7. Conceitos Gerais de Amostragem

Transcrição

1 7. Conceitos Gerais de Amostragem Introdução Este capítulo do enfoque de auditoria da Cnac explica os conceitos básicos da amostragem e fornece orientação específica sobre a aplicação de amostragem quando usado em testes substantivos. Ele também fornece orientação sobre quando e como aplicar a amostragem do atributo A amostragem de auditoria é a aplicação de procedimentos de auditoria em menos de 100% da população que forma um saldo de conta ou uma classe de transações, a fim de avaliar evidências quanto à exatidão geral dos saldos de conta ou classes de transações Os objetivos da conceituação geral sobre amostragem são: Obter amostras de auditoria eficazes e eficientes; Documentar as considerações que determinam o tamanho das amostras; Avaliar os resultados da amostra; Facilitar a conformidade com os nossos padrões profissionais O enfoque de amostragem de auditoria estabelece um plano abrangente e sistemático que enfoca diretamente a avaliação do risco de auditoria e integra a teoria estatística e o uso do julgamento da auditoria. O planejamento traduz os julgamentos de auditoria subjetivos em termos quantitativos para as características-chave a seguir: Materialidade e erro tolerável; Risco inerente; Risco de controle; Evidência de outros procedimentos substantivos relacionados, inclusive procedimentos analíticos; Erro agregado esperado na população. Risco da Amostragem O risco da amostragem se origina da possibilidade de que um teste aplicado em uma amostra resultará em uma conclusão diferente da que seria obtida se todas as unidades nas populações tivessem sido examinadas. Isto é, uma amostra específica pode conter proporcionalmente erros monetários maiores ou menores que os existentes na população. O risco da amostragem aumenta à medida que o tamanho da amostra diminui Dois aspectos do risco da amostragem são preocupantes quando são realizados testes substantivos detalhados: O Risco de Aceitação Incorreta é o risco de que a amostra aceite a conclusão de que a população não está materialmente errada quando na verdade está. (aceitar o errado); O Risco de Rejeição Incorreta é o risco que uma amostra suporte a conclusão de que a população está materialmente errada embora não esteja de fato. (rejeitar o correto) O risco da amostragem é determinado e controlado em uma amostra estatística. Embora o risco da amostragem não seja quantificado para uma amostra não estatística, a extensão desse risco é reduzida pela seleção representativa e pela estratificação. 102

2 Risco não Relacionado à Amostragem O risco não relacionado à amostragem inclui todos os aspectos do risco de auditoria que não são causados pela amostragem. O risco não relacionado à amostragem inclui a possibilidade de escolha dos procedimentos de auditoria que não são apropriados para o objetivo da auditoria (por exemplo, não se pode esperar que a confirmação das operações de crédito registradas detecte as operações de crédito não registradas). O risco não relacionado à amostragem também inclui a possibilidade de que a equipe de auditores falhe em reconhecer os erros nos documentos examinados. Essa falha tornará o procedimento ineficaz, mesmo que todos os itens sejam examinados. Planejamento do Teste Para planejar adequadamente o teste de amostragem, a equipe de auditores deve: Decidir se a amostragem é a estratégia correta; Compreender o objetivo do teste da amostragem; Definir um erro; Determinar a população a ser testada; Identificar itens individualmente significativos e outros itens-chave na população; Definir a unidade de amostragem. Decidir se a Amostragem é a Estratégia Correta A equipe de auditores da Cnac deve decidir se a amostragem é a abordagem de auditoria mais eficaz ou econômica. As condições a serem consideradas para decidir pelo uso da amostragem incluem: Se os procedimentos de auditoria contemplados são eficazes quando aplicados em base de teste - alguns procedimentos de auditoria não são normalmente aplicados a uma amostra. Por exemplo, os procedimentos analíticos são derivados da análise de todos os dados e da relação entre eles, a amostragem geralmente não é usada quando técnicas analíticas são aplicadas; A relação custo-benefício - os procedimentos de auditoria que fornecem um grau de evidência relativamente elevado a um custo relativamente baixo são aplicados frequentemente em uma base mais ampla do que uma amostra representativa. Geralmente, a amostragem deve ser evitada sempre que esses procedimentos estiveram disponíveis (por exemplo, cobertura significativa mediante o exame de valores monetários elevados ou itens incomuns com base em características quantitativas ou qualitativas, aplicação de procedimentos analíticos ou uma combinação de ambas as abordagens). O potencial para erro substantivo - Não recomenda-se a amostragem em situações em que o risco de erros substantivos em potencial é menos provável para um postulado específico. Esses postulados geralmente são considerados não críticos e geralmente são auditados de modo mais eficaz mediante a varredura de detalhes da conta para identificar os itens para teste ou por meio de procedimentos analíticos Em geral, a amostragem é preferida para uma população formada de um número grande de quantias individualmente insignificantes que em conjunto são significativas para as demonstrações contábeis (por exemplo, operações de crédito). Isso é especialmente 103

3 verdadeiro se a conta em questão é uma conta significativa das demonstrações contábeis. Fatores adicionais que podem indicar que a amostragem é apropriada são: O risco em potencial de um erro material em uma população não é baixo; Existem fraquezas no controle interno; É necessário desenvolver uma estimativa do saldo de conta ou da classe de transações ao invés de testar um saldo existente A amostragem pode ser usada como um teste substantivo ou para testar controles-chave, dependendo de a equipe de auditores estar tentando avaliar uma quantia em um saldo ou em uma classe de transações ou a eficácia operacional dos controles-chave identificados. Compreenda o Objetivo do Teste da Amostragem O objetivo de um procedimento de amostragem é diferente, dependendo de o procedimento ser substantivo ou um teste dos controles. O objetivo de um procedimento substantivo é obter evidências sobre um postulado. O objetivo de um teste de controle é coletar evidências relacionadas à eficácia operacional dos controles internos. O desenho da amostra é uma função do objetivo do teste. Portanto, ao realizar a amostragem a equipe de auditores deve identificar o objetivo do teste para determinar o desenho da amostra apropriado. Em geral, as amostras desenhadas como testes de controle não fornecem evidência suficiente para que se chegue a uma conclusão monetária (substantiva) significativa. Amostragem Substantiva Os erros devem ser definidos pela equipe de auditores durante o desenho da aplicação de amostragem. Um erro (intencional ou não intencional) é uma questão que causa falsa interpretação nas demonstrações contábeis e pode envolver: Erros não intencionais ou omissões de quantias em um saldo de conta ou uma classe de transações, inclusive erros matemáticos ou escriturais nos registros de base e dados contábeis a partir dos quais as demonstrações contábeis foram preparadas; Erros na aplicação dos princípios contábeis; Supervisão ou interpretação errônea dos fatos que existiam no momento em que as demonstrações contábeis foram preparadas; Omissões intencionais. Testes das Amostras de Controle Os testes dos desvios de controle devem ser definidos durante o desenho da amostragem. O propósito de um teste de controle é coletar evidências relacionadas à eficácia operacional de um controle. Portanto, todos os desvios são considerados substantivos para a amostra, independentemente da quantia envolvida em uma transação específica. Um desvio neste contexto é uma ocorrência em que um controle não foi aplicado corretamente tendo um erro quantitativo ocorrido ou não. Os desvios podem resultar de fatores como: Erro humano causado por fadiga, descuido, falha na compreensão das instruções e outros; 104

4 Mudança de pessoal, com a consequente falta de familiaridade com os procedimentos; Variações periódicas no volume de transações. Determinar a população a ser testada Populações são todos os itens dos quais uma amostra é obtida e sobre os quais a amostra fornece informações. Como qualquer conclusão baseada em uma amostra somente pode ser estendida à população da qual ela foi selecionada, é substantivo que a população seja definida o mais precisamente possível. O objetivo de auditoria deve ser considerado quando a população for definida Como um item excluído erroneamente de uma população a ter amostragem não pode ser selecionado para testes, devem ser realizados procedimentos complementares para garantir que a população a ter amostragem está completa (testes de totalidade da população). Outros procedimentos de auditoria frequentemente fornecerão garantia sobre a totalidade da população. Alguns exemplos desses procedimentos são: Soma da população e concordância do saldo com a razão geral contábil; Testes para transações e saldos não registrados (por exemplo, pesquisa por passivos ou operações não registrados) Algumas vezes, a população deve ser dividida em várias subpopulações. A seguir, alguns exemplos para um teste substantivo e para um teste dos controles: Testes substantivos - confirmação das operações de crédito que incluem tanto o saldo devedor normal quanto as prestações a receber. Para maximizar a taxa de respostas, a equipe de auditores pode confirmar os contratos individuais pendentes para as operações de crédito e os saldos pendentes para as parcelas a receber; Testes dos controles - se a administração da cooperativa representar que um procedimento de controle estava em funcionamento durante o período para todos os locais exceto um deles, o teste da população dos controles pode excluir corretamente esse local, e pode ser obtida uma conclusão válida sobre o teste dos controles nos locais restantes. Podem ser necessários procedimentos adicionais para obter uma conclusão de auditoria no local sem o controle. Identificar itens Individualmente Significantes e Outros Itens-Chave na População A equipe de auditores da Cnac pode decidir examinar individualmente determinados itens em uma população. Esses itens seriam excluídos da população a ser incluída na amostra e examinados separadamente. A identificação destes itens-chave pode ser baseada em um valor monetário ou em considerações qualitativas. Corte monetário. A determinação dos itens individualmente significantes baseados em um corte monetário é exigida para todas as amostras substantivas não estatísticas. O nível do corte monetário é uma questão de julgamento da equipe de auditores; entretanto, geralmente ele não deve exceder o erro tolerável. Por exemplo, se a população consistir em uma grande quantidade de pequenos valores monetários, uma orientação geral é considerar todos os itens com valor maior do que o erro tolerável como individualmente significantes; entretanto, qualquer valor menor ou igual àquele valor pode ser usado. 105

5 Considerações qualitativas. Os itens-chave também podem assegurar a atenção da auditoria, independentemente do tamanho. Alguns exemplos dessas considerações qualitativas ou itens-chave são: Transações ou saldos que estão sujeitos a um alto grau de envolvimento da administração e responsáveis pela governança da cooperativa; Transações ou saldos com uma probabilidade alta de erro; Transações ou saldos que não estão no curso comum dos negócios de uma cooperativa; Transações com partes relacionadas; Itens suspeitos ou incomuns e desvios aparentes da norma; Transações significativas de fim de ano. Definir a Unidade de Amostragem Uma unidade de amostragem é qualquer um dos itens individuais que constituem a população. A unidade de amostragem deve ser definida antecipadamente, uma vez que a seleção dos itens, o limite ou a época necessária para auditar os itens da amostra selecionados e a avaliação do resultado dependerão da unidade selecionada. Amostragem substantiva - a unidade de amostragem para uma amostra substantiva pode ser qualquer elemento, contanto que o valor total de todos esses elementos seja igual ao valor total do saldo ou da classe de transações que estiver sendo auditada. Se, por exemplo, o objetivo de auditoria for verificar o saldo total das operações de crédito por confirmação, nenhum dos itens a seguir pode ser especificado como unidade de amostragem: Saldos totais do devedor (método usual quando são usadas confirmações); Contratos em aberto (que podem ser mais produtivas do que os saldos de conta se os devedores não puderem confirmar os saldos totais e podem ser mais eficientes devido à redução do tempo necessário para realizar procedimentos alternativos em contas sem resposta). A escolha da unidade de amostragem deve se basear em considerações como conveniência, economia e eficácia, pois os resultados da amostragem não dependem do nível de agrupamento na unidade de amostragem. A preferência entre as alternativas deve se basear nas informações disponíveis ou nas informações com maior probabilidade de suscitar uma resposta. Testes dos controles - a unidade de amostragem deve ser definida de acordo com o procedimento de controle a ser testado. Por exemplo, se a amostra for desenhada para testar o procedimento de controle sobre a autorização apropriada dos desembolsos de caixa (documentados por funcionário da cooperativa que inicia um voucher), o voucher pode ser a unidade de amostragem e a presença ou ausência de evidência da autorização apropriada é o procedimento de controle que está sendo testado. Entretanto, se cada item em um voucher ou comprovante tem uma característica de controle documentada, o item 106

6 de uma linha pode ser a unidade de amostragem e várias unidades de amostragem podem estar em um voucher ou comprovante. Selecione os Itens da Amostra que Serão Testados Uma amostra deve ser selecionada para que possa ser representativa da população (isto é, as características da amostra não devem ser diferentes daquelas da população por nenhum outro motivo além do risco da amostragem). Os métodos a seguir são métodos de seleção representativos: A amostragem aleatória (a amostra é selecionada a partir da população inteira sem que se tente incluir ou excluir uma unidade de amostragem); Amostragem da unidade monetária (também conhecida como probabilidade proporcional à amostragem do tamanho). Este método é usado para amostras estatísticas; Amostragem sistemática (por exemplo, selecionar todo enésimo item) Para uma amostra significativa, normalmente a população é estratificada (a amostragem da unidade monetária estratifica a população automaticamente). A amostragem representativa deve ser usada em cada estrato. Amostragem Substantiva - Princípios básicos As amostras para a realização de testes substantivos detalhados são desenhadas para coletar evidência sobre os postulados contidos em saldos de conta ou classe de transações e são usadas frequentemente para fornecer evidência básica de auditoria. Por outro lado, o tamanho da amostra é um elemento decisivo que controla a força da amostra. A equipe de auditores deve combinar os fatores a seguir para determinar os tamanhos da amostra para amostras não estatísticas e estatísticas com o uso do modelo conhecido como Amostragem da Unidade Monetária. Avaliação do risco inerente - à medida que este risco diminui, o tamanho da amostra diminui; Avaliação de risco do controle - à medida que este risco diminui de alto para baixo, o tamanho da amostra diminui; Materialidade e erro tolerável - à medida que esses valores aumentam (diminuem), o tamanho da amostra diminui (aumenta); Tamanho da população - à medida que a magnitude da população a ser incluída na amostra (conforme expresso nas unidades monetárias) aumenta, o tamanho da amostra aumenta; Garantia fornecida pelos procedimentos analíticos e por outros procedimentos de auditoria substantivos relacionados - à medida que a evidência desses procedimentos de auditoria aumenta, o tamanho da amostra diminui (menos evidências são necessárias do procedimento de amostragem); Frequência e relevância dos erros esperados - à medida que a frequência e a relevância dos erros esperados aumentarem, o tamanho da amostra deve aumentar; Estratificação - à medida que a variação dos valores na população a ser incluída na amostra (variabilidade) diminui, o tamanho da amostra aumenta. A estratificação reduz a variabilidade da população mediante a segmentação de uma população em dois ou mais grupos. 107

7 A seguir, um resumo da discussão acima: Fatores que influem Tamanhos de amostra maiores Tamanhos de amostra menores Risco inerente Alto Baixo Risco de controle Alto Baixo Materialidade e erro tolerável Menor Maior Tamanho da população Maior Menor Evidência fornecida por procedimentos substantivos relacionados (outros testes detalhados ou procedimentos analíticos) Menor Maior Frequência e relevância dos erros esperados Aumentado Diminuído Estratificação Maior variação de valores Menor variação de valores Métodos de Amostragem Existem dois métodos de amostragem da auditoria: não estatística e estatística. Ambos os métodos exigem julgamento no planejamento, na realização e na avaliação da amostra e ambos são aceitáveis. A única diferença entre as abordagens é que a amostragem estatística permite que a equipe de auditores meça objetivamente o risco de amostragem inerente ao processo de amostragem. O risco de amostragem não pode ser medido em uma amostra não estatística A amostragem estatística, geralmente, é mais eficiente do que a amostragem não estatística porque os tamanhos das amostras são menores. Portanto, geralmente será vantajoso usar a amostragem estatística sempre que as economias associadas com o tamanho menor da amostra excederem o custo adicional da seleção e avaliação de uma amostra não estatística. Uma amostragem estatística é quase sempre mais eficiente e econômica do que uma amostragem não estatística quando uma cooperativa tem registros computadorizados ou existe um grande número de unidades de amostragem na população Para desenhar amostras não estatísticas ou estatísticas, as mesmas considerações são aplicadas acima. Por exemplo, em ambos os métodos são definidos os objetivos do teste, a população, a unidade da amostragem, a definição dos erros, os procedimentos de auditoria, o risco aceitável, a materialidade e o erro tolerável. Estratificação Estratificação é o processo de divisão da população a ser incluída na amostra em duas ou mais subpopulações ou estratos. Uma parte da amostra é então alocada para cada estrato. O propósito da estratificação é reduzir a variabilidade da população a ser incluída na amostra e assim reduzir o tamanho necessário para a amostra. 108

8 A estratificação pode ser obtida de diversas formas. Para amostras não estatísticas, a divisão da população a ser incluída na amostra em dois estratos é, geralmente, a forma mais econômica. O limite recomendável entre os dois estratos deve ser o valor médio da população a ser incluída na amostra. O estrato superior será todo item maior do que o valor médio e o estrato inferior será todo item da amostragem menor do que o valor médio. Se for desejado mais de um estrato, a amostragem estatística provavelmente será mais econômica. A alocação recomendada do tamanho da amostra entre os dois estratos é a seguinte: Alocação recomendada do tamanho da amostra Estrato superior 2/3 Estrato inferior 1/3 (se o valor monetário de cada estrato for conhecido, devem ser calculadas amostras separadas para cada estrato substituindo-se o valor monetário de cada estrato pela população a ser incluída na amostra. Na maioria dos casos esses métodos produzirão resultados similares, mas não necessariamente idênticos) Qualquer plano de amostragem não estatística que não seguir as orientações anteriores deve ser considerado não estratificado para fins de determinação do tamanho da amostra Ocasionalmente, as equipes de auditoria encontrarão situações em que todas as unidades de amostragem em uma população têm o mesmo valor (por exemplo, as cotas de capital dos cooperados). Se existir pouca ou nenhuma variabilidade no valor dos itens na população a ser incluída na amostra, uma amostra não estratificada deve ser usada e o tamanho da amostra não precisa ser dobrado, uma vez que o propósito da estratificação é reduzir a variabilidade. Entretanto, a equipe de auditores precisa ter cuidado ao decidir que as características monetárias da população são homogêneas e, portanto, não precisam ser estratificadas. Usando as cotas de capital como exemplo, o prazo de subscrição das cotas pode variar, por exemplo, de um a três anos. Nessa situação, a população pode não ser homogênea e o uso de uma amostra não estratificada exigiria que o número computado fosse dobrado. Confirmações Negativas Além das considerações acima, em geral o tamanho das amostras deve ser aumentado quando forem usadas confirmações negativas. O tamanho da amostra deve presumir que sejam usadas confirmações positivas. Entretanto, podem ser usadas confirmações negativas em situações nas quais o nível avaliado combinado do risco inerente e de controle for baixo, os saldos de contas individuais forem pequenos e não houver motivo para acreditar que os cooperados que estão recebendo as solicitações não as levarão em consideração. Solicitações negativas devem ser evitadas para amostras estatísticas, exceto para amostra não estatística que for individualmente significativa. Seleção da Amostra - Não estatística Os itens da amostra não estatística devem ser selecionados de modo que a amostra em cada estrato seja representativa da população incluída na amostra e o método de seleção deve ser documentado apropriadamente. Em determinados casos, o estrato da população pode ser estimado devido às condições sob as quais a amostragem é realizada. A equipe 109

9 de auditores frequentemente estima os valores e tenta selecionar os itens no estrato superior Cada item da amostra deve ser examinado para determinar se existe qualquer tipo de erro predeterminado. Quaisquer itens que a equipe de auditores não puder examinar deverão ser tratados como erros para fins da avaliação da amostra. A equipe de auditores deve avaliar cuidadosamente os motivos pelos quais algum item não foi examinado e as implicações dos motivos declarados. Amostragem Estatística Os princípios de amostragem são discutidos acima. Todas essas orientações se aplicam à amostragem estatística e não estatística. Os parágrafos a seguir fornecem orientação sobre computação, seleção e avaliação de amostras estatísticas e devem ser lidos em conexão com os parágrafos mencionados anteriormente neste capítulo. Determinação do Tamanho da Amostra O objetivo do desenho da amostra é determinar um tamanho de amostra suficiente para garantir que o erro de amostragem não exceda a estimativa preliminar de materialidade. O método recomendado para a determinação do tamanho da amostra é frequentemente mencionado como Amostra da Unidade Monetária (MUS, em inglês) e tem a vantagem básica de: Estratificação automática; Facilidade de uso em registros manuais e computadorizados. Itens Individualmente Significantes A técnica de escolha da amostra associada à MUS é conhecida como Probabilidade Proporcional ao Tamanho (PPS, em inglês). Essa técnica realiza a estratificação automática e determina automaticamente o cortes do valor para itens individualmente significantes de acordo com valor Essa técnica seleciona automaticamente todo item com valor maior ou igual ao intervalo de amostragem. Os itens identificados como críticos nas considerações qualitativas, e retirados da população ajustada, devem ser incluídos no total de itens que será examinado. Seleção da Amostra Saldos de valor zero em uma população não terão nenhuma chance de escolha e precisarão ser segregados se for necessário aplicar procedimentos de auditoria separados para eles Saldos negativos também devem ser segregados porque a inclusão deles pode afetar negativamente as probabilidades de seleção dos itens positivos na população. Se quisermos incluir saldos negativos na população sob amostragem (eles podem ser imateriais), a amostra deve estar baseada no valor absoluto dos itens negativos (por exemplo, o valor absoluto de -20,00 é 20,00) O procedimento para a seleção da amostra é: 110

10 Selecione um número aleatório maior ou igual a zero e menor do que o intervalo de amostragem. Acumule um total do seguinte modo: Comece com zero; Subtraia o número aleatório selecionado; Inclua itens na população, selecionando quaisquer itens que tornam o total não negativo; Quando um item tiver sido selecionado, subtraia o intervalo de amostragem repetidamente até que o total seja negativo novamente. Teste o processo de seleção para verificar a totalidade incluindo todos os números subtraídos novamente no total e combinando o resultado com o total da população Se a avaliação da amostra inicial precisar de um aumento no tamanho da amostra, o único aumento que pode ser avaliado estatisticamente usando a técnica de avaliação MUS é um múltiplo inteiro do tamanho da amostra original (como a duplicação) para que a amostra original seja incluída na amostra ampliada. Se houver duplicação, o processo de seleção deve ser repetido usando o intervalo de amostragem de metade do intervalo de amostragem original. O início aleatório original deve ser usado se for menor do que metade do intervalo de amostragem; caso contrário use o início original menos metade do intervalo de amostragem original. Avaliação de Amostra O processo de avaliação é direcionado para a avaliação dos três componentes dos resultados da amostra: Erro conhecido (isto é, o erro real encontrado nos itens da amostra); Erro projetado (isto é, a melhor estimativa de erro real no valor da população, conforme derivado da amostra); Erro de amostragem (isto é, erro na população que pode não ser detectado devido à amostragem usada, ao contrário da verificação 100%) O erro conhecido e o erro projetado são elementos comuns das amostras estatísticas e não estatísticas. Entretanto, o uso da amostragem estatística permite que o erro de amostragem seja medido. Implicações dos Erros Encontrados O modelo de decisão para uma amostra de auditoria substantiva é baseado na estimativa preliminar de materialidade. Se a avaliação fornecer um erro de amostragem menor do que essa estimativa, a amostra pode ser aceita, o erro projetado calculado e lançado na folha de ajustes. Se o cálculo resulta em um erro de amostragem maior do que essa estimativa, a precisão desejada não foi atingida e existem três alternativas: Aceitar um risco maior de aceitação incorreta para o teste de amostragem e aplicar outros procedimentos de auditoria substantivos direcionados para o mesmo objetivo para quantificar melhor o erro e reduzir o risco geral de auditoria a um nível aceitável. Fazer com que a cooperativa execute novamente o processo contábil associado e os testes de auditoria para a população corrigida. 111

11 3. Aumentar o tamanho da amostra. Como isso exige um múltiplo inteiro do tamanho da amostra, esse tamanho terá de ser no mínimo dobrado. A escolha apropriada é uma questão de julgamento profissional. Temos que ter cuidado ao optar por aumentar o tamanho da amostra porque essa alternativa frequentemente confirma os resultados da amostra inicial. Avaliação MUS (Amostra de Unidade Monetária) A avaliação abrange dois estágios: A determinação do erro de amostragem para avaliar se a amostra é aceitável; A determinação do erro projetado A MUS divide a população em dois componentes principais que serão projetados separadamente: Itens individualmente significativos (isto é, itens cujo valor monetário é maior ou igual ao intervalo de amostragem), que são examinados 100%; A população incluída na amostra. Determinação do Erro de Amostragem Na abordagem de avaliação MUS, o erro de amostragem geralmente consiste em dois componentes: Precisão Básica e Precisão PGW (Precision Gap Widener). Se nenhum erro for detectado na população sob amostragem, a medição do erro de amostragem é conhecida como Precisão Básica (erro de amostragem mínimo da amostra como resultado de que nem todos os itens foram examinados). À medida que os erros são detectados, a medição do erro de amostragem aumenta para cada erro. Esse aumento é conhecido como Precision Gap Widener (PGW). Assim: Erro de Amostragem = Precisão Básica + PGW A Precisão Básica é a demonstração a mais que poderia existir (em um nível de risco dado) mesmo que nenhum erro fosse encontrado na amostra. Portanto, o fator usado para calcular a Precisão Básica (o fator da Precisão Básica) será baseado apenas na combinação dos fatores relacionados ao risco. Assim: Precisão Básica = Intervalo de Amostragem x Fator da Precisão Básica PGW é o valor pelo qual a Precisão Básica aumenta à medida que os erros são encontrados na população sob amostragem. Para calcular o PGW, os erros individuais da população sob amostragem são ordenados de acordo com o tamanho da diferença de porcentagem, onde: Diferença de porcentagem = (Valor Contábil - Valor Auditado) / Valor Contábil Por exemplo, um erro de $100 em um item de $500 da amostra corresponde a uma diferença de 20%, sendo classificado em uma posição superior a um erro de $200 em um item de $2.000 da amostra, o que corresponde a uma diferença de 10%. Depois que os erros forem ordenados, cada erro projetado (ver abaixo) é multiplicado pelo fator PGW correspondente; o maior erro projetado vezes o maior fator PGW; o maior erro projetado seguinte vezes o maior fator PGW seguinte etc. onde: 112

12 Erro Projetado = Diferença de Porcentagem x Intervalo de Amostragem O Erro de Amostragem total pode ser calculado a partir da Precisão Básica e do PGW e o resultado comparado com a materialidade. Determinação do Erro Projetado O erro projetado total é igual ao erro real nos itens individualmente significantes (isto é, valor contábil menos valor auditado); a soma do erro projetado pode ser calculada usando a fórmula acima (isto é, diferença de porcentagem vezes intervalo da amostragem) Qualquer erro projetado para o qual não seja feito nenhum ajuste deve ser registrado na folha de ajustes. Amostragem do Atributo A amostragem do atributo é usada para se chegar a uma conclusão sobre a população em termos de taxa de ocorrência. A cada desvio de um atributo definido é dado um peso igual na avaliação da amostra, independentemente do valor monetário das transações Os padrões de certificação oferecem oportunidades para que a equipe de auditores da Cnac forneçam garantias para assuntos relacionados à ocorrência de determinados atributos na população. Por exemplo, uma cooperativa pode concordar em pagar determinados custos de publicidade para uma empresa e desejar uma garantia de que as faturas de publicidade enviadas atendam aos critérios apropriados. Os auditores podem fornecer essa garantia se ficarem satisfeitos com o fato de que as faturas apresentadas a cooperativa atendem aos critérios apropriados. A amostragem pode ser um procedimento útil para ser aplicado nessa circunstância. Como alternativa, o auditor que fornecer garantia sobre a apresentação correta da planilha de despesas, provavelmente realizará outros testes além da amostragem. Para permitir que a Cnac realize a certificação dos contratos que exijam amostragem, foi definida uma abordagem de amostragem de atributos A equipe de auditores pode aplicar a amostragem de atributos nas seguintes circunstâncias: Testes de controles em uma auditoria de demonstração contábil; Testes de vários atributos que representam coletivamente o assunto relevante da opinião da certificação; Outros contratos nos quais o atributo representa o assunto relevante. Teste de Vários Atributos que Representam o Assunto Coletivamente Nos procedimentos de auditoria em que muitos atributos representem o assunto relevante coletivamente, a opinião da auditoria não se baseia em nenhum atributo. Em vez disso, os atributos são avaliados coletivamente para determinar se o objetivo dos atributos é atingido coletivamente. Nesses serviços o assunto pode ser expresso de várias maneiras (por exemplo, eficácia dos controles para atingir os objetivos de controle em uma auditoria das operações de crédito em conformidade com os requisitos regulatórios da Resolução CMN 2.682/99). 113

13 A tabela a seguir relaciona o tamanho das amostras que deve ser usado para esses contratos. O tamanho das amostras se baseia em um nível de confiança de 90% de que a taxa de ocorrência máxima de erros na população não excederá 10% e que nenhum erro será detectado. Tamanho da população Tamanho mínimo da amostra Sem desvios Um desvio Dois desvios N/D (*) N/D (*) N/D (*) > (*) Para populações com menos de 100 itens, é mais eficiente usar a reexecução do que a amostragem. O enfoque recomenda testar 10% da população ao usar a reexecução (por exemplo, para uma população de 50, 5 itens seriam testados). Outras amostras do atributo Para contratos em que um único atributo seja o assunto da opinião, é necessária uma amostra maior para reunir garantia suficiente para apoiar a opinião da auditoria. Por exemplo, um cooperativa concorda em pagar determinados custos de publicidade de uma central se esses custos atenderem aos critérios aprovados em assembleia. A cooperativa deseja obter garantia de um auditor de que os rateios de custos atendem aos critérios especificados. Como a opinião será baseada em um único atributo, é necessário um tamanho de amostra de 50 itens (presumindo-se que a população seja de 101 a 500). Se for encontrado um desvio, a equipe de auditores deve aumentar o tamanho da amostra para o valor na tabela e não encontrar mais nenhum desvio para concluir que os rateios pagos estão em conformidade com os critérios especificados pela assembleia A tabela a seguir deve ser usada para esses rateios e outros tipos de contrato da cooperativa: Tamanho mínimo da amostra Tamanho da população Sem desvios Um desvio Dois desvios N/D* N/D* N/D* >