The Association between Temporarily Higher Fourth-Quarter Sales Level Compared with Earlier-Quarters and Earnings Management
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
본 연구는 2004년부터 2013년까지 10년간 유가증권시장에 상장된 기업들을 대상으로 1∼3분기 대비 4분기 매출액의 변화와 이익조정 간의 관계에 대하여 분석하였다. 기업의 회계정보와 이익조정 간의 관련성을 검증하는 선행연구의 결과에 따르면 여러 회계정보 가운데 매출액 관련 내용이 이익조정에 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있다. 구체적으로 SEC의 연구 결과는 기업의 회계 부정 가운데 70% 가량이 매출액의 조정과 관련이 있는 것으로 언급하고 있다(Dechow & Schrand, 2004).BR 매출액의 조정과 이익조정 간의 관계를 검증한 선행연구들이 전년 대비 당해 연도 매출액 변화, 또는 재량적매출액의 영향을 검증한 것과는 차별적으로 본 연구는 동일 회계기간 내 매출액 변화를 중심으로 매출액의 변화가 이익조정에 미치는 영향을 보다 직관적으로 검증하고자 하였다. 구체적으로 본 연구는 회계정보와 이익조정 간의 관련성을 검증함에 있어 매출액 정보, 그 가운데 특히 1∼3분기 매출액 대비 4분기 매출액 변화를 중심으로 검증을 실시하였다. 1∼3분기 매출액 대비 4분기 매출액의 증가가 선행연구에서 우려하는 회계 부정과 관련이 있는 매출액의 기간 조정을 의미한다면 이와 같은 일시적 매출액 증가는 이익조정과 관련이 있을 것으로 예상된다.BR 본 연구의 실증분석 결과에서는 1∼3분기 대비 4분기 매출액이 증가하는 기업의 경우에 이익조정이 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과에 대하여 선행연구에서 회계 부정의 큰 부분을 차지하고 있는 매출 관련 판매 시기의 일시적 조정이 이익조정과 관련이 있는 것으로 판단하였다. 그리고 1∼3분기 대비 4분기 매출액 증가에 대한 이익조정 증가는 당기 대비 차기 매출액이 감소하는 경우와 전기 대비 당기 영업활동현금흐름이 감소하는 경우에 특히 강건하게 유지되는 것으로 나타났다. 상기 실증분석 결과는 이익조정측정 방식, 기업규모, 감사품질의 차별성 등의 효과를 통제한 이후에도 강건하게 유지되는 것으로 나타났다.BR 본 연구의 결과는 분기간 매출액 변동을 이용한 이익조정 검증 시에 회귀분석식에서 추출되는 잔차, 즉 비정상매출액을 이용한 선행연구와는 달리 보다 직관적으로 매출액 변동을 인지할 수 있는 일시적 매출액 변동을 이용한 검증을 실시하였다는 점에서 차별성이 존재한다.BR 본 연구의 결과는 1∼3분기 대비 4분기에 매출액을 일시적으로 증가시키는 기업의 이익조정 차이를 밝혀냈다는 점에서 정책적 시사점이 존재할 것으로 기대한다. 향후 매출액과 이익조정 간의 관계 규명 시에는 매출액 자체, 연도간 매출액 차이, 재량적매출액뿐만 아니라 1∼3분기 대비 4분기 매출액의 증가와 같이 특정 시기에 매출액을 일시적으로 증가시키고자 하는 기업의 행태에도 주의를 기울일 필요가 있을 것이다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it