재무 시장의 지속 가능한 발전을 위한 효과적인 재무 제표 사기 탐지 모델: 대만의 증거

본 연구는 기업과 재무 시장의 지속 가능한 발전을 위한 기업의 재무 제표 사기를 탐지하기 위한 철저하고 효과적인 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 연구 기간은 2004년부터 2014년까지이며, 샘플은 대만 증권 거래소 또는 타이베이 거래소에 상장된 160개 기업(재무 제표 사기를 보고한 40개 기업 포함)이다. 본 연구는 여러 가지 데이터 마이닝 기법을 채택한다. 첫 번째 단계에서는 인공 신경망(ANN)과 서포트 벡터 머신(SVM)을 활용하여 중요한 변수를 선별한다. 두 번째 단계에서는 네 가지 유형의 결정 트리(분류 및 회귀 트리(CART), 카이제곱 자동 상호작용 탐지기(CHAID), C5.0, 그리고 신속 공정 효율 통계 트리(QUEST))를 구성하여 분류를 진행한다. 사기성 재무 보고서를 탐지하기 위해 금융 및 비금융 변수를 모두 선택하여 매우 정확한 모델을 구축한다. 경험적 결과는 ANN으로 선별된 변수와 CART로 처리된 변수가(ANN + CART 모델) 최고의 분류 결과를 보이며, 재무 제표 사기 탐지에서 90.83%의 정확도를 기록한다.