毕马威:咨询业务赋能审计业务系列之模型审计

审计质量保证-多样化咨询专家小组、信息技术和数据审计的授权审计业务系列之一

保证审计质量多元化咨询专家队伍打造审计业务系列II财务评估审计

系列审计的第三种模式:对“公允价值审计”的解读


01公允价值在财务报表中的重要地位和影响路径


公允价值在财务报表中占有重要的地位,主要通过三种方式影响财务报表。第一,它影响到利润和亏损,包括衍生金融工具、交易债券和股票,这占到2018年底上海和深圳上市金融机构总资产的14.13%,其中多元化金融业占比例最高(20.69%)。其次,影响其他综合收益,包括债券、票据、股权,以公允价值计量,计入其他综合收益,2018年底上海和深圳上市金融机构总资产11.55%,其中保险业占比例最高(31.39%)。第三,虽然不影响损益或权益,但需要披露公允价值信息,包括以摊余成本计量的债券,该债券占上海和深圳上市金融机构2018年年底总资产的5.47%,其中保险业和银行业占12%以上。总体上,以资产比例为指标,到2018年底,公允价值对财务报表的综合影响大于30%,分别为保险业、多元化金融业和银行财务报表的47.05%、31.83%和26.31%。

图1:2018年12月31日沪深两市上市金融机构金融资产比例分析



图2:2018年12月31日上海-深圳上市金融机构金融机构金融资产比例分析




02公允价值审计中的困难


公允价值审计的难点包括以下三个方面:

1标准体系的复杂性很高。

金融工具的特殊会计准则包括企业会计准则第39号:公允价值计量>和国际财务报告准则第13号:公允价值计量。此外,CIRC、证监会及基金业协会亦有20多项由证券业协会等机构发行的估值指引或指引。熟悉公允价值计量和行业规范的会计标准是执行审计的先决条件。

2职业判断的难度很大。

公允价值计量需要涉及管理层的重大判断,增加了企业财务错报风险。因此,公允价值审计需要通过一系列的专业判断来验证价值评估的合理性。这就要求审计员具备防范估值技术错误和防范估值操纵的综合技能。只有掌握了评估模型,才能有效地降低技术误差的风险;只有熟悉企业的市场、产品特征和业务模式,才能有效地降低操纵估值的可能性。

3审计范围很广

与其他会计项目不同,公允价值具有隐性风险和双向波动性。一方面,适度的"小交易"可能隐藏"大收益和损失"。例如,衍生品交易通常不需要在签署之日大量的现金交付,而且没有资产负债表余额,但当市场波动时,估值收益和损失剧烈波动。另一方面,公允价值具有明显的双向波动,往往是巨大的利润和大的损失,导致财务报表的波动更大。因此,公允价值计量审计需要涵盖治理制度、估价模型、估价实施和信息系统,需要在实质测试环节进行大样本抽样检验。


03财务风险管理咨询服务团队是提高公允价值审计质量的主要保证


毕马威在中国成立了金融风险管理咨询服务团队,拥有大量的专业人员丰富的风险建模经验,成功地协助审计业务团队实施公允价值计量和风险管理信息披露等领域的审计。

我们的专家小组多年来一直从事公允价值审计,具有以下优点:

1

掌握专业技能

我们的专家团队具有复杂的技能,包括掌握公允价值计量会计准则和行业规范,定量分析和建模能力,熟悉金融市场和金融产品结构。

2

专业经验

我们的专家团队在风险度量、咨询和财务报表审计方面有着丰富的经验。传统的财务报表审计经验可以增强财务知识和审计意识,风险度量的经验可以使其更全面地理解评估实践,掌握评估所需的技术积累和专业判断。

3

配备专业工具

我们的专家团队配备了专业的审计工具,包括彭博、路透社或万达等金融终端、专业评估软件、支持复杂模型的自主建模工具和自行开发的评估系统。通过对各种审计工具的综合运用,我们建立了一个完整的公允价值审计解决方案。


04财务风险管理顾问服务小组进行公允价值审计的工作方案


财务风险管理咨询服务团队进行的公允价值审计主要从四个方面着手:

1

对估值管理制度的审计

从组织结构、政策体系、工作流程等方面实施审计程序,注重内部控制设计和运行的有效性。常见的问题是:在流动性弱的市场环境中,由于中、后办公室人员不熟悉金融产品和估价模型,他们可以直接使用前台人员的估价,导致缺乏估价独立性。

2

估值模型审计

审计程序从模型建立、模型管理和再检查三个方面实施,重点分析了模型的有效性。常见的问题是缺乏对模型的连续再检查和验证,以及在市场、产品结构、业务模式或模型性能发生变化时未能及时优化模型。

3

估价执行审计

从市场参数、交易数据、参考数据和定量分析等方面对审计程序进行了分析,重点分析了数据维护的合理性和结果。常见的问题是位置数据不完整,不更新市场数据的维护,也不需要选择重要参数(如可比较的市场选择、流动性折扣等)。)可能导致估价结果不合理或估价变动不合理。

4

估价制度审计

审计程序是从评价系统的设计和运行方面实施的,重点是数据传输和模型配置的准确性。 常见的问题是模型管理、系统开发和运维工作之间存在脱节,导致估值模型的系统配置出现偏差。



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