이익조정모형의 신뢰성 검증을 위한 새로운 방법

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 수정된 존스모형이 정말로 이익조정 여부를 탐색할 수 있는 능력이 있는지를 검증하기 위해 가상 기업을 만들어 이를 검증한 연구입니다. 이를 실현하기 위해 우선 가상기업에 대한 인공적인 회계수치를 만들고 이를 인위적으로 이익조정을 한 기업과 하지 않은 기업, 나아가서는 적게 이익조정을 한 기업과 많이 이익조정을 한 기업으로 나눈 후 해당 모형이 정말로 이익 조정 여부를 탐색해 내는 지를 알아 보았습니다. 기존의 다른 연구들과는 달리 사전적으로 이익조정 기업이 어떤 기업인지 알 수 있기 때문에 수정존스모형의 탐색능력을 비교적 정확히 알 수 있었습니다. 그 결과 수정존스모형은 50% 정도에 그치는 이익조정 판별력을 갖고 있어 사용상 많은 주의가 필요함을 일깨우고자 합니다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes a new full-scale simulation approach for correctly measuring the detection ability of the modified Jones model (MJM). For ideal evaluation accuracy, we define perfect prior information on whether a firm under investigation manipulates its earnings with the allowance for doubtful accounts by differentiating firms that engage in no earnings manipulation from those that do. The MJM shows a detection rate of only 49.1%, which is lower than 50% for a fair coin toss, and thus is not reliable. This low detection rate is due to the oversensitivity of the MJM, which causes it to misinterpret long-term increases in sales revenue from normal business activity as earnings management. Therefore, the MJM has a tendency to incorrectly detect nondiscretionary accruals as discretionary accruals and thus misjudge a clean firm as a dirty one because it shows a low (moderately high) detection rate for clean (dirty) firms.