Naše daňová poradkyně Alena připravila článek na téma rozdílu mezi účetní chybou a odhadem. Inspirovalo mě to k přemýšlení o tom, kde je hranice mezi chybou a (hodně) nepřesným odhadem. Pro demonstraci toho, co vlastně rozhoduje, bych se přesunula do jiného prostoru, než je exaktní říše účetních transakcí, čísel a aritmetických operací. Ode mě už můžete očekávat, že půjdeme na moře… Zásadním vlivem, který rozhoduje o tom, jak bude probíhat plavba a jak dopadne, je počasí a to, jak víme, lze pouze s jistou mírou přesnosti predikovat. Nejde jen o teplotu, ta je snad na moři nejméně zajímavá (krom vlivu na proudění vzduchu), ale zejména o sílu a směr větru a s tím (částečně) související směr, výšku a frekvenci vln. Proto sledování počasí z různých zdrojů, které zároveň staví na odlišných datových modelech, je naprosto zásadní. Zásadní je ale také frekvence, s jakou počasí sleduji, nejen na aplikacích předpovědi počasí, ale také očima po obzoru a hladině. Když je hůř, probíhá toto skenování kontinuálně a update v aplikacích cca po hodinách, zatímco když je počasí klidnější, respektive méně zátěžové a rizikové, může jít o 2-3 aktualizace během dne.
Zajímá mě, čím posoudím, kdy došlo k chybě a kdy jde pořád ještě jen o (hodně) nepřesný odhad. Nezabývám se teď meteorologickými datovými modely, protože ty ovlivnit nemohu, jsou pro mě zdrojem, ale tím, jak s nimi pracuji a jaký bude výsledek. Abych totiž správně pochopila předpověď z těchto modelů pro konkrétní místo, musím mj vědět, který model je nejvhodnější pro danou oblast. Nemusíte rozumět meteorologii, stačí, když si to necháte vysvětlit odborníkem, který model je, pro jakou situaci přesnější a jaká má specifika, například rozlišení, přesnost u velkých ploch, u hor apod. Uvedu dva příklady ze života na lodi. V tom prvním jsme měli synoptickou mapu a několik předpovědí před vyplutím na Atlantik. Hurikán, který tehdy řádil daleko na západě, se přiblížil více na východ, než bylo v minulosti obvyklé, a tak nás dost divoce lízl. Ve druhém případě jsme stáli pod asi 300 m vysokou horou na Phokaie v Řecku, přišla bouřka, která vůbec nebyla v žádné z meteorologických předpovědí a v dané zátoce nadělala dost slušnou paseku, museli jsme v noci překotvit. Líznutí hurikánu bylo samozřejmě mnohonásobně obtížnější, rizikovější a zátěžovější situací než kotevní hlídka a překotvování v řecké zátoce, přesto šlo pouze o výsledek odhadu, zatímco naše situace v noci na Phokaie byla následkem chyby, protože máme znát nebo odhadnout padání studeného vzduchu shora dolů. Anebo se zeptat místních rybářů, což je dost častý tip pro jachtaře v neznámých vodách.
Stejně jako v uvedeném příkladu z mořeplavby, i v účetnictví bude platit, že odhad musí stavět nejen na relevantních zdrojích a korektní práci s nimi, ale také na znalostech oboru. Za chybu tedy nepovažuji – na rozdíl od obecné definice chyby – rozdíl mezi původním odhadem a reálnou skutečností, ale opominutí vlivů resp. znalostí daného oboru nebo situace. Jinými slovy nemohu pracovat jen s čísly bez znalosti kontextu. Chybou je samozřejmě i opominutí relevantních zdrojů dat, ale to ani nezmiňuji, neb to považuji už za šlendrián. Alena cituje ve svém článku národní účetní radu, která říká, že rozdíl mezi chybou a špatným odhadem není v absolutních hodnotách (a já bych přidala ani ve výši škod, které způsobí), ale v tom, že chybou je, pokud jsem nezohlednila fakta a informace, které v době počítání odhadu již byly známy a k dispozici. Z toho vyplývá, že pokud se spletu u dohadu na služby v posledním měsíci roku o sto korun, jde o chybu, zatímco odhadnu-li nepřesně výnosy o milion, může jít o pouze nepřesný odhad. Chybu tedy nedefinuje její velikost ani dopad, ale podmínky vzniku. Nevyčítejte si, pokud se ocitnete v bouři, když jste předtím do ní najeli na základě nejlepších možných postupů a prostě jste udělali nejlépe, co jste mohli.
50° 6.924‘ N 14°30.289‘E
