Идентификация непреднамепенности искажений, выявленных в бухгалтерской отчетности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Keywords: exchange rate gains income, expenditure, reporting period

Бухгалтерский учет операций с иностранной валютой неразрывно связан с формирование и учетом курсовых разниц, которые возникают в результате изменения курса иностранной валюты по отношению к рублю. Как известно, на отчетную дату организации обязаны произвести пересчет иностранной валюты в рублевый эквивалент по соответствующему курсу.

Для начала рассмотрим, что же такое курсовая разница.

Курсовая разница - это разница между рублевой оценкой имущества и обязательств, стоимость которых выражена в иностранной валюте, исчисленной по курсу ЦБ РФ на дату осуществления расчета или составления отчетности за текущий отчетный период и стоимостью этого же имущества и обязательств, исчисленной по курсу ЦБ РФ на дату принятия к учету или составления отчетности за предыдущий отчетный период.

Данное определение указывает на то, что отдельные активы и обязательства переоцениваются и на дату совершения операции, и на отчетную дату, а другие - только по дате совершения операции.

Согласно пункту 7 ПБУ 3/2006 «Учет активов и обязательств, стоимость которых выражена в иностранной валюте» переоценке на отчетную дату подлежит стоимость следующих активов и обязательств в иностранной валюте:

- денежных знаков в кассе организации и средств на банковских счетах (банковских вкладах);

- денежных и платежных документов;

- финансовых вложений и средств в расчетах, включая по заемным обязательствам, с юридическими и физическими лицами;

- вложений во внеоборотные активы (основные средства, нематериальные активы, др.), материально-производственных запасов.

Иными словами, подлежат переоценке как на дату совершения операции, так и на каждую отчетную дату остатки средств, выраженные в иностранной валюте по счетам 50 «Касса», 52 «Валютные счета», 55 «Специальные счета в банках», 57 «Переводы в пути», 58 «Финансовые вложения», 60 «Расчеты с поставщиками и подрядчиками» (за исключением авансов выданных), 62 «Расчеты с покупателями и заказчиками» (за исключением авансов полученных), 66 «Расчеты по краткосрочным кредитам и займам», 67 «Расчеты по долгосрочным кредитам и займам», 71 «Расчеты с подотчетными лицами», 73 «Расчеты с персоналом по прочим операциям», 75 «Расчеты с учредителями», 76 «Расчеты с прочими дебиторами и кредиторами» (за исключением выданных и полученных авансов). Все прочие активы и обязательства подлежат переоценке только на дату совершения операции [2].

В пункте 11 ПБУ 3/2006 «Учет активов и обязательств, стоимость которых выражена в иностранной валюте» отдельно сказано, что курсовая разница возникает на момент полного или частичного погашения дебиторской или кредиторской задолженности, выраженных в иностранной валюте, если курс иностранной валюты к рублю на дату исполнения обязательств по оплате отличался от курса на дату принятия этой дебиторской или кредиторской задолженности к бухгалтерскому учету либо от курса на отчетную дату.

Следует отметить, что курсовая разница отражается в бухгалтерском учете в момент ее возникновения на счете 91 «Прочие доходы и расходы». Исключение составляет курсовая разница, связанная с расчетами с учредителями по вкладам, в том числе в уставный (складочный) капитал организации, которая согласно п. 14 ПБУ 3/2006 подлежит зачислению в добавочный капитал этой организации. В бухгалтерском учете такая курсовая разница отражается на счете 83 «Добавочный капитал» [2].

Учитывая то, что курс иностранной валюты по отношению к рублю может либо увеличиваться, либо уменьшаться, курсовая разница может иметь разную степень положительности. А именно, курсовая разница бывает положительной и отрицательной.

Положительная курсовая разница возникает:

- по активным счетам - при росте курса иностранной валюты по отношению к рублю;

- по пассивным счетам - при снижении курса иностранной валюты по отношению к рублю.

Положительная курсовая разница учитывается в составе прочих доходов организации обособленно по кредиту счета 91 «Прочие доходы и расходы».

Отрицательная курсовая разница возникает:

- по активным счетам - при снижении курса иностранной валюты по отношению к рублю;

- по пассивным счетам - при росте курса иностранной валюты по отношении к рублю.

Отрицательная курсовая разница учитывается в составе прочих расходов организации обособленно по дебет счета 91 «Прочие доходы и расходы».

В данном случае необходимо учитывать, что учет курсовых разниц производится:

- на первое число каждого месяца;

- когда происходит разрыв во времени между началом и окончанием операции;

- при движении денежных средств [1].

В бухгалтерском учете и отчетности курсовая разница показывается в том отчетном периоде, к которому относится дата по расчету конкретной операции или за который составлена бухгалтерская отчетность. Это условие применяется как к денежным валютным средствам, находящимся в кассе и на банковских счетах, так и к денежным и платежным документам, краткосрочным ценным бумагам, средствам в расчетах, остаткам средств целевого финансирования, а также из бюджета или иностранных источников, выраженным в иностранной валюте, и полученным в рамках технической или другой помощи, оказываемой в России в соответствии с заключенными договорами или соглашениями.

Следует отметить, что в бухгалтерской отчетности курсовые разницы отдельно не отражаются. Они учитываются при определении общей величины доходов и расходов организации, соответственно.

Литература

1. Болтунова Е.М. Учет, анализ и аудит внешнеэкономической деятельности. Учебно-методический комплекс. - Ульяновск, 2007. - 189с.

2. Китаева Н.В., Климушкина Н.Е. Бухгалтерский финансовый учет. Учебно-методический комплекс. Том 1. -Ульяновск, 2009.

Кочинев Ю.Ю.1, Виноградова О.И.2

'Профессор, д.э.н., Санкт-Петербургский Государственный Политехнический Университет, 2Аспирант, Санкт-Петербургский

Государственный Политехнический Университет

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕПРЕДНАМЕПЕННОСТИ ИСКАЖЕНИЙ, ВЫЯВЛЕННЫХ В БУХГАЛТЕРСКОЙ

ОТЧЕТНОСТИ

Аннотация

В данной статье рассматривается разработка системы идентификации выявленных в бухгалтерской информации искажений как непреднамеренных или преднамеренных , а также демонстрируется практическая применимость данной методики.

Ключевые слова: недобросовестные действия, мошенничество, аудит, выявление, идентификация, анализ.

Kochinev Y.Y.1, Vinogradova O.I.2

'Professor, Saint-Petersburg state Polytechnic University, ^Postgraduate student, Saint-Petersburg state Polytechnic University

11

IDENTIFICATION OF INPREMEDITATION ERRORS IN FINANCIAL REPORTING

Abstract

This article discusses the development of the system of identification identified in accounting information distortion as accidental or intentional, and demonstrates the practical applicability of this methodology.

Keywords: audit, identification, fraud, analysis.

На сегодняшний день Международным стандартом аудита МСА 200 «Цель и общие принципы, регулирующие аудит финансовой отчетности» (ISA 200 «Overall Objectives of the Independent Auditor and the Conduct of an Audit in Accordance with International Standards on Auditing») установлено, что целью аудитора при проведении аудита финансовой отчетности является получение разумной уверенности в том, содержит ли финансовая отчетность в целом существенные искажения, являющиеся результатом мошенничества или ошибок, что позволит аудитору выразить мнение о том, подготовлена ли финансовая отчетность, во всех существенных отношениях, в соответствии с принятой концепцией подготовки финансовой отчетности. А согласно МСА 240 «Ответственность аудитора по рассмотрению мошенничества и ошибок в ходе аудита финансовой отчетности» (ISA 240 «The Auditor's Responsibilities Relating to Fraud in an Audit of Financial Statements»), если аудитор обнаруживает искажение бухгалтерской отчетности, он должен установить, не является ли это искажение признаком недобросовестных действий, то есть, не является ли это искажение преднамеренным.

На сегодняшний день недостаточно разработана методология аудита в части выявления фактов недобросовестного составления финансовой отчетности, не разработаны способы идентификации недобросовестности при составлении финансовой отчетности.

Подобный способ может быть предложен, исходя из анализа классификации искажений по распределению их в бухгалтерской информации.

Известно, что классификация искажений по распределению в бухгалтерской информации разделяет их на случайные и систематические. Случайными являются искажения, обусловленные множеством причин, таких, как утомление, небрежность, невнимательность, рассеянность, забывчивость, некомпетентность, несовершенство организации бухгалтерского учета, несовершенство законодательных и нормативных актов, сбои в работе компьютерной техники и т.д. Таким образом, случайные искажения являются непреднамеренными.

Систематические искажения в первую очередь обусловлены такими причинами, как незнание или неправильное понимание законодательных и нормативных актов (непреднамеренные искажения) и наличие умысла (преднамеренные искажения).

Из математической статистики известно: если случайная величина порождается множеством причин, роль каждой из которых в образовании случайной величины не является превалирующей, то случайная величина распределена по нормальному закону. Таким образом, справедливо предположение о том, что случайные искажения в бухгалтерской информации распределены по нормальному закону.

В поддержку гипотезы о нормальном распределении случайных искажений в бухгалтерской информации высказывался ряд авторов классических трудов по аудиту (1, 2, 3).

Поскольку из определения случайных искажений следует непреднамеренность причин их возникновения, то может быть предложен следующий метод идентификации их непреднамеренности: если выявленные в бухгалтерской информации искажения распределены по нормальному закону, то они случайны и, следовательно, не являются преднамеренными.

И наоборот, если гипотеза о нормальном распределении выявленных в бухгалтерской информации искажений отклоняется, то в числе выявленных искажений возможны преднамеренные искажения.

Очевидно, что предложенный метод идентификации непреднамеренности искажений практически реализуем при использовании статистических выборочных процедур. Напомним, что в соответствии с МСА статистической выборочной процедурой является процедура, использующая:

- случайный (либо систематический со случайным выбором начальной точки) отбор тестируемой совокупности;

- применение теории вероятности (математической статистики) для оценки результатов выборки,

Статистические процедуры применимы только при достаточно больших объемах генеральных совокупностей (тысячи, десятки тысяч элементов).

Рассмотрим применение предложенного метода идентификации непреднамеренности искажений на практическом примере.

Пример:

Пусть, при аудиторской проверке бухгалтерской отчетности организации, в ходе обработки результатов статистических выборок в бухгалтерской информации выявлены искажения:

- 20 искажений в интервале от 0 до 10 тысяч рублей;

- 10 искажений в интервале от 10 до 20 тысяч рублей;

- 6 искажений в интервале от 20 до 30 тысяч рублей;

- 3 искажения в интервале от 30 до 40 тысяч рублей;

- 1 искажение в интервале от 40 до 50 тысяч рублей (всего 40 искажений).

Среднее значение выявленных искажений:

20 х 5 + 10 х 15 + 6 х 25 + 3 х 35 + 45

Х =------------------------------------= 13,75 (1)

40

Среднее квадратичное отклонение:

V

(5 -13,75) х 20 + (15 -13,75) х10 + (25 -13,75) х 6 + (35 -13,75) х 3 + (45 -13,75)

40

10,77

2

а

(2)

Тогда наблюдаемые и определенные известным образом теоретические частоты, а также наблюдаемые значения критерия хи-квадрат составляет(табл.1):

Таблица №1. НАБЛЮДАЕМЫЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ЧАСТОТЫ, НАБЛЮДАЕМОЕ ЗНАЧЕНИЕ КРИТЕРИЯ ХИквадрат

№п/п Лнаблюдаемое Лтеоретическое (Лнаб.- Лтеор.) Лтеор.

1. 20 15,5 2,1

2. 10 14,2 1,2

3. 6 8,6 0,8

4. 3 2,3 0,2

5. 1 0,3 1,6

Итого: 40 40 5,9

12

Тогда среднее значение выявленных искажений составит K = 13750 руб., среднеквадратичное отклонение выявленных искажений а = 10770 руб. Известным образом вычислив теоретические частоты полученного распределения, получаем наблюдаемое значение критерия согласия X = 5,9.

Сравнивая полученное значения критерия Пирсона с критическим (при числе степеней свободы k = 2 и уровне значимости 0,05 критическое значение равно 6,0), приходим к выводу о справедливости гипотезы о нормальном распределении размера выявленных искажений. На основании полученного результата делаем вывод о случайности и, следовательно, непреднамеренности выявленных искажений.

В другом случае выявлены искажения:

- 20 искажений в интервале от 0 до 10 тысяч рублей;

- 10 искажений в интервале от 10 до 20 тысяч рублей;

- 6 искажений в интервале от 20 до 30 тысяч рублей;

- 3 искажения в интервале от 30 до 40 тысяч рублей;

- 1 искажение в интервале от 70 до 80 тысяч рублей (всего 40 искажений).

Среднее значение выявленных искажений:

X

20 х 5 + 10 х 15 + 6 х 25 + 3 х 35 + 75 40

14,5

(3)

Среднее квадратичное отклонение:

а =

1

(5-14,5)2 х 20 + (15 -14,5)2 х 10 + (25 -14,5)2 х 6 + (35 -14,5)2 х 3 + (75 -14,5)2

40

9,75 (4)

В этом случае наблюдаемые и определенные известным образом теоретические частоты, а также наблюдаемые значения критерия хи-квадрат составляет следующие значения(табл.2):

Таблица №2. НАБЛЮДАЕМЫЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ЧАСТОТЫ, НАБЛЮДАЕМОЕ ЗНАЧЕНИЕ КРИТЕРИЯ ХИквадрат

№п/п Лнаблюдаемое Лтеоретическое (Лнаб.- Лтеор.) Лтеор.

1. 20 13,1 3,6

2. 10 15,4 1,9

3. 6 9,2 1,1

4. 3 2,0 0,4

5. 0 0,2 0.2

6. 0 0 0

7. 0 0 0

8. 1 0,1 8,1

Итого: 40 40 15,3

Тогда среднее значение выявленных искажений составит K = 14500 руб., среднеквадратичное отклонение выявленных искажений а = 9 750 руб. Известным образом вычислив теоретические частоты полученного распределения, получаем наблюдаемое значение критерия согласия X = 15,3.

Сравнивая полученное значение критерия Пирсона с критическим (11,1), приходим к выводу, что гипотезу о нормальном распределении размера выявленных искажений следует отклонить.

Отбросив наибольшее искажение (искажение в интервале 70 - 80 тысяч рублей), повторяем проверку гипотезы о нормальном распределении оставшихся искажений. Если гипотеза о нормальном распределении подтверждается, то на основании этого делаем вывод, что выявленное искажение в интервале 70 - 80 тысяч рублей отлично от случайного, вследствие чего может быть преднамеренным.

Рассмотренный в примере метод идентификации непреднамеренности искажений, основанный на применении критерия согласия Пирсона, применим при достаточном количестве значений случайной величины (не менее 40 - 50) и достаточном количестве вариантов в интервалах.

В ином случае проверка гипотезы о нормальном распределении выявленных искажений может быть осуществлена с помощью правила трех сигм, которое формулируется следующим образом: если абсолютная величина отклонения случайной величины от ее математического ожидания не превосходит утроенного среднего квадратичного отклонения, то случайная величина распределена по нормальному закону.

Рассмотрим применение подобного метода идентификации непреднамеренности искажений на практическом примере.

Пример:

Пусть, при аудиторской проверке бухгалтерской отчетности организации, в ходе обработки результатов статистических выборок в бухгалтерской информации выявлены искажения:

- 5 тысяч рублей;

- 7 тысяч рублей;

- 10 тысяч рублей;

- 15 тысяч рублей;

- 20 тысяч рублей;

- 25 тысяч рублей;

- 50 тысяч рублей (всего 7 искажений).

Проверим, соответствует ли правилу трех сигм наибольшее искажение (50 тысяч рублей). Для этого отбросим его и вычислим величины K и а для оставшихся искажений. Они составят K = 13,7 тысяч рублей, а = 7,1 тысяч рублей.

Отклонение наибольшего искажения от среднего значения составляет 36,3 тысяч рублей (50 - 13,7) и оно превосходит утроенное среднее квадратичное отклонение, которое составляет 3 * 7,1 = 21,3 тысяч рублей. Следовательно, искажение в сумме 50 тысяч рублей отлично от нормального и может быть преднамеренным.

13

Осуществив ту же операцию в отношении искажения в сумме 25 тысяч рублей, получаем: среднее значение оставшихся искажений K = 11,4 тысяч рублей, среднеквадратичное отклонение а = 5,5 тысяч рублей.

Отклонение проверяемого искажения от среднего значения составляет 13,6 тысяч рублей (25 - 11,4) и оно не превосходит утроенное среднее квадратичное отклонение, которое составляет 3 * 5,5 = 16,5 тысяч рублей. Следовательно, искажение в сумме 25 тысяч рублей распределено по нормальному закону и является случайным.

Литература

1. Адамс Р. Основы аудита.-М.: Аудит-Юнити, 1995.-398с.

2. Аренс А., Лоббек Дж. Аудит.-М.: Финансы и статистики, 1995.-560с.

3. Робертсон Д. Аудит.-М.: Контакт, 1993.-496с.

Волкова МИ.

Студентка 3 курса, специальность 080100.62, профиль «Бухгалтерский учет», Московский Государственный университет технологий и управления им. К.Г.Разумовского, Москва, Россия СИСТЕМНЫЙ СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОГРАММ

Аннотация

В статье говорится о том, что в научном сообществе максимальное ограничение получило исследование трудовой миграции с использованием методов экономической теории. Все чаще данные методы подвергаются критике за оторванный от действительности инструментарий, дающий вероятность только фрагментарно проверить многообразные нюансы и результаты трудовой миграции. Синтез экономической теории и экономической социологии обеспечит всестороннее исследование трудовой миграции. В данной статье рассматриваются возможности применения экономической социологии к изучению действий трудовой миграции.

Ключевые слова: трудовая миграция, экономическая социология, экономическое действие, социальное действие, инновации, информационные технологии, сегментация рынка труда, междисциплинарные исследования.

Volkova ML

Student 3 courses, specialty 080100.62, Accounting profile, Moscow State University of technologies and management of

K.G.Razumovsky, Moscow, Russia

SYSTEM SYNTHESIS AND ANALYSIS OF ECONOMIC PROGRAMS

Abstract

The article says that in the scientific community, maximum limitation of the study was the labour migration using methods of economic theory. Increasingly, these methods have been criticized for divorced from reality Toolkit, which gives the probability only in fragments to check the diverse nuances and consequences of labour migration. Synthesis of economic theory and economic sociology will provide a comprehensive survey of labor migration. This article discusses the scope for economic sociology is the study of actions of labour migration.

Keywords: labour migration, economic sociology, economic activity, social activity, innovation, information technology, labour market segmentation, interdisciplinary research.

Интенсивность, масштабы новейшие направленности и формы миграционной мобильности населения восстанавливают потребность в исследовании долгосрочных и краткосрочных последствий воздействия миграций на характер и содержание социальных и экономических процессов в принимающих сообществах. Россия не осталась в стороне от глобальных экономических тенденций, став в настоящее время страной, очень заманчивой для трудовых мигрантов. Так в 2010 г. количество трудовых мигрантов, работающих в России, возросло по сравнению с 2000 г.. Внешняя трудовая миграция, таким образом, стала неотъемлемым и чрезвычайно принципиальным атрибутом «социальной реальности современного российского общества».

Превалирующие в отечественных исследованиях экономический и социально - демографический «подходы исследования миграцией населения дают продуктивные итоги», для которых, к сожалению, свойственны ограниченные статистическими наблюдениями возможности. Поэтому для всестороннего исследования трудовой миграции актуальными становятся «методология, концепция и инструментальные способности социологической науки». Социологии характерен междисциплинарный нрав изучений, появившийся вследствие испытанного предоставленной дисциплиной воздействия различных наук - от экономики до психологии.

Применение экономической социологии в исследовании трудовой миграции позволяет учитывать воздействие на принятие индивидом решение о миграции целого комплекса современных тенденций развития общества и экономики: роста безработицы и невозможности устойчивого повышения занятости, нарастания неравенства между странами, повышения роли денежных средств, сокращения возможностей для творческой реализации, потребности признания со стороны окружающих, утраты чувства неповторимости личности и целесообразности труда в связи со всеобщей компьютеризацией.

Цель данной статьи заключается в анализе методологии экономической социологии, а также в рассмотрении расширенных и углубленных возможностей изучения внешней трудовой миграции благодаря использованию экономико - социологических методов и их синтеза с методами экономической теории.

Объект Миграция в целях максимизации выгоды Миграция под воздействием социальных условий.

Предмет контроль над ограниченными рабочими местами ненасильственными методами в целях максимизации прибыли. Формирование институтов в системе трудовой миграции, законодательства, миграционной политики. Изменения «объективных и субъективных качеств социальных отношений» мигрантов «в рамках прежнего и новейшего общества». Действия мигранта являются внутренне мотивированными и соотносятся с действиями других людей.

Мигрант (субъект) Homo economicus - рациональный, эгоистичный, принимаемые решения не зависят от социальной среды Homo sociologicus - рефлексирующий, принимаемые решения зависят от социальных связей и включенности в социальные структуры.

Рынок труда развивается под воздействием экономических, политических, демографических и социально-психологических факторов Компоненты рынка труда включены в систему социальных связей и отношений, обусловливающих тенденции его развития. Структурные составляющие рынка труда - итог деятельности людей с различными мотивационными установками и моделями поведения.

Использование методологии экономической социологии позволяет увеличить изучение трудовой миграции по следующим направлениям:

1. Сетевой подход. Рассмотрение общества как сети формальных и неформальных отношений и связей между трудовыми мигрантами.

2. Институциональный подход. Рассмотрение сетей как институциональных образований. Ценности, традиции, контролирующие факторы, законы и проч. объединяются «двумя формами кодификации - формальными и неформальными институтами»:

• изучение включенности (укорененности) в схожие и клановые миграционные сети неквалифицированных и в профессиональные миграционные сети квалифицированных трудовых мигрантов;

• анализ ценностей (чувственных проявлений), норм и следований правилам (социальных действий) трудовых мигрантов;

14