A study on methods for detection of accounting discretionary behavior in fixed assets

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K02035
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07100:Accounting-related
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: okazaki hideichi 福井大学, 学術研究院教育・人文社会系部門(総合グローバル), 教授 (80233310)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 固定資産 / 裁量的行動 / 自己組織化写像

Outline of Final Research Achievements

Fixed assets are characterized by their long-term impact on profit and loss, regardless of cash flow, and are therefore prone to discretionary behavior. Accounting information that includes discretionary behavior creates information asymmetry and may distort the judgments of stakeholders. Therefore, detecting discretionary behavior is considered to eliminate the information asymmetry regarding discretionary behavior for stakeholders. In this study, we use analytical methods such as clustering using self-organizing maps to analyze the accounting treatment of fixed assets from publicly available public financial data of companies in an integrated and medium- to long-term manner, with the aim of clarifying how to detect discretionary behavior in fixed asset accounting and how to understand its financial background.

Free Research Field

財務会計論

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では，一般に入手可能な企業の公表財務データのみを用いて，自己組織化写像のクラスタリングを行い，その結果から企業の裁量的行動を検知する手法を考案し，その手法を用いることにより，従来では把握できないような数的に小さいものであっても裁量的行動の検知を可能であることを明らかにするとともに，検知の信頼性についても検討を行い，十分に検知できないケースを明らかにした。また裁量的行動の際に適用されている会計方法の特徴についても検討を加えることでこの分析の信頼性を高めることについても考察を行った。本研究の精緻化し，公表財務データの社会的インフラとしての重要性をさらに高めることができると考える。