不正会計や利益調整は検知できるのか

  • 作成日:2021年02月18日 最終更新日:2021年02月18日
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提出者情報

データジャケットの題名 不正会計や利益調整は検知できるのか
データの所在・所有者 筑波大学大学院 東京キャンパス
データ収集方法やコスト 日経NEEDS財務会計情報,EDINET(金融庁公開データ)
データの共有について その他
データの共有について (その他を選ばれた方) 日経NEEDSについては購入により利用可であり,情報源はEDINET(金融庁)が金商法に基づき5年間公開している.

データの分析・シミュレーションについて

データの種類 グラフ テキスト 数値 時系列
データの変数(パラメーター)の変数名 財務データ(約100変数)|売上高,売上原価など,経営者の声明などの文字情報|業績報告|重要事項報告書|所在地など
データの概要説明  証券業を監督する金融庁は,その業務の1つとして日本の上場企業に有価証券取引報告書などの提出を義務付けている.その報告書には会計情報,経営者の判断・予測,重要な報告事項についてXBRLフォーマットに従って記載され,デジタルデータとして保存されている.そのデータは多義にわたって記載されている.利用者がその情報にアクセスするには書面形式のPDFかXBRLを選択する必要がある.  前者の場合には出力することで閲覧することができるが,後者の場合には特殊なオペレーションが必要でありデータの活用が困難な状況にある.一方で日経NEEDSなどはXBRLデータをCSVに変換して蓄積し,そのデータを販売している.  EDINETのデータは5年間のみ開示されるが,民間企業によるデータ提供は70年間と長い.
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス  会計情報のみならず文字情報を利用した分析を考えている.会計数値の変化と文字情報をもとに経営者が抱く不正会計や利益調整を行おうとする心理を読み解きたい.
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 (データ分析結果/ツールの出力/典型例など)  会計数値を利用した不正会計の検知に関しては試行しており,概ね96%以上の確率で検知することに成功している.なお,検知には監査・検査を行う者が心に抱く「違和感」を利用することが有効であることがわかった.
上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析  周辺の情報(雑誌,新聞などに掲載された経営者のコメントやメディア・ネットでの経営者の発言)を付加することで,より深度ある分析が行えると期待している.

その他

自由記述  国が提供する情報と利用者(国民)とには情報や技術面での非対称性が存在している.この状況を考慮すると,スマートライフを生むデータ共創を推し進めるのであれば,情報入手の自由度を高める必要があると考えている.公開されているようで公開されていないデータ,つまり技術格差から生じる情報入手の困難性がともなうデータも存在している.  このような格差を是正することがデータ共創を盛り上げると考え,テーマに取り上げた.    この度取り上げたテーマの先には,「財務捜査に関する心理学」を探求したいと考えている.
入手したいデータ/ツール  ツール:XBRLの変換ツール  データ:蓄積データ(縦割り行政の弊害であるが,アーカイブを行うのは国会図書館である.)
可視化情報
サンプルデータ

コメント一覧

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