Nueva Versión ForSampling 1.3.2 – Prueba MUM mejorada

Nueva version ForSampling 1.3.2

Introducción

Desde su lanzamiento en febrero de 2008, ForSampling ha facilitado a muchos auditores de cuentas la realización de pruebas sustantivas utilizando técnicas de muestreo estadístico.

Siendo sincero, todo el asunto de la estadística en general y del muestreo en particular, da un poco de miedo y, sobre todo, bastante respeto. Sin embargo, estoy muy satisfecho porque he visto que muchos compañeros están sacando provecho a las técnicas de muestreo aplicadas a la auditoría gracias a ForSampling, y eso nos anima a seguir mejorando las posibilidades y rendimiento de la aplicación.

A continuación, voy a enumerar algunas de las incidencias con las que habitualmente se encuentra nuestro departamento de atención al cliente y que posiblemente reconozcas :

– Cuando en una prueba MUM (muestreo de la unidad monetaria) el ET (Error Tolerable) está por debajo del 2% del valor de la población del área, el programa NO puede encontrar un tamaño de muestra para seleccionar, haciendo imposible continuar con la prueba.

– En algunas ocasiones, el programa SI nos ofrece un tamaño de muestra, pero resulta que supera el número de facturas, registros o cualesquiera que sean los elementos físicos que estemos utilizando. En estos casos, el programa muestra un aviso de error y no nos deja continuar hasta que el tamaño de muestra sea menor a la población.

– También en las pruebas sustantivas MUM, muchos usuarios nos han preguntado ¿Por qué solo se puede elegir niveles de confianza entre 90% y 95%? y, si el nivel que necesito es, por ejemplo, el 85%, ¿Cómo lo puedo hacer?

La buena noticia es que todas estas limitaciones se han superado en esta nueva versión de ForSampling y que, además, hemos podido publicarla antes de que finalice esta campaña de auditoría.


Mejora 1 – Nuevos niveles de confianza y riesgo

La prueba sustantiva MUM diseñada en ForSampling, se basa en la distribución binomial. Esta distribución es la que se utiliza más a menudo, especialmente por la precisión de sus cálculos y porque suele ofrecer menores tamaños de muestra que otras como, por ejemplo, la de Poisson.

El cálculo de los tamaños de muestra y de los riesgos asociados es bastante complejo y para que sea más sencillo se utilizan unas tablas para los valores más habituales de confianza y riesgo, esto es, los niveles de 95%(5%) y 90%(10%).

El cambio que se ha introducido en la prueba MUM es doble. Por un lado, hemos ampliado el rango de valores de riesgo que se pueden utilizar lo que hace posible seleccionar entre los siguientes:


Confianza

Riesgo

Coeficiente corrector

50

50

0,69

63

37

1,00

70

30

1,20

75

25

1,40

80

20

1,60

85

15

1,90

90

10

2,30

95

5

3,00

99

1

4,61

 

Por otro lado, hemos revisado el transfondo teórico de la prueba alterando el alcance de la confianza y el riesgo necesarios para aplicar en cada prueba.

¿Qué significa esto?

Significa que, en la versión anterior, el riesgo y la confianza que se definían eran los referidos al encargo de auditoría en general, y ahora se refieren al área de la prueba. Antes, por ejemplo, solo podíamos escoger según un nivel de confianza predefinido; de 90% para trabajos normales (auditorías recurrentes y con poco riesgo) y 95% para trabajos especiales (auditorías nuevas o delicadas).

Ahora, sin embargo, podremos escoger de un rango mayor de valores, identificando que riesgo debe cubrirse mediante la prueba sustantiva MUM y que no hay sido cubierto por otras medidas. De este modo, en una prueba cuyo riesgo inherente, riesgo de CI (Control Interno) y riesgo de otros procedimientos de auditoría sea ALTO, necesitará que la prueba sustantiva MUM tenga un riesgo BAJO, o lo que es lo mismo “ya que mi confianza en el área revisada, en las dimensiones de Riesgo Inherente, CI y otros procedimientos, es poca, necesitaré que la prueba sustantiva o de detalle compense esta falta de confianza escogiendo una confianza mayor o un riesgo menor”.

A los usuarios del módulo de IR (Importancia Relativa) de Gesia les sonará el término Coeficiente Corrector. Este término es por el que se divide la cifra de IR para obtener el ET de cada área y es obtenido a partir de la definición del riesgo inherente, de la confianza en los sistemas de CI y de la confianza en otros procedimientos de auditoría. “Cuanto menos riesgo exista en un área el ET más se aproximará a la cifra de IR”.

Los valores del coeficiente corrector están tabulados y pueden tomar valores entre 1 y 3, siendo el valor 1 el que indica que el área tiene poco riesgo y el 3, el que avisa de que existe mucho riesgo. Si quieres saber más sobre el origen del coefiente corrector revisa este artículo: Coeficientes correctores para el cálculo de la materialidad por áreas

Ahora, en ForSampling, cuando se importa el valor de ET desde el módulo e IR de Gesia, también se importa el coefiente corrector, y con ese valor escogemos cual es el nivel de riesgo requerido para la prueba sustantiva MUM. Por ejmplo, si el valor del coeficiente es 1, el riesgo requerido será de 37% (confianza = 63%) y el tamaño de muestra será bajo.

Conclusión:  Con los cambios de la nueva versión, si hemos justificado adecuadamente que los sistemas de CI son fiables, que el riesgo inherente no es muy alto y que tenemos confianza en otros procedimientos de auditoría, entonces podremos relajar nuestra exigencia en la prueba MUM y hacer la prueba con un número de muestra mucho mas pequeño que hasta ahora.


Mejora 2 – Nuevos valores para Errores Tolerables menores al 2%

Ahora, cuando el porcentaje de ET es menor que el 2% si podemos obtener un tamaño de muestra correspondiente. Aun así, sigue existiendo un límite, por debajo del cual, el programa no puede ofrecer un tamaño de muestra para la prueba. Este nuevo límite aparece cuando el ET es del 0,2%.

Lógicamente, habrá que tener en cuenta que cuanto menor sea la cifra de ET, mayor será el tamaño de la muestra.

Por esta razón deberemos ajustar el riesgo deseado para la prueba, tal y como se muestra en la siguiente tabla dónde se detallan diferentes tamaños de muestra para diferentes niveles de riesgo, dando un ET de 1,9%.

Riesgo (%) ET (%) n
1,00 1,90 241
5,00 1,90 157
10,00 1,90 121
15,00 1,90 99
20,00 1,90 84
25,00 1,90 73
30,00 1,90 63
37,00 1,90 52
50,00 1,90 37

Mejora 3 – Ahora se pueden extraer muestras más grandes que la población principal

¿Perdón?

 Si, aunque suene raro, si nuestra población consiste en 30 facturas de venta con un saldo de 1.000.000 €, la prueba MUM nos puede sugerir que escojamos una muestra de 42 elementos sin que se trate de un error.

En el muestreo de la unidad de monetaria o MUM, la unidad de muestreo no es el elemento físico (la factura) sino que es, como su nombre indica, la unidad monetaria, el Euro. Por tanto, la población que estamos manejando no es de 30 facturas sino de 1.000.000 de unidades monetarias, por lo que es perfectamente viable una muestra de tamaño 42.

Además, esta mejora en la aplicación hace que la introducción de errores preexistentes tenga más sentido ya que, en el campo Errores Esperados introduciremos la cantidad monetaria que sabemos que contendrá errores y no como hasta ahora que introducíamos el número de facturas que podían tener errores.


NOTA: Especiales cuidados en el proceso de actualización:

La versión se descarga mediante la utilidad de Gesiaupdate que se puede lanzar desde Ayuda>Comprobar Actualizaciones. Es  altamente recomendable que todo el personal de la oficina realice esta actualización ya que altera la estructura de los datos de los ficheros ForSampling y hace que éstos no sean legibles para versiones anteriores del programa.

 

David Uyarra
Responsable de Formación y Proyectos

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