Controlli irrituali
Le cifre tonde sono sempre false.
Samuel Johnson
Mi hai detto tutto quello che mi serve, come imprenditore,
in fatto di bilancio?
Ti ho già parlato di una
tecnica di verifica costituita dall’analisi di bilancio; ore te ne illustrerò
altre due, forse ancora più efficaci ma insolite e anche divertenti.
La prima è la ricerca di
anomalie per mezzo della tecnica statistica nota come analisi di regressione.
Perché ricercare le anomalie?
Perché è inutile
sprecare energie e tempo in una verifica a tappeto di tutte le voci che
costituiscono un bilancio, quando si può concentrare gli sforzi sulle voci identificate
come anomale.
Già, ma come faccio a sapere quali sono le voci regolari
e quali anomale?
Un certo volume di
verifiche va fatto necessariamente su tutte le voci, il minimo indispensabile.
Ma il grosso del lavoro è meglio farlo nel modo che ora ti spiego.
Supponiamo di voler
verificare l’importo delle vendite effettuate da un’impresa. Potrei selezionare
un certo numero di fatture e riscontrare attraverso i documenti disponibili
(ordini, bolle di consegna, ecc.) la correttezza delle operazioni e, alla fine,
estendere le conclusioni tratte dal mio campione a tutta la popolazione delle
vendite.
Così facendo dovrei spendere molto tempo in un lavoro da
certosino, noioso e dai risultati incerti. Chi mi garantisce che tutte le
consegne siano state fatturate? Se non è così, posso controllare tutte le
fatture che voglio, ma non sono mai certo che siano tutte quelle che dovrebbero
esserci.
Inoltre questa procedura
di verifica è troppo semplice: non richiede grande abilità né creatività.
Facciamo un altro ragionamento:
immaginiamo di essere già riusciti, per altre vie, ad accertare il volume di
merci consegnate ai clienti e spedite dal magazzino. Secondo logica, deve
esserci una forte correlazione tra le quantità spedite e le quantità fatturate
ai clienti.
Bada bene, ho detto
correlazione forte, non assoluta: non tutti i clienti hanno gli stessi prezzi;
se così fosse, basterebbe moltiplicare quantità per prezzo, ed ecco l’importo
delle vendite.
Certo, per ogni cliente c’è un prezzo diverso, ma, nel
complesso sembra logico che più spedisco e più fatturo. Dovrebbe esserci un
certo grado di proporzionalità.
Per mezzo di una tecnica
statistica, vado appunto alla ricerca di questa proporzionalità. Vediamo come.
Intanto mi procuro i
dati, mese per mese, delle vendite in euro e delle quantità spedite in Kg. Poi
metto tutto in forma grafica, come qui:
I numeri vicino ai
pallini indicano i mesi. Nota che non sono in progressione secondo il calendario,
perché quello che ci interessa è l’andamento del fatturato rispetto alle
spedizioni, non l’andamento delle vendite nel tempo.
Vedo già che in settembre c’è stato un picco di
fatturato, mentre il picco delle consegne è in luglio.
Non anticipare le
conclusioni. Dobbiamo lavorare scientificamente. Qui viene la parte più
difficile, ma per fortuna il computer fa tutto.
Ricordi che abbiamo
parlato di analisi di regressione? Una volta inseriti i dati in un foglio
elettronico, il programma è in grado di calcolare e disegnare la cosiddetta
retta di regressione, così:
Cosa significa questa linea diritta?
È la linea che più si
avvicina ai punti del grafico. La vicinanza si calcola in un modo complicato
che ti risparmio. Il significato della linea sta nella ricercata
proporzionalità tra spedizioni e fatturato. In teoria, se ci fosse perfetta
proporzionalità, cioè il caso di un unico prezzo, tutti i punti si troverebbero
sulla linea.
È quasi così, ma con qualche deviazione.
E noi cerchiamo proprio
le deviazioni, o anomalie. Per identificarle, dobbiamo prima definirle:
deviazioni da cosa? Ma da ciò che è considerato “normale”, cioè dalla linea che
abbiamo visto.
Notiamo che nessuno dei
punti si trova esattamente sulla linea, quindi, a rigor di logica, ogni punto
costituirebbe un’anomalia. Ma a noi interessano le vere anomalie.
Possiamo anche
ipotizzare l’esistenza di piccoli errori, ce ne sono sempre, ma a noi
interessano quelli grandi.
Quelli che hanno un effetto rilevante sul bilancio.
Allora procediamo così.
Stabiliamo un livello massimo di errore tollerabile. In tutte le discipline si
fa così. L’ingegnere per ogni progetto indica le tolleranze costruttive: un
certo pezzo per un’automobile non può discostarsi dalle misure di progetto per
più di una certa quantità.
E questa non è la stessa per tutti i pezzi. Immagino che
la differenza di un millimetro in un paraurti sia accettabile, mentre
all’interno del motore non possano esserci errori maggiori di qualche micron.
È così anche per i
bilanci. Un errore in alcune voci non ha la stessa conseguenza che in altre.
Immagina un errore di 1.000 euro nella valorizzazione della esigibilità dei
crediti e lo stesso errore nel versamento delle ritenute d’acconto. Nel primo
caso siamo nel campo del legittimo giudizio contabile, nel secondo siamo nei
guai!
Stabiliamo allora la
tolleranza e disegniamo sul grafico altre due linee, parallele a quella già
calcolata dal computer, a distanza pari alla nostra tolleranza. Così:
A questo punto emergono le vere anomalie, quelle degne di
essere verificate a fondo.
Perfetto. Guarda: avevi
visto giusto! Il mese di settembre è davvero anomalo. A fronte di un certo
volume di spedizioni abbiamo un fatturato molto più che proporzionale.
E ancora, nel mese di
agosto abbiamo il contrario: un fatturato molto al di sotto di quello che ci si
attenderebbe dalle spedizioni effettuate. Queste sono poche, è vero, a causa
delle ferie estive; ma il fatturato è ancora meno di quello che dovrebbe. Dobbiamo
investigare.
È bellissimo. Abbiamo ridotto i mesi da controllare da 12
a 2 soli. È un bel risparmio di risorse.
Non solo. È vero che
andremo a verificare in profondità solo agosto e settembre ma, se ci pensi
bene, un certo grado di fiducia possiamo riporlo anche negli altri 10 mesi,
dato che il loro andamento rientra, per così dire, nella normalità.
Per curiosità, quale potrebbe essere la causa delle
anomalie riscontrate?
In questo caso, è la più
semplice: il magazzino è stato aperto tutta l’estate, mentre l’impiegata che fa
le fatture ha preso le ferie dal 15 agosto al 15 di settembre. Le fatture che
non è riuscita a fare in agosto le ha fatte al suo ritorno.
È quindi il bilancio nel suo complesso va bene. C’è stato
solo un travaso di ricavi tra un mese e l’altro.
Sì, ma pensa se il
travaso fosse avvenuto tra dicembre e gennaio. Il bilancio ne sarebbe stato
inficiato. Tra l’altro, quello di anticipare o ritardare la fatturazione è uno
dei trucchi più usati per addomesticare il risultato d’esercizio.
Questa tecnica si applica solo a spedizioni e vendite?
Si può applicare in
tutti i casi in cui si ipotizza, secondo logica, una correlazione plausibile
tra due grandezze. Possono essere: numero di dipendenti e monte paghe,
chilometri percorsi e acquisti di benzina, e altro ancora. Il solo limite è la
fantasia.
Questa tecnica può
essere utilmente impiegata per confrontare unità simili all’interno della
stessa impresa. Immagina una banca con parecchie filiali. Si potrebbero
raccogliere i dati economici per ciascuna filiale, ad esempio il margine lordo,
il costo del personale, le spese generali, ecc., e identificare le filiali
anomale, nel bene e nel male.
Lo stesso vale per le
catene di alberghi o i consumi di gasolio dei condomini.
Potrei anche prendere i bilanci dei concorrenti e in
questo modo vedere chi fa meglio e chi fa peggio della mia impresa.
E potresti copiare da
quelli che fanno meglio. Queste tecniche vanno sotto il nome anglosassone di Benchmarking e Best practice, cioè confronto con i concorrenti e copiatura del
meglio.
Mi avevi promesso due tecniche.
La prossima è ancora più
curiosa. Si tratta di applicare la Legge di Benford.
Mai sentita. Non è una nuova tassa, vero?
No. Il nome deriva dal suo
scopritore, il fisico Frank Benford, che nel 1938 formulò una legge di
distribuzione sulla prima cifra di un insieme di numeri generati casualmente ma
relativi a un contesto reale.
Non ho capito!
Benford, e prima di lui
l’astronomo Simon Newcomb, si era accorto che in un qualsiasi elenco di misure
di oggetti reali, ad esempio lunghezze di fiumi o abitanti di città, la prima
cifra significativa non ricorre con la frequenza di 1/9 come ci si potrebbe
aspettare, ma segue una distribuzione particolare per cui il numero 1 appare
circa il 30% delle volte e i successivi numeri con frequenze sempre minori fino
al 9 che appare circa il 4% delle volte.
Anche stavolta ti risparmio la dimostrazione e la formulazione esatta della Legge di Benford. Ti do comunque i valori delle frequenze della prima cifra da 1 a 9 per tuo uso personale.
1
30,1%
2
17,6%
3
12,5%
4
9,7%
5
7,9%
6
6,7%
7
5,8%
8
5,1%
9
4,6%
Come posso usare questi numeri?
Prendi un bilancio e leggi
tutti i numeri che trovi; saranno centinaia. Prendi nota della prima cifra
significativa di ciascun numero. Se la frequenza si discosta troppo dalla
tabella, puoi sospettare che il bilancio sia stato taroccato!
Quanto è troppo?
Per saperlo, fa’ l’analisi
di prima: cerca la correlazione e investiga le differenze.
Una curiosità: pare che
in California si usino programmi informatici basati su questo metodo per un
primo controllo delle dichiarazioni dei redditi.
Un fatto non è nulla
senza una teoria.
Anonimo