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Il campionamento per la revisione contabile

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Il campionamento di revisione

• L’ISA 530 definisce il CAMPIONAMENTO DIREVISIONE come “l’applicazione delleprocedure di revisione su una percentualeinferiore al 100% degli elementi checostituiscono una popolazione rilevante ai finidella revisione contabile, in modo che tutte leunità di campionamento abbiano unapossibilità di essere selezionate così da fornireal revisore elementi ragionevoli in base ai qualitrarre le proprie conclusioni sull’interapopolazione”.

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La popolazione

• Il principio ISA 530 definisce la POPOLAZIONEcome “l’insieme completo dei dati da cui èselezionato un campione e sul quale il revisoreintende trarre le proprie conclusioni”.

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Il rischio di campionamento

• Il principio ISA 530 definisce il RISCHIO DICAMPIONAMENTO come “il rischio che leconclusioni del revisore, sulla base di uncampione, possano essere diverse da quelle chesi sarebbero raggiunte se l’intera popolazionefosse stata sottoposta alla stessa procedura direvisione”.

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Il rischio di

campionamento

può portare a

due tipologie di

conclusioni

errate

Ulteriori definizioni• Rischio non dipendente dal campionamento -> rischio che si

giunga a una conclusione errata per ragioni non connesse alcampionamento (utilizzo di procedure non adeguate, non correttavalutazione degli elementi raccolti, mancata rilevazione di errore odeviazione)

• Anomalia -> è una deviazione o un errore che può essere dimostratonon rappresentativo di errori o deviazioni della popolazione

• Unità di campionamento -> le unità che costituiscono lapopolazione, i suoi elementi (unità fisiche – fatture di vendita,assegni elencati, registrazioni contabili su un determinato conto,..-o unità monetarie)

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Ulteriori definizioni

• Errore accettabile -> un importo monetariodefinito dal revisore come errore massimo chenon può essere superato dall’errore effettivodella popolazione

• Grado di deviazione accettabile -> grado dideviazione definito dal revisore rispetto alleprescritte procedure di controllo interno che nondeve essere superato dal grado di deviazioneeffettivo della popolazione

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Perché il revisore utilizza il campionamento?

• Necessità di determinare le modalità di selezionedelle voci all’interno della popolazione dasottoporre a verifica.

• I metodi a disposizione del revisore sono:

1. la selezione di tutte le voci (selezione integrale);

2. la selezione di voci specifiche (campionamentosoggettivo o ragionato);

3. il campionamento statistico.

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La selezione integrale• Metodo appropriato quando:

1. popolazione costituita da un numero limitato di voci e divalore elevato;

2. se si è in presenza di un rischio intrinseco e di controlloelevati tali per cui le altre modalità di verifica nonforniscono sufficienti e idonei elementi probativi;

3. la natura ripetitiva di un calcolo svolto dai sistemiinformativi rendono conveniente l’esame dell’interapopolazione.

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Il campionamento soggettivo o “ragionato” (1)• La decisione del revisore di selezionare voci specifiche

(campionamento soggettivo o ragionato) implica l’esercizio delgiudizio professionale del revisore nello stabilire:

▫ la dimensione del campione;

▫ gli elementi da selezionare;

▫ l’affidabilità della popolazione (ovvero per la quale ritiene di poteraffermare, con un rischio di campionamento sufficientemente basso, chel’eventuale errore non eccede l’errore che ha stabilito come accettabile)in base ai risultati del campione esaminato.

• La scelta dell’utilizzo del campionamento soggettivo può esseremotivata dall’elevato valore delle voci da verificare rispetto all’interapopolazione, dal fatto che queste siano inusuali, particolarmentesoggette a rischio oppure rappresentino voci nelle quali in passatosono stati riscontrati errori (per es. selezione di voci con i valori chesuperano un determinato importo)

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Il campionamento soggettivo o “ragionato” (2)

• Limite: i risultati delle procedure di revisione applicate alle voci selezionate conquesta modalità non possono essere proiettati sull’intera popolazione; diconseguenza, l’esame selettivo delle voci specifiche non fornisce elementi probativi inmerito alla parte rimanente della popolazione.

• Di conseguenza, il campionamento soggettivo:

1. è di difficile applicazione nell’ambito di procedure di conformità, caratterizzateda elevata numerosità della popolazione e dall’essere svincolate da elementimonetari. L’impossibilità di proiettare i risultati sull’intera popolazione nonconsente di dimostrare la sufficienza degli elementi probativi raccolti a meno cheil campione non diventi pressoché integrale (e di conseguenza inefficiente);

2. è più frequentemente applicato nelle verifiche di dettaglio, ma impone un’attentaconsiderazione dei livelli di significatività operativa. Se, infatti, lo stesso apparechiaramente applicabile ove il campione selezionato riduca la popolazione nontestata a un valore inferiore alla significatività pertinente, nel caso contrario nonpuò costituire verifica sufficiente, ma deve essere integrato da altre procedureche rispondano alla medesima asserzione al fine di rendere sufficientementerobusta (e opponibile) la risposta del revisore al rischio.

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Il campionamento statistico

• Nel campionamento statistico è richiesto l’utilizzo di tecnichestatistiche necessarie per poter proiettare, utilizzando tecniche diinferenza statistica, i risultati ottenuti sul campione all’interapopolazione.

• I metodi di campionamento statistico presentano indubbi vantaggirispetto a quelli soggettivi giacché:

▫ consentono di quantificare nell’ambito del giudizio professionale ilrischio di campionamento;

▫ risultano oggettivamente opponibili, pur nell’ambito del giudizioprofessionale sui parametri, in quanto imparziale.

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Il processo

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Definizione del campione e selezione degli elementi

1. Definire lo scopo della procedura

2. Comprendere le caratteristiche della popolazione

3. Determinare la dimensione del campione che siasufficiente a ridurre il rischio di campionamento alivello sufficientemente basso

4. Effettuare la selezione degli elementi del campione inmodo che ciascuna unità di campionamento abbia lapossibilità di essere selezionata

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1. Definire lo scopo della procedura

• Procedure di conformità

Dal momento che tali procedure devono fornire la prova delfunzionamento dei controlli, le verifiche riguarderanno solo“attributi” qualitativi delle singole voci.

Si parla di campionamento per attributi

Un attributo è una caratteristica attesa di una procedura dicontrollo.

L’esame dei risultati implica solo la presenza o l’assenzadell’attributo per ciascun elemento esaminato

Il grado di deviazione accettabile sarà molto basso o quasi nullo,dal momento che il presupposto della verifica è la possibilità omeno di fare affidamento su tale controllo.

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• Procedure di validità

In tali casi, lo scopo del revisore è verificare, con un livelloaccettabilmente basso di rischio di campionamento, che l’erroreeventuale nella popolazione non ecceda il livello di significativitàoperativa.

Nei test di dettaglio il revisore utilizzerà tecniche dicampionamento più o meno sofisticate, ma sempre legate alleunità monetarie, fra le quali quella di uso più comune è quella nelMUS (Monetary Unit Sampling) anche definita come PPS(Probability Proportional to Size).

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1. Definire lo scopo della procedura

2. Comprendere le caratteristiche della popolazione• Il revisore deve assicurarsi che la popolazione da verificare sia

appropriata per raggiungere gli obiettivi della verifica: da un lato,deve essere adeguata e logicamente pertinente all’asserzioneda controllare (ad esempio, non potrà utilizzare i saldi del partitarioclienti per verificare la completezza dei saldi, ma potrà utilmenteusarlo per verificarne l’esistenza), dall’altro perché deve acquisireelementi probativi sulla completezza della popolazione dalla qualeil campione è tratto.

• Una volta definita e giudicata appropriata la popolazione, alla lucedelle possibili tecniche di campionamento, il revisore analizzerà lacomposizione della popolazione stessa per valutare se l’applicazionedi uno solo o di più metodi di selezione del campione sia più o menoefficiente ed efficace per raggiungere gli obiettivi che si è posto.

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3. Determinare la dimensione del campione

• Il livello di rischio di campionamento stabilitoincide sulla dimensione del campione. Tanto piùil rischio è posizionato ad un range basso, tantopiù elevata è la dimensione del campione eviceversa

• Il campione può essere determinato sulla base diuna formula statistica o mediante l’esercizio diun giudizio professionale

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Dimensione del campione, rischio e significatività

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4. Effettuare la selezione deglielementi• I processi di campionamento possono essere classificati come segue:

a) campionamenti statistici, le cui principali modalità sono rappresentateda:

1. campionamento statistico casuale stratificato o non stratificato;

2. campionamento sistematico;

3. campionamento a blocchi;

4. campionamento ponderato per il valore (per unità monetarie, MUS).

b) campionamenti non statistici, che possono essere:

1. a scelta ragionata (cosiddetto targeted testing);

2. campionamento casuale.

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Campionamento statistico: la selezione basata su numeri casuali senzastratificazione

• Quando si utilizzano dei campioni casuali le unità statistichevengono selezionate in base a leggi probabilistiche in modo che tuttele unità dell’universo abbiano la stessa probabilità di entrare a farparte del campione.

• Secondo questo metodo le unità della popolazione sono selezionatesulla base di numeri casuali generati o utilizzando le tavole deinumeri casuali oppure prodotti attraverso l’uso di elaboratorielettronici.

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Campionamento statistico: la selezione basata su numeri casuali con stratificazione

• Tale regola si svolge identicamente a quella vista in precedenza, conla sola differenza che essa è applicata non all’intera popolazione, maad una porzione di essa, allo scopo di applicare un criterio casualesolo per unità omogenee che non presentano profili di rischioparticolarmente elevati (è tipico il caso di costituire un top stratumcon tutte le unità superiori a un certo importo, e operare unaselezione casuale sulle altre unità della popolazione).

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Campionamento statistico: la selezione sistematica• La selezione sistematica è attuata definendo un intervallo di

selezione mediante il rapporto tra la dimensione della popolazione ela dimensione del campione, ovvero:

intervallo di selezione = dimensione popolaz. : dim. campione

• Ad esempio, se la popolazione consta di 2.695 fatture e ladimensione del campione prescelta è di 125 unità, l’intervallo diselezione sarà pari a 21 (2.695: 125 = 21).

• In seguito, scorrendo le unità della popolazione (ad es. fatture divendita) all’interno di un riepilogo numerico (ad es. il registro IVA),occorrerà selezionarne una ogni 21: tale “salto” costituisce appuntol’intervallo di selezione (o intervallo di campionamento).

• Evidentemente, il punto di partenza deve essere casuale e presceltoin modo che sia maggiore di zero e minore o uguale all’intervallo diselezione (nell’esempio 21).

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Campionamento statistico: la selezione a blocchi• Tale selezione avviene estraendo unità che compongono un blocco,

piuttosto che singole unità singolarmente considerate.

• Ne è esempio la selezione di unità consecutive nella numerazione(40 fatture consecutive).

• Tale criterio appare essere meno rappresentativo di quello cheimpiega i numeri casuali, perché è minore la probabilità di estrarreunità con caratteristiche diverse.

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Campionamento statistico: la selezione con probabilità proporzionalealla dimensione monetaria delle unità (1)

• Il criterio della probabilità proporzionale alla dimensione monetaria delleunità - noto anche con il termine inglese di Monetary Unit Sampling (MUS)- si applica solo a quelle popolazioni che hanno un valore monetario (ad es.i crediti e le rimanenze) e si fonda sul principio che ogni unità monetaria(un euro) costituisce una autonoma unità della popolazione: la popolazionedei crediti non è vista come costituita da diversi saldi a credito, ma comecomposta dalla sommatoria degli euro che costituiscono ciascuno dei saldi acredito.

• Con tale criterio, pertanto, si vuole che la selezione vada a colpire la singolaunità monetaria, e che l’unità associata all’unità monetaria scelta vengaquindi selezionata per la verifica.

• Inoltre, maggiori sono le unità monetarie associate ad una unità dellapopolazione (ovvero maggiore è il valore monetario di un credito verso uncliente) e maggiore è la probabilità che quel credito venga selezionato.

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• Questo criterio di selezione si distingue dagli altri perché consente di dareuna maggiore probabilità di essere selezionate a quelle unità chepossiedono un maggior valore monetario. Ciò in quanto si suppone che taliunità possano presentare un maggior rischio di errori significativi a causadella rilevanza del loro valore unitario.

• D’altro canto, le unità con un basso valore unitario hanno anch’esseprobabilità (seppur minore) di essere selezionate. Qualora si ritenga cheanche in tali unità possano essere celati errori complessivamentesignificativi (tanti errori di modesto importo ma che, sommati, sonoappunto significativi), è consigliabile trattare le unità di importo modestocome una popolazione separata (stratificazione) e utilizzare per essa uncriterio di selezione diverso.

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Campionamento statistico: la selezione con probabilità proporzionalealla dimensione monetaria delle unità (2)

Campionamento non statistico: la selezione “mirata”• Secondo questo approccio il revisore seleziona unità che, a suo

giudizio, consentono di definire un campione rappresentativo dellapopolazione.

• Pur senza utilizzare un criterio probabilistico, il revisore cercapertanto di selezionare unità di valore diverso, riferibili a tipologiedi operazioni diverse, originatesi in periodi diversi, ecc.

• Tale metodo consente di definire il campione “su misura”, tenendocioè in considerazione le specifiche caratteristiche aziendali cheriguardano una determinata popolazione. D’altra parte, tuttavia,non è un criterio facilmente difendibile rispetto a terzi.

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Campionamento non statistico: la selezione casuale• Secondo questo approccio il revisore sceglie in modo assolutamente

casuale le unità da inserire nel campione, senza essere in ciò guidatoda alcun criterio esplicito.

• Il metodo è, evidentemente, molto rapido, ma non consente didimostrare la indipendenza delle scelte operate, in quanto esse nondiscendono da un criterio formale.

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• Svolgere le procedure identificate sugli elementiselezionati

• Se la procedura risulta non essere applicabileall’elemento selezionato, occorre svolgere lastessa su un elemento sostitutivo

• Nel caso non siano applicabili i due puntiprecedenti, il revisore considera la deviazionedal controllo prescritto o l’errore nel dettaglio.

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• Indagare la natura e la causa degli errori evalutare il possibile effetto sullo scopo dellaprocedura di revisione e sulle altre aree dellarevisione contabile

• Se viene valutato che si tratti di un’anomalia,occorre acquisire un elevato grado di certezzache tale errore non sia rappresentativo dellapopolazione

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• Per le verifiche di dettaglio, il revisore deve proiettarel’errore o gli errori riscontrati nel campione sull’interapopolazione, in modo tale da acquisire la percezione dimassima della misura dell’errore.

• Se un errore è stato qualificato come anomalia, puòessere escluso dalla proiezione sulla popolazione, ma ilsuo effetto deve comunque essere considerato nellavalutazione complessiva della popolazione.

• Per le procedure di conformità NON è necessaria laproiezione, perché il grado di deviazione del campionerappresenta anche il grado di deviazione proiettato per lapopolazione nel suo complesso.

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• Il revisore deve valutare:

1. I risultati del campione

2. Se l’utilizzo del campionamento abbia fornitoelementi ragionevoli su cui basare leconclusioni sulla popolazione sottoposta averifica

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I risultati del campione

• Procedure di conformità: deviazione inaspettatamentealta può portare a modificare in aumento il rischioidentificato e valutato di errori significativi, se nonvengono acquisiti ulteriori elementi a supporto dellavalutazione iniziale

• Procedure di validità: errore di importoinaspettatamente elevato, in assenza di altri elementiprobativi, può portare a ritenere che la classe dioperazioni o il saldo contabile sia errato in misurasignificativa

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Il campione non ha fornito elementi ragionevoli sulla popolazione

• Richiedere alla direzione di indagare sugli erroriidentificati e su quelli che potenzialmente potrebberoesserci

• Modificare l’approccio di revisione, adattando la natura,la tempistica e l’estensione delle procedure di revisione(modifica della dimensione del campione, verifica di uncontrollo alternativo, modifica delle procedure divalidità sulle voci interessate dalla procedura testatacon effetti non soddisfacenti,..)

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Il campionamento per attributi

• Utilizzato per verificare il correttofunzionamento dei controlli

• Presupposto è che l’ambiente di controllo siaritenuto efficace e che la deviazione attesa siaassolutamente bassa o pressoché nulla

• Se così non fosse, sarebbe infatti necessario già apriori prevedere la combinazione di ulterioriprocedure di validità

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Determinazione della dimensione del campione• La dimensione del campione si determina secondo la seguente

equazione:

Dimensione del campione = Fattore di confidenza/Grado di

deviazione accettabile

• Il fattore di confidenza si ottiene dall’analisi del livello di confidenzamedio stimato. Nella prassi spesso si utilizzano i parametri fornitidall’IFAC.

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La valutazione dei risultati (1)

• Momento chiave per giudicare la fruibilità dellaverifica effettuata

• La valutazione dei risultati del campione avvieneconfrontando il massimo grado di deviazioneaccettabile con quello che viene definito “Limitedi deviazione superiore”, calcolato secondo laseguente formula:Limite di deviazione superiore = Fattore di confidenza

rettificato / Dimensione campione

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La valutazione dei risultati (2)

• Il fattore di confidenza rettificato tenendo contodegli errori riscontrati è ricavato dalla seguentetabella dell’IFAC

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Definizione della dimensione del campione

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• L’estensione del campione dipende dalla popolazione edal livello di rischio attribuito al sistema di controllointerno e al rischio inerente relativo al ciascuna area dibilancio e con riferimento alle asserzioni che si intendeverificare.

• Dipende inoltre dall’esito dell’esito delle procedure dianalisi comparativa effettuate in via preliminare (se ilrevisore fa affidamento su tali procedure evidentementel’ampiezza del campione può essere ridotta).

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• Come è noto, il rischio di revisione (AR) dipende dalrischio inerente (IR), dal rischio di controllo (CR) e dalrischio di individuazione (DR), secondo la seguenteequazione:

AR=IR*CR*DR

• Nel caso di effettuazione di procedure di analisicomparativa, il rischio di individuazione vienescomposto in due componenti:

▫ DR1 -> rischio di individuazione da procedure di analisicomparativa

▫ DR2 -> rischio di individuazione da altre procedure divalidità

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• L’equazione diventa

AR=IR*CR*DR1*DR2

da cui

DR2= AR/(IR*CR*DR1)

• Stabilito così il rischio di campionamento (DR2), illivello di confidenza sarà pari a 1-DR2.

• Stabilito il livello di confidenza, si determina il fattore diconfidenza.

• L’intervallo di selezione sarà pari al rapporto trasignificatività operativa e fattore di confidenza.

• La numerosità del campione sarà pari al rapporto tra lapopolazione e l’intervallo di selezione

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La proiezione dell’errore

• L’utilizzo di metodi di campionamento statistici consentedi proiettare gli errori sul valore complessivo dellapopolazione da cui è stato estratto il campione, al fine distimare l’errore probabile sulla predetta popolazione.

• Una volta proiettato l’errore sull’intera popolazione saràpossibile formulare una conclusione statistica sull’interapopolazione:

▫ Se l’errore probabile è inferiore al livello di erroreaccettabile il conto o l’insieme di conti possono considerarsicorretti

▫ Se l’errore probabile è superiore al livello di erroreaccettabile, il conto o l’insieme di conti devono considerarsierrati.

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