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NUMERO 217 - GENNAIO / FEBBRAIO 2014
IL COMMERCIALISTA VENETO
Campionamento statistico e non statistico
Il professionista incaricato della revisione può decidere se applicare il campionamento
ad un saldo di un conto (per esempio al saldo Crediti verso clienti) o ad una classe
di operazioni (per esempio le vendite di un determinato periodo) utilizzando il
metodo statistico o il metodo non statistico. Tale decisione dipenderà dal proprio
giudizio e atterrà al miglior metodo per raccogliere sufficienti ed appropriati ele-
menti probativi nelle specifiche circostanze. Per esempio, nel caso di procedure di
conformità, in cui assume maggior rilievo l’analisi sulla natura e la causa degli errori
rispetto alla mera presenza o meno di errori, potrebbe essere più appropriato il
campionamento non statistico.
Il principio di revisione ISA 530 definisce il campionamento statistico (e per diffe-
renza il campionamento non-statistico) come una qualsiasi metodologia di
campionamento che possieda le seguenti caratteristiche:
a)
selezione casuale di un campione;
b)
utilizzo del calcolo delle probabilità per valutare i risultati del campione, ivi
inclusa la determinazione del rischio di campionamento.
Le differenze tra il metodo statistico e quello non statistico attengono principal-
mente alla dimensione del campione, alla selezione del campione e alla valutazione
dei risultati. In particolare per quanto attiene alla dimensione del campione, nel
campionamento non statistico la dimensione del campione è determinata soggetti-
vamente del revisore in base al suo giudizio professionale. Le tecniche statistiche si
basano invece su formule matematiche fondate su distribuzioni di probabilità sta-
tistiche. Pertanto la dimensione del campione statistico viene determinata sul fon-
damento di alcuni parametri decisionali definiti al termine della fase di programma-
zione delle verifiche (il livello di affidabilità richiesto e l’errore massimo tollerabile).
Relativamente alla selezione del campione nel campionamento non statistico la
selezione è definita dal revisore in base al proprio giudizio professionale. Mentre
per la selezione del campione con il metodo statistico, si adottano tecniche
probabilistiche che consentono di rendere imparziale la scelta delle rilevazioni da
verificare e dunque garantire la rappresentatività del campione.
Infine, per quanto riguarda la valutazione dei risultati, le tecniche statistiche per-
mettono di estendere i risultati delle verifiche a tutte le unità costituenti la popolazio-
ne, determinando anche il correlato rischio di campionamento legato alla possibilità di
selezionare unità non rappresentative delle caratteristiche preponderanti della popo-
lazione di riferimento. Mentre con il campionamento non statistico l’estensione dei
risultati non può essere effettuata oggettivamente. Il principio di revisione ISA 530
afferma infatti che solo quando il metodo adottato possiede tutte le caratteristiche di
un campionamento statistico, è possibile estrapolare valide conclusioni per l’intera
popolazione sulla base degli esiti delle verifiche effettuate sul campione.
In ogni caso il revisore dovrà specificare nelle proprie carte di lavoro il metodo di
selezione del campione. Più precisamente si distinguono i seguenti metodi:
1.
Selezione non strutturata (“
Haphazard selection
”): in cui il revisore sele-
ziona il campione senza seguire una tecnica strutturata. Ancorché il revisore non
utilizza una tecnica strutturata, dovrà necessariamente evitare di selezionare gli
Item
in maniera prevedibile o pregiudizievole (ad esempio potrà selezionare da un
elenco la prima e/o l’ultima rilevazione) in modo da assicurarsi che tutti gli
item
abbiano la stessa
chance
di essere selezionati.
2.
Selezione casuale (“
Random selection
”): si tratta di unmetodo di selezione basa-
to sulla generazione di numeri casuali tramite un software o tavole numeriche casuali;
3.
Selezione sistematica (“
Systematic selection”)
: attuata definendo un inter-
vallo di selezione (o di campionamento) mediante il rapporto tra la dimensione
della popolazione e la dimensione del campione. Per ogni intervallo di
item
ne verrà
selezionato uno per la verifica. Il punto di partenza deve essere casuale e scelto tra
zero e l’intervallo di campionamento.
4.
Selezione con probabilità proporzionate alla dimensione monetaria delle
unità (“
Monetary unit sampling”
ovvero
“Dollar unit sampling”
): si applica alle
popolazioni costituite da valori monetari e si fonda sul principio che ogni unità
monetaria (p.e. 1 Euro) costituisce una unità autonoma della popolazione. L’unità
associata all’unità monetaria scelta viene estratta per la verifica. Di conseguenza,
maggiori sono le unità monetarie associate ad una unità della popolazione, maggiore
sarà la probabilità che quell’importo venga selezionato. Con questo metodo le unità
che possiedono un maggior valore monetario hanno una maggiore probabilità di
essere selezionate. Infatti si suppone che tali unità presentino un maggior rischio di
errori significativi a causa della rilevanza del loro valore unitario. Si evidenzia
tuttavia che anche gli
item
di minor valore unitario possono nascondere degli errori
complessivamente significativi (sommati tra di loro) pertanto è consigliabile trat-
tarli come popolazione separata; inoltre è opportuno isolare i valori negativi (ad es.
i clienti con saldo avere nel partitario dei clienti) in una popolazione separata.
Resta inteso che laddove il revisore fosse impossibilitato ad applicare uno dei
metodi succitati per l’identificazione degli
items
da estrarre potrà optare per una
selezione a giudizio (fermo restando che la dimensione del campione sarà comun-
que legata al grado di rischio attribuito al relativo ciclo).
Per esempio, se dobbiamo effettuare un test di validità su una popolazione che vale
700 Euro con un totale di 200 items, dobbiamo dapprima calcolare la nostra
perfor-
mance materiality
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che supponiamo essere pari a 100 Euro. Successivamente andre-
mo ad effettuare una prima stratificazione della popolazione. Nel nostro esempio
selezioneremo gli
item
con valore superiore alla
performance materiality
(c.d.
top
stratum
) che supponiamo essere gli
items
: nr.1 del valore di 200 Euro, nr. 2 che vale
100 Euro e il nr. 3 che vale 100 Euro (complessivamente pari a 400 Euro). Poiché il
valore residuo della popolazione è pari a 300 Euro (700 Euro – 400 Euro) ed è
superiore alla nostra
performance materiality
(100 Euro), dovremmo analizzare i
rimanenti 197
items
. Se tra questi vi sono pochi
items
che rappresentano una grande
porzione dei valori non testati, ad esempio vi sono 5
items
che complessivamente
sono pari a 220 Euro, selezioneremo questi
items
e, poiché il valore residuo della
popolazione è 80 Euro (300 Euro – 220 Euro) che è inferiore alla nostra
performance
materiality
, non sarà necessario effettuare altri test sui rimanenti 192
items
(197-5).
Se invece la popolazione residua dopo la prima stratificazione è formata da 197
items
di basso valore unitario che assommano a 300 Euro, dovremmo testare la popolazio-
ne residua tramite un metodo probabilistico del tipo “
monetary unit sampling
”.
Il Campionamento nelle procedure di conformità
Qualora il revisore voglia fare affidamento sui controlli interni, dovrà necessaria-
mente testare l’affidabilità degli stessi tramite i c.d. test di conformità. Come vedre-
mo in seguito, l’ampiezza del campione dipenderà dal grado di affidamento sul
sistema dei controlli che il revisore intenderà fare in base alla sua strategia di
audit
.
Prima di testare il sistema di controllo sarà quindi necessario verificare che le
procedure amministrative:
i.
Siano state configurate correttamente al fine di prevenire e mitigare il ri-
schio di errori materiali (c.d.
assessment of the design
);
ii.
siano state implementate cioè messe in pratica dalla società;
iii.
siano effettivamente applicate tramite test su base campionaria (test di
conformità).
Per verificare il
design & implementation
(punti i. e ii.) di un controllo, il revisore
dovrà dapprima acquisire le procedure amministrative tramite la disamina dei docu-
menti predisposti dalla società o in mancanza, rilevare le procedure tramite appo-
site interviste con i responsabili delle funzioni coinvolte. Una volta individuati i
controlli chiave (c.d.
Key-controls
7
) in relazione alle
assertions
di bilancio, il reviso-
re dovrà testarne l’implementazione ripercorrendo per almeno un’operazione la
messa in pratica dei controlli delineati nella procedura (c.d.
walktrough test
).
La dimensione del campione per verificare l’effettiva applicazione dei controlli
(c.d.
Test of Controls
) dipende:
-
dal grado di affidamento
8
che si vuole fare sul sistema di controllo
-
dal tipo di controllo (manuale/automatico) e
-
dalla frequenza con cui la società effettua i controlli (giornaliero/
plurigiornaliero, settimanale, mensile, trimestrale, annuale).
In particolare, la dimensione del campione è determinata dal rapporto tra:
Fattore di confidenza / Grado di deviazione accettabile
Per la verifica dell’efficacia operativa dei controlli con affidamento minimo su altro
lavoro svolto, nella prassi viene utilizzato un livello di confidenza pari a 90% (che
corrisponde a un fattore di confidenza
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pari a 2,3) ed il massimo grado di deviazione
è pari al 10%. La dimensione minima del campione sarebbe quindi 23 (=2,3/10%)
che arrotondiamo prudenzialmente a 25.
Laddove il controllo non sia giornaliero o plurigiornaliero, la dimensione del cam-
pione verrà presa in base al giudizio professionale.
La seguente tabella riepiloga il campione suggerito dalla prassi nel caso il revisore
voglia ottenere un medio rischio di controllo (
Moderate Control Assurance
):
Nei test di conformità la dimensione del campione non cresce al crescere della
6
Ricordiamo che la
Performance Materiality
è l’ammontare o gli ammontari di materialità fissati dal revisore che sono inferiori alla materialità sul bilancio nel suo complesso
(la c.d.
Overall Materiality
). Si rimanda a quanto riportato alla nota 3.
7
Si tratta dei controlli in grado di prevenire o mitigare il rischio di errori significativi in relazione agli obiettivi del revisore ovvero alle assertions di Bilancio:
Existence/
Occurence, Completeness, Accuracy, Cut-off, Classification, Rights and obbligations, Valuation and allocation
. Per maggiori dettagli si rimanda a quanto delineato nell’ISA315.
8
Nella prassi un livello di affidamento “alto” richiede un livello di confidenza del 95%, mentre un affidamento “medio” richiede un livello di confidenza del 90%. Il buon fine
dei test di conformità permette di abbassare il rischio di controllo rispettivamente a “basso” e “medio”. In caso di fallimento dei test il revisore dovrà valutare se estendere il
campione ovvero non fare affidamento sul sistema dei controlli.
9
Il fattore di confidenza è una funzione del livello di confidenza ovvero del livello di rischio (di individuazione) considerato accettabile che la verifica non fornisca risultati
corretti. Per esempio un livello di confidenza del 90% indica che, se una data verifica è stata svolta per 100 volte, i risultati saranno corretti 90 volte su 100. Esiste quindi il
rischio che 10 su 100 non producano risultati corretti.
Il campionamento
nel processo di revisione
SEGUE DA PAGINA 21
SEGUE A PAGINA 23
Frequenza del controllo
(manuale)
Dimensione del
campione
Giornaliero/plurigiornaliero
25
Settimanale
10
Mensile
3
Trimestrale
2
Annuale
1