• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.877-886
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• 2009

선행연구를 통해 자유선임제도의 폐해를 방지하기 위한 여러 제도의 도입이 회계정보의 투명성을 개선시켰다는 점이 밝혀졌다. 그러나 이들 선행연구들은 제도 도입 전후만을 살펴보았다는 한계점을 갖는다. 따라서 제도의 도입이 장기적으로도 효과가 있었는지 여부를 살펴보는 것은 중요한 의미를 갖는다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 1995년부터 2004년까지 한국증권선물거래소(KRX)에 상장되어 있는 12월 결산법인을 대상으로 외부감사인 교체빈도가 회계이익의 질에 미치는 영향을 실증분석하였다. 회계이익의 질은 모형과 수정 Jones모형(1991)을 통해 측정하였다. 실증 분석결과, 외부감사인 교체빈도가 높은 기업의 재무보고 신뢰성(회계이익의 질)이 그렇지 않은 기업의 경우보다 유의적으로 낮게 나타났으며, 회계이익의 질에 영향을 주는 변수를 통제한 후에도 이 결과는 여전히 유의 적이면서 일관되었다. 이는 외부감사인 자유선임제도 하에서 경영자에게 제공되는 외부감사인 선임권이 이익조정을 하기 위한 우호적 환경을 제공할 수 있으며 궁극적으로 해당 기업의 회계이익의 질을 저하시키는 요인으로 작용할 수 있다는 사실을 의미한다.

• 유통과학연구
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• 제12권3호
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• pp.33-41
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• 2014

Purpose - The purpose of this study was to predict the selection of independent auditors in the companies listed on the Tehran Stock Exchange (TSE) using a combination of PSO algorithm and CART. This study involves applied research. Design, approach and methodology - The population consisted of all the companies listed on TSE during the period 2005-2010, and the sample included 576 data specimens from 95 companies during six consecutive years. The independent variables in the study were the financial ratios of the sample companies, which were analyzed using two data mining techniques, namely, PSO algorithm and CART. Results - The results of this study showed that among the analyzed variables, total assets, current assets, audit fee, working capital, current ratio, debt ratio, solvency ratio, turnover, and capital were predictors of independent auditor selection. Conclusion - The current study is practically the first to focus on this topic in the specific context of Iran. In this regard, the study may be valuable for application in developing countries.

• 유통과학연구
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• 제11권6호
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• pp.13-19
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• 2013

Purpose - This study aims to predict the audit reports of listed companies on the Tehran Stock Exchange by using meta-heuristic algorithms. Research design, data, methodology - This applied research aims to predict auditors reports' using meta-heuristic methods (i.e., neural networks, the ANFIS, and a genetic algorithm). The sample includes all firms listed on the Tehran Stock Exchange. The research covers the seven years between 2005 and 2011. Results - The results show that the ANFIS model using fuzzy clustering and a least-squares back propagation algorithm has the best performance among the tested models, with an error rate of 4% for incorrect predictions and 96% for correct predictions. Conclusion - A decision tree was used with ten independent variables and one dependent variable the less important variables were removed, leaving only those variables with the greatest effect on auditor opinion (i.e., net-profit-to-sales ratio, current ratio, quick ratio, inventory turnover, collection period, and debt coverage ratio).