УДК 004.021:004.852
DOI: 10.36871/26189976.2026.02-3.009

Авторы

Елена Михайловна Пучкова,
Государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт», Невинномыск, Россия
Сергей Валерьевич Лазарченко,
Финансовый университет при правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
Лука Павлович Королев,
Финансовый университет при правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

Аннотация

В статье рассматривается проблема формализованного агрегирования аудиторских свидетельств в условиях высокой неопределенности и конфликтности информационных источников. Теоретической основой служат теория свидетельств Демпстера–Шафера и парадигма гранулированных вычислений, позволяющие описывать доверие к утверждениям отчетности через функции массы, интервалы правдоподобия и многоуровневые информационные гранулы. Показано, как аудиторские процедуры различного типа (тесты средств контроля, выборочные проверки по существу, аналитические процедуры) могут быть представлены в виде согласованных функций массы на пространстве гипотез о наличии существенных искажений. Обосновывается применение многоуровневых схем грануляции финансовых данных для снижения размерности задачи и повышения устойчивости оценок аудиторского риска. Обсуждаются преимущества и ограничения данных подходов по сравнению с традиционными вероятностными моделями.

Ключевые слова

агрегирование аудиторских свидетельств
теория Демпстера–Шафера
функция массы
интервал правдоподобия

Список литературы

[1] Ахмаров А. В. Модели софинансирования социальных страховых программ: сравнительный анализ и перспективы для России / А. В. Ахмаров, А. М. Мамаева, К. Д. Шахдуллаев // Экономика и управление: проблемы, решения.—2025.—Т. 11, № 3(156).— С. 211–217.—DOI 10.36871/ek.up. p. r.2025.03.11.022.—EDN AYUZOK.

[2] Афанасьев А. Л., Курицын А. В., Куслин С. С. Анализ методов формализации неопределённостей при решении задач научно-технологического прогнозирования // Научный вестник оборонно-промышленного комплекса России. 2025. № 3. С. 28–34.

[3] Иванов В. К., Виноградова Н. В., Палюх Б. В., Сотников А. Н. Современные направления развития и области приложения теории Демпстера–Шафера // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 4. С. 32–42.

[4] Кузнецов К. Л. Применение методов дисконтирования при комбинации свидетельств в задачах классификации // Вестник Волгоградского государственного технического университета. 2022. № 7. С. 92–99.

[5] Логинова Н. А., Крон П. А. Количественное измерение аудиторского риска: систематизация моделей и методических подходов // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2024. Т. 14. № 11A. С. 215–225.

[6] Маршаков Д. В., Цветкова О. Л. Извлечение правил нейросетевого регулятора на основе гранулярных вычислений // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2024. № 1. С. 62–76.

[7] Михайлов Д. П. Математическая модель снижения неопределённости в системах прогнозируемого обслуживания на основе теории свидетельств // Динамика сложных систем—XXI век. 2025. № 4. С. 66–74.

[8] Назаров В. С. Гранулированные вычисления в анализе финансовых потоков // Финансовый журнал. 2023. Т. 15. № 5. С. 123–131.