KCI등재
Relationship between Information Asymmetry, Financial Nature and Real Earnings Management
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2018
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English
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KCI등재
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학술저널
수록면
83-97(15쪽)
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경영자와 회계정보이용자간의 정보의 비대칭을 해소하는 것이 기업의 재무정보의 질을 향상시키는 방법 중 하나일 것이다. 정보의 비대칭은 기업의 이익조정과 관련이 많을 수 있다. 또한 요즘 발생액을 통한 이익조정이 어렵다는 것을 경영자들이 알고 있기 때문에 경영자들은 오히려 실물활동을 통한 이익조정을 활발히 수행하고 있다. 특히, 정보의 비대칭이 높은 경우 이익조정은 경영자에 의해 많이 수행될 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 정보의 비대칭과 기업의 실제이익조정에 대해 살펴보도록 한다. 분석을 위해 본 연구에서는 마코브 블랭킷을 통해 변수들 간의 최소한의 집합을 도출하고 복잡하고 다양한 현실세계를 반영한 민감도분석을 통해 변수들 간의 관련성을 분석하도록 한다. 기존의 정보의 비대칭, 실질이익조정 등과 관련된 연구들은 다중회귀분석을 통해 그 관계들을 분석하였다. 그러나 회귀분석에서 가정하고 있는 변수들의 선형성에 관한 가정들은 복잡한 현실세계를 반영하지 못한다는 한계점이 있었다. 이에 본 연구는 정보의 비대칭성, 실제이익조정 및 기업의 재무적 특성간의 관계를 베이지안 네트워크를 통해 분석하고자 한다. 본 연구의 결과는 기업의 재무정보의 투명성에 관심이 많은 감독당국에 유용한 정보를 제공할 것이다. 또한 재무정보의 질을 개선하고자 하는 외부정보이용자들이 관련된 제도를 개선하거나 재무정보의 투명성을 높이고자 하는데 본 연구의 결과가 유용한 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
더보기Reducing an information asymmetry between the management and the external information users would be one of ways to improve quality of financial information in corporations. Such an information asymmetry can be likely associated with real earnings management of a corporation. In addition, corporations recently often perform their earnings management through real activities since they experience difficulties in earnings management through accruals. This likely occurs more often in corporations with high information asymmetry. Thus, this study analyzed the associations between information asymmetry and real earnings management using the Bayesian Network. For analysis, this study presented the Makov blanket, which is a set of the least variables, that affects the information asymmetry, and verified an association between information asymmetry and real earnings management through sensitivity analysis reflecting complicated real world based on the causal relationship derived here. Further, the existing studies related to information asymmetry and real earnings management were analyzed through multiple regression analysis. However, there has been a limitation in that the outcomes from these analyses do not reflect real world since they assume linearity between explanatory and dependent variables. Therefore, this study aims to identify the associations among variables using the Bayesian Network and to verify the interdependency among such variables as well. The findings of this study will be useful for any supervisory agency who pays attention to transparency of corporation financial information in either performing effective supervising role to corporations or improving the quality of financial information of corporations. Moreover, this study presented an association between information asymmetry and real earnings management and it will be a useful reference when a supervisory agency modifies the policy or system that improves a transparency of financial information.
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