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運用詞頻分析技術分析 XBRL 財務報表中之附註揭露 — 以投資性不動產為例 作 者：黃世銘、林聖訓及周玲儀 評論人：陳叡智

2013 第五屆海峽兩岸會計學術研討會 暨 現代會計論壇. 運用詞頻分析技術分析 XBRL 財務報表中之附註揭露 — 以投資性不動產為例 作 者：黃世銘、林聖訓及周玲儀 評論人：陳叡智. 2013 年 11 月 28 日. 研究動機. 2010 年導入 XBRL ，要求企業以 XBRL 申報財務報表及與附註揭露，可提高財務資訊的透明度及品質。 2013 年 開始採用 IFRS ，因 強調 專業判斷，管理當局裁量空間增加，可能造成財報的操弄。. 研究目的. 以文字探勘技術及詞頻分析法則擷取附註揭露資訊，檢視異常詞頻或擁有共同特徵之企業， 降低檢閱財報之難度 。

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運用詞頻分析技術分析 XBRL 財務報表中之附註揭露 — 以投資性不動產為例 作 者：黃世銘、林聖訓及周玲儀 評論人：陳叡智

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  1. 2013第五屆海峽兩岸會計學術研討會 暨 現代會計論壇 運用詞頻分析技術分析XBRL財務報表中之附註揭露—以投資性不動產為例作 者：黃世銘、林聖訓及周玲儀評論人：陳叡智 2013年11月28日

  2. 研究動機 • 2010年導入XBRL，要求企業以XBRL申報財務報表及與附註揭露，可提高財務資訊的透明度及品質。 • 2013年開始採用IFRS，因強調專業判斷，管理當局裁量空間增加，可能造成財報的操弄。

  3. 研究目的 • 以文字探勘技術及詞頻分析法則擷取附註揭露資訊，檢視異常詞頻或擁有共同特徵之企業，降低檢閱財報之難度。 • 由異常詞頻與低頻詞頻檢視附註，分析裁決性科目(投資性不動產)是否因裁量權變動(IFRS)而產生操弄的風險。

  4. 研究流程 • 蒐集XBRL財報：有投資性不動產科目者361家，2013Q1有12家於轉換日將部分資產轉列為投資性不動產，並採公允價值認定成本。 • 資料前置作業：擷取會計科目及附註；斷詞及詞頻計算；建立資料庫。 • 以Zipf’s Law詞頻分析分析資料：比較理論值及實際值，以偵測異常詞頻(區間估計、Z檢定)及低頻詞頻(下方切斷點/gap參數、相似度比較)。 • 系統展現：異常詞頻分析圖、個別公司詞頻分布圖及表、低頻詞頻分析圖、符合程度公司列表。

  5. 研究結果 • 附註揭露的品質 • 重大會計政策附註偏於制式化。 • 不同會計政策卻有一致性的財報附註。 • 附註誤植：粗心的事務所及客戶。

  6. 優點 • 以XBRL報表格式的特性，使用Zipf’s法則建立詞頻分析機制，可辨認財務報表附註揭露之異常資訊。一來提升資料處理的效率，二來有詞頻分析的理論基礎。 • 由異常或低頻詞頻分析，發現事務所附註揭露品質的問題(制式化或誤植附註)。

  7. 建議 • 檢視研究目的是否達成？ • 說明XBRL在本研究扮演的角色。 • 系統實測與分析可提供更多的操作說明或分析過程。例如：實驗目標一異常詞頻偵測分析，可提供圖7的分析圖搭配表2說明。 • 可以轉列至投資性不動產的金額(重大性)比較揭露差異，而非以事務所比較揭露差異。

  8. 建議 • 選擇建材營造業進行分析的原因為何？(29家vs5家 or 361家vs12家) • 低頻門檻(gap值1.5-4)如何決定？本研究設置gap為4的原因為何？ • 資料量小，實驗結果為通則或例外？例如：附註誤植，因為誤植所以造成低頻。

  9. 2013第五屆海峽兩岸會計學術研討會 暨 現代會計論壇 An Examination on the Consistency between Textual and Numerical Information in Financial Reports: A Cross-Country ComparisonAuthors: Chi-Chun Chou, C. Janie Chang, and Wei-Ta ChiangCommentator: Jui-Chih Chen 2013/11/28

  10. Motivation • The consistency of quantitative and qualitative data (Kloptchenko, et al., 2004) • Quantitative data reflect past performance, qualitative data may have contained messages about future performance of a company . Qualitative data can help indicate or reveal insiders’ moods and anticipations(Kloptchenko, et al., 2004). • The comparison of US, Taiwan and China listed companies in semiconductor industry • Financial ratio vs text analytics technique • Developed market vs developing market

  11. Data Sources

  12. Methodology

  13. Research Findings • Companies in China have a highest tendency to exaggerate and overstate about their performance. • They were more inclined to hide negative information while promoting positive information. • The effect of “disclosure discipline” on the report consistency • The difference in language, culture or reporting practices may have more implications in this research.

  14. Suggestions • The choices of three financial ratios and relationships to the textual contents. • The accuracy of the word segmentation system. • The possibilities of sentiment differentiation (positive words vs negative words) between countries and cultures (sentiment analysis, Loughran and McDonald, 2011). • From Table 11-14, it indicates the companies in China may be more realistic because its fairness ratio (76.47%) is the highest amongst three countries.

  15. Suggestions • The differences of individual comparisons between three ratios and textual contents may result from the main concepts of textual contents and local reporting practices.

  16. Suggestions • The possibilities of using regression analysis to test the relationships between financial ratios and textual contents. Also, it may be easier to test whether the textual contents are more related to the financial performance of the current year or the following year.

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