이익조작지수를 이용한 회계부정 적발
Detection of Earnings Manipulation Based on Financial Data
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초록
본 연구는 국내 기업의 회계자료를 이용하여 보고이익의 조작 정도를 추정하는 모형을 제시하고 이의 활용방법을 예시하였다. 구체적으로, 2001년부터 2005년까지 금융감독원에 의해 이익조작으로 감리지적된 12월 결산 상장법인과 대응표본을 대상으로 100회 무작위추출에 의한 stepwise logit regression을 실시하여 이익조작 예측모형을 도출하였다. 최종 모형에는 Beneish(1997, 1999)의 판매관리비지수 외에 부채비율, 매출액매출채권비율, 총자산매출액비율, 운전자본비율, 현금흐름비율, 금융비용비율이 포함되었다. 실증결과에 의하면, 국내기업들은 판매관리비의 증가, 부채의 증가, 금융비용의 증가, 매출의 감소, 운전자본의 부족, 그리고 유동성의 감소 등을 경험할 때 이익조작 가능성이 높은 것으로 나타났다. 모든 기업을 비조작기업으로 가정하는 단순전략과 비교할 때 본 연구의 예측모형은 기대 오류비용을 크게 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이익조작 가능성을 추정하는데 당기와 전기의 자료만을 필요로 하는 본 연구의 예측모형은 규제당국이나 외부감사인, 그리고 투자자들이 특정 기업의 이익조작 가능성을 일차적으로 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
Abstract
This study develops a model to detect earnings manipulation using a sample of firms identified as earnings manipulators by the Financial Supervisory Service of Korea for the period from 2001 to 2005. Besides the sales, general, and administrative expenses index (SGAI) proposed by Beneish(1997, 1999), we find six other useful variables: debt/equity; receivables/sales; sales/total assets; working capital/total assets; cash flow from operations/current liabilities; and financial charges/sales. Results suggest that Korean firms are more likely to manipulate earnings when these seven financial measures become deteriorated. Compared with a naive strategy of classifying all firms as non-manipulators, our estimation model is expected to significantly reduce costs of misclassification. External auditors, financial analysts, regulators, and other users of financial statements might use our model to screen potential earnings manipulators, to which they can allocate additional resources for more in-depth analysis.
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