부스팅 인공신경망학습의 기업부실예측 성과비교

김명종,강대기,Kim, Myoung-Jong,Kang, Dae-Ki 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.1

최근 기계학습 분야에서 분류자의 정확도 개선을 위하여 제안된 다양한 방법들 중 가장 큰 주목을 받고 있는 학습방법 중 하나는 앙상블 학습이다. 그러나 앙상블 학습은 의사결정트리와 같이 불안정한 학습 알고리즘의 성과 개선 효과는 탁월한 반면, 인공신경망과 같이 안정적인 학습알고리즘의 성과 개선 효과는 응용 분야와 구현 방법에 따라 서로 상반된 결론들을 보여주고 있다. 본 연구에서는 국내 기업의 부실화 예측문제를 활용하여 인공신경 망 분류자 및 대표적 앙상블 학습기법인 부스팅 분류자를 적용한 결과 앙상블 학습은 기업부실 예측문제에 있어 전통적 인공신경망의 성과를 개선할 수 있음을 검증하였다. Ensemble is one of widely used methods for improving the performance of classification and prediction models. Two popular ensemble methods, Bagging and Boosting, have been applied with great success to various machine learning problems using mostly decision trees as base classifiers. This paper performs an empirical comparison of Boosted neural networks and traditional neural networks on bankruptcy prediction tasks. Experimental results on Korean firms indicated that the boosted neural networks showed the improved performance over traditional neural networks.

투자 - 주가민감도에 대한 이익유연화의 효과

김명종 ( Kim Myoung-jong ) 한국세무회계학회 2020 세무회계연구 Vol.0 No.66

[연구목적] 선행 연구들은 주가의 왜곡문제는 투자의사결정의 역선택을 증가시켜 기업의 투자에 영향을 미치는 것으로 보고하고 있다. 본 연구에서는 이익유연화가 주가의 왜곡문제와 투자 - 주가민감도를 완화함으로써 비정상적인 투자성향을 개선할 수 있는지를 검증하고 이익의 변동성 원천에 따라 구분한 본질적 이익유연화와 재량적 이익유연화가 투자 - 주가민감도에 미치는 효과를 분석함으로써 이익유연화의 정보가치를 분석하고자 한다. [연구방법] 본 연구는 2010년부터 2017년까지 유가증권시장 및 코스닥시장에 상장된 비금융 상장기업 9,203개의 기업 - 연도별 관측치를 표본으로 이익유연화가 투자 - 주가민감도에 미치는 효과를 분석하였다. 본 연구에서 이익유연화는 이익의 변동성 대비 현금흐름의 변동성 비율(the ratio of cash flow volatility to earnings volatility)로 측정하였다. 종속변수인 투자는 총자산증가율이고 설명변수인 주가는 토빈 Q를 활용하였다. [연구결과] 첫째, 이익유연화와 투자 - 주가민감도는 음( - )의 관계성을 가지며 이익유연화 수준이 높을수록 투자 - 주가민감도는 작아지는 것으로 나타났다. 둘째, 본질적 이익유연화와 재량적 이익유연화 모두 투자 - 주가민감도와 음( - )의 관계성을 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 재량적 이익유연화와 비교하여 본질적 이익유연화가 투자 - 주가민감도에 미치는 영향은 유의적으로 크게 나타났다. [연구의 시사점] 본 연구는 이익유연화와 투자효율성의 관계성에 대하여 이익유연화는 주가의 왜곡위험과 투자 - 주가민감도들 낮추고 비정상적인 투자성향을 완화함으로써 투자효율성 제고에 기여하고 있다는 인과성에 대한 실증자료를 제공하고 있으며, 투자 및 자원할 당에 대한 이익유연화의 효과 분석에서 한 발 더 나아가 이익의 변동성이 발생하는 원천에 따른 본질적/재량적 이익유연화의 정보가치도 규명하였다는 점에서 의의가 있다. [Purpose] Previous studies have reported that mispricing problem leads to the abnormal investment tendency and the adverse selection of investment decisions. This study investigates that earnings smoothing can improve abnormal investment tendency by reducing investmentstock price sensitivity and mispricing risk. Further, this study also aims to investigates innate and discretionary earnings smoothing, which are classified according to the sources of earnings volatility, on investment - price sensitivity. [Methodology] This study analyzes the effects of earnings smoothing on investment - stock price sensitivity with a sample of 9,203 firm - year observations of non - financial listed firms. Earnings smoothing was measured by the ratio of cash flow volatility to earnings volatility. The proxy variable for Investment is asset growth rate and Tobin Q is used as the proxy variable for stock price. [Findings] First, earnings smoothing and investment - stock price sensitivity have a negative relationship. Second, both innate and discretionary earnings smoothing have a negative ( - ) relationship with investment - stock sensitivity. Third, compared with discretionary earnings smoothing, the effect of innate earnings smoothing on investment - stock price sensitivity is significantly greater. [Implications] This study provides empirical evidence on the causality that earnings smoothing contributes to the improvement of investment efficiency by reducing mispricing risk and investment - stock price sensitivity. In addition, this study analyzes the effects of earings smoothing on resource allocation, but also examines the effects of innate and discretionary earnings smoothing according to the earnings fluctuation.

기업부실화 예측에 대한 앙상블 학습의 성과 비교

김명종 ( Myoung Jong Kim ) LGCNS 엔트루정보기술연구소 2009 Entrue Journal of Information Technology Vol.8 No.2

본 연구는 기업부실화 예측을 위하여 활용되어 왔던 의사결정트리, 인공신경망 및 Support Vector Machine(SVM) 등의 기계학습에 대하여 앙상블 학습을 적용한 성과를 비교하였다. 실험 결과 단일 분류자에서는 SVM의 성과가 가장 우수하였으나, 앙상블 학습을 적용한 결과는 의사결정트리의 성과가 인공신경망 및 SVM에 비교하여 우수하였다. 성과 개선 측면에서도 의사결정트리 및 인공신경망의 경우에는 앙상블 학습으로 인한 성과 개선의 효과가 발생하였으나, SVM의 경우에는 앙상블 학습의 유의적인 성과 개선이 나타나지 않았다. 이러한 원인은 앙상블 분류자의 다중공선성에 기인하고 있으며, 이를 해결하기 위해서는 하위 앙상블 재선택 문제와 결합 문제가 동시에 고려되어야 함을 보여주었다. This paper performs an empirical comparison of three ensembles, each of which uses DT(Decision Trees), NN(Neural Networks) , and SVM(Support Vector Machine) as base classifiers on bankruptcy prediction. Experimental results show that SVM outperforms DT and NN, while DT ensemble has higher accuracy than NN and SVM ensembles. Ensemble learning can significantly improve the performance of DT and NN, but it does not work well on SVM. The problem of selection and combination of sub-ensemble to resolve multicollinearity among base classifiers of ensemble is to be considered for the performance improvement of NN and SVM ensembles.

범주 불균형 문제 해결을 위한 비대칭 마진 SVM

김명종(Myoung Jong Kim) 한국정보과학회 2022 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.06

다이나믹 웹 사이트를 위한 아바타 설계에 관한 연구 : 웹 에이전트로서의 아바타의 역할을 중심으로

김명종(Kim Myoung Jong),정유정(Jeong Yoo Jeong),최영미(Choi Young Mee) 한국HCI학회 2004 한국HCI학회 학술대회 Vol.2004 No.2

회사채 신용등급 예측을 위한 SVM 앙상블학습

김명종(Myoung-Jong Kim) 한국지능정보시스템학회 2012 지능정보연구 Vol.18 No.2

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법(Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGMBoost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

이익조정과 조건부 보수주의가 정보비대칭에 미치는 효과

김명종 ( Kim Myoung-jong ) 한국세무회계학회 2020 세무회계연구 Vol.0 No.65

[연구목적] 본 연구는 경영자의 이익조정과 조건부 보수주의가 기업내부자와 외부지분투자 자 사이의 정보비대칭에 미치는 효과를 분석하였다. [연구방법] 2010년부터 2018년까지의 비금융 상장기업 11,462개의 기업-연도별 관측치를 대상으로 종속변수로서 매도-매수호가 스프레드와 일별주식수익률의 변동성을 정보비대칭 의 대용치로 활용하였으며, 주요 설명변수로서 수정 Jones 모형과 Jones-ROA 모형에서 측정된 재량적 발생액과 Khan and Watts 모형에서 추정된 C-Score를 각각 이익조정과 조건 부 보수주의의 대용치로 활용하였다. [연구결과] 첫째, 경영자 이익조정의 변화가 클수록 정보비대칭이 증가하는 반면, 보수주의 가 강화될수록 정보비대칭이 완화됨을 확인하였다. 둘째, 보수주의의 변화에 따라 경영자의 이익조정과 경영자의 보고 성향이 정보비대칭에 미치는 효과가 차별화됨을 확인하였다. [연구의 시사점] 이익조정과 조건부 보수주의의 변화가 미래의 정보비대칭에 미치는 후행 적 효과를 검증하였으며, 경영자의 이익조정과 경영자의 보고 성향에 기인하여 유발된 정보 비대칭에 대하여 보수주의는 정보비대칭을 완화하고 회계정보의 투명성을 제고하는 경제적 역할을 수행하고 있음을 규명하였다. [Purpose] This study analyzes the effect of managers’ earnings management and accounting conservatism on information asymmetry between firm insiders and outside equity investors. [Methodology] In this study, 11,462 firm-year observations of non-financial listed companies from 2010 to 2018 are collected. The bid-ask spread and the daily stock yield volatility are used as proxy variables for information asymmetry. As a major independent variable, the proxy values of earnings management is estimated by discretionary accruals measured in the modified Jones model and the Jones-ROA model, and the proxy value of conditional conservatism is measured by C-Score proposed in Khan and Watts. [Findings] The current increase in earnings management leads to an increase in information asymmetries in the following year, while the current increase in conservatism leads to a reduction in information asymmetries in the following year. Conditional conservatism significantly reduces the effect of earnings management on information asymmetry in the group where conditional conservatism is strengthened, compared with the group where conditional conservatism is weaken. [Implications] This study investigates the effect of changes in earnings management and conditional conservatism on future information asymmetry and shed light on the economic role of conservatism that reduces information asymmetry and improves transparency of accounting information by mitigating incentives for management’s earnings management and managers’ reporting tendency.

연구개발비의 기업가치 관련성

김명종(Kim, Myoung Jong),한태용(Han, Tae Young) 한국국제회계학회 2014 국제회계연구 Vol.0 No.58

본 연구는 경제 환경의 변화로 연구개발투자 등 무형자산 관련 지출액이 꾸준히 증가하고 있는 상황에서, 산업/시장 특성에 따리 연구개발비가 기업가치에 미치는 영향의 차이에 대하여 검토하고자 한다. 2000년부터 2012년까지 비금융업에 속하는 유가증권상장기업(이하, 코스피 기업)과 코스닥 등록기업(이하, 코스닥 기업) 9,138개의 기업-연도별 자료를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자산화 연구개발비와 비용화 연구개발비는 산업특성(첨단/비첨단산업) 및 시장특성(코스피/코스닥기업)의 구분과 관계없이 모두 기업가치와 유의한 양(+)의 관계성을 보였다. 둘째, 산업특성에 따라 자산화 연구개발비는 첨단산업과 비교하여 비첨단산업에서 가치관련성이 유의적으로 높았으며, 비용화 연구개발비는 비첨단산업과 비교하여 첨단산업에서 가치관련성이 유의적으로 높게 나타났다. 셋째, 시장특성에 따라 자산화 연구개발비는 코스닥 기업과 비교하여 코스피 기업에서 가치관련성이 유의적으로 높았으며, 비용화 연구개발비의 경우 코스피 기업과 비교하여 코스닥 기업의 가치관련성이 유의적으로 높았다. 마지막으로 산업/시장특성에 따라 코스피 시장 내 첨단산업과 비첨단산업의 자산화 및 비용화 연구개발비에 대한 가치관련성 차이는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 코스닥시장 내 첨단산업과 비첨단산업의 자산화 연구개발비의 가치관련성 차이는 유의적이지 못하였지만, 비용화 연구개발비의 가치관련성 차이는 첨단산업에서 유의적으로 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 종합하여 보면, 산업특성 및 시장특성에 따른 구분에도 불구하고 자산화 연구개발비 및 비용화 연구개발비는 유의적인 가치관련성을 가지고 있지만, 산업특성 및 시장특성에 따라 기업가치에 미치는 영향이 다르게 나타나고 있음을 보여주고 있으며, 특히 코스닥 시장 내 첨단산업의 비용화 연구개발비의 경우 비첨단산업과 비교하여 유의적으로 높은 가치관련성을 가지고 있지만, 보수주의 회계처리로 인하여 회계정보의 유용성이 저하되고 있음을 실증하였다는 점에서 자본시장에서 기업의 연구개발투자와 관련한 의사결정을 할 때 산업특성과 시장특성을 고려하는지에 대한 시사점을 제공하며, 연구개발비의 자산화 논쟁에 있어 유용한 실증 자료가 될 것으로 기대한다. This study is to investigate the value-relevance of R&D expenditures, The results with 9,138 firm-year observations of listed companies are summarized as followings; First, both R&D assets and expenses have the positive value-relevance, regardless of industry classification (high-tech or non- high-tech) and market classification (KOSPI or KOSDAQ). Second, the value-relevance of R&D assets in non-high-tech industry is significantly higher than that in high-tech industry, while that of R&D expenses in high-tech industry is significantly higher than that in non-high-tech industry. Third, the value-relevance of R&D assets in KOSPI market is significantly higher than that in KOSDAQ market, while that of R&D expenses in KOSDAQ is significantly higher than that in KOSPI market. Finally, in KOSPI market, there is no significant differences of the value-relevance of both R&D assets and expenses between high-tech and non-high-tech industry. on the other hand, in KOSDAQ market, the difference of the value-relevance of R&D assets between high-tech and non-high-tech industry market is insignificant, while the value-relevance of R&D expenses in high-tech industry is significantly higher than that in non-high-tech industy. The above results indicate that both R&D assets and expenses have been positively correlated, regardless of the partition by industry and market, however, the effects of both R&D assets and expenses on firm value are significantly different according to the partitions of the market and industry. in particular, the value-relevance of R&D expenses in high-tech industry in KOSDAQ market is significantly higher that in non-high-tech industry. The results of this study highlight that a firm should consider the situation of market and industry when making a decision related to R&D investment of a firm, and are expected to be the experimental evidence to guide the dispute of the capitalization fo of R&D expenditures.

정보비대칭과 회계 보수주의의 관련성 분석

김명종(Kim, Myoung Jong),하승화(Ha, Seung Hwa),김진우(Kim, Jin Woo) 한국국제회계학회 2014 국제회계연구 Vol.0 No.55

본 연구는 기업 내부자와 외부 투자자 사이에 존재하는 정보비대칭과 보수주의의 관계를 분석한다. 구체적으로 정보비대칭과 회계 보수주의의 관련성을 확인하고, 정보비대칭의 변화와 보수주의의 시간적 선·후 관계 검증을 통해 정보비대칭의 변화가 보수주의에 선행하여 발생하며, 정보비대칭을 완화하기 위한 수단으로 회계 보수주의가 활용되고 있음을 제시하고자 한다. 분석을 위한 표본은 2000년부터 2011년까지 기간에 상장사협의회 데이터베이스(TS-2000)에 수록된 12월 결산법인(비금융업)을 대상으로 하였으며, 수집된 최종 표본은 4,243개 기업-년도 이다. 또한, 표본기업에 대한 정보비대칭의 측정치로 사용된 PIN(Probability of information-based trading)을 도출하기 위해서 한국증권거래소(KRX)의 “일중 호가 및 거래자료(TOQ자료)”를 이용하였다. 먼저 정보비대칭과 회계 보수주의의 관련성 분석을 위해 Basu(1997)의 보수주의 검증모형에 정보비대칭 측정치인 PIN을 도입하여 회귀분석을 수행하였고, 두 번째 목적인 정보비대칭의 변화와 보수주의에 대한 시간적 선·후 관계를 확인하기 위해 Basu(1997)의 보수주의 검증모형에 보수주의 측정 시점을 기준으로 과거, 현재, 미래의 시점별 정보비대칭 변화량(ΔPINi,t+x)을 적용하여 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보비대칭 측정치인 PIN과 회계 보수주의 사이에 유의한 양(+)의 관련성이 존재함을 확인하였다. 이는 정보비대칭이 큰 기업에서보다 높은 회계보수주의가 적용되고 있음을 의미한다. 둘째, 정보비대칭과 보수주의의 시간적 선·후 관계를 확인하기 위한 결과에서는 선행 또는 동행적으로 발생한 정보비대칭의 변화가 회계 보수주의를 유의하게 증가시킴을 확인하였다. 이는 회계 보수주의가 정보비대칭을 완화하기 위한 수단으로 요구되고 있음을 의미한다. 또한, 본 연구의 결과에 대한 강건성 분석으로써 Ball and Shvakumar(2005)의 보수주의 검증모형을 적용한 추가분석에서도 동일한 결과를 확인하였다. 끝으로 본 연구는 기존 연구들에서 활용되어왔던 간접적인 정보비대칭 측정치들을 대체하여 이론 및 실증 분석을 통해 주가와의 직접적 관련성이 검증된 정보비대칭 측정치인 PIN을 보수주의 검증모형에 적용함으로써 정보비대칭-회계보수주의-주가와의 연계과정을 보다 체계적으로 분석할 수 있는 체계를 제공하고 있다는 점에서 기존 연구들과 차별화된다. 또한, 본 연구는 정보비대칭과 회계 보수주의의 시간적 선·후 관계를 검증함으로써 향후에 정보비대칭과 회계 보수주의의 인과관계에 대한 보다 신뢰성 있는 논의를 제시하는데 발판이 될 것이다. Information asymmetry between firm’s insiders and outside investors can be a cause of agency problem and external financing constraints. Conservatism can be an alternative to reduce the information risk due to information asymmetry, and to cope with the manager"s selfish incentives that transfer the welfare of outside investors to her/his own self by manipulating accounting number. This paper is to address the relation of information asymmetry and accounting conservatism, where information asymmetry is measured by the probability of information-based trading(PIN), and conservatism is by Basu’s specification(Basu, 1997). Specifically, first we examine that the relation between information asymmetry and conservatism. Second, we examine that changes in information asymmetry lead conservatism, or conservatism leads changes in information asymmetry. The financial data is obtained from TS-2000 and Fn-Guide databases and trading volume data is from KRX. The data period spans the years 2000 to 2011. Our empirical tests show the consistent results with the first hypothesis that information asymmetry is positively related to conservatism. Further, our tests are more consistent with our prediction that changes in information asymmetry between equity investors lead to changes in conservatism. We find that firms with higher PIN scores incorporate less information about gains and more information about losses into the current financial statement. In addition, we find that the asymmetric recognition of gain and losses in the current financial statements is increasing in the level of information asymmetry. This result further supports our assertion that conservatism is an equilibrium response to alleviate value reduction resulting from information asymmetries between firm"s insiders and outside investors. These results suggest that financial conservatism is one potential mechanism to reduce information asymmetry between firm"s insiders and outside investors.

로지스틱 회귀분석과 인공신경망을 적용한 내부회계관리제도 평가모형의 성과비교

김명종(Kim, Myoung Jong) 한국국제회계학회 2012 국제회계연구 Vol.0 No.46

본 연구에서는 로지스틱 회귀분석 및 인공신경망을 적용한 내부회계관리제도 평가모형을 개발하고 각 모형의 성과를 설명력, 검정력 및 예측력 등의 다양한 적합도 관점에서 비교함으로써 내부회계관리제도 평가모형의 효과적인 구축 방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 2006년부터 2009년까지 중요한 취약점을 보고한 111개 취약 기업과 취약점이 발견되지 않은 333개 정상 기업을 표본기업으로 선정하였다. 모형개발에 사용된 변수는 기존 선행연구에서 사용된 23개 변수 중 요인분석과 ROC분석을 이용하여 6개의 재무변수(총자산, 자기자본순이익률, 총자본회전률, 유동비율, 유보비율, 영업현금흐름비율)를 선정하였다. 설명모형 비교분석에서 로지스틱 회귀분석은 자기자본순이익률, 유보비율, 영업현금흐름비율이 내부통제 취약점의 발생가능성과 유의적인 음(-)의 관계성을 가지고 있음을 보여주었다. 인공신경망의 경우 유보비율, 유동비율, 자기자본순이익률, 총자본회전률, 영업현금흐름비율, 총자산 순으로 내부통제 취약점의 발생가능성에 영향을 미칠 수 있음을 분석하였다. 또한 ROC분석을 통한 모형의 적합성 검증에서는 인공신경망이 로지스틱 회귀분석보다 우수한 검정력을 보유하고 있음을 확인하였다. 예측모형의 비교분석을 위하여 총 30회의 교차타당성 분석을 수행하였다. 예측력 검증 결과 로지스틱 회귀분석 및 인공신경망의 평균 예측력은 각각 75.9% 및 77.9%로 인공신경망의 정확도가 우수한 것으로 나타났으며 모형의 예측력 차이에 대한 t-test 결과에서도 1% 유의수준에서 인공신경망의 성과가 우수함을 확인하였다. 또한 ROC분석 결과는 예측모형에 있어서도 인공신경망이 보다 우수한 검정력을 보유하고 있음을 보여주었다. 본 연구는 내부통제 평가모형에 주로 활용되어 왔던 로지스틱 회귀분석과 인공신경망의 성과를 적합도 관점에서 비교분석하였다. 분석 결과 인공신경망 기법을 이용하여 우수한 설명력, 검정력 및 예측력을 보유한 내부통제 평가모형을 구성할 수 있음을 보여주었고 결과적으로 효과적인 내부관리회계제도 평가모형의 구축 가능성을 제시하였다. The objectives of this study are to develop internal accounting control assessment models by applying logistic regression(LR) and neural networks(NN), and to compare the performances of both models in the perspective of various goodness-of-fit tests including explanatory capacity, power and prediction accuracy. We collect 444 firms, a quarter of which announced ICW problem on their internal accounting control review report and the rest of which did not. The 6 independent variables are selected from factor analysis and ROC analysis. In the comparison of explanatory model, LR shows that three variables(net income/equity, retained earning/asset and OCF/asset) have negative relation with likelihood of ICW, meanwhile NN shows that 6 firm-specific variables have the effect on likelihood of ICW in the order of retained earnings/total asset, current assets/current liabilities, ROE, total assets/sales, OCF/total assets, and total assets. ROC analysis also shows that NN has higher power than LR. In the comparison of prediction model, the prediction accuracy of LR and NN is 75.9% and 77.9%, respectively. The results of t-test show that the prediction accuracy of each model is significantly different at 1% significance level. The results of ROC analysis show that NN also has higher power than LR in prediction model. This study analyzes the performances of LR and NN in terms of the goodness of fit, thus the results demonstrate an effective implementation method of internal accounting control assessment models.