--- title: "EDGAR 시스템에 제출된 증권거래위원회(SEC) 보고서의 XBRL 데이터 품질" date: "2015-09-01" categories: - "software" - "technology" - "xbrl" tags: - "data" - "data-integration" - "edgar" - "sec" - "xbrl" - "xml" description: 본 논문은 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출된 XBRL 데이터의 품질을 분석하고, XBRL 보고서와 야후, 구글과 같은 금융 서비스에서 제공하는 데이터 간의 차이점을 강조합니다. --- Status: #blog Tags: #data #data-integration #edgar #sec #xbrl #xml Categories: [xbrl](/blog/ko/category/xbrl.md) # EDGAR 시스템에 제출된 증권거래위원회(SEC) 보고서의 XBRL 데이터 품질 기본적인 투자자에게 가장 중요한 금융 정보는 아마도 투자하고자 하는 기업의 재무 보고서일 것입니다. 미국에서 주식 시장에 상장된 기업의 경우, [SEC(미국 증권거래위원회)](http://www.sec.gov/)가 어떤 데이터를 보고해야 하는지, 그리고 얼마나 자주 보고해야 하는지를 규정합니다. 투자자들은 일반적으로 자신의 증권 회사 웹사이트나 다른 인터넷 제공업체의 공개 데이터베이스를 통해 이러한 재무 보고서를 이용합니다. 또한, 모든 기업의 원본 보고서는 [EDGAR 데이터베이스](http://www.sec.gov/edgar/searchedgar/companysearch.html)를 통해 SEC에서 직접 확인할 수 있습니다. EDGAR 데이터베이스는 해당 재무 보고서의 HTML 및 PDF 버전 외에도, 2007년부터 기업 보고서의 XBRL 버전을 제공하고 있습니다. 이는 데이터를 보다 쉽게 비교하고, 컴퓨터 프로그램이 추가 분석을 위해 직접 활용할 수 있도록 하기 위한 _목적_입니다. 최소한 그것이 목표입니다... 본 기사에서는 미국 증권거래위원회(SEC)의 EDGAR 데이터베이스에 등록된 기업의 XBRL 데이터 품질과 관련된 몇 가지 문제점을 살펴보고, XBRL 데이터를 통해 추출된 주요 재무 데이터와 미국 기업에 대한 공개적으로 이용 가능한 재무 데이터 간의 놀라운 상관관계 부족 현상을 보여줄 것입니다. (예: 특정 기관에서 제공하는 데이터) [야후 파이낸스](http://finance.yahoo.com/), [구글 금융](https://www.google.com/finance), 그리고 [필러디티 인베스트먼트(Fidelity Investments)](https://eresearch.fidelity.com/eresearch/landing.jhtml), 뿐만 아니라, 각 기관이 보고한 데이터에서 발견된 충격적인 불일치점들도 있었습니다. ![에드가 검증](/blog/images/Edgar_Validation.jpg) 투자자들에게 이러한 재무 보고서가 얼마나 중요한지 고려하면, 다양한 웹사이트에 제공되는 재무 데이터는 거의 99%의 정확도를 가지며, 실제 회사에서 XBRL 형식으로 제출하는 보고서와 일치할 것이라고 예상할 수 있습니다. 하지만, 실제로는 그렇지 않은 것 같습니다. 저희는 구글 파이낸스, 야후 파이낸스, 그리고 필러디티 인베스트먼트 웹사이트에 보고된 재무제표 데이터를 면밀하게 비교 분석했습니다. 이 세 서비스는 무작위로 선정되었으며, 다른 세 개의 서비스를 선택했더라도 유사한 차이점을 발견했을 것이라고 확신합니다. 저희의 테스트에서는 약 6,700개 기업의 최근 분기 보고서를 XBRL 형식으로 제출된 데이터를 기반으로 비교했습니다. 이를 통해 SEC(미국 증권거래위원회)의 EDGAR 데이터베이스에서 내부적으로 사용하는 식별자인 CIK#과 더 널리 알려진 주식 티커 심볼 간의 100% 정확한 일치 여부를 확인했습니다. 이 모든 회사들이 재무제표 데이터를 약간씩 다른 방식으로 분류하여 보고하기 때문에, 우리는 데이터를 비교 가능하도록 상세 항목들을 요약했습니다. 또한, 100만 원을 초과하는 경우에는 가장 가까운 백만 원 단위로, 그 외의 경우에는 가장 가까운 천 원 단위로 숫자를 반올림했습니다. ## 금융 서비스 간의 상관 관계 다음 표는 재무제표의 주요 항목별로, 세 개의 웹사이트가 해당 기업의 공시 자료에서 정확히 동일한 수치를 보고한 비율을 보여줍니다 ( "전부 일치" 열). 보시다시피, _총 유동 자산_, _총 자산_, 그리고 _총 유동 부채_와 같은 주요 항목의 경우, 세 웹사이트가 94% 이상의 기업에서 동일한 수치를 보고합니다. 하지만 _매출채권_ 또는 _매입채무_와 같은 항목의 경우, 각각 35%와 2.4%의 경우에만 일치합니다. 이는 모든 투자자에게 큰 우려 사항이 되어야 합니다! 두 번째 열도 흥미로운데, 이 열은 우리 조사 대상 기업 중 세 가지 서비스가 모두 서로 다른 의견을 제시하고 완전히 다른 데이터를 보고하는 기업의 비율을 보여줍니다. 마지막으로, 나머지 세 개의 열은 두 개의 제공업체가 동일한 값을 가졌지만, 세 번째 제공업체가 보고서에서 다른 결과를 보인 경우의 비율을 나타냅니다. 또한, 이 표는 어떤 데이터 제공업체가 더 정확한지에 대한 정보를 제공하는 것이 아니라, 단순히 일치하거나 불일치하는 횟수를 보여주는 것임을 참고하시기 바랍니다. ![데이터 제공자 간의 상관관계가 없는 것을 보여주는 표](/blog/images/Correlation.png) 위에 언급했듯이, 재무제표의 자산 및 부채 항목 중 총액을 나타내는 주요 항목들은 일반적으로 정확도가 높고, 관련 기관 간에 일관성이 잘 나타납니다. 왜냐하면 이러한 항목들은 대부분 기업 공시에 직접 보고되기 때문입니다. 하지만 일부 세부 항목의 경우, 정확도가 떨어지고 해석에 모호함이 있을 수 있습니다. 또한, 심지어 주요 합계 항목에서도 많은 오류 사례를 발견했습니다 _총 부채_ 보고서에 제시된 수치가 얼핏 보기에 적절해 보일 수 있지만, 실제 차이는 여전히 클 수 있습니다 _수백만 또는 수십억에 달하는 오류_ - 때로는 수동으로 데이터를 입력하는 과정에서 발생하는 명백한 오타로 인해, 예를 들어 일부 제공업체들이 보고하는 내용에서 이러한 오류가 발생하기도 합니다 _총 부채_ 2014년 12월 31일 기준, SWC의 금액은 4억 6,800만 원이었던 반면, 다른 항목은 4억 8,600만 원이었습니다. ## XBRL 데이터 및 서비스 간의 상관 관계 주요 개념, 예를 들어 "자산"을 구성 요소로 세분화하는 방식은 종종 매우 다르게 나타납니다. 여기서는 2015년 6월 30일 GE의 분기별 재무제표를 사용하여 간단한 예시를 보여드리겠습니다. 공식적인 10-Q 재무제표의 "자산" 항목(왼쪽)과 Google, Yahoo, Fidelity에서 제공하는 데이터(오른쪽)를 비교하여, 눈에 띄는 차이점을 논의하고, 이러한 서비스에서 수행되었을 가능성이 있는 데이터 매핑 방식을 추론하여 보여드리겠습니다 ### 구글 금융 ![구글 파이낸스에서 GE 회사 관련 정보의 상관 관계 분석](/blog/images/GoogleFinance-1030x407.png) 눈에 띄는 점은 구글이 원래 재무제표에 포함된 모든 항목을 포함하지 않았다는 것입니다 (왼쪽의 빨간색 막대와 물음표를 참조). 따라서 _구글이 발표한 내용에 따르면_ _세부 항목들의 합계가 실제 총 자산액과 일치하지 않을 수 있습니다_! 또한, GE는 제출 서류에서 유동 자산과 비유동 자산의 구체적인 분류를 명시적으로 제공하지 않지만, 일반적으로 미국 GAAP 기준에 따라 XBRL 보고서에서 더 최근의 자산이 먼저 나열됩니다. 하지만 구글은 "투자 유가증권" 항목을 "장기 투자"로 분류한 것으로 보입니다. 또 다른 흥미로운 사실은 구글이 재무제표에서 유형자산, 설비 및 장비 항목을 순액으로 표시하는 대신, 왼쪽의 XBRL 보고서처럼 전체 금액에서 감가상각비를 뺀 금액을 별도로 제공한다는 것입니다. 이는 XBRL 재무제표에 실제로 보고되는 데이터보다 더 많은 정보를 제공합니다. 이러한 상세 내역에 대한 데이터는 XBRL 보고서의 6번 주석에 제공되지만, 텍스트 형식으로만 제공되며 XBRL 데이터로 제공되지 않기 때문에, XBRL 파일에서 자동으로 추출할 수 없고, 대신 사람이 직접 데이터를 입력해야 합니다. ### 야후 파이낸스 ![야후 파이낸스에서 제공하는 GE(제너럴 일렉트릭) 관련 정보](/blog/images/YahooFinance-1030x381.png) 흥미롭게도, 야후의 XBRL 표준 재무제표와 그들이 표현하는 방식 간의 변환은 대체로 논리적이고 명확해 보입니다. 유일한 예외는 다음과 같습니다 _매각을 목적으로 보유 중인 사업 자산_ 야후가 추가하기로 결정한 것은 다음과 같습니다 _유형자산 (또는 유형고정자산)_ ~보다는 _기타 자산_. 하지만 전체적인 관점에서 보면, 그것은 사소한 차이로 보입니다. 적어도 그들의 수치는 일치하며, 재무제표는 대부분 XBRL 형식의 재무제표와 유사합니다. ### 필러디티 인베스트먼트(Fidelity Investments) ![GE에 대한 펠리디티의 분석](/blog/images/FidelityFinance.png) 여기서 가장 눈에 띄는 점은 전체 중 단 5,596개만이 해당한다는 것입니다 _투자 증권_ ~로 기인되었다 _단기 투자_, 33,842의 나머지 금액은 다음과 같습니다 _기타 비유동 자산_.  XBRL 제출 서류, 심지어 부록에도 이와 같은 분해 방식이 적절하다는 것을 암시하는 내용은 전혀 없습니다. 또한 _선의 (선의의 의도)_ 그리고 다른 무형 자산들이 추가되었습니다 _기타 비유동 자산_ 정확하게 "under"라는 단어 아래에 표시하는 대신에 _무형 자산_. 사실, _기타 비유동 자산_ 피델리티에서 제시하는 재무제표 항목 중 "기타" 항목은 여러 가지 내용을 포괄하는 것으로 보입니다. 위의 비교에서 볼 수 있듯이, 구글의 데이터는 전반적으로 신뢰성이 떨어지는 것으로 보입니다. 왜냐하면 각 항목의 합계가 제시된 총액과 일치하지 않습니다. 펠리디티의 상세 내역은 명확하지 않고 때로는 이해하기 어려우며, 여러 항목이 정확하게 분류되기보다는 단순히 다양한 "기타" 항목으로 묶여 있는 것처럼 보입니다. XBRL 형식의 기업 공시 데이터와의 상관관계를 고려할 때, 야후의 데이터 매핑이 가장 명확하고 이해하기 쉬운 것으로 보입니다. 만약 이 상관관계 분석에 사용된 원본 데이터를 참고하고 싶으시다면, 아래 그림에서 언급된 정확한 페이지와 해당 웹사이트 링크를 아래에 안내해 드립니다 - [http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/40545/000004054515000088/ge10q2q15.htm](http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/40545/000004054515000088/ge10q2q15.htm) - [http://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?action=view&cik=40545&accession\_number=0000040545-15-000088&xbrl\_type=v#](http://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?action=view&cik=40545&accession_number=0000040545-15-000088&xbrl_type=v#) - [https://eresearch.fidelity.com/eresearch/evaluate/fundamentals/financials.jhtml?stockspage=financials&symbols=GE&period=quarterly](https://eresearch.fidelity.com/eresearch/evaluate/fundamentals/financials.jhtml?stockspage=financials&symbols=GE&period=quarterly) - [http://www.google.com/finance?q=NYSE%3AGE&fstype=ii&ei=92TIVYnrE4yKsgH6j4CoDw](http://www.google.com/finance?q=NYSE%3AGE&fstype=ii&ei=92TIVYnrE4yKsgH6j4CoDw) - [http://finance.yahoo.com/q/bs?s=GE](http://finance.yahoo.com/q/bs?s=GE) ## XBRL 데이터 품질 문제 분석 그렇다면 다음과 같은 질문이 제기됩니다. 왜 이렇게 방대한 양의 XBRL 형식의 재무 데이터를 투자자가 활용하여 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 요약된 형태로 제공하는 것이 어려운 걸까요? XBRL은 기업의 재무 보고서를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 신뢰성 있는 기계가 읽을 수 있는 형태로 제공하는 것이 목표였지 않습니까? 지난 몇 년 동안 XBRL 형식의 모든 보고서를 처리하고 분석하는 과정에서, 우리는 미국 증권거래위원회(SEC)의 EDGAR 데이터베이스에 등록된 기업들의 XBRL 보고서에서 데이터를 자동으로 처리하고 추출하는 데 매우 어려움을 초래하는 다섯 가지 주요 문제점을 발견했습니다. ### 1. 확장 분류 체계에서 특정 보고서에 대한 링크 역할(link role)을 식별할 수 있는 표준적인 방법은 존재하지 않습니다 재무제표 보고서에는 미리 정의된 링크 역할이 없으며, 각 회사는 약간씩 다른 이름을 사용합니다. 예를 들어, 수천 가지의 다양한 링크 역할 중 일부는 다음과 같습니다 _“연결재무상태표”, “재무상태표”, “분류된 재무상태표”, “요약 연결재무상태표”, “연결재무상태표”, “연결재무상태표”, “연결재무상태표”, “요약 연결재무상태표”, “미감사 요약 연결재무상태표”, “미감사 연결재무상태표”, “재무상태표”, “미감사 재무상태표”, “요약 재무상태표”, “연결재무상태표”, “연결재무상태표”, “idr_재무상태표”, “idr_연결재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “재무상태표”, “idr_연결재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “idr_재무상태표”, “미감사 요약 연결재무상태표”, “요약 재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “요약 연결재무상태표”, “연결재무상태표”, “idr_재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “요약 재무상태표”, “요약 재무상태표 테이블”, “연결재무상태표”, “idr_재무상태표”, “statement-condensed-consolidated-balance-sheets-current-period-unaudited”, “재무상태 보고서”, “미감사 요약 연결재무상태표”, “요약 재무상태표”, “statement-condensed-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 재무상태 보고서”, “idr_재무상태표”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “재무상태 보고서”, “idr_연결재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 재무상태 보고서”, “요약 재무상태 보고서”, “idr_연결요약재무상태표”, “연결 재무상태 보고서”, “연결재무상태표”, “idr_요약재무상태표”, “연결 요약 재무상태표”, “재무상태 보고서”, “statement-consolidated-balance-sheets-unaudited”, “연결 요약 실제로, 정교한 문자열 매칭 휴리스틱 알고리즘을 구현하고, "roleType" 정의 문자열을 포함해야 합니다. 이렇게 하면 검색 결과의 다양성을 약간 줄일 수 있습니다. 예를 들어, "Balance"와 "Sheet"라는 단어를 검색하는 경우입니다. 물론, 이러한 방법이 100% 정확하다고 보장할 수는 없으며, 링크 내의 "role" 항목에 오타가 있는 경우도 처리해야 합니다. 예를 들어, "Sheeets"와 같이 잘못 입력된 경우가 있을 수 있습니다. ### 2. 계산 기반 데이터베이스는 일반적으로 확장 분류 체계에서 너무 단순한 경향이 있습니다 일반적으로 기업들은 자산이나 부채와 같은 최상위 개념에 대한 세부 내역만 제공하며, 경우에 따라 유동 자산/비유동 자산 또는 유동 부채/비유동 부채에 대한 추가적인 세부 내역을 제공하기도 합니다. 하지만, 매출채권, 선지급 비용 등과 같이 재무제표의 다른 중요한 항목들을 어떻게 계산해야 하는지에 대한 충분한 정보를 제공하지는 않습니다. 특히, 확장 분류 체계에 사용자 정의 개념이 포함되어 있을 때, 해당 확장 분류 체계의 계산 연결 데이터베이스에 이러한 개념이 제대로 반영되지 않으면 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 위 매핑에 사용된 GE의 자료에서 발췌한 계산 연결 데이터베이스의 일부를 아래에 제시합니다 ![계산 관련 데이터베이스](/blog/images/CalcLinkbase.png) ### 3. 미국 GAAP(일반적으로 인정되는 회계원칙) 기준의 계산 방식은 종종 적용되지 않을 수 있습니다 미국 GAAP(일반적으로 인정되는 회계원칙) 분류 체계는 재무상태표 계산에 사용되는 템플릿을 제공하며, 이는 자산과 부채에 대한 매우 상세하고 심층적인 분류를 제공합니다. 이러한 분류는 투자자로서 우리가 관심을 갖는 항목들과 종종 잘 일치하므로, 저희의 목적에 매우 적합합니다. 하지만 안타깝게도, 표준 계산 연결 데이터베이스는 모든 XBRL 보고서에 일관되게 적용될 수 없습니다. 그 이유는 다음과 같습니다. (a) 표준 개념이 일관성 있게 사용되지 않는 경우, (b) 경우에 따라 확장 계산 연결 데이터베이스가 이 계층 구조를 재정의하는 경우, 그리고 (c) 표준 계산 연결 데이터베이스가 확장 분류 체계에 도입된 추가적인 사용자 정의 개념을 처리하는 데 도움이 되지 않는 경우가 있기 때문입니다. 다음은 야후 파이낸스 웹사이트 보고서에 포함된 항목들과 연관된 표준 계산 링크 데이터베이스의 일부 발췌 예시입니다. 다음은 재무제표의 부채 항목에 대한 예시입니다 ``` Liabilities LiabilitiesCurrent AccountsPayableAndAccruedLiabilitiesCurrent x1267 Accounts Payable, x4 Other Current Liabilities, x2 Short/Current Long Term Debt AccruedLiabilitiesCurrent x5042 Accounts Payable, x21 Other Current Liabilities, x7 Short/Current Long Term Debt, x1 Other Liabilities AccruedAdvertisingCurrent x33 Accounts Payable AccruedInsuranceCurrent x51 Accounts Payable AccruedLiabilitiesForUnredeeemedGiftCards x18 Other Current Liabilities AccruedMarketingCostsCurrent x45 Accounts Payable AccruedProfessionalFeesCurrent x19 Accounts Payable, x4 Other Current Liabilities AccruedRentCurrent x14 Accounts Payable, x2 Short/Current Long Term Debt AccruedRoyaltiesCurrent x96 Accounts Payable, x8 Other Current Liabilities, x4 Short/Current Long Term Debt AccruedSalesCommissionCurrent x30 Short/Current Long Term Debt, x25 Accounts Payable, x4 Other Liabilities AccruedUtilitiesCurrent x3 Accounts Payable LeaseIncentivePayableCurrent x5 Other Current Liabilities, x3 Short/Current Long Term Debt OtherAccruedLiabilitiesCurrent x996 Accounts Payable, x69 Other Current Liabilities, x8 Short/Current Long Term Debt ProductWarrantyAccrualClassifiedCurrent x119 Accounts Payable, x56 Other Current Liabilities StandardProductWarrantyAccrualCurrent x15 Accounts Payable, x8 Other Current Liabilities ``` 예를 들어, _AccruedSalesCommissionCurrent_ 개념을 살펴보겠습니다. 이 개념은 30건의 보고서에서 단기 부채 항목에, 25건의 보고서에서 매입채무 항목에, 그리고 4건의 보고서에서 기타 부채 항목에 추가되었습니다. 위 수치를 보면 _AccruedLiabilitiesCurrent_ 아래의 개념들은 일반적으로 매입채무 항목에 추가되지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 또한, 유동부채와 비유동부채를 구분하는 많은 개념들이 존재합니다. 상위 개념은 일반적으로 총액을 포함해야 하지만, 실제로는 종종 특정 항목 대신 사용됩니다. 예를 들어: ``` SecuredDebt x57 Long Term Debt, x12 Short/Current Long Term Debt, x2 Other Current Liabilities, x1 Other Liabilities SecuredDebtCurrent x22 Short/Current Long Term Debt, x5 Other Current Liabilities SecuredLongTermDebt x36 Long Term Debt, x4 Other Liabilities ``` ``` OtherLiabilities x93 Other Liabilities, x11 Accounts Payable, x5 Other Current Liabilities, x3 Deferred Long Term Liability Charges OtherLiabilitiesCurrent x596 Other Current Liabilities, x125 Accounts Payable, x13 Short/Current Long Term Debt, x5 Other Liabilities OtherLiabilitiesNoncurrent x1916 Other Liabilities, x27 Deferred Long Term Liability Charges, x8 Long Term Debt, x1 Other Stockholder Equity ``` 보시다시피, 투자자에게 유용하고 여러 회사 간의 비교 분석에 쉽게 활용할 수 있는 신뢰성 높은 수준의 재무 보고 데이터를 추출하는 것은 오늘날에도 여전히 매우 어려운 일입니다. ### 4. 실제 정보는 제품 라벨에 있습니다 안타깝게도, 그리고 이것은 이 글의 제목으로 다시 돌아가서 말이지만, XBRL 재무 보고서가 수년 동안 의무화되었음에도 불구하고, 많은 상장 기업들이 이를 단순히 부가적인 작업으로 여기고, 기존의 HTML 보고서를 기반으로 XBRL 데이터를 생성하기 위해 시장에 나와 있는 다양한 솔루션을 이용하여 숫자들에 임의로 태그를 붙이는 경우가 많습니다. 1만 5천 개에 달하는 미리 정의된 개념 중에서 가장 적절한 개념을 선택하는 데 충분한 주의를 기울이지 않으면, 생성된 XBRL 데이터의 품질이 크게 저하되고, 투자자에게 유용한 정보가 되는지 의문이 들 수 있습니다. 저희의 경험에 따르면, 개념 이름만으로 정보를 추출하는 방식은 100% 신뢰할 수 없습니다. 개념 레이블(원래 HTML에서 복사된)을 분석해야 하는데, 이는 분류 체계와 계산 연결 방식의 전체적인 개념을 무의미하게 만듭니다. 다음은 개념 이름만으로는 정확한 상위 수준의 재무 항목으로 매핑하기 불가능한 몇 가지 예시입니다
ConceptLabelHigh-level line item (on Yahoo)
us-gaap:OtherAssetsNoncurrentInvestments and sundry assetsLong Term Investments
us-gaap:OtherLiabilitiesCurrentOther accrued expenses and liabilitiesAccounts Payable
### 5. 지나치게 많은 사용자 정의 기능 아래 목록은 "_현금 및 현금성 자산_" 항목을 계산하는 데 (최소 하나 이상의 보고서에서) 관련되었던 모든 개념과, 해당 개념이 2015년에 회사 보고서에서 얼마나 자주 나타났는지 보여줍니다. 네임스페이스가 없는 개념들은 미리 정의된 표준 미국 회계 기준(US-GAAP) 개념이며, 네임스페이스가 있는 개념들은 회사에서 사용하는 확장된 분류 체계의 개념들입니다. 이 목록이 완벽하게 모든 내용을 담고 있지 않으며, 또한 매년 그리고 기업에서 사용하는 태깅 솔루션의 소프트웨어 버전에 따라 내용이 달라질 수 있다는 점을 참고하시기 바랍니다 ``` Cash And Cash Equivalents CashAndCashEquivalentsAtCarryingValue 10189 RestrictedCashAndCashEquivalentsAtCarryingValue 1241 RestrictedCashAndCashEquivalents 643 Cash 417 RestrictedCashAndInvestmentsCurrent 180 CashEquivalentsAtCarryingValue 43 RestrictedInvestmentsCurrent 29 CashAndCashEquivalentsAtCarryingValueIncludingDiscontinuedOperations 21 EquityMethodInvestments 20 RestrictedCashAndInvestments 17 AvailableForSaleSecurities 15 FundsHeldForClients 13 FinancialInstrumentsOwnedMortgagesMortgageBackedAndAssetBackedSecuritiesAtFairValue 12 InterestBearingDepositsInBanks 12 CashAndDueFromBanks 11 CashAndSecuritiesSegregatedUnderFederalAndOtherRegulations 10 MarginDepositAssets 10 FederalHomeLoanBankStock 8 CashCollateralForBorrowedSecurities 7 DepositsAssets 7 DepositsAssetsCurrent 6 CashAndCashEquivalentsFairValueDisclosure 6 CertificatesOfDepositAtCarryingValue 6 MarketableSecuritiesRestrictedCurrent 5 EscrowDeposit 5 RestrictedCashAndCashEquivalentsNoncurrent 4 DepositAssets 4 RestrictedInvestmentsNoncurrent 4 MortgageLoansOnRealEstateCommercialAndConsumerNet 4 SecuritiesForReverseRepurchaseAgreements 4 HeldToMaturitySecuritiesRestricted 4 CashCashEquivalentsAndFederalFundsSold 4 HeldtomaturitySecuritiesRestrictedCurrent 4 AvailableForSaleSecuritiesRestricted 3 ServicingAssetAtFairValueAmount 3 DerivativeAssetsCurrent 3 OtherRestrictedAssetsCurrent 3 CarryingValueOfFederalFundsSoldSecuritiesPurchasedUnderAgreementsToResellAndDepositsPaidForSecuritiesBorrowed 3 PrepaidExpenseAndOtherAssetsCurrent 3 MarketableSecuritiesEquitySecurities 3 ReplacementReserveEscrow 3 EarnestMoneyDeposits 3 RestrictedInvestments 2 AvailableForSaleSecuritiesDebtSecuritiesNoncurrent 2 AvailableForSaleSecuritiesPledgedAsCollateral 2 FinancialInstrumentsOwnedStateAndMunicipalGovernmentObligationsAtFairValue 2 AssetsHeldInTrustNoncurrent 2 OtherRestrictedAssets 2 TradingSecuritiesPledgedAsCollateral 2 ShortTermInvestments 1 HeldToMaturitySecurities 1 PledgedAssetsSeparatelyReportedMortgageRelatedSecuritiesAvailableForSaleOrHeldForInvestment 1 USGovernmentSecuritiesAtCarryingValue 1 MortgageBackedSecuritiesAvailableForSaleFairValueDisclosure 1 {http://www.voya.com/20140930}:CashAndCashEquivalentsConsolidatedInvestmentEntities 2 {http://www.copt.com/20140930}:RestrictedCashAndMarketableSecurities 1 {http://www.carlyle.com/20140630}:RestrictedCashAndCashEquivalentsAndSecuritiesOfConsolidatedFunds 1 {http://www.virtus.com/20141231}:CashPledgedOrOnDepositOfConsolidatedSponsoredInvestmentProducts 1 {http://www.intgla.com/20150331}:RestrickedCashMortgageImpounds 1 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어렵습니다. 그러나, 저희가 실시한 테스트에서 구글 파이낸스, 야후 파이낸스, 펠리디티 인베스트먼츠와 같은 웹사이트에서 제공하는 재무 보고 데이터 역시 100% 신뢰할 수 없다는 사실을 발견했습니다. 실제로, 이러한 웹사이트들이 제공하는 데이터는 서로 일관성이 없거나, 심지어 해당 기업이 직접 제출한 공식 자료와도 일치하지 않는 경우가 많았는데, 이는 앞서 언급한 다섯 가지 문제점과 관련이 있는 것으로 보입니다. 저희는 미국 증권거래위원회(SEC)의 EDGAR 데이터베이스에 저장된 XBRL 데이터의 현재 수준에 대한 이러한 결론에 도달한 유일한 기관이 아닙니다. [@CharlesHoffman](https://twitter.com/CharlesHoffman) 님이 그의 [Digital Financial Reporting](http://xbrl.squarespace.com/) 웹사이트의 "[CREATING INVESTOR FRIENDLY SEC XBRL FILINGS](http://xbrl.squarespace.com/journal/category/creating-investor-friendly-sec-xbrl-fili)"라는 주제로 작성한 여러 블로그 게시물에서 언급했듯이, SEC에 제출되는 XBRL 회사 보고서의 데이터 품질과 정확성을 향상시키기 위해 더 많은 노력이 필요합니다. XBRL 데이터의 품질을 크게 향상시킬 수 있는 몇 가지 즉각적인 방법들이 떠오릅니다 - **XBRL 수식**을 활용하여 EDGAR 시스템의 많은 수동 검사 항목과 다양한 일관성 검사, 그리고 비즈니스 수준의 검증을 XBRL 표준을 직접 사용하여 수행함으로써, 완전한 자동화가 불가능한 외부 형식으로 처리하는 방식을 개선합니다 - 투자자들이 필요로 하는, XBRL 데이터와 고수준의 재무 개념 간의 보다 정확하고 명확한 연관 관계를 구축하기 위해 **XBRL 테이블 링크베이스**를 활용합니다 - 기업들이 HTML 또는 PDF 파일을 사후적으로 태깅하는 대신, 회계 시스템에서 직접 생성된 **XBRL 형식의 재무 보고서**를 주요 재무 문서로 제출하도록 요구합니다 - 신고 의무자에게 다음 사항을 요구합니다 **그들은 XBRL 형식의 문서를 엄격하고 자동화된 검증 및 품질 검사 과정을 거치도록 합니다**, 예를 들어, 다음과 같은 [XBRL.US 일관성 검증 도구 모음](http://csuite.xbrl.us/#), 또는 다음을 사용하여 [알토바의](https://www.altova.com/ko/) [RaptorXML+XBRL Server](https://www.altova.com/ko/raptorxml.html), 이는 XBRL 표준 검증 기능은 물론이고, 다음과 같은 다양한 기능을 제공합니다 [EDGAR 시스템 파일 제출 관련 매뉴얼 검증](https://www.altova.com/ko/xmlspy-xml-editor/xbrl-validator#edgar) 그리고 XMLSpy 내에서 대화형으로 사용하거나, 다음 용도로 활용할 수 있습니다 [XBRL 유효성 검사](https://www.altova.com/ko/xmlspy-xml-editor/xbrl-validator), 또는 대량의 XBRL 데이터를 고속으로 검증하기 위한 자동화된 서버 환경에서도 사용할 수 있습니다 - 마지막으로, **미국 증권거래위원회(SEC) 자체적으로 EDGAR 시스템에 대한 엄격한 품질 검사를 시행합니다** 해당 시스템은 오류가 없고, 규격을 완벽하게 준수하는 것은 물론이고, 위에 언급된 데이터 품질 검사를 통과해야만 XBRL 형식의 보고서를 수락합니다 XBRL 데이터의 품질을 향상시키고, XBRL을 통해 제공되는 기업 정보가 투자자들에게 실제로 유용하도록 만들기 위해서는, 위에 언급된 다양한 방법들을 종합적으로 활용해야만 성공할 수 있습니다. ## 부수 정리 오늘날 신뢰할 수 있는 기업 데이터를 찾고자 하는 투자자가 여러 웹사이트를 통해 기업 정보를 조사하고, 심지어 HTML 또는 PDF 형식의 원본 자료까지 확인해야 하는 어려움을 겪는 것을 보면서, 저희는 곧 모바일 솔루션을 공개할 예정입니다. 이 솔루션은 [MobileTogether](https://www.altova.com/ko/mobiletogether.html)를 프론트엔드로, [RaptorXML+XBRL 서버](https://www.altova.com/ko/raptorxml.html)와 SQL 데이터베이스를 백엔드로 사용하여 구축될 것입니다. 이를 통해 잠재적인 투자자는 해당 상장 기업의 최근 분기별 및 연간 보고서에서 추출된 핵심 데이터를 빠르게 확인하고, 휴리스틱 매칭을 통해 데이터를 요약하여 비교 분석할 수 있습니다. 위에 언급된 데이터 품질의 제한 사항을 고려할 때, 이 데이터는 다음과 같은 특징을 갖습니다 _아니요_ 완벽하지는 않겠지만, 저희는 이 방식이 XBRL 데이터 제출 방식의 목적에 더 잘 부합하며, XBRL 데이터의 품질이 지속적으로 향상됨에 따라 데이터 자체도 시간이 지남에 따라 더욱 개선될 것이라고 믿습니다.