Short answer
The answer, before the reasoning
IFRS S1 и IFRS S2 не требуют наличия идеальных данных до того, как может быть представлена полезная финансовая информация, связанная с устойчивым развитием. Обоснованные оценки, прокси-показатели, смоделированные данные и диапазоны могут быть необходимыми и надлежащими, когда прямое измерение недоступно, при условии что полученная информация достоверно представлена, существенные методы и допущения объяснены, а значительная неопределённость измерения раскрыта прозрачно.
Отчётным командам следует различать неопределённость в отношении будущих результатов и неопределённость измерения величины; документировать пробелы в цепочке создания стоимости и иерархию данных; контролировать модели и факторы; а также вести реестр оценок с указанием источников, допущений, чувствительности, ответственных лиц, проверки и плана улучшений. Пробел в данных обычно является основанием для оценки и раскрытия ограничений, а не автоматическим основанием для исключения информации.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Почему оценки являются обычной практикой — и всё же требуют эффективного контроля
Многие показатели, связанные с устойчивым развитием, невозможно измерить напрямую. Выбросы парниковых газов категории 3 зависят от информации поставщиков, данных об объёмах деятельности, коэффициентов выбросов и вторичных данных. Подверженность физическим рискам может зависеть от моделей опасностей и геопространственных допущений. Ожидаемые финансовые последствия часто объединяют сценарии, финансовое планирование и неопределённые ответные меры руководства. Даже кажущиеся простыми показатели численности персонала или операционной деятельности могут зависеть от суждений относительно границ, отсечения и исходных систем.
IFRS S1 прямо признаёт, что обоснованные оценки являются существенной частью отчётности и не снижают её полезность, если они точно описаны и объяснены. Поэтому задача подготовки отчётности состоит не в том, чтобы исключить оценки. Она заключается в выборе метода, который достоверно отражает цель раскрытия, выявлении наиболее значительной неопределённости, недопущении ложной точности и сохранении доказательной базы, поддерживающей проверку и улучшение из года в год.
Краткая ориентация
- Применяется к
- Раскрываемым величинам, диапазонам и смоделированной информации в соответствии с IFRS S1 и IFRS S2, особенно раскрытиям, связанным с цепочкой создания стоимости и ориентированным на будущее.
- Основное решение
- Можно ли использовать оценку, как её следует измерять и контролировать и какую информацию о неопределённости и ограничениях необходимо раскрыть.
- Основные источники
- Пункты 74–82 и B50–B54 IFRS S1; пункты 18–22, 29(a), B19 и B38–B57 IFRS S2.
- Распространённая путаница
- Неопределённость результата касается того, что может произойти; неопределённость измерения касается степени неопределённости раскрываемой величины. Одно раскрытие может содержать оба вида неопределённости.
1. Неопределённость результата и неопределённость измерения — не одно и то же
Выпущенные Стандарты используют термин «неопределённость измерения» для обозначения неопределённости, влияющей на раскрываемые величины. Официальные материалы ISSB по анализу последствий и образовательные материалы также помогают объяснить отдельную практическую идею: неопределённость в отношении результата возможного будущего события. Это различие полезно, поскольку оно меняет необходимые доказательства, модель и раскрытие, однако его не следует представлять как две формальные категории бухгалтерского учёта с идентичными требованиями.
Рисунок 1. Неопределённость результата и неопределённость измерения могут пересекаться, но требуют постановки разных вопросов и разных пояснений.
На практике
| Измерение | Неопределённость результата | Неопределённость измерения |
|---|---|---|
| Основной вопрос | Произойдёт ли будущее событие, когда и с какими последствиями? | Насколько неопределённой является величина, поскольку её невозможно измерить напрямую? |
| Примеры | Будущая цена углерода; тяжесть и сроки наводнения; внедрение технологий; изменение спроса клиентов; ответные меры в области политики; адаптация руководства. | Неполные данные о выбросах поставщиков; смоделированная подверженность опасности; коэффициент выбросов; оценочная доля затронутых активов; диапазон ожидаемых финансовых последствий. |
| Типичные исходные данные | Сценарии, прогнозы, вероятности, временные горизонты, стратегические меры реагирования и альтернативные траектории. | Исходные данные, заменяющие показатели, методы измерения, модели, факторы, допущения, приближения и доказательства валидации. |
| Акцент раскрытия информации | Возможные результаты, устойчивость, чувствительность, допущения и последствия для стратегии и перспектив. | Суммы с высокой неопределенностью; источники неопределенности; допущения, приближения и суждения; чувствительность, диапазон и изменения. |
| Могут ли они пересекаться? | Да. Будущее климатическое событие может быть неопределенным, и сумма, отнесенная к его потенциальному финансовому эффекту, также может быть неопределенной. | Да. Модель может зависеть от неопределенных будущих событий и неопределенных данных или методов. |
2. Что IFRS S1 требует в отношении неопределенности оценки
IFRS S1 требует информации, позволяющей пользователям понять наиболее значимые неопределенности, влияющие на представленные суммы. Организация выявляет суммы, подверженные высокой степени неопределенности оценки, и объясняет источники этой неопределенности, а также допущения, приближения и суждения, использованные при оценке каждой суммы. Основное внимание уделяется оценкам, требующим наиболее сложных, субъективных или комплексных суждений, а не добавлению шаблонных формулировок к каждой оценочной точке данных.
На практике
| Требование | Практическая реализация | Доказательства |
|---|---|---|
| Выявлять суммы с высокой неопределенностью | Использовать последовательный критерий отбора, основанный на существенности, сложности, чувствительности, качестве данных и степени суждения. | Реестр оценок, оценка существенности и замечания проверяющего. |
| Объяснять источники неопределенности | Выявлять зависимость от будущих результатов, метода измерения, качества данных в цепочке создания стоимости, структуры модели, факторов и границ. | Происхождение данных, документация по модели и журнал пробелов в данных. |
| Объяснять допущения, приближения и суждения | Называть важные допущения и объяснять, почему они были выбраны, а не только указывать, что использовались оценки. | Реестр допущений, методологическая записка и утверждение. |
| Учитывать чувствительность и диапазон | Объяснять, как изменяется сумма при обоснованно возможных альтернативных вариантах, если это полезно; диапазоны могут лучше передавать неопределенность, чем создающая ложную точность точечная оценка. | Результаты анализа чувствительности, сценарные расчеты и обоснование выбора диапазона. |
| Объяснять изменения | Если неопределенность остается неразрешенной, описывать изменения в ранее сделанных допущениях и их влияние. | Журнал изменений, сравнительный анализ и запись о контроле метода. |
3. Иерархия данных для оценок и заменяющих показателей
Практическая иерархия начинается с наиболее прямой и конкретной информации, обоснованно доступной организации, но не рассматривает какой-либо один тип данных как универсально превосходящий другие. Рамки Scope 3 стандарта IFRS S2 перечисляют характеристики, которым следует отдавать приоритет, не устанавливая их жесткую последовательность: прямое измерение, данные о конкретных видах деятельности в цепочке создания стоимости, своевременные данные, информация, репрезентативная для соответствующей юрисдикции и технологии, а также проверенные данные. Компромиссы следует документировать.
На практике
| Уровень данных | Иллюстративный источник | Сильная сторона — Ограничение, подлежащее раскрытию или контролю |
|---|---|---|
| 1. Прямое измерение | Измеренное расходование топлива; непосредственно измеренные выбросы; измеренное состояние актива. | Близко к лежащей в основе деятельности и потенциально в меньшей степени зависит от моделей. — Калибровка, охват, отсечение, пропущенные местоположения и организационная граница. |
| 2. Первичные данные о деятельности | Объемы поставок; пройденное расстояние; приобретенные тонны; использование продукта; подверженность на уровне объекта. | Специфично для организации или деятельности в цепочке создания стоимости. — Метод поставщика, несоответствие периодов, полнота, оценка внутри данных поставщика и статус верификации. |
| 3. Специфичный для организации показатель-заместитель | Показатель-заместитель на основе расходов или производства, полученный из сопоставимой внутренней операции или сегмента поставщика. | Может сохранить специфику бизнес-модели, когда прямые данные неполны. — Репрезентативность, основа масштабирования и чувствительность. |
| 4. Вторичный коэффициент или среднеотраслевой показатель | Опубликованный коэффициент выбросов, интенсивность в отрасли, общедоступный набор данных об опасностях или экономических показателях. | Доступен и сопоставим; часто необходим для широкого охвата цепочки создания стоимости. — Юрисдикция, технология, возраст, соответствие сектору, неопределенность и авторитетность источника. |
| 5. Смоделированное или экстраполированное значение | Экстраполяция от выборки к совокупности; сценарная модель; эконометрическая или геопространственная модель. | Может обеспечить полную оценку и диапазон, когда измерение невозможно. — Модельный риск, выбор параметров, валидация, исключенные переменные и чувствительность. |
4. Категория 3: пробелы в цепочке создания стоимости не отменяют необходимости оценки
IFRS S2 предполагает, что измерение выбросов категории 3 включает оценку, а не только прямое измерение. Организация использует метод измерения, исходные данные и допущения, которые достоверно отражают показатель, и применяет всю доступную разумную и подтверждаемую информацию без чрезмерных затрат или усилий. Поэтому вторичные данные, среднеотраслевые показатели и данные-заместители являются обычными составляющими процесса, когда первичные данные неполны.
Стандарт содержит презумпцию того, что выбросы категории 3 могут быть надежно оценены с использованием вторичных данных и среднеотраслевых показателей. Лишь в редких случаях, после всех разумных усилий, оценка может быть неосуществимой. В таком случае организация раскрывает, как она управляет своими выбросами категории 3. Это существенно более высокий порог, чем «данные поставщика отсутствуют».
На практике
| Пробел по категории 3 | Пригодный для использования подход к оценке | Контроль и раскрытие |
|---|---|---|
| У некоторых поставщиков отсутствуют данные о выбросах | Использовать объемы закупок или расходы с репрезентативными коэффициентами; отдавать приоритет поставщикам с высокими выбросами при сборе первичных данных. | Раскрывать степень использования первичных и вторичных данных, источник коэффициентов, репрезентативность и план перехода к данным поставщиков. |
| Отчетный период поставщика отличается | Использовать наиболее свежие доступные данные, если выполнены условия IFRS S2. | Подтверждать одинаковую продолжительность периодов и раскрывать существенные события или изменения между отчетными датами. |
| Допущения об использовании продукта различаются | Использовать документированный профиль ожидаемого использования, сценарий или диапазон на основе данных о продукте и рынке. | Чувствительность к сроку полезного использования, структуре энергопотребления, степени использования и географии; избегайте неподтверждённой точности до единственного значения. |
| Совокупность категории очень велика | Используйте статистически или операционно обоснованные выборку и экстраполяцию. | Дизайн выборки, охват, исключения, метод масштабирования и проверка обоснованности. |
| Финансовой организации не хватает данных о контрагентах | Используйте прокси-показатели по классу активов, сектору или юрисдикции, согласованные с выбранной методологией. | Охват, иерархия прокси-показателей, метод распределения, оценка качества данных и приоритеты улучшения. |
5. Модельный риск в отчетности в области устойчивого развития
Модель — это не только сложное программное обеспечение. Любой структурированный метод, преобразующий исходные данные в раскрываемую сумму, может создавать модельный риск. Это включает расчёты выбросов, электронные таблицы для экстраполяции, сценарные модели, геопространственные наложения, распределение финансируемых выбросов, траектории достижения целевых показателей и анализ чувствительности финансового эффекта. Группа, отвечающая за отчетность, должна применять средства контроля, соразмерные существенности и сложности модели.
На практике
| Источник модельного риска | Сценарий отказа | Средство контроля |
|---|---|---|
| Назначение и область применения | Модель отвечает на вопрос, отличный от требования к раскрытию, или использует неправильные границы. | Документируйте предполагаемое использование, цель раскрытия, совокупность, период и исключения. |
| Исходные данные | Неполные, устаревшие, дублирующиеся или нерепрезентативные исходные данные определяют результат. | Проверки качества данных, иерархия источников, средства контроля отсечения и сверка охвата. |
| Структура метода | Формула, логика распределения или сценария не учитывает важные взаимосвязи. | Техническая проверка, независимое повторное выполнение и примечание об ограничениях модели. |
| Параметры и факторы | Коэффициенты выбросов, пороговые значения опасности или экономические допущения устарели либо не соответствуют условиям. | Утверждённая библиотека параметров, дата источника, соответствие юрисдикции/технологии и контроль версий. |
| Чувствительность и неопределённость | Точечная оценка скрывает широкий диапазон разумно возможных результатов. | Анализ чувствительности, диапазоны, альтернативные сценарии и раскрытие информации о неопределённости. |
| Управление изменениями | Изменения метода вносятся без оценки сравнительных показателей или объяснения эффекта. | Утверждение изменений модели, оценка воздействия, порядок отражения сравнительных показателей и аудиторский след. |
6. Реестр оценок: основной элемент контроля
Реестр оценочных значений связывает опубликованную сумму с ее источником, методом, неопределенностью и планом улучшений. Он поддерживает подготовку отчетности, техническую проверку, готовность к заверению и сопоставимость. Реестр должен сосредотачиваться на существенных оценочных значениях или оценочных значениях с высокой неопределенностью, а не превращаться в неуправляемый перечень каждой формулы в организации.
Рисунок 2. Реестр оценочных значений контролирует раскрываемый показатель, иерархию источников, модель, неопределенность, ограничение и корректирующие меры.
На практике
| Поле реестра | Минимальное содержание |
|---|---|
| Идентификатор оценочного значения и связь с раскрытием | Стабильный идентификатор, параграф стандарта, показатель/раскрытие, место в проекте и обоснование существенности. |
| Границы и единица измерения | Отчитывающаяся организация, сегмент цепочки создания стоимости, география, период, единица измерения и уровень агрегирования. |
| Исходные данные | Система или внешний источник, ответственный, дата извлечения, охват, соответствие периодов и статус верификации. |
| Обоснование использования прокси и иерархии | Почему выбранный источник является достаточно конкретным, своевременным и репрезентативным; рассмотренные альтернативы. |
| Метод и версия модели | Расчет, коэффициент, модель, сценарий, версия кода/электронной таблицы и история изменений. |
| Допущения и приближения | Ключевые допущения, диапазоны, экстраполяция, суждение, чувствительность и взаимосвязь с неопределенностью результата. |
| Неопределенность измерения | Внутренняя оценка: высокая/средняя/низкая, основные источники, диапазон или чувствительность и влияние на полезность. |
| Контроли и утверждения | Составитель, проверяющий, валидация, сверка, утверждение органом управления и статус заверения. |
| Формулировка раскрываемого ограничения | Конкретные пробелы в данных, исключения, использование вторичных данных, несоответствие периодов и ограничения метода. |
| План улучшений | Мера, ответственный, целевая дата, ожидаемое повышение качества и условие для пересмотра метода. |
На практике
7. Критерии принятия решения: использовать оценочное значение, диапазон, качественную информацию или не указывать сумму?
| Решение | Использовать, когда | Необходимая осторожность |
|---|---|---|
| Точечная оценка | Метод и исходные данные поддерживают центральное значение, полезное для принятия решений и не вводящее в заблуждение своей точностью. | Раскрыть существенные допущения и значительную неопределенность измерения; рассмотреть возможность округления. |
| Диапазон | Разумно возможные результаты или альтернативы оценки слишком широки, чтобы одна сумма могла достоверно передать информацию, либо соответствующее требование МСФО допускает диапазон. | Объясните, как были выбраны конечные точки, различаются ли вероятности и что может сместить результат в пределах диапазона или за его пределы. |
| Набор сценариев или анализ чувствительности | Пользователям необходимо понять, как изменяется сумма при разных допущениях или сценариях развития. | Не подразумевайте наличие вероятностей, если они не оценивались; свяжите информацию со стратегией, устойчивостью и финансовым планированием. |
| Качественная информация | Конкретные критерии в отношении финансовых эффектов допускают пропуск количественной информации либо для объяснения суммы необходима описательная информация. | Применяйте точные критерии; указывайте вероятно затронутые статьи финансовой отчетности и совокупные количественные эффекты, если это требуется. |
| Сумма не приводится по причине непрактичности | Только когда соответствующее требование содержит исключение в связи с непрактичностью и организация не может применить его после всех разумных усилий. | Раскройте этот факт и требуемую информацию; сохраняйте подтверждения всех разумных усилий. |
На практике
9. Пример формулировок раскрытия
| Характеристика | Почему это работает | Требуемые подтверждения |
|---|---|---|
| Метод и охват | Пользователи могут увидеть, какая доля относится непосредственно к поставщикам и как была оценена оставшаяся часть. | Набор данных поставщиков, сверка охвата и сопоставление факторов. |
| Конкретный источник неопределенности | Ограничение связано с согласованностью метода и репрезентативностью факторов, а не с общей «проблемой данных». | Оценка качества данных и анализ источников факторов. |
| Анализ чувствительности | Показывает, как важное допущение влияет на сумму. | Анализ чувствительности, который можно воспроизвести. |
| План улучшений | Делает ограничение ограниченным по времени и закрепляет ответственность за него. | Программа работы с поставщиками, контрольные этапы и ответственное лицо. |
| Отражение сравнительной информации | Объясняет, почему сравнительная информация за предыдущий период была пересмотрена, и содержит ссылку на соответствующее примечание. | Оценка изменений сравнительной информации и утверждение. |
На практике
10. Слабое и более сильное раскрытие информации о неопределенности
| Слабая формулировка | Почему она слабая | Более сильный подход |
|---|---|---|
| «Некоторые данные были оценены.» | Не указаны величины, метод, источник, допущения или значимость. | Укажите существенную оцененную величину, иерархию источников, метод, ключевые допущения и причины, по которым оценка остается полезной. |
| «Качество данных по категории 3 является низким.» | Не указаны категория, охват, прокси-показатель, коэффициент или информация об улучшении. | Объясните, для каких категорий или совокупностей используются первичные и вторичные данные, ограничения репрезентативности, чувствительность и меры по улучшению. |
| «Результаты могут измениться из-за неопределенности.» | Не проводится различие между неопределенностью будущего результата и неопределенностью измерения. | Опишите неопределенное будущее событие и отдельно объясните неопределенность данных, модели и допущений, влияющую на раскрываемую величину. |
| «Модель является отраслевым стандартом.» | Ссылка на авторитетность не демонстрирует пригодность модели для раскрытия информации данной организации. | Объясните назначение модели, границы охвата, версию, входные данные, ключевые ограничения, валидацию и то, как она поддерживает цель раскрытия информации. |
На практике
11. Распространенные ошибки
| ОШИБКА 1 | Приравнивание пробела в данных к разрешению не раскрывать показатель. |
|---|---|
| Почему это происходит | Команды предполагают, что требуется прямое измерение. |
| Почему это важно | Существенная информация не раскрывается, хотя обоснованная оценка или прокси-показатель могли бы предоставить полезную информацию. |
| Исправление | Примените соответствующую иерархию данных и проверьте возможность достоверной оценки, прежде чем рассматривать какое-либо конкретное положение о непрактичности. |
| Свидетельство исправления | Документ о принятии решения по оценке, рассмотренные альтернативы и документированные усилия. |
На практике
| ОШИБКА 2 | Раскрытие точного числа, полученного на основе модели с высокой неопределенностью. |
|---|---|
| Почему это происходит | Точечную оценку проще опубликовать и сопоставить с другими данными. |
| Почему это важно | Ложная точность скрывает чувствительность и может вводить пользователей в заблуждение относительно степени уверенности. |
| Исправление | Используйте надлежащее округление, диапазон или анализ чувствительности и объясните основные источники неопределенности. |
| Свидетельство исправления | Результаты анализа чувствительности и утвержденное обоснование представления. |
На практике
| ОШИБКА 3 | Перечисление допущений без указания того, какие из них существенно влияют на результат. |
|---|---|
| Почему это происходит | Примечания к методологии становятся всеобъемлющими, но не полезными для принятия решений. |
| Почему это важно | Пользователи не могут понять, в чем заключается наиболее существенная неопределенность и как может измениться показатель. |
| Исправление | Расставьте приоритеты для сложных, субъективных или комплексных допущений и, где это полезно, количественно оцените чувствительность. |
| Свидетельство исправления | Оценка существенных допущений, связанная с реестром оценок. |
На практике
| ОШИБКА 4 | Изменение факторов или прокси-показателей без сравнительного анализа. |
|---|---|
| Почему это происходит | Обновления рассматриваются как стандартное обслуживание данных. |
| Почему это важно | Тенденции отражают изменение методологии, а не результаты деятельности, и учет за предыдущий период может быть неверным. |
| Исправление | Классифицируйте изменение, оцените, подтверждены ли обстоятельства предыдущего периода, и примените рекомендации IFRS S1 в отношении сравнительных данных. |
| Свидетельство исправления | Журнал изменений методологии, решение в отношении сравнительных данных и раскрытие информации. |
На практике
| ОШИБКА 5 | Использование данных поставщика без понимания метода поставщика. |
|---|---|
| Почему это происходит | Предполагается, что первичные данные по своей природе лучше. |
| Почему это важно | Несогласованные границы, период или методология могут снизить сопоставимость и достоверное представление. |
| Исправление | Оценивайте специфичность, своевременность, юрисдикцию, технологию, проверку и согласованность метода — а не только то, поступили ли данные от поставщика. |
| Свидетельство исправления | Оценка качества данных поставщика и запись о проверке. |
На практике
12. Миф и реальность
| МИФ | IFRS S1 и IFRS S2 требуют аудированных данных, измеренных непосредственно, для каждого аспекта устойчивого разви |
|---|---|
| РЕАЛЬНОСТЬ | Стандарты признают использование оценок, прокси-показателей, вторичных данных и смоделированной информации. Обоснованные оценки могут быть необходимыми и полезными, если они точно описаны и объяснены. Субъект должен применять соответствующие требования к оценке, отдавать приоритет надлежащим исходным данным, раскрывать существенную неопределённость и отдельно выполнять любые местные обязательства по заверению. |
| Почему возникает путаница | Дисциплина финансовой отчётности иногда упрощается до убеждения, что допустимыми для отчётности являются только непосредственно измеренные или подтверждённые внешней стороной данные. |
| Практическое следствие | Отчётным группам следует инвестировать в методологию, происхождение данных, средства контроля моделей и прозрачное раскрытие ограничений, а не откладывать всю отчётность до появления идеальных данных. |
На практике
15. Связанные стандарты и траектория обучения
| Роль взаимосвязи | Инструмент или статья | Использование |
|---|---|---|
| Основной | IFRS S1 paragraphs 74–82 | Раскрытие информации о существенных суждениях и неопределённости оценки. |
| Объём 3 | IFRS S2 B38–B57 | Оценка, иерархия данных, раскрытие метода и редкие случаи невозможности практического применения. |
| Пропорциональность | IFRS S1 и S2 «Чрезмерные затраты или усилия» | Отделяйте границу поиска информации от оценивания и неопределенности. |
| Сравнительные данные | Сравнительные данные, пересчеты и ошибки по IFRS S1 и S2 | Классифицируйте изменения факторов, моделей и оценок и исправляйте предыдущие периоды. |
| Внедрение учета ПГ | Выбросы по IFRS S2: Scope 1, Scope 2 и Scope 3 — полное руководство по измерению | Применяйте детализированные средства контроля границ учета выбросов ПГ, факторов и качества. |
Неопределенность исхода касается того, что может произойти, тогда как неопределенность измерения касается степени неопределенности представленной суммы. Раскрытие информации может содержать оба вида неопределенности, однако это различие влияет на необходимые допущения, доказательства, модель и пояснение, и его не следует представлять как две формальные категории с идентичными требованиями.
Вопросы
Часто задаваемые вопросы
Допустимы ли оценки согласно IFRS S1 и S2?
IFRS S1 и IFRS S2 не требуют наличия идеальных данных до того, как может быть представлена полезная финансовая информация, связанная с устойчивым развитием. Разумные оценки, заменяющие показатели, данные, смоделированные на основе моделей, и диапазоны могут быть необходимыми и надлежащими, когда прямое измерение недоступно, при условии что результирующая информация достоверно представлена, существенные методы и допущения объяснены, а значительная неопределенность измерения раскрыта прозрачно.
Что такое неопределенность измерения?
В выпущенных Стандартах термин «неопределенность измерения» используется для обозначения неопределенности, влияющей на представленные суммы. Официальные материалы ISSB по анализу эффектов и образовательные материалы также помогают объяснить отдельную практическую идею: неопределенность в отношении исхода возможного будущего события.
Является ли неопределенность исхода тем же самым?
Неопределенность исхода касается того, что может произойти, тогда как неопределенность измерения касается степени неопределенности представленной суммы. Раскрытие информации может содержать оба вида неопределенности, однако это различие влияет на необходимые допущения, доказательства, модель и пояснение, и его не следует представлять как две формальные категории с идентичными требованиями.
Можно ли использовать вторичные данные для Scope 3?
Многие показатели, связанные с устойчивым развитием, невозможно измерить напрямую. Для расчета выбросов парниковых газов Scope 3 используются информация от поставщиков, данные о деятельности, коэффициенты выбросов и вторичные данные.
Когда Scope 3 можно не включать как практически неосуществимый?
Стандарт содержит презумпцию того, что выбросы Scope 3 могут быть надежно оценены с использованием вторичных данных и среднеотраслевых показателей. Только в редких случаях, после принятия всех разумных мер, оценивание может быть практически неосуществимым. В таком случае организация раскрывает информацию о том, как она управляет своими выбросами Scope 3.
Что должно входить в реестр оценок?
Реестр оценок связывает публично представленную сумму с ее источником, методом, неопределенностью и планом улучшения. Он поддерживает подготовку отчетности, техническую проверку, готовность к предоставлению уверенности и сопоставимость сравнительных данных.
Sources
Primary sources
Take it with you
The checklists as a working spreadsheet
Every checklist and table on this page, with empty status, owner and evidence columns for your team to fill in and keep.
✓ LRA AI Assistant · Human-in-the-loop
Ask about this guide
Он отвечает по материалам этой страницы и обращается к связанным карточкам раскрытия, если вопрос касается самого стандарта. Первые два ответа бесплатны и доступны без входа.
Углубиться · IFRS S1 / S2
Обучение по IFRS S1 и S2
Финансовая существенность, сценарный анализ и раскрытие климатической информации в соответствии с S2 с применением к вашей собственной отчетности.
Available as Guided Flex, Live Cohort, 1:1 Expert Mentorship or Corporate Programme.
