특이적 충격이 비정상 판관비 측정치에 미치는 영향

Abstract

특이적 충격은 기업의 사업모형, 경쟁, 전략 등의 이유로 산업 평균과 차별화된 개별기업의 고유특성을 의미한다. 산업-년 동질성을 가정하고 회귀분석의 잔차를 이용하여 이익 조정을 측정할 경우, 특이적 충격이 이익 조정으로 잘못 해석될 가능성이 있어서 측정 오류가 발생할 수 있다. 본 연구는 비정상 판관비 측정치 모형에서 특이적 충격을 통제할 필요성을 제시할 목적으로 원 모형과 대안 모형의 1종 및 2종 오류를 비교 분석하였다. 연구 방법으로는 100개의 관측치를 비복원 단순 랜덤 추출하여 검증하는 과정을 250회 반복하는 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 1종 오류 검증은 전체 표본과 부분 표본에서 각각 100개의 관측치를 무작위 추출하여 진행하였으며, 2종 오류 검증은 무작위로 추출된 100개의 관측치에 대해 판관비를 5% 및 10% 증감하여 수행하였다. 분석 결과, 특이적 충격을 통제한 대안 모형이 원 모형보다 1종 및 2종 오류가 모두 낮아, 특이적 충격을 고려하는 것이 이익 조정 측정 모델의 정확성을 향상하는 데 중요함을 시사한다. 또한 원 모형 중에서는 Huang et al.(2020)의 비정상 판관비 측정치 모형이 가장 낮은 오류를 보였다. 본 연구는 오류가 낮은 비정상 판관비 측정치를 제공함으로써 실무자가 판관비 조정 여부를 인식할 수 있도록 도와주어 회계 관행, 기업 가치 평가 및 윤리적 책임 강화에 기여한다. 또한 실제 이익 조정 연구 분야의 모형 개발 측면에서도 학문적 공헌을 한다.

Idiosyncratic shocks are firm-specific characteristics that differ from the industry average due to a firm's business model, competition, and strategy. When earnings management is measured by using regression residuals under the assumption of industry–year homogeneity, there is a risk that idiosyncratic shocks may be mistakenly interpreted as earnings management, thereby introducing measurement errors. This study aims to suggest the necessity of controlling idiosyncratic shocks by analyzing the Type 1 and Type 2 errors of the original model for abnormal SG&A(selling, general, and administrative) expenses and the alternative model that controls idiosyncratic shocks. A simulation technique was employed, wherein 100 observations were randomly selected without replacement and validated over 250 iterations. Type I error testing involved the random extraction of 100 observations from both the full sample and a partial sample, while Type II error testing was conducted by adjusting the SG&A expenses of 100 randomly selected observations by 5% and 10%. The analysis revealed that the alternative model, which accounts for idiosyncratic shocks, exhibited lower Type I and Type II errors compared to the original model, suggesting that incorporating idiosyncratic shocks is crucial for enhancing the accuracy of earnings management measurement models. Among the original models, the abnormal SG&A expense measurement model proposed by Huang et al. (2020) demonstrated the lowest error rates. This study offers lower-error abnormal SG&A expense measures, assisting practitioners in identifying SG&A adjustments, thereby contributing to improved accounting practices, corporate valuation, and ethical responsibility. Moreover, it offers an academic contribution to the development of models in the earnings management research field.