(4)

Следующим шагом руководителя СВА является определение дисперсии генеральной совокупности по формуле 5:

, (5)

где n — количество факторов;

k — число степеней свободы, которое учитывает линейную зависимость факторов, k = n – 1.

С целью определения согласованности точек зрения экспертов руководителю СВА необходимо рассчитать коэффициент конкордации W по формуле 6:

(6)

С помощью таблицы Пирсона критических точек распределения для и значение и с учетом коэффициента конкордации, определяется наблюдаемое значение критерия Пирсона по формуле 7:

(7)

Руководителю СВА необходимо учитывать следующее: если , то коэффициент конкордации значимый. При условиях если коэффициент конкордации значимый, руководитель СВА может считать, что мнения экспертов согласованы, и наоборот. В последнем случае все факторы являются существенными.

10. Построение матрицы соотношения существенности и риска для каждого КРІ.

На основании полученных данных руководителю СВА необходимо значение показателей риска и существенности влияния по факторам в пределах данного КРІ разбить на три группы: низкий, средний, высокий. Для этого максимальный ранг существенности необходимо разделить на количество групп (три) — это и будут расстояния между точками перехода с одной группы в другую. Аналогичным способом необходимо распределить показатели риска.

На основании проведенных расчетов предлагаем авторской подход относительно построения и дальнейшего использования матрицы (рис. 1).

Рис. 1. Матрица соотношения существенности и риска по КРІ

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

11. Распределение уровня внимания внутреннего аудитора по квадрантам матрицы.

Руководителю СВА в процессе планирования необходимо учитывать то, что каждый квадрант матрицы, представленной на рис. 1, отвечает определенному уровню внимания внутреннего аудитора. Это связано с тем, что внутреннему аудитору целесообразно проверить более тщательным образом факторы, которые характеризуются высоким уровнем существенности и риска.

Во время использования предложенной матрицы руководителю СВА следует обратить внимание на то, что она состоит из девяти квадрантов. Именно поэтому возникает необходимость распределения уровня внимания и разработки сценария действий внутреннего аудитора по каждому из квадрантов. С этой целью автором предлагается применить метод Саати [9, с. 55].

Используя данные табл. 4 и руководствуясь профессиональным суждением, составим матрицу попарных сравнений, представив данные в табл. 5.

Таблица 4

Шкала относительной важности объектов по Саати

Степень важности

Определение

Объяснение и рекомендации относительно использования

1

Объекты равноценны

Оба объекта равнозначные между собой

3

Один объект имеет некоторое преимущество перед другим

Есть определенные основания считать, что первый объект несколько лучше другого

5

Один объект лучше другого

Существуют основания считать, что один объект лучше другого

7

Один объект значительно лучше другого

Существуют веские основания считать, что первый объект лучше другого

9

Один объект является абсолютно лучшим и имеет преимущество по сравнению с другим

Преимущество одного объекта по сравнению с другим не вызывает никаких сомнений

2, 4, 6, 8

Промежуточные значения

Используют в случаях, когда выбор между двумя соседними нечетными числами вызывает осложнение

Числа обращены к отмеченным выше

Если по сравнению объекта xi с объектом xj первый объект получил один из вышеуказанных рангов, тогда другой объект получает ранг, обратный по значению рангу первого объекта

Во время построения матрицы руководителю СВА необходимо учитывать то, что в качестве строк и столбцов матрицы выступают все возможные комбинации уровня существенности влияния и риска по факторам.

Таблица 5

Матрица попарных сравнений по методу Саати

Существенность/риск

ВВ

ВС

ВН

СВ

СС

СН

НВ

НС

НН

ВВ

1

2

4

3

5

7

6

8

9

ВС

1/2

1

3

2

4

6

5

7

8

ВН

1/4

1/3

1

1/2

2

4

3

5

6

СВ

1/3

1/2

2

1

3

5

4

6

7

СС

1/5

1/4

1/2

1/3

1

3

2

4

5

СН

1/7

1/6

1/4

1/5

1/3

1

1/2

2

3

НВ

1/6

1/5

1/3

1/4

1/2

2

1

3

4

НС

1/8

1/7

1/5

1/6

1/4

1/2

1/3

1

2

НН

1/9

1/8

1/6

1/7

1/5

1/3

1/4

1/2

1

где ВВ — квадрант, который характеризуется высоким уровнем существенности влияния на ключевой показатель и высоким уровнем риска изменения фактора;

ВС — высокая степень влияния и средний уровень риска;

ВН — высокая степень влияния и низкий уровень риска;

СВ — средняя степень влияния и высокий уровень риска;

СС — средняя степень влияния и средний уровень риска;

СН — средняя степень влияния и низкий уровень риска;

НВ — низкая степень влияния и высокий уровень риска;

НС — низкая степень влияния и средний уровень риска;

НН — низкая степень влияния и низкий уровень риска.

На основании матрицы, представленной в табл. 5, используя формулу средней геометрической , рассчитываем относительную ценность каждой комбинации:

, (8)

где ai — элементы матрицы (табл. 5);

m — количество объектов.

Дополним табл. 5 дополнительным столбцом и заполним его значениями относительной ценности объектов (табл. 6).

Таблица 6

Расчет относительной ценности комбинаций

Существенность/риск

ВВ

ВС

ВН

СВ

СС

СН

НВ

НС

НН

Wі

ВВ

1

2

4

3

5

7

6

8

9

0,308

ВС

1/2

1

3

2

4

6

5

7

8

0,223

ВН

1/4

1/3

1

1/2

2

4

3

5

6

0,108

СВ

1/3

1/2

2

1

3

5

4

6

7

0,157

СС

1/5

1/4

1/2

1/3

1

3

2

4

5

0,074

СН

1/7

1/6

1/4

1/5

1/3

1

1/2

2

3

0,035

НВ

1/6

1/5

1/3

1/4

1/2

2

1

3

4

0,051

НС

1/8

1/7

1/5

1/6

1/4

1/2

1/3

1

2

0,025

НН

1/9

1/8

1/6

1/7

1/5

1/3

1/4

1/2

1

0,018

Следующим шагом в процессе планирования является определение максимального значения собственного числа матрицы, которому отвечает вычисленный вектор относительных ценностей. Для этого необходимо умножить исходную матрицу попарных сравнений на соответствующие значения средних геометрических:

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3