누적 영업 발생액과 감사인의 명성을 기반으로 한 감리지적 예측모형 개발

Abstract

본 연구는 2000년부터 2020년 기간 동안 금융감독원 증권선물위원회로부터 감리지적을 받은 상장기업을 대상으로 피감사회사 특성과 감사인 특성을 이용하여 감리지적 예측모형을 개발하고, 그 모형의 예측 정확성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 피감사회사 특성은 누적 영업활동 기준 발생액(누적 영업이익에서 누적 영업활동으로 인한 현금흐름을 차감한 값)을 선정하였고, 감사인 특성은 감사인의 명성 및 감사품질을 나타내는 BIG 4 여부를 이용하였다. 감리지적기업에 대응하는 비지적기업은 감리지적연도 당시 감리지적기업과 동일한 산업을 영위하고 있는 기업 중 자산 규모가 가장 유사한 상장기업을 일대일로 선정하였다. 전체표본을 추정표본(1998∼2014년)과 검증표본(2015∼2018년)으로 구분한 뒤 추정표본을 이용하여 예측모형을 도출해냈으며, 검증표본을 이용하여 모형의 예측정확성을 검증하였다. 추정표본을 이용한 로짓분석 결과, 감리지적연도로부터 4년 전 누적치와 5년 전 누적치가 5% 수준에서, BIG 4 감사여부는 1% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 4년 전과 5년 전 누적치가 같은 수준의 유의성을 나타내므로 두 개의 예측모형을 각각 사용하였다. 검증표본을 이용하여 모형의 예측정확성을 검증한 결과 4년 누적치는 62.0%, 5년 누적치는 59.3%의 정확성을 보여 두 모형 모두 감리지적기업과 비지적기업을 구분하는데 적합하다는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 도출된 예측모형으로 향후 감리지적 여부를 추정할 수 있으므로 유용하게 활용될 것을 기대한다.

주제어: 감리지적, 누적 발생액, 영업 발생액, 감사인의 명성, 감사품질, BIG 4, 예측모형 |This study aims at developing a predictive model of accounting enforcement action and reviewing its accuracy. The predictive model is designed to consider the characteristics of a company subject to an audit and of an auditor, particularly the listed companies to which the Securities and Futures Commission of the Financial Supervisory Service issued accounting enforcement actions between 1998 and 2020. To develop the model, the listed companies were selected based on accumulated operating accruals, calculated by deducting cash flow from operating activities from accumulated operating profits. The model also considered whether a company was subject to audit by BIG 4 with proven reputation and audit quality. Data is divided into training data—a data set spanning from 2000 to 2014—and holdout sample—a date set spanning from 2015 to 2018. The predictive model was developed with the training data; and the accuracy of the model was verified with the holdout sample. Logic analysis with training data showed that the model provides statistically significant results at five percent level with the accumulate operating accruals of a four-year period leading up to the year when a listed company is issued with accounting enforcement action. The same goes for the accumulated operating accruals of a five-year period leading up to the year when a listed company is issued with accounting enforcement action. The model provides statistically significant result at one percent level if a company receives audit from BIG 4. Two of the developed models—one using the four-year period data and the other using the five-year period data—both showed results with significance of same level. Therefore, both models were used. The accuracy of the predictive model was tested with holdout sample, which showed that both models accurate enough to predict which company is likely to get issued with accounting enforcement action, and which one is not. Therefore, it is expected that the predictive model developed under this study is useful enough to predict whether a company will get issued with enforcement action.