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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정우준 (홍익대학교)
저널정보
한국회계정보학회 회계정보연구 회계정보연구 제36권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
159 - 183 (25page)

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본 연구에서는 회계이익의 중요성에도 불구하고, 이의 예측 모형 개발과 관련한 연구가 상대적으로 부족함을 지적하고, 최근 경영 환경의 변화에 따라 새로운 예측 모형 개발이 필요하며, 이를 위해 딥러닝을 포함한 기계학습 기법을 제안하고 있다. 또한 기계학습 기법에 친숙하지 않은 회계학 연구자들의 이해를 돕기 위해, 간략하지만 핵심적으로 가장 일반적인 기계학습 접근법과 이를 적용함에 있어 고려해야할 논점을 정리하였다. 본 연구는 문헌 연구 방법에 기초하여 기존의 회계이익 예측 관련 선행 연구를 검토한 후 기계 학습 및 딥러닝의 개념적 이해와 도입 시 고려할 점을 제시하였다. 회계이익 예측 문제에 있어 기존의 연구에서는 많은 개선이 이루어지지 못한 것이 사실이다. 최근 새롭게 주목 받고 있는 기계학습(또는 딥러닝)을 활용할 경우 지금까지의 연구의 한계를 극복할 수 있으며 변화된 환경에서도 유연하게 대처하여 회계정보의 유용성을 유지 및 강화하는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 기계학습(딥러닝)의 최신 적용 사례와 그 개념적 이해를 소개하여 이를 통해 회계학 연구자들에게 새로운 방법론의 적용 가능성에 대한 논의와 시도가 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.
#Machine Learning #Deep Learning #Earnings #Forecasting Models

목차

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참고문헌 (50)

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권수영 / 1997 / 재무분석가의 이익예측정확성에 영향을 주는 요인분석 / 경영학연구 26(4):893~914 dbpia 김권중 / 1998 / 재무분석가 이익예측능력의 재검증 / 회계학연구 23(3):157~181 google schola 김성민 / 2010 / VECM을 적용한 경영성과예측을 위한 모형설정 / 회계학연구 35(2):71~100 dbpia 김정교 / 1989 / 우리나라 기업의 연간회계이익의 시계열 속성 / 회계학연구 9(1):71~98 google schola 나종길 / 2014 / 기본변수모형의 이익예측력 비교: 구조적 접근과 경험적 접근 / 회계학연구 39(4):131~170 google schola

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