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연구논문 : 회계저널; Benford 법칙을 통한 이익조정의 탐지에 관한 연구 = A Study On The Earnings Management Using The Benford` Law
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학술지명
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발행연도
2013
작성언어
Korean
주제어
KDC
325.9
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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수록면
1-49(49쪽)
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본 연구는 정보이용자의 인지적 측면에 영향을 미치기 위해 기업이 이익을 조정하는지 여부를 분기, 반기, 결산시점 이익수치의 빈도분포를 통해 분석하였다. 또한 이러한 이익조정이 기존의 이익조정 측정치인 재량발생액과 실질활동을 통한 이익조정과 관련성을 가지는지를 분석하였다. 이익수치 빈도분포의 비정상성을 확인하기 위해 Benford 법칙을 이용하였고, 재량발생액은 수정 Jones 모형(Dechow et al. 1995)으로 추정하였으며, 실질활동을 통한 이익조정은 Roychowdhury (2006) 모형을 이용하였다. 분기 재무자료가 이용 가능한 2003년부터 2011년까지 5,106개 유가증권시장 및 코스닥시장 상장 기업-년을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 결산 순이익을 보고한 기업은 낮은 자리 숫자의 관측빈도가 기대빈도보다 유의하게 높게 나타났고 순손실을 보고한 기업은 높은 자리 숫자의 관측빈도가 기대빈도보다 유의하게 높게 나타났다. 특히 공시되지 않는 4분기 이익과 공시되는 결산 순이익을 비교하였을 때 4분기 이익은 기대빈도와 유의한 차이를 보이지 않은 반면 결산 이익은 유의한 차이를 보여 인지 행태적 측면을 고려한 이익조정이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 둘째 이익의 비정상적인 빈도분포가 재량 발생액 및 실질활동을 통한 이익조정과 관련성이 있는지를 분석한 결과 유의적인 관련성이 나타나지 않았다. 이는 발생액을 통한 이익조정 측정치 및 실질활동을 통한 이익조정 측정치는 비정상적인 빈도분포에서 보인 이익조정 현상을 포착하지 못하는 것으로 판단된다. 본 연구는 정보이용자의 인지적 측면에 영향을 미치기 위한 이익조정의 존재유무를 분기보고서로 확장하여 분석하였다는 점에서 의의가 있으며, 기존의 이익조정 측정치로는 이러한 행태를 탐지하기 어렵다는 것을 밝혀다는 것에 의미가 있다.
더보기This paper presents existence of earnings management using the Benford`s law. And we investigate whether unusual patterns in reported earnings are related to the accrual-based earnings management and real activities manipulation. To the test, we analyse quarterly, semi-annual, annual earnings. Especially annual earnings are significant difference between the frequency and the expectations, while undisclosed fourth-quarterly earnings are not significant. This means that managers manage earnings. In this study, we try to investigate whether the unusual patterns in reported earnings are related to discretionary accruals and real activities manipulation. This paper estimates discretionary accruals by the version of modified Jones model (1995) and real activities manipulation by the version of Roychowdhury(2006). Our result document that discretionary accruals and real activities manipulation can not detect unusual patterns in reported earnings. The contribution of this study is that we analyse unusual patterns in reported earnings with quarterly data and conventional earnings management measures can not detect unusual patterns in reported earnings.
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