Earticle

초록

영어

Data mining is the principle of sorting through large amounts of data and picking out relevant information. It is usually used by business intelligence organizations, and financial analysts, but it is increasingly used in the sciences to extract information from the enormous data sets generated by modern experimental and observational methods. A material weakness in internal control is defined as a significant deficiency, or combination of significant deficiencies, that results in more than a remote likelihood that a material misstatement of the annual or interim financial statements will not be prevented or detected. This study is to exam of factors affect internal control material weakness(ICMW). I predict material weaknesses in internal control for 452 firms disclosing material weaknesses from 2004 to 2006 in US. For control firms, I use 417 firms of all Compustat firms with available same SIC and similar to sale that did not disclose to ICMW firms. I use 12 independence variables to predict ICMW firms. If it is training 2004 data and testing 2005 data set when there is ICMW firms, the prediction accuracy is 77.84%. And training 2004 data and testing 2005 data set when there is ICMW firms, the prediction accuracy is 73.24%. All data set case, when there is ICMW firms, the prediction accuracy is 75.54%. All the prediction accuracy is 62.56% This paper is possible that the major role for determining whether or not a firm has a material weakness in internal control vary among the sample firms. And this study help to future research might attempt to Korean firm related decision making of internal control.

한국어

본 연구의 목적은 미국에서 2004년부터 2006년까지 공시한 내부통제 중요한 결함(ICMW)에 대한 자료를 데이터 마이닝을 이용하여 결함기업을 예측해 보는 것이다. 선행연구에서 검토한 변수 중 가장 영향을 미친다고 판단되는 변수만 선정하여 Microsoft Neural Network기법을 사용하여 Microsoft Window Server System인 SQL Server 2008을 이용하여 분석하였다. 2004년 자료를 훈련자료로 하고, 2005년 자료를 검증자료로 하여 예측을 실시하고, 2005년 자료를 훈련자료로 하고, 2006년 자료를 검증자료로 하여 예측을 실시하였다. 2004년 자료로 2005년을 예측한 결과는 내부통제 중요한 결함을 가진 기업을 발견한 확률은 77.84%로 높은 것으로 나타났다. 그리고 2005년 자료로 2006년을 예측한 결과는 내부통제 중요한 결함을 가진 기업을 발견한 확률은 73.24%로 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 2004년부터 2006년까지 3개년도 미국의 내부통제 중요한 결함기업과 아닌 기업을 데이터 마이닝 기업을 이용하여 예측 정확도가 평균 75.54%이었다. 전체적으로 보면 예측 정확도는62.56%이었다. 내부통제의 중요한 결함기업만 발견할 확률은 상당히 높은 것으로 나타났다.

목차

초록
 Ⅰ 서론
 Ⅱ이론적 배경과 선행연구
  1. 내부통제(internal control)와 관련 연구
  2. 데이터마이닝(data mining)과 관련 연구
 Ⅲ 연구 설계
  1. 표본 및 변수
  2. 연구방법
 Ⅳ 분석 결과
  1. 기초 통계량
  2. 데이터 마이닝 결과
 Ⅴ 결론
 참고문헌
 Abstract

키워드

저자

• 이장형 [ Lee, Jang Hyung | 대구대학교 회계세무학부 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  상업경영연구(구 상업교육연구) [Korean Journal of Business & Management]

• 간기

  계간

• pISSN

  1229-8867

• 수록기간

  2000~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 376 DDC 373