• 제목/요약/키워드: Earning forecasting information

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경영자의 이익예측정보가 경영자 보상에 미치는 영향 -회계보수주의를 중심으로- (The Impacts of Managers' Earning Forecast Information on Manager Compensation. -Focused on Accounting Conservatism-)

  • 전미진;심원미
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권5호
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    • pp.393-400
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    • 2022
  • 본 연구는 기업 회계의 보수주의 수준이 경영자 예측정보에 영향을 미치며, 이것이 경영자의 보상에는 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 본 연구 목적을 분석하기 위한 연구방법으로, 보수주의를 측정하기 위한 여러 국외 선행연구를 참고하였으며, 이익예측정보를 이익예측치 공시여부와 이익예측정확성으로 나누어 살펴보았다. 따라서, 경영자의 성향에 따라 달라질 수 있는 회계보수주의 정도가 경영자의 이익예측정보와 경영자 보상에 미치는 영향에 대한 가설을 설정하였다. 분석 결과, 보수적 성향의 경영자는 이익 예측 공시에 있어서도 보수적이며, 기업의 경영자가 보수성이 높은 경우에는, 보수성이 낮은 기업 경영자보다 이익 예측 공시를 함에 있어 더 자주, 더 정확하게 함으로써 그들의 능력을 보여주며, 이해관계자들의 예측 오류가 줄어들 수 있게 할 것이다. 따라서 기업이 보수적으로 회계처리를 할 때 경영자의 이익예측 또한 보수적으로 측정되며 이것은 경영자의 핵심적인 능력으로, 예측능력이 보상을 결정하는데 있어 중요한 역할을 할 것이라 기대된다. 또한 이해관계자들이 경영자 보상의 지급 근거와 형태를 파악하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대해본다.

인공신경망과 사례기반추론을 이용한 기업회계이익의 예측효용성 분석 : 제조업과 은행업을 중심으로 (Utilization of Forecasting Accounting Earnings Using Artificial Neural Networks and Case-based Reasoning: Case Study on Manufacturing and Banking Industry)

  • Choe, Yongseok;Han, Ingoo;Shin, Taeksoo
    • 한국경영과학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.81-101
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    • 2003
  • The financial statements purpose to provide useful information to decision-making process of business managers. The value-relevant information, however, embedded in the financial statement has been often overlooked in Korea. In fact, the financial statements in Korea have been utilized for nothing but account reports to Security Supervision Boards (SSB). The objective of this study is to develop earnings forecasting models through financial statement analysis using artificial intelligence (AI). AI methods are employed in forecasting earnings: artificial neural networks (ANN) for manufacturing industry and case~based reasoning (CBR) for banking industry. The experimental results using such AI methods are as follows. Using ANN for manufacturing industry records 63.2% of hit ratio for out-of-sample, which outperforms the logistic regression by around 4%. The experiment through CBR for banking industry shows 65.0% of hit ratio that beats the statistical method by 13.2% in holdout sample. Finally, the prediction results for manufacturing industry are validated through monitoring the shift in cumulative returns of portfolios based on the earning prediction. The portfolio with the firms whose earnings are predicted to increase is designated as best portfolio and the portfolio with the earnings-decreasing firms as worst portfolio. The difference between two portfolios is about 3% of cumulative abnormal return on average. Consequently, this result showed that the financial statements in Korea contain the value-relevant information that is not reflected in stock prices.