а) В рамках нестатистического исследования алгоритм сбора фактических данных не представляет возможности выстроить четкую логически завершенную последовательность. То есть, отсутствует базис для понимания применяемых процессов.

б) Отсутствие ясного представления связи данных и суждений заманивает аудитора в ловушку status quo, лишая возможности как оперативного внесения изменений, так и адекватной защиты своих выводов (например, в суде).

в) Алгоритм сбора фактических данных при проведении нестатистического исследования не предполагает формирования представлений об оптимальном количестве собираемых сведений и механизме их интерпретации, поэтому подобный подход неизбежно приведет к дезорганизованному использованию ресурсов (одни объекты или отрасли контроля будут подвержены чрезмерному вниманию со стороны органов внешнего государственного аудита, другие, напротив, останутся недопроверенными). Даже при условии допущения того, что инспектирующий состав и аудитор принимают во внимание данную информацию, у них отсутствуют достаточные обоснования того, что нерациональное использование ресурсов отсутствует.

Суть логического подхода в рамках осуществления риск-ориентированного регулирования внешнего государственного аудита заключается в том, что с его помощью можно определить вероятность искажения событий после проведения контрольных мероприятий:

(1-В1)(1-В2) + (1-В1)В2(1-В4) + В1(1-В3)(1-В5),

где В1 – вероятность, что полученные данные являются достоверными изначально, то есть до осуществления контрольного мероприятия;

В2 – вероятность, что во время проведения контрольного мероприятия будет установлено наличие искажения;

В3 – вероятность, что после проведения контрольного мероприятия существующее искажение не будет найдено;

В4 – вероятность, что при проведении контрольного мероприятия установленное искажение будет исправлено;

В5 – вероятность, что в случае формирования вывода о несуществующем искажении ошибка проведенного контрольного мероприятия будет выявлена.

Применение подобного подхода позволяет анализировать потенциальную возможность допуска ошибок инспектирующим составом в рамках проведения внешнего государственного аудита (на каком объекте/сфере и какие ошибки могут быть допущены при обработке данных). Дерево вероятностей логического подхода приведено на рисунке 6[34].

Кроме представленных выше методов анализа рисков, учеными разработаны другие методы визуализации и количественной оценки риск-факторов, получившие высокую оценку органов внешнего финансового контроля рассматриваемых развитых стран.

Ранее попытки производства адекватного аналитического инструментария оценки риск-факторов подведомственных объектов контроля оканчивались неудачами ввиду чрезвычайной сложности процессов и систем в экономике, весьма противоречивым и разнородным характером отношений и зависимостей экономических объектов.

Рис. 6. Дерево вероятностей при логическом подходе

В процессе осуществления оценки риск-факторов подведомственных объектов контроля как составного элемента системы экономических отношений необходимо осуществлять комплексную оценку риск-факторов органов и процессов управления как единой кибернетической системы.

Подобный подход используется Счетными палатами развитых стран для социально-экономической «диагностики» посредством методологии Data Envelopment Analysis (DEA), которая олицетворят собой результат работы ряда ученых в рамках междисциплинарных исследований последних двух десятилетий в области экономики, системного анализа и исследований операций. Базисом методологии DEA являются фундаментальные положения математической экономики, такие как модели экономики Д. фон Неймана, теория производственных функций, модели производства В. Леонтьева, принципы оптимальности В. Парето.