İNCELENECEK İŞLEMLERİN SEÇİLMESİ VE ÖRNEKLEME

... konulu sunumlar: "İNCELENECEK İŞLEMLERİN SEÇİLMESİ VE ÖRNEKLEME"— Sunum transkripti:

1 İNCELENECEK İŞLEMLERİN SEÇİLMESİ VE ÖRNEKLEME

2 Mali Denetimin Amacı Mali denetimin amacı; mali tabloların doğru ve güvenir bilgi verdikleri ve önemli hatalar içermedikleri konusunda makul bir güvenceye ulaşmaktır. Denetimin verimli ve etkin olarak yürütülmesi, mali tablolar hakkında görüş oluşturmak üzere gerekli olan yeterli ve uygun kanıtın elde edilmesi en kısa süreyle ve en az maliyetle mümkündür.

3 İncelenecek İşlemlerin Seçilmesi-1
Denetçi, hedeflenen güvenceyi sağlayabilecek en etkin ve uygun metot bileşeninin hangisi olacağına karar verebilmek için mesleki yargısını ve tecrübesini kullanır.

4 İncelenecek İşlemlerin Seçilmesi-2
Tüm İşlemlerin Seçilmesi (Yüzde Yüz İnceleme) Belirli İşlemlerin Seçilmesi Örnekleme Yapılması

5 Neden Örnekleme? Maliyet tasarrufu, Zaman tasarrufu,
Doğru bilgi edinme.

6 Örnekleme İlkeleri Amaçlar tanımlanmalı
Popülasyonun nitelikleri belirlenmeli Denetim tekniklerinin bileşimine karar verilmeli.

7 Örnekleme Riski Örnekleme Riski Örneklemeden Kaynaklanmayan Risk

8 Örnekleme Süreci Örneklemenin planlanması
Örneklerin seçimi ve incelenmesi Örnekleme sonuçlarının değerlendirilmesi

9 Örneklemenin Aşamaları-1
A. Örneklemenin Planlanması Popülasyonun belirlenmesi Denetim hedefinin/hedeflerinin belirlenmesi Örneklem biriminin belirlenmesi Örnekleme yönteminin belirlenmesi Örneklem büyüklüğünün hesaplanması

10 Örneklemenin Aşamaları-2
B. Örneklerin Seçimi ve İncelenmesi 6. Örneklerin seçimi 7. Seçilen örneklerin incelenmesi (denetim prosedürlerinin uygulanması) C. Örnekleme Sonuçlarının Değerlendirilmesi 8. Hataların genelleştirilmesi 9. İlave örnekleme yapılması gerekliliğinin değerlendirilmesi

11 Örneklemenin Planlanması
Denetçi örnekleme ile ilgili planlama yaparken; denetim hedeflerini, içinden örneklerin seçileceği popülasyonun özelliklerini dikkate almalıdır. Örneklemeyi seçilen örneklerin popülasyonun genelini temsil edecek nitelikte ve miktarda olmasını sağlayacak şekilde planlamalıdır.

12 Gelir –Gider Hesaplarına İlişkin Denetim Hedefleri
Tamlık Doğruluk Gerçekleşme Dönemsellik Uygunluk Sınıflandırma

13 Denetim Hedefleri-2 Bilançoya İlişkin Denetim Hedefleri Tamlık Aidiyet
Değerleme Mevcudiyet Uygunluk

14 Popülasyonun Belirlenmesi
Popülasyon, içinden örneğin seçildiği ve hakkında sonuca varılması istenilen veri setidir. Popülasyon denetim hedeflerine uygun olarak belirlenmelidir. Popülasyonun tam olduğundan emin olunmalıdır. Popülasyon benzer özelliklere sahip alt katmanlara ayrılarak denetimin verimliliği artırılabilir.

15 Örneklem Biriminin Belirlenmesi
Örneklem birimi popülasyon içindeki bir unsurdur

16 Örnekleme Yönteminin Belirlenmesi
Olasılıklı Örnekleme Yöntemi Olasılığa Dayalı Olmayan Örnekleme Yöntemleri İşlem Birimine Dayalı Örnekleme (Tesadüfi ve Katmanlı Örnekleme) Para Birimine Dayalı Örnekleme

17 Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri
Olasılıklı örnekleme yöntemlerinde; Popülasyonu oluşturan her birim, hesaplanabilen bir olasılıkla örneklem birimi olarak seçilebilmektedir. Örneklem birimi seçme işlemi tarafsız bir işlemdir. Ölçülebilir bir örnekleme yapılmaktadır

18 Tesadüfi Örnekleme Popülasyonu oluşturan her bir birimin örneklem içinde yer alma olasılığı aynıdır. Popülasyonu oluşturan birimler homojen yapıda olmalıdır. Birimlerin birbirinden bağımsız olarak seçilme şansları n/N olarak belirlenmektedir.

19 Katmanlı Örnekleme Katmanlı örnekleme yöntemi, popülasyonu oluşturan birimlerin homojen olmaması durumunda kullanılır. Katmanlı örneklemede farklı gruplar kendi içerisinde homojen gruplara ayrılır. Her tabaka kendi içinde bir popülasyon olarak kabul edilir.

20 Para Birimine Dayalı Örnekleme
Para birimine dayalı örnekleme yöntemi popülasyon içindeki işlemlerin parasal büyüklüklerinin dikkate alınması suretiyle gerçekleştirilen bir örnekleme yöntemidir. Para birimine göre örnekleme yönteminde parasal değeri yüksek olan işlemlerin örnek olarak seçilme olasılığı daha yüksektir.

21 Para Birimine Dayalı Örnekleme
Para birimine dayalı örnekleme yöntemi: İstatistiki örneklemenin yapılmak istendiği, Hesap alanında beklenen hata seviyesinin düşük olduğu, Hesap alanında mevcut bulunan kayıtların homojenlikten uzak olduğu ( parasal tutar bakımından ) durumlarda kullanılan bir yöntemdir

22 Olasılıklı Olmayan (Takdiri) Örnekleme
Belli ölçüde subjektiflik taşır. Bu yöntemde popülasyondaki her işlemin eşit oranda seçilme şansı yoktur. Bu yöntemin; Hesaplanan örneklem büyüklüğünün popülasyondan fazla çıkması, Hesaplanan örneklem büyüklüğünün denetim kanıtı elde etmeye yeterli olmayacak derecede az çıkması, durumları dışında kullanılması halinde oluşturulan denetim görüşünün savunulması güçtür.

23

24 İşlem Birimine Göre Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Hesaplanması

25 Güvence Seviyesi Z skoru
% 95 1,96 % 86 1,48 % 74 1,13 % 50 0,68

26 Muhtemel Hata= Önemlilik Seviyesi x %10-%20 Aralığında Bir Oran
Kesinlik Düzeyi= (Önemlilik Seviyesi- Muhtemel Hata) x %80- %90 Arasındaki Bir Oran

27 Muhtemel Hata Muhtemel hata denetçinin hesap alanında karşılaşabileceği hata miktarı ile ilgili öngörüsüne dayanır. Denetçi, önceki yıl denetimlerinde bulunan hataları esas alarak denetim sonunda tespit etmeyi beklediği hatayı öngörür. Eğer düşük düzeyde bir hata bekleniyorsa önemlilik seviyesinin % 10’u veya yüksek düzeyde bir hata bekleniyorsa önemlilik seviyesinin %20’si muhtemel hata olarak hesaplanır. Popülâsyonun özelliğine göre bu oranların arası bir değer de belirlenebilir.

28 Kesinlik Düzeyi 1 Kesinlik düzeyine denetçinin hata tahminindeki (MH) belirsizlikten dolayı ihtiyaç hissedilir. Bu, bir hesap alanında, MH ve önemlilik arasında bir düzeyde bulunan ve beklenen doğruluk düzeyini gösteren bir seviyedir. Kesinlik normalde önemlilik seviyesi ile muhtemel hata arasındaki farktır. Ancak bu, olması gerekenden daha küçük örneklem büyüklüğü sonucunu doğuracağından denetçi belli bir güven aralığında denetimini yürütmek üzere bu farkın belli bir yüzdesini kesinlik düzeyi olarak belirler

29 Kesinlik Düzeyi 2 Eğer hesabın niteliğinde (hesap alanlarının değişkenliği, faaliyet alanlarının değişkenliği gibi) yıldan yıla çok az değişiklik olduğu düşünülüyorsa %90, yıllar itibariyle değişikliğin fazla olduğu düşünülüyorsa ya da değişkenlik ile ilgili bir değerlendirmede bulunulamıyorsa %80 oranı belirlenir. Popülâsyonun özelliğine göre bu oranların arası bir değer de belirlenebilir.

30 Para Birimine Göre Örnekleme Yönteminde Örneklem Büyüklüğünün Hesaplanması
Örneklem Büyüklüğü = (Popülasyon x Güvence F.) Kesinlik Düzeyi Muhtemel Hata= Önemlilik Seviyesi x %10-% Aralığında Bir Oran Kesinlik Düzeyi= (Önemlilik Seviyesi- Muhtemel Hata) x %80- %90 Arasındaki Bir Oran

31 Örneklerin Seçimi İki tür örneklem seçim tekniği vardır:
İşlem Birimine Dayalı Seçim Teknikleri Para Birimine Dayalı Seçim Teknikleri

32 İşlem Birimine Dayalı Seçim (Basit Tesadüfî Örnek Seçimi)
Bu seçim tekniğinde tüm işlemlerin eşit seçilme şansı vardır. Denetçi tüm popülâsyonu içeren işlem listesi içinden tesadüfî sayı listeleri kullanmak suretiyle incelenecek işlemleri seçer. Excel ve Denetim Yazılım Programı gibi programlarda tesadüfî sayı listeleri elde etmek mümkündür.Birimlerin seçilme şansları eşittir

33 İşlem Birimine Dayalı Seçim2 (Sistematik Tesadüfî Örnek Seçimi)
Sistematik tesadüfî seçim tekniği, popülâsyonu oluşturan işlemlerden belli aralıklarla seçim yapmayı garanti ettiğinden tüm popülâsyonu temsil edecek örnek seçme konusunda daha etkili bir seçim tekniğidir. Örneğin yıllık yevmiye defterinden kayıt seçiliyor ise sistematik tesadüfî seçim tekniği ile yılın her ayından kayıtlar seçmek mümkün olmaktadır.

34 Ancak, kayıtların belli bir mantıksal düzeni takip ettiği durumlarda bu tekniğin uygulanması seçilen tüm örneklerin benzer özellikte olması riskini doğurabilmektedir. Bu nedenle denetçinin seçim tekniğini belirlemeden önce popülâsyonu oluşturan kayıtların sıralanışını incelemesi gerekmektedir Örnek İşlemlerin Seçimi: Popülâsyondaki işlem sayısı = N Örnek sayısı = n Sabit örneklem aralığı = k = N/n

35 Para Birimine Dayalı Seçim
Parasal tutar yönünden büyük farklılıkların görüldüğü popülasyonlarda kullanılır Riskin düşük olduğu alanlar için daha uygundur. Kümülatif toplamları gösteren liste ayrıca temin edilir.

36 Para Birimine Dayalı Seçim 2
Popülasyon tutarı örnek büyüklüğüne bölünerek “örneklem aralığı” bulunur (0-1) arası bir rassal sayı seçilir (öncelikle fonksiyonel bir hesap makinesi veya bilgisayarda,) Rassal sayı örneklem aralığı ile çarpılarak ilk işlem belirlenir Bu tutara örneklem aralığı eklenerek bulunan kümülatif toplama ulaştıran işlemler sırasıyla seçilir.

37 Örnek İşlemlerin Seçimi:
Popülâsyonun Parasal Büyüklüğü = M Örnek sayısı = n Sabit örneklem aralığı (Parasal bir değerdir) = k = M/n

38 İstatistikî Olmayan Örnekleme Yönteminde Örnek Seçim Teknikleri
Kura usulü ile tesadüfî olarak seçilen çok miktardaki sayıların peş peşe sıralanmasına dayalı tesadüfî sayılar cetveline göre seçim, Örneklemeye girecek birimlerin numaraları arasındaki aralığın sabit tutulmasına dayalı “sistematik” seçim, Belirli tarihleri taşıyan örnek birimlerinin seçilmesi (tarih esaslı seçim), Baş harflere göre seçim, İşlem türlerine göre seçim, Küme örneklemesi, Bilgisayarla seçim