• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.51-68
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• 2016

본 연구는 K-IFRS 도입과 함께 기존의 상각규정을 폐지하고 매기간 손상검사를 실시하도록 요구하는 영업권 회계변경이 영업권손상차손 인식의 적시성에 미친 영향을 분석하고자 수행되었다. 원칙중심기준인 K-IFRS는 회계정보의 목적적합성을 강화하고 적시성 있는 정보를 전달하기 위해 공정가치평가를 확대하였으며 동일한 맥락에서 영업권과 같은 '비한정내용연수의 무형자산'에 대한 손상검사를 1년에 1회 이상 수행하도록 요구하였다. 그러나 영업권 회계변경의 효과를 분석한 선행연구들은 새로운 손상검사절차가 경영자들의 재량에 의존하고 있어 영업권손상차손의 인식이 적시성 있게 수행되기 보다는 기회주의적으로 이용되고 있음을 지적하고 있다. 하지만 선행연구들은 개별 기업에서 관찰될 수 있는 손상징후를 고려하지 못한 채 회계변경 전 후의 영업권 감액 빈도와 크기에만 초점을 맞추어 분석하고 있어 그 결과에 편의(bias)를 포함할 수 있다. 본 연구는 이러한 선행연구들의 한계를 극복하기 위해 Ramanna and Watts(2012)의 손상징후에 대한 정의를 활용하여 새로운 손상차손절차가 적시성 있는 회계정보의 전달이라는 목적을 달성하고 있는지 검증하고자 하였다. 2008년부터 2011년까지 상장되어 있는 기업 중 영업권을 보유한 947개 기업-연도 표본을 대상으로 분석을 실시한 결과 영업권손상차손 인식의 적시성은 손상차손 인식여부를 더미변수의 형태로 이용한 로지스틱 회귀분석과 연속변수의 형태로 이용한 다변량 회귀분석 모두에서 K-IFRS 이전에 비해 이후 기간에 감소된 것으로 나타났다. 분석결과를 보다 강건하게 하기 위해 또 다른 영업권 손상징후를 이용하여 동일한 분석을 재차 수행한 결과도 일관된 모습으로 조사되었다. 이러한 결과는 회계기준 제정기관들이 영업권 회계기준 변경을 통해 보다 적시성있고 목적 적합한 회계수치를 작성하도록 의도하였던 것과 달리 경영자들이 그들에게 주어진 재량권을 악용하여 영업권손상차손 인식시기를 조정함으로써 영업권손상차손 인식의 적시성이 감소하였음을 보여주는 결과이다. 본 연구는 영업권손상인식의 적시성 변화를 분석한 선행연구들의 분석방법에서 나타날 수 있는 편의(bias)를 감소시킬 뿐만 아니라 영업권손상에 대한 징후를 고려한 분석을 실시하여 회계변경으로 인한 손상차손인식의 적시성 변화를 보다 직접적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.