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데이터마이닝 기법을 적용한 내부회계취약기업 특성 식별 및 예측에 관한 연구

A Study for the Prediction and Characteristics of Firms with Internal Control Deficiencies

허봉구
한국국제회계학회 (Korea International Accounting Association)|2016.10|국제회계연구 (Korea International Accounting Review)|제69호|pp. 1-23|DOI 10.21073/kiar.2016..69.001

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data mining데이터마이닝내부회계검토비재무측정치Internal Control Deficienciesnonfinancial measures

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본 연구의 목적은 데이터마이닝기법을 이용하여 내부회계 취약기업의 특성 식별 및 예측을 수행하는데 있다. 내부회계 취약기업과 관련한 기존연구들이 주로 로짓회귀분석을 통한 분석을 수행하거나 데이터마이닝 기법이 적용되더라도 주로 재무데이터를 이용하거나, 단일기법을 이용한 분석이 수행되었다. 이에 비해 본 연구는 재무데이터와 비재무데이터를 이용함은 물론 데이터마이닝기법 적용에 있어 단일기법에 비해 그 유효성이 높게 나타나고 있는 앙상블기법을 이용하여 분석을 수행하였다. 모형에 포함된 재무변수는 기업규모, ROA, 재고자산・매출채권비율, 손실더미, 장・단기 차입금 비율, 신용평점, 발생액 등 9개 변수를 이용하였으며, 비재무변수는 시장변수인 주가변동성과 Beta 및 재무측정치와 비재무측정치간 차이, 대주주지분율, 내부회계관리인력비율, 상장 후 존속기간, 비감사비용 등 7개 변수를 이용하였다. 2005년부터 2013년까지 107개 내부회계 취약기업을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 학습샘플에서 선정된 변수는 로짓회귀분석의 경우 ROA, 손실더미, 대주주지분율이며, 의사결정나무의 경우 ROA, 재고자산・매출채권비율, 장・단기 차입금 비율, 신용평점이 선정되었다. 오분류율, ROC곡선과 상대적 추정오분류비용(ERCm)을 이용한 모형타당성 평가에서 로짓회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망을 이용한 단일기법보다 로짓회귀분석과 의사결정나무를 인공신경망과 결합한 앙상블 기법이 보다 우월한 예측능력을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 데이터마이닝 앙상블기법 통해 재무자료와 비재무자료를 이용하여 내부회계취약기업 예측에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다는데 그 의의가 있다.

Abstract

This study tested the applicability of a data mining tool in the internal control deficiencies discrimination and to develop internal control deficiencies prediction models. I am applying data mining techniques including decision tree(DT), neural network(NN), ensemble techniques. This study uses the financial measures that are size, ROA, inventory・receivables/asset, loss dummy, debt, credit rating score, total accruals and nonfinancial measures are that are volatility, beta, owner, ownership percentage of the largest shareholder, ratio of the number of employees involved with the implementation of internal controls, firm’s listed age, non-audit fee. This study analysed KOSPI and KOSDAQ firms for the period from 2005 to 2013. Through logistic regression analysis, ROA, loss dummy, ownership percentage of the largest shareholder are included in the prediction model. And Through decision tree analysis, ROA, inventory・receivables/asset, debt, credit rating score are included in the prediction model. Based on small mis-classfication ratio, ensemble techniques are higher than those of logistic regression, decision tree, and neural network . In conclusion, this study reports the positive results of an analyses examining the effects of internal control deficiencies discrimination and prediction on the effectiveness of data mining. Especially, ensemble techniques are better then single technique. And these results have implications for the internal control assess of stakeholder to do the tasks and the structuring of these tasks.

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