Издания и мероприятия для банковских специалистов:
 
Методический журнал
МСФО и МСА в кредитной организации
Описание изданияСвежий номер Архив Приобрести/Подписаться
Выходит один раз в квартал.
Объем 112 с. Формат А4.
Издается с 2003 г.
 
 

Выявление искажений финансовой отчетности: профессиональный скептицизм аудитора в действии

Размещено на сайте 10.12.2019
Наибольшее внимание в современном аудите уделяется искажениям по причине недобросовестных действий, поскольку они могут предполагать сложные схемы: подделку документов, умышленное неотражение операций или предоставление аудитору ложной информации. Какие процедуры аудитору следует разработать и выполнить в ответ на риски недобросовестных действий и как он может проявить свой профессиональный скептицизм?
 
Екатерина ЛАЩИНИНА, ФБК Грант Торнтон, директор Департамента методологии аудита
 
 
Приводятся извлечения из статьи. Полную версию материала читайте в журнале. Подписаться
 
 
В ходе аудита профессиональный скептицизм поддерживается соблюдением основных принципов этики.
Процедуры, которые результативны для обнаружения ошибки, могут не дать результата при обнаружении недобросовестных действий.
Проверка надлежащего характера бухгалтерских записей и прочих корректировок является обязательной процедурой в ходе аудита.
Эффективные средства контроля за подготовкой и проведением бухгалтерских записей и прочих корректировок могут уменьшить объем процедур проверки по существу.
Бессмысленно оценивать внедрение средства контроля, которое не является надлежащим, поэтому в первую очередь анализируется структура средства контроля.
Полнота совокупности бухгалтерских записей и прочих корректировок оценивается до проверки надлежащего характера записей и корректировок.
При повторном аудите для включения элемента непредсказуемости рекомендуется менять критерии отбора бухгалтерских записей и прочих корректировок.
Решение аудитора в отношении необходимости проверки бухгалтерских записей и прочих корректировок за весь период должно быть задокументи­ровано.
Если в выбранной базе данных есть «искусственные» значения, то распределение цифр может не соответствовать закону Бенфорда.
 
 
 
 
Другие проекты группы «Регламент-Медиа»