The Effect of Changes of Debt Size in the Fourth Quarter on Disagreement between Management and Auditors
Bibliographic record
Abstract
본 연구는 기업의 4분기 부채 규모 변동이 경영자와 감사인 간의 의견불일치에 미치는 영향을 분석하여, 기업의 4분기 부채 규모 축소조정 관행을 이해하고자 하였다. 2010년 미국 증권거래위원회(SEC)는 기업의 분기 평균 및 최대 부채 규모와 분기 말 부채 규모의 차이가 클 경우 그 이유를 공시하도록 요구하고 있다. 그러나 한국에서는 4분기 부채 규모 축소 관행에 대한 규제는 없으며, 많은 선행연구에서 이러한 관행이 다수 발견되고 있다. 기업의 4분기 말 부채 규모 축소는 재무제표의 심각한 왜곡을 초래할 수 있으며, 이는 재무제표가 적정하게 작성되었는지에 대한 의견을 표명하는 감사인의 의사결정에도 영향을 미칠 것으로 판단된다.<br/> 본 연구는 2011년부터 2022년까지 유가증권시장에 상장된 비금융기업 6,231개 표본을 이용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 먼저, 1-3분기 대비 4분기 말 부채 규모의 변동이 큰 기업일수록 경영자와 감사인 간의 의견불일치가 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 경영자가 4분기에 부채 규모를 축소하여 잠재적인 기업위험을 감추려는 기회주의적 행동으로 받아들여져 경영자와 감사인 간의 의견일치를 증가시키는 결과를 초래함을 의미한다. 추가분석 결과, 이익을 과대공시한 기업에서 이러한 관련성이 더욱 뚜렷하게 나타나는 것을 확인하였다. 즉, 4분기 부채 규모 축소 변동이 클수록 경영자가 작성한 재무제표의 품질이 왜곡될 가능성이 높아지므로 감사인이 수정하는 정도가 증가하며, 이에 따라 경영자와 감사인 간의 의견불일치가 증가함을 시사한다.<br/> 본 연구는 4분기 부채 규모 축소 변동이 경영자와 감사인 간의 의견불일치를 증가시킬 수 있다는 실증적 증거를 제시한다는 점에서 의의가 있다. 이러한 결과는 정보이용자가 회계법인의 사업보고서에 공시되는 다양한 정보를 효율적으로 이해하도록 도와주고, 감사인의 감사품질에 대한 기준을 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 특히, 한국에서는 4분기 부채 규모 축소 변동에 대한 규제안이 없는 상황에서, 감사인들에게 이러한 문제점을 인지해야 함을 상기시켜주는 실무적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
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.
How this classification was reachedexpand
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 | 0.003 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".