메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
나현종 (한양대학교) 정태진 (Shenzhen Audencia Business School)
저널정보
한국회계학회 회계학연구 회계학연구 제47권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
177 - 205 (29page)
DOI
http://dx.doi.org/10.24056/KAR.2022.02.005

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 기업의 미래 회계부정을 예측하는 새로운 모형을 제안하는 것을 그 목적으로 한다. 회계부정을 예측하는 모형의 경우 회계부정기업이 소수에 불과하므로 분류 불균형 문제(class imbalance problem)를 지니고 있는데, 기존의 로지스틱 회귀분석 모형은 이를 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 분류 불균형 문제를 해결하기 위해 최근 널리 활용되는 머신러닝(machine learning) 기법 중 하나인 앙상블 러닝(ensemble learning)과 RUSBoost 방법론을 활용하였다. 이를 통해 미래 회계부정 예측에 관하여 로지스틱 회귀분석 모형과 예측력을 비교한 결과, 본 연구가 제안하는 새로운 회계부정 탐지 모형이 보다 좋은 예측력을 나타낸다는 점을 확인하였다. 또한, 이러한 개선된 예측력은 고의성이 있는 회계부정과 재무제표상의 숫자에 영향을 미치는 중요한 회계부정의 경우 더 강하게 나타나는 점을 발견하였다. 본 연구의 결과는 머신러닝 방법론을 활용하는 경우 기존의 회계부정 예측 모형이 지니는 한계를 개선할 수 있다는 점을 나타내며, 머신러닝 방법론이 회계 분야의 학계와 실무에 널리 활용될 수 있다는 단초를 제시한다는 점에서 의의가 있다고 할 것이다.
#회계부정 #머신러닝 #앙상블러닝 #재무제표분석 #fraud prediction #machine learning #ensemble learning #RUSBoost

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0