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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제21권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
177 - 196 (20page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

재무제표 주석의 텍스트 분석 통한 재무 비율 예측 연구 : 텍스트 마이닝을 활용한 예측력 향상
최형규 비즈니스인포매틱스학과 2020.01 학위논문
재무제표 주석의 텍스트 분석 통한 재무 비율 예측 연구
최형규 ,  이상용 지식경영연구 2020.01 학술저널

2019

재무제표 주석의 텍스트 분석 통한 재무비율 예측연구 : 텍스트 마이닝을 활용한 예측력 향상
최형규 ,  이상용 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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K-IFRS(Korean International Financial Reporting Standards)도입 이후 주석의 양은 증가하였으나, 상투적 문구와 간결성의 부족으로 핵심정보 파악이 어려운 실정이다. 본 연구는 자동화를 통한 문제 해결 가능성을 보이기 위해, 유가증권시장과 코스닥에 상장된 기업의 2013년부터 2018년 공시를 대상으로 1분기 뒤 재무 비율을 예측하는 신경망 모델을 구축해, 재무제표 주석이 회사의 미래 재무비율 중에서도 주당순이익에 대한 예측을 하는데 도움이 되는 경향을 갖고 있는지 확인했다. Forward Chaining 검정 후 계산된 오차의 평균 값을 난수 Seed를 바꿔가며 표본을 얻은 뒤 비교한 결과, 주석데이터를 활용한 분석이 측정 오차가 유의하게 감소하였음을 확인하였다. 이는 정량적인 데이터만으로는 예측이 어려운 재량적 발생액이 주석데이터와 상관관계를 갖기 때문인 것으로 추론된다. 이 결과는 주석 텍스트 분석의 자동화를 통해, 공시일마다 대량의 주석을 분석하여 투자 결정에 활용할 수 있을 뿐만 아니라 로보어드바이저(Robo-advisor)와 같은 인공지능 재무분석 서비스에서 텍스트 분석 모듈 추가와 이에 필요한 인프라 구축에 준거가 될 것으로 기대된다.
#Earning per share #EPS) #Financial footnotes #Text mining #Machine learning #Document embedding

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참고문헌 (45)

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김권중 / 2015 / 재무제표분석과 가치평가 / 창민사 :6 google schola 조성욱 / 2019 / 한국어 텍스트 분석과 적용: 머신러닝을 통한 증권발행신고서의 비정형화된 텍스트 분석 / 한국증권학회지 48(2):215~235 Crossref 김창범 / 2016 / 공기업의 높은 부채비율과 회계처리방법이 투자의 효율성에 미치는 영향 / 국제회계연구 (70):27~50 dbpia 김태동 / 2016 / 특수관계자 거래와 기업의 공시수준 - 재무제표 주석을 중심으로 - / 경영학연구 45(3):761~793 dbpia 박재영 / 2019 / 기업의 정보보호 공시가 기업가치에 미치는 영향 / 지식경영연구 20(4):39~55 dbpia

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