Татьяна Иродова
Эксперт по предмету «Бухгалтерский учет и аудит»
Задать вопрос автору статьи
Методы определения ожидаемой ошибки в аудите
Определение 1
Ожидаемая ошибка выборки — это значение ошибки в бухгалтерском учете, которое аудитор еще до начала аудиторской проверки хочет обнаружить в ходе ее проведения.
Статистические выборочные методы определения ожидаемой ошибки применяются при большом объеме генеральных совокупностей со случайными и равновозможными ошибками.
Если объем генеральной совокупности небольшой, т.е. содержит минимум документов, то лучшим способом будет провести сплошную проверку, т.к. при такой проверке аудитор потратит меньше времени, чем на обработку результатов выборочного исследования.
Замечание 1
Сплошная проверка позволяет аудитору определять ожидаемую ошибку в виде суммы всех выявленных им ошибок в совокупности.
Сдай на права пока
учишься в ВУЗе
Вся теория в удобном приложении. Выбери инструктора и начни заниматься!
Получить скидку 4 500 ₽
Если объем генеральной совокупности большой для сплошной проверки, но при этом у аудитора содержится информация, которая исключает использование предположения о равновозможности и случайности ошибок в генеральной совокупности, то лучшим способом будет применить содержательные методы выборочного исследования. Эти методы основываются на информации о характере распределения ошибок в генеральной совокупности, которая содержится у аудитора.
Существуют возможные причины, которые влияют на неслучайные и неравновозможные ошибки в генеральных совокупностях.
Систематические ошибки – это ошибки, которые произошли неслучайно, т.е. ошибки которые появились в связи с постоянно действующей причиной. На появление систематических ошибок влияют 2 причины. Первой причиной является неправильное понимание (незнание) бухгалтером нормативных и законодательных актов РФ в области учета налогообложения и Хозяйственного права. Вторая причина — давление на бухгалтера руководством организации.
Значимые области
Ошибки считаются неравновозможными в том случае, если в бухгалтерских документах присутствуют учетные области с большей вероятностью появления ошибок, чем в других областях. Такие учетные области обычно называют значимыми. Значимые области имеют место в следующих случаях:
«Содержательные выборочные методы определения ожидаемой ошибки в аудите» 👇
- неоднородность генеральной совокупности — содержание документов с большой стоимостью, которые на порядок превышают стоимость большей части документов в совокупности документов;
- в учете появляются новые, ранее в этой организации не встречающиеся хозяйственные операции;
- содержание в учете операций, которые неоднозначно трактуются законода-тельством, нормативными актами, профессиональными комментаторами;
- были изменены правила учета и налогообложения каких-либо операций и т.д.
На появление значимых для аудита областей влияют их причины появления, которые определяют возможности содержательных выборочных методов определения ожидаемой ошибки. Так же следует знать, что возможных причин появления значимых для аудита областей, очень много.
Поэтому можно сказать, что содержательных методов столько же, сколько действующих аудиторов. При проведении аудиторской проверки некоторые аудиторы не задумываются о методах, а используют только свой опыт и интуицию и при этом достигают отличных результатов. Тогда можно сделать вывод, что они неосознанно используют содержательные методы.
Научного обоснования содержательных методов выборочного исследования в аудите на сегодняшний день не существует. Однако есть несколько зарекомендовавших себя методов выборочного исследования, которые могут быть использованы на практике:
- метод «серийного отбора»;
- метод «основного массива»;
- метод «ключевых по риску» элементов;
- метод «ключевых по последствиям» документов;
- комбинированный метод, основанный на различных вышеперечисленных сочетаниях.
Находи статьи и создавай свой список литературы по ГОСТу
Поиск по теме
Выборочная проверка: ожидаемая ошибка
«Аудит и налогообложение», 2012, N 4
Предлагаемый новый метод оценки ожидаемой ошибки в генеральной совокупности и риска выборки при использовании статистического подхода к формированию выборки учитывает дисперсию стоимости элементов генеральной совокупности, что позволяет избежать необходимости ее стратификации.
Федеральным стандартом аудиторской деятельности N 16 «Аудиторская выборка» установлена возможность двух подходов к выборочной проверке: статистического и нестатистического.
Статистический подход к выборочной проверке, согласно ФСАД N 16, означает:
- формирование выборки с помощью случайного (либо систематического со случайным выбором начальной точки) отбора элементов из генеральной совокупности;
- применение теории вероятности (математической статистики) для оценки результатов проверки выборки (оценки ожидаемой ошибки в генеральной совокупности и оценки риска выборки).
На практике при применении статистического подхода к выборочной проверке в качестве процедуры «по существу» часто используют монетарный метод (выборку по денежной единице).
Известно, что использование монетарного метода возможно лишь при однородной стоимости элементов генеральной совокупности. В приведенной далее формуле показано, что при значениях коэффициента вариации стоимости элементов генеральной совокупности, превышающих 0,2:0,3, погрешность монетарного метода может быть весьма существенной. В подобном случае, как считают некоторые специалисты, генеральную совокупность следует стратифицировать по стоимости элементов, в результате чего достигается однородность каждой страты. Однако практика показывает, что подобная рекомендация не всегда бывает эффективной (в некоторых случаях для достижения однородности должно быть несколько страт, что усложняет и формирование выборок, и оценку результатов).
Альтернативой может быть метод, который позволяет оценить ожидаемую ошибку в генеральной совокупности и оценить риск выборки с учетом дисперсии стоимости элементов генеральной совокупности, что позволяет избежать необходимости ее стратификации.
Допустим:
N (в натуральных единицах) — объем генеральной совокупности элементов (операций либо первичных документов, относящихся к обороту счета бухгалтерского учета — накладных, счетов-фактур и т.п.).
J (руб.) — суммарная стоимость элементов, составляющих генеральную совокупность.
Тогда:
N
J = SUM j ,
i=1 i
где j (руб.) - стоимость i-го элемента генеральной совокупности.
i
Предлагаемый метод основан на том, что каждый элемент генеральной совокупности имеет два признака случайности:
- размер (стоимость, руб.);
- «отмеченность» (наличие искажений).
Известным образом определим наиболее вероятное количество отмеченных элементов (элементов, содержащих искажения) в генеральной совокупности. Для этого сформируем случайную выборку элементов объемом n и проверим ее.
Пусть:
m — количество отмеченных элементов в выборке.
Тогда:
w = m/n — относительная частота появления элементов, содержащих искажения, в выборке объемом n.
Наиболее вероятное количество элементов, содержащих искажения, в генеральной совокупности M составит:
M = N x w.
Поскольку мы априорно исходим из случайности распределения элементов, содержащих искажения, в генеральной совокупности, совокупность объемом M элементов, содержащих искажения, применительно к указанному выше первому признаку случайности можно рассматривать как случайную выборку.
_
Обозначим выборочную среднюю выборки объемом M через k (руб.).
Тогда наиболее вероятное значение суммарной стоимости элементов, составляющих выборку объемом M, составит:
_
K = M x k (руб.).
Очевидно, что K — искомая ожидаемая ошибка генеральной совокупности.
_
Для того чтобы найти значение k, вспомним, что наиболее вероятным
значением генеральной средней является значение выборочной средней.
Справедливо и обратное утверждение: наиболее вероятным значением выборочной
средней является значение генеральной средней.
_
Тогда в качестве наиболее вероятного значения выборочной средней k
_
может быть принято известное нам значение генеральной средней j, где:
N
SUM j
_ J i=1 i
j = - = ------.
N N
Для определения риска выборки необходимо найти дисперсию D(K) случайной
_
величины K, являющейся произведением двух случайных величин (M и k). Для
этого найдем дисперсии указанных сомножителей.
Из теории вероятности известно, что дисперсия D(w) относительной частоты w может быть оценена из выражения:
w(1 - w)
D(w) = --------.
n
Поскольку N — величина постоянная, то оценка дисперсии случайной величины M составит:
2
D(M) = N x D(w).
_
Дисперсия выборочной средней D(k) может быть оценена по выборочной
дисперсии D(k):
_ D(k)
D(k) = ----.
M
Выборочная дисперсия D(k), в свою очередь, может быть оценена по генеральной дисперсии D(j) (смещенностью оценки пренебрегаем):
D(k) = D(j).
_
Тогда для оценки дисперсии выборочной средней D(k) получим выражение:
_ D(j)
D(k) = ----.
M
Генеральная дисперсия D(j) в полученном выражении может быть найдена известным образом:
N _ 2
SUM (j - j)
i=1 i
D(j) = ------------.
N
Поскольку случайная величина K является произведением двух независимых случайных величин, то ее дисперсия может быть получена из формулы:
_ _2 _ 2
D(K) = D(M) x D(k) + D(M) x k + D(k) x M .
Среднеквадратичное отклонение случайной величины K:
___
сигма = /D(K).
k
Оценку риска выборки произведем из следующих соображений. Риск выборки — это вероятность того, что ожидаемая ошибка (случайная величина K) превысит уровень существенности S, применяемый для данной генеральной совокупности. Приравняем верхнюю границу доверительного интервала для случайной величины K к применяемому уровню существенности S:
S = K + t x сигма
k
или:
S - K
тау = ------,
сигма
k
где t — предел интеграла Лапласа.
По полученному значению t из таблиц нормального распределения находим значение риска выборки.
Пример. Аудитор проверяет правомерность предъявления НДС к вычету.
Объем генеральной совокупности N = 1000 счетов-фактур.
Дебетовый оборот счета 68 в корреспонденции со счетом 19 — J = 3000 тыс. руб.
Применяемый уровень существенности s = 5% (тогда S = 150 тыс. руб.).
Объем выборки n = 100 счетов-фактур.
В выборке обнаружены два недостоверных счета-фактуры (m = 2).
Генеральная средняя:
_ J 3 000 000
j = - = --------- = 3000 руб.
N 1000
Генеральная дисперсия:
N _ 2
SUM (j - j)
i=1 i
D(j) = ------------ = 2 500 000.
N
Относительная частота:
m 2
w = - = --- = 0,02.
n 100
Наиболее вероятное количество ошибок в генеральной совокупности:
M = N x w = 1000 x 0,02 = 20.
Дисперсия величины M:
2 w(1 - w) 2 0,02 x (1 - 0,02)
D(M) = N -------- = 1000 x ----------------- = 196.
n 100
Дисперсия выборочной средней:
_ D(j) 2 500 000
D(k) = ---- = --------- = 125 000.
M 20
Ожидаемая ошибка:
_
K = M x k = 20 x 3000 = 60 000 руб.
Дисперсия ожидаемой ошибки K:
_ _2 _ 2
D(K) = D(M) x D(k) + D(M) x k + D(k) x M = (196 x 125 000) +
2 2
+ (196 x 3000 ) + (125 000 x 20 ) = 1 838 500 000.
Среднеквадратичное отклонение:
___ _____________
сигма = /D(K) = /1 838 500 000 = 42 878 руб.
k
Предел интеграла Лапласа:
S - K 150 000 - 60 000
t = ------ = ---------------- = 2,1.
сигма 42 878
k
По таблицам нормального распределения получаем:
для t = 2,1 риск выборки составляет 2%.
Ю.Кочинев
Д. э. н.,
профессор
Санкт-Петербургского
политехнического университета,
директор по аудиту
ООО «Аспект-Аудит»
Продолжаем говорить о техниках тест-дизайна. Сегодня речь пойдет о технике предугадывания ошибок. Она подойдет в том случае, когда мы уже знакомы с продуктом и имеем определенный опыт в тестировании подобного функционала.
Суть техники в том, что чтобы найти все способы, которые могут сломать тестируемый продукт.
По традиции начну с определения. Немного информации из ISTQB:
Предположение об ошибках – это способ предотвращения ошибок, дефектов и отказов, основанный на знаниях тестировщика, включающих:
— Историю работы приложения в прошлом.
— Наиболее вероятные типы дефектов, допускаемых при разработке.
— Типы дефектов, которые были обнаружены в схожих приложениях.
Структурированный подход к предположению об ошибках предполагает создание списка всех возможных ошибок, дефектов и отказов с последующей разработкой тестов, направленных на поиск дефектов из этого списка. Списки отказов и дефектов могут быть построены на основе опыта, исторических данных об отказах и ошибках, а также на общих знаниях о причинах отказа программ.
Получается, что предугадывание ошибки — это когда тест аналитик использует свои знания системы и способность к интерпретации спецификации на предмет того, чтобы «предугадать» при каких входных условиях система может выдать ошибку.
Например, в программе я вижу: «для подтверждения заказа введите свой номер телефона в формате +7(…)… ….» И я, как тестировщик, начинаю думать: «А если не вводить телефон?», «А если ввести в формате не +7, а просто 8? «, и так далее. Это и есть предугадывание ошибки.
Давайте посмотрим на конкретных примерах, как можно использовать этот метод.
Уже знакомая нам игра с молокозаводом
Возьмем объекты, которые нам необходимо построить. Например, каким образом можно сломать курятник на этапе покупки?
- Можно попробовать поставить его на другой объект
2. Или за границу доступного поля
3. За границей поля тоже не получается.. А давайте попробуем поставить на воду? Вдруг разработчики не учли этот момент?
Тоже никак, все работает как надо… Ладно поставим пока курятник на место. Теперь попробуем проверить, все ли нормально с его работой.
4. В курятник можно покупать и сажать кур. А что если попробовать вместо кур поместить коров?
5. Или попробовать кур поместить на территорию вне курятника
6. Или попробовать зайти в магазин, пока покупаем кур
«Ладно, видимо не в этот раз» — говорим мы себе и закрываем игру…
Таким образом, путем предугадывания ошибок, мы с вами нашли 6 случаев, при которых возможны проблемы в работе приложения.
А теперь посмотрим на примере сайта
Возьмем один из элементов сайта — форму регистрации. Посмотрим на нее внимательно и подумаем, как мы можем ее «сломать».
Мне на ум приходят вот какие варианты:
- Указать e-mail c несуществующим доменом на конце.
- Указать e-mail без знака «@».
- Заполнить поле «Пароль» без использования обязательных символов. Например, если программа требует, чтобы в пароле были заглавные и строчные буквы, то пробуем ввести пароль без использования заглавных букв.
- В поле «Пароль еще раз» ввести символы отличные от символов в поле «Пароль».
- Снять галочку «Я принимаю условия Пользовательского соглашения».
- Ввести неверные символы с картинки.
- Оставить одно поле незаполненным.
________________________________
Таким образом, суть данного метода заключается в том, чтобы найти как можно больше ошибок, попытаться сломать работающий функционал. Название техники уже говорит само за себя.
________________________________
В предугадывании ошибок нет четкой и логической схемы, которая позволила бы нам составить тест-кейсы. Т.е. нельзя сказать, что сделав сначала Шаг №1, затем Шаг №2 и т.д. мы на выходе получим готовые проверки с максимально полным покрытием.
Наоборот, эта техника основывается на опыте тестировщика и на его умении думать креативно и деструктивно.
Дебаг и поиск ошибок
Время на прочтение
6 мин
Количество просмотров 5.3K
Для опытных разработчиков информация статьи может быть очевидной и если вы себя таковым считаете, то лучше добавьте в комментариях полезных советов.
По опыту работы с начинающими разработчиками, я сталкиваюсь с тем, что поиск ошибок порой занимает слишком много времени. Не из-за того, что они глупее более опытных товарищей или не разбираются в процессах, а из-за отсутствия понимания с чего начать и на чём акцентировать внимание. В статье я собрал общие советы о том где обитают ошибки и как найти причину их возникновения. Примеры в статье даны на JavaScript и .NET, но они актуальны и для других платформ с поправкой на специфику.
Как обнаружить ошибку
Прочитай информацию об исключении
Если выполнение программы прерывается исключением, то это первое место откуда стоит начинать поиск.
В каждом языке есть свои способы уведомления об исключениях. Например в JavaScript для обработки ошибок связанных с Web Api существует DOMException. Для пользовательских сценариев есть базовый тип Error. В обоих случаях в них содержится информация о наименовании и описании ошибки.
Для .NET существует класс Exception и каждое исключение в приложении унаследовано от данного класса, который представляет ошибки происходящие во время выполнения программы. В свойстве Message читаем текст ошибки. Это даёт общее понимание происходящего. В свойстве Source смотрим в каком объекте произошла ошибка. В InnerException смотрим, нет ли внутреннего исключения и если было, то разворачиваем его и смотрим информацию уже в нём. В свойстве StackTrace хранится строковое представление информации о стеке вызова в момент появления ошибки.
Каким бы языком вы не пользовались, не поленитесь изучить каким образом язык предоставляет информацию об исключениях и что эта информация означает.
Всю полученную информацию читаем вдумчиво и внимательно. Любая деталь важна при поиске ошибки. Иногда начинающие разработчики не придают значения этому описанию. Например в .NET при возникновении ошибки NRE с описанием параметра, который разработчик задаёт выше по коду. Из-за этого думает, что параметр не может быть NRE, а значит ошибка в другом месте. На деле оказывается, что ошибки транслируют ту картину, которую видит среда выполнения и первым делом за гипотезу стоит взять утверждение, что этот параметр равен null. Поэтому разберитесь при каких условиях параметр стал null, даже если он определялся выше по коду.
Пример неявного переопределения параметров — использование интерцептора, который изменяет этот параметр в запросе и о котором вы не знаете.
Разверните стек
Когда выбрасывается исключение, помимо самого описания ошибки полезно изучить стек выполнения. Для .NET его можно посмотреть в свойстве исключения StackTrace. Для JavaScript аналогично смотрим в Error.prototype.stack (свойство не входит в стандарт) или можно вывести в консоль выполнив console.trace(). В стеке выводятся названия методов в том порядке в котором они вызывались. Если то место, где падает ошибка зависит от аргументов которые пришли из вызывающего метода, то если развернуть стек, мы проследим где эти аргументы формировались.
Загуглите текст ошибки
Очевидное правило, которым не все пользуются. Применимо к не типовым ошибкам, например связанным с конкретной библиотекой или со специфическим типом исключения. Поиск по тексту ошибки помогает найти аналогичные случаи, которые даже если не дадут конкретного решения, то помогут понять контекст её возникновения.
Прочитайте документацию
Если ошибка связана с использованием внешней библиотеки, убедитесь что понимаете как она работает и как правильно с ней взаимодействовать. Типичные ошибки, когда подключив новую библиотеку после прочтения Getting Started она не работает как ожидалось или выбрасывает исключение. Проблема может быть в том, что базовый шаблон подключения библиотеки не применим к текущему приложению и требуются дополнительные настройки или библиотека не совместима с текущим окружением. Разобраться в этом поможет прочтение документации.
Проведите исследовательское тестирование
Если используете библиотеку которая не работает как ожидалось, а нормальная документация отсутствует, то создайте тесты которые покроют интересующий функционал. В ассертах опишите ожидаемое поведение. Если тесты не проходят, то подбирая различные вариации входных данных выясните рабочую конфигурацию. Цель исследовательских тестов помочь разобраться без документации, какое ожидаемое поведение у изучаемой библиотеки в разных сценариях работы. Получив эти знания будет легче понять как правильно использовать библиотеку в проекте.
Бинарный поиск
В неочевидных случаях, если нет уверенности что проблема в вашем коде, а сообщение об ошибке не даёт понимания где проблема, комментируем блок кода в котором обнаружилась проблема. Убеждаемся что ошибка пропала. Аналогично бинарному алгоритму раскомментировали половину кода, проверили воспроизводимость ошибки. Если воспроизвелась, закомментировали половину выполняемого кода, повторили проверку и так далее пока не будет локализовано место появления ошибки.
Где обитают ошибки
Ошибки в своём коде
Самые распространенные ошибки. Мы писали код, ошиблись в формуле, забыли присвоить значение переменной или что-то не проинициализировали перед вызовом. Такие ошибки легко исправить и легко найти место возникновения если внимательно прочитать описание возникшей ошибки.
Ошибки в чужом коде
Если над проектом работает больше одного разработчика, чей код взаимодействует друг с другом, возможна ситуация, когда ошибка происходит в чужом коде. Может сложиться впечатление, что если программа раньше работала, а сломалась только после того, как вы добавили свой код, то проблема в этом коде. На деле может быть, что ваш код обращается к уже существующему чужому коду, но передаёт туда граничные значения данных, работу с которыми забыли протестировать и обработать такие случаи.
В зависимости от соглашений на проекте исправляйте такие ошибки как свои собственные, либо сообщайте о них автору и ждите внесения правок.
Ошибки в библиотеках
Ошибки могут падать во внешних библиотеках к которым нет доступа и в таком случае непонятно что делать. Такие ошибки можно разделить на два типа. Первый- это ошибки в коде библиотеки. Второй- это ошибки связанные с невалидными данными или окружением, которые приводят к внутреннему исключению.
Первый случай хотя и редкий, но не стоит о нём забывать. В этом случае можно откатиться на другую версию библиотеки и создать Issue с описанием проблемы. Если это open-source и нет времени ждать обновления, можно собрать свою версию исправив баг самостоятельно, с последующей заменой на официальную исправленную версию.
Во втором случае определите откуда из вашего кода пришли невалидные данные. Для этого смотрим стек выполнения и по цепочке прослеживаем место в котором библиотека вызывается из нашего кода. Далее с этого места начинаем анализ, как туда попали невалидные данные.
Ошибки не воспроизводимые локально
Ошибка воспроизводится на develop стенде или в production, но не воспроизводится локально. Такие ошибки сложнее отлавливать потому что не всегда есть возможность запустить дебаг на удалённой машине. Поэтому убеждаемся, что ваше окружение соответствует внешнему.
Проверьте версию приложения
На стенде и локально версии приложения должны совпадать. Возможно на стенде приложение развёрнуто из другой ветки.
Проверьте данные
Проблема может быть в невалидных данных, а локальная и тестовая база данных рассинхронизированы. В этом случае поиск ошибки воспроизводим локально подключившись к тестовой БД, либо сняв с неё актуальный дамп.
Проверьте соответствие окружений
Если проект на стенде развёрнут в контейнере, то в некоторых IDE (JB RIder) можно дебажить в контейнере. Если проект развёрнут не в контейнере, то воспроизводимость ошибки может зависеть от окружения. Хотя .Net Core мультиплатформенный фреймворк, не всё что работает под Windows так же работает под Linux. В этом случае либо найти рабочую машину с таким же окружением, либо воспроизвести окружение через контейнеры или виртуальную машину.
Коварные ошибки
Метод из подключенной библиотеки не хочет обрабатывать ваши аргументы или не имеет нужных аргументов. Такие ситуации возникают, когда в проекте подключены две разных библиотеки содержащие методы с одинаковым названием, а разработчик по привычке понадеялся, что IDE автоматически подключит правильный using. Такое часто бывает с библиотеками расширяющими функционал LINQ в .NET. Поэтому при автоматическом добавлении using, если всплывает окно с выбором из нескольких вариантов, будьте внимательны.
Похожая ситуация и с одинаково названными типами. Если сборка включает несколько проектов в которых присутствуют одинаково названные классы, то можно по ошибке обращаться не к тому который требуется. Чтобы избежать обоих случаев, убедитесь, что в месте возникновения ошибки идёт обращение к правильным типам и методам.
Дополнительные материалы
Алгоритм отладки
-
Повтори ошибку.
-
Опиши проблему.
-
Сформулируй гипотезу.
-
Проверь гипотезу — если гипотеза проверку не прошла то п.3.
-
Примени исправления.
-
Убедись что исправлено — если не исправлено, то п.3.
Подробнее ознакомиться с ним можно в докладе Сергея Щегриковича «Отладка как процесс».
Чем искать ошибки, лучше не допускать ошибки. Прочитайте статью «Качество вместо контроля качества», чтобы узнать как это делать.
Итого
-
При появлении ошибки в которой сложно разобраться сперва внимательно и вдумчиво читаем текст ошибки.
-
Смотрим стек выполнения и проверяем, не находится ли причина возникновения выше по стеку.
-
Если по прежнему непонятно, гуглим текст и ищем похожие случаи.
-
Если проблема при взаимодействии с внешней библиотекой, читаем документацию.
-
Если нет документации проводим исследовательское тестирование.
-
Если не удается локализовать причину ошибки, применяем метод Бинарного поиска.
Syntax in C++ plays a vital role and even with a slight mistake, it can give birth to a lot of unexpected errors. One of these errors is the “expected unqualified id error” that can arise due to some common oversights while writing your code. In this article, we are going to dive deep into the expected unqualified id error and what can be its possible solutions.
What is an Expected Unqualified Id Error?
The Expected Unqualified Id error is one of the most commonly encountered errors in C++ programming. It is an error that occurs when the code which is written does not match the standards and rules of the programming language.
Why does an Expected Unqualified Id error occur?
The expected unqualified id error mainly occurs due to mistakes in the syntax of our C++ code. Some of the most common reasons for this error are as follows:
- Omitted or Misplaced Semicolons
- Writing Strings without Quotes
- Header Files Not Included
- Invalid Variable Declaration
- Under or Over-usage of Braces
1. Omitted or Misplaced Semicolons
This type of error is very typical and may arise when we place the semicolon in the wrong place or if our code misses a semicolon.
Example:
C++
#include <iostream>
using namespace std;
class teacher;
{
private:
string num;
public:
void setNum(int num1) { num = num1; }
string getNum() { return num }
};
int main() { return 0; }
Output
error: expected unqualified-id before '{' token
4 | class teacher;{
|
The above code produced an error. You will notice that the class ‘teacher’ has a semi-colon and the ‘return num’ statement does not. To solve the error you need to remove the semi-colon from the ‘teacher’ class and add a semi-colon at the end of the ‘return’ statement.
2. Writing string values without quotes
Another common mistake that you can make is specifying the values of the string without quotes. C++ does not accept the string value without quotes and interprets it as a variable and throws the ‘expected unqualified id’ error.
Example:
C++
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
cout << please enter your age << endl;
cin >> age;
}
Output
error: 'please' was not declared in this scope
7 | cout << please enter your age << endl;
|
We have not enclosed ‘please enter your age’ in quotes which is why this piece of code will produce an error.
3. Header File not Included
C++ has a vast amount of libraries defined inside the header file. To use those libraries, we must first include those header files otherwise an expected unqualified error is encountered.
Example:
C++
int main()
{
cout << "GFG!";
return 0;
}
Output
error: 'cout' was not declared in this scope
3 | cout << "GFG!";
| ^~~~
4. Invalid Variable Declaration
While writing the code, you should be mindful of not declaring your functions with the same keywords which are reserved by the language.
Example:
C++
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
int case = 10;
cout << case;
return 0;
}
Output
error: expected unqualified-id before 'case'
8 | int case = 10;
In the above example, we used “delete” as our function name which is a reserved keyword. The delete function is an inbuilt function in C++ that is used to deallocate the memory of a class object.
5. Over or Under Usage of Braces
Curly braces in C++ are used to declare various variables and help to determine where the statement begins and where it ends and the scope. The curly braces always come in pairs i.e. opening and closing braces. So if any of them is missing, an error is shown.
Example:
C++
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
if (true) {
cout << "You choose the black color";
}
else if (false) {
cout << "You choose the purple color";
return 0;
}
Output
error: expected '}' at end of input
13 | }
| ^
In the above example, we missed one brace after the if statement which means that the statement is incomplete and will produce the state error.
How to fix the Expected Unqualified Id Error in C++?
Since all of these errors occur due to incorrect syntax, we can avoid these errors by using the correct syntax in our program. Nowadays, many popular code editors contain plugins to check for syntax errors automatically and highlight them even before compilation so it is easy to find and fix these errors.
We can also keep in mind the following points which are one of the most common reasons for this error:
1. Placing Accurate Semi-colons and Braces
Simply placing semi-colons at the end of the statements according to the standards will help in avoiding this error.
Example:
C++
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
int a = 3;
int b = a % 25;
cout << b << endl;
return 0;
}
In the code above, we placed a semi-colon after every declaration which helps the compiler to understand that the statement ends here and your code will run successfully.
2. Valid Variable Declaration
You should not declare a variable name that starts with a numeric character as it is not allowed. Also, keywords cannot be used as variables and the identifiers must be unique in their scope so keeping that in mind while declaring the variables will help in avoiding these types of errors.
Example:
C++
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
int abc = 10;
int def = 5;
int ijk = abc * def;
cout << ijk;
return 0;
}
The above code is an example of how you can declare variables to avoid these types of errors.
Last Updated :
29 Mar, 2023
Like Article
Save Article