.450 | SI | 458.000 |
Cliente AG | 45 | 3.269.836 | 3.300.450 | NO | |
Elementi selezionati | 11 | ||||
Totale | 3.027.333 |
Importante è avere comprensione della percentuale della popolazione revisione in base al numero di posizioni individuate.
Valore universo | 3.269.836 | |||
Significatività specifica | 300.000 | |||
Fattore di rischio: | 1 | |||
Campione | 11 | |||
Valore revisionato | 3.027.666 | |||
Copertura | 92% |
In alternativa si può prevedere:
- per prima cosa, avendo a riferimento voci di importo maggiore della significatibità operativa; conseguentemente gli indicatori come la “copertura del saldo” sono utili ma non devono essere considerati assoluti;
- poi, mediante la scelta casuale (random); le selezioni statistiche pure sono quelle che mettono al riparo da qualunque tipo di contestazione sul lavoro svolto;
- in ogni caso deve essere posta sempre adeguata attenzione agli importi di tipo ripetitivo all’interno dei saldi così come alle operazioni inusuali e/o a cavallo dell’esercizio.
E’ ad ogni modo importante avere evidenza della percentuale complessiva dell’universo oggetto di valutazione.
3. proiettare gli errori eventualmente riscontrati sull’intero universo
E’ possibile eseguire la proiezione degli errori solo qualora la popolazione sia omogenea.
Per proiettare gli eventuali errori sull’intero universo indagato è necessario:
- calcolare ogni errore in termini assoluti e percentuali;
- sommare le percentuali di errore compensando sopravvalutazioni e sottovalutazioni;
- calcolare l’errore percentuale medio per elemento del campione, dividendo la percentuale totale di errore per il numero degli elementi del campione (con e senza errori);
- moltiplicare l’errore medio per il valore monetario totale della popolazione ottenendo l’errore proiettato nella popolazione.
Nel nostro esempio si ha quanto segue.
Campione | 3.269.836 | ||
Dimensione campione | 11 | ||
Valore corretto | Valore sottoposto a revisione | Errore rilevato | Errore % |
525.000 | 500.000 | 25.000 | 4,76% |
388.000 | 400.000 | - 12.000 | -3,09% |
24.000 | 22.222 | 1.778 | 7,41% |
Errore percentuale totale | 9,08% | ||
Errore percentuale medio = 9,08% / 11 (dimensione del campione) | 0,83% | ||
Errore proiettato = 0,83% * 3.269.836 | 26.983 |