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논문KCI 등재

내부회계관리제도 취약기업 예측을 위한 데이터마이닝모형의 비교

Comparisons of Data Mining Models to Predict Enterprises with Internal Accounting Control System Weaknesses

이장형|김도경
한국전산회계학회 (Korean Association Of Computers And Accounting(Kaoca))|2019.12|전산회계연구 (Korean Computers and Accounting Review)|제17권 제2호|pp. 37-56|DOI http://dx.doi.org/10.32956/kaoca.2019.17.2.37

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data mining데이터마이닝예측력predict인공신경망분석neural network analysis내부회계관리제도 취약기업internal accounting control system weaknesses

초록

데이터마이닝 분석 방법 중 회귀모형분석, 의사결정나무분석 그리고 인공신경망분석의 세 가지 분석방법을 적용하여 내부회계관리제도의 취약기업과 정상기업에 대한 예측력이 가장 좋은 분석방법을 찾고자 하였다. 이를 위하여 2006년부터 2012년까지 7년간의 217개의 중요한 취약점을 나타내는 기업을 대상으로 하였다. SAS 버전 9.2 패키지에 포함되어 있는 Enterprise Miner 버전 4.3을 이용하여 예측력을 검증하였다. 내부회계관리제도의 평가모형 개발에 전통적으로 활용되어 왔던 회귀모형분석, 변수들이 많은 경우 시간 및 비용의 한계점을 나타내는 의사결정나무분석 그리고 인공신경망분석의 예측력을 분석하였고, 분석 결과 우수한 예측력을 보유한 인공신경망분석을 이용할 경우 다른 분석방법과 비교할 때 높은 예측력의 가능성을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this study was to predict enterprises having internal accounting control system weaknesses(IACW) by using regression analysis, decision tree analysis and neural network analysis. The enterprises that have IACW were selected from 2006－2012 KOSPI, KOSDAQ and off－board markets. A total of 217 enterprises were selected：34 form KOSPI, 143 from KOSDAQ and 40 from off－board markets. Analysis of the study was conducted using a software called “Enterprise Miner Ver 4.3” in SAS Ver 9.2 package for verifying predictive rates in regression analysis, decision tree analysis and neural network analysis. This study was performed with a set of analyses：regression analysis, which is conventionally used for developing modules of internal control and assessment；decision tree analysis, which has time and cost limitations when it has many variations；and neural network analysis, which is still a brand new method. As a result of the study it was found that neural network analysis presented greater efficiency of explanation, stronger power of verification, and a more reliable predictive rate than other analytical methods.

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