Finansal raporlamada hile riskinin tespit edilmesinde veri madenciliğinin etkinliği
The effectiveness of data mining in detecting fraud risk in financial reporting
Yazar: TUĞBA TÜLEGEN
Danışman: PROF. DR. MİHRİBAN COŞKUN ARSLAN
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Finansal tablolar = Financial statements ; Hile = Fraud

Özet:
Finansal raporlamada hile, işletmelerin mali tablolarında kasıtlı olarak yanıltıcı bilgi sunmasıyla gerçekleşir ve bu durum, yatırımcılar, düzenleyici kurumlar ve genel olarak ekonomik sistem için ciddi riskler oluşturur. Muhasebe alanındaki son çalışmalar, hile riskinin ortaya çıkartılmasında veri madenciliği yöntemlerinin kullanılması üzerine odaklanmıştır. Veri madenciliği, büyük veri setlerinden bilgi ve desenleri keşfetmek için kullanılan bir dizi analitik teknik sunan bir yöntemdir. Bu teknikler, finansal verilerdeki olağan dışı kalıpları ve anormallikleri tespit edebilme kapasitesi ile öne çıkmaktadır. 
Bu tez çalışmasının amacı, finansal raporlamada hile riski taşıyan işletmelerin finansal tablo verilerini analiz ederek, hile riskinin tespitine yönelik yaklaşımları detaylandırmak ve veri madenciliği yöntemlerinin bu süreçteki etkinliğini incelemektir.Araştırma kapsamında Borsa İstanbul'da 2017 – 2022 tarihleri arasında işlem gören Yakın İzleme Pazarı, Yıldız Pazar ve Ana Pazar gruplarında yer alan toplam 285 işletmenin yıllık finansal tabloları incelenmiştir. Hile riski olan ve olmayan işletme sınıflaması yapmak için işletmelerin işlem gördükleri Pazarlar dikkate alınmıştır. Yıldız ve Ana Pazar'da işlem gören işletmelerinfinansal tabloları hile riski taşımayan, Yakın İzleme Pazarı'nda işlem gören işletmelerin finansal tabloları hile riski taşıyan finansal tablo olarak sınıflandırılmıştır. Hileli finansal raporlamanın tespit edilmesiyle ilgili yapılan çalışmaların neredeyse tamamında finansal oranlardan yararlanıldığı görülmektedir. Finansal oranlar sadece şirketin geçmiş ve cari finansal durumunu değerlendirmek yönünden değil, denetim ve planlama işlevlerinin yerine getirilmesinde de yararlıdır. Bu sebeple finansal hile riskinin tespit edilmesinde finansal oran kullanımı oldukça yaygındır. Çalışmada literatürde hilenin tespit edilmesinde sıklıkla kullanılan 23 oran kullanılmıştır. Veri madenciliği yöntemlerinden Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman Algoritması, Bayes Yöntemlerine göre tüm verilere analiz yapılmıştır. Yapılan analizler sonunda Karar Ağacı ve Rastgele Orman modellerinin hileli finansal raporlamayı tespit etmede en yüksek doğruluğa ve en düşük hata oranına sahip oldukları görülmüştür. Yapay Sinir Ağları modeli ise beklenenden daha düşük performans sergilemiştir.

Abstract:
Fraud in financial reporting occurs when businesses intentionally present misleading information in their financial statements, posing significant risks to investors, regulatory bodies, and the economic system as a whole. Recent studies in the field of accounting have focused on the use of data mining techniques to detect fraud risk. Data mining is a method that employs a range of analytical techniques to discover information and patterns from large datasets. These techniques are notable for their ability to identify unusual patterns and anomalies in financial data.
The aim of this thesis is to analyze the financial statement data of companies with potential fraud risk in financial reporting, to elaborate on approaches for detecting fraud risk, and to examine the effectiveness of data mining methods in this process.The research analyzed the annual financial statements of a total of 285 companies listed on Borsa Istanbul from 2017 to 2022, across the Close Monitoring Market, Star Market, and Main Market groups. Companies' markets were considered to classify them as having fraud risk or not. Financial statements of companies listed in the Star and Main Markets were classified as not having fraud risk, while financial statements of companies listed in the Close Monitoring Market were classified as having fraud risk.Nearly all studies related to detecting fraudulent financial reporting rely on financial ratios. Financial ratios are useful not only for assessing a company's past and current financial condition but also for fulfilling auditing and planning functions. Therefore, the use of financial ratios in detecting fraud risk is quite common. In this study, 23 ratios frequently used in the literature for fraud detection were employed. Data mining methods, including Decision Trees, Artificial Neural Networks, Random Forest Algorithm, and Bayesian Methods, were used to analyze all the data. The analyses revealed that Decision Tree and Random Forest models exhibited the highest accuracy and lowest error rates in detecting fraudulent financial reporting. On the other hand, the Artificial Neural Networks model performed below expectations.