KCI우수등재
SCOPUS
감사보고서의 비정형 내용분석과 감사보수 및 시간을 이용한 감사의견의 적정성 연구 : 텍스트 마이닝과 감성분석 기법 적용을 중심으로 = An Analysis on the Validity of Audit Opinion Using Unstructured Data from Audit Reports and Audit Fees and Hours : Emphasis on Utilizing Text Mining and Sentiment Analysis
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학술지명
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2019
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Korean
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KCI우수등재,SCOPUS
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학술저널
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175-214(40쪽)
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1
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Currently, a majority of domestic audit reports convey qualified opinions, which raises serious questions about whether audit reports provide appropriate level of decision support power to interested entities. This study starts with this research issue. This study adopts big data-driven text mining and sentiment analysis methods. In particular, all the relevant words used in the audit reports are extracted by applying text mining method.
Next, based on BoW (Bag-of-Words), sentiment analysis is applied such that each word induced from the BoW method is given its proper emotional score ranging from +3 to -3 in line with 5 experts' opinions. Based on the emotional scores of those words extracted from audit reports, the sentiment index of audit report is computed. Our main hypothesis is that if audit reports' sentiment scores describe audit risks using words with negative emotional score, audit fees and hours would increase as the sentiment index of audit report decreases. By using KOSPI listed firms with qualified audit opinion in year 2015-2017, we document that audit fees and hours are negatively related with the sentiment index of audit report. These findings show that auditors charge higher audit fees and put more hours on risky clients and reveal these risks through audit reports by choosing words with negative emotional score.
본 연구는 감사보고서 상 적정 감사의견이 감사인이 제시한 추가적인 정보에 비춰볼때 상이한 감사위험을 나타내고 있는지에 대해 실증 분석한다. 적정의견을 받은 감사보고서일지라도 기재된 문구를 자세히 살펴보면 감성적으로 부정적인 뉘앙스를 지닌 문구가 많이 들어가 있음을 알 수 있다. 본 연구는 이러한 부정적 문구에 대한 체계적인 분석을 위해 최근 그 중요성이 크게 증가하였음에도 불구하고 그동안 회계학 분야에서 잘 다루지 않았던 비정형 데이터 분석 방법인 인공지능적인 빅 데이터 분석기법을 사용하여 조사한다. 구체적으로 텍스트 마이닝(text mining)과 감성분석(sentiment analysis) 기법을 적용하여 적정의견을 받았음에도 감사보고서가 지닌 감성지수(sentiment index)가 부정적일때 감사보수와 시간이 유의하게 증가하는지를 살펴본다. 만약 그렇다면 적정의견 안에서도여전히 감사위험이 존재할 가능성이 있다고 판단할 수 있을 것이다. 연구결과, 감사보고서감성지수는 감사보수 및 감사시간과 유의한 음의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 이러한연구결과는 감사보고서 상 적정의견이 모두 동일한 수준의 적정의견이 아니라는 것을 의미하며, 국내 감사보고서의 상당수가 적정의견인 현 상황이 회계정보이용자의 의사결정을 왜곡시킬 수 있음을 암시하는 것으로 판단된다. 본 연구에서 얻은 실증결과는 감사보고서의적정의견을 보다 세분화하여 감사보고서 이용자들에게 더 유용한 의사결정 정보를 제공할필요성이 있음을 시사한다. 또한, 본 연구에서 정량화하여 제시한 감사보고서 감성지수는감사보고서상에서 표출된 감사의견이 갖는 의사결정지원 능력을 보다 면밀하게 판별하는데 유용한 지표가 될 수 있음을 보여준다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2020 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2015-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.96 | 1.96 | 2.48 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
2.65 | 2.74 | 5.829 | 0.22 |
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