Muhasebe manipülasyonlarında yapay sinir ağlarının önemi ve bir örnek uygulama
The importance of artificial neural networks in accounting manipulations and a sample application
Yazar: PELİN ÖZCAN
Danışman: DOÇ. DR. SUAT KARA
Balıkesir Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Beneish modeli = Beneish model ; Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Manipülasyon = Manipulation ; Muhasebe = Accounting ; Muhasebe hata ve hileleri = Accounting mistakes and frauds ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Üretim işletmeleri = Production companies

Özet:
2000'li yılların başında yaşanan Enron, Xerox, WorldCom, Parmalat gibi muhasebe skandalları finansal piyasalara ve bağımsız denetime olan güveni sarsmasıyla birlikte, muhasebe manipülasyonu kavramının önemini daha da artırmıştır. Bu sebeple, finansal tablo bilgi kullanıcıları için gerek bağımsız denetimler gerekse birtakım tahmin yöntemleri ile muhasebe manipülasyonun yapılıp yapılmadığının tespit edilmesi çok büyük önem taşır hale gelmiştir. Literatürde bu konuyla ilgili çok sayıda çalışma yapılmış ve bu çalışmalarda çoğunlukla muhasebe manipülasyonu tahmin yöntemleri ve modelleri irdelenmiştir.
Bu çalışmanın amacı, tahmin modellerinden Beneish modeli ile finansal tablo verilerini kullanarak BIST'te işlem gören imalat sektörü şirketlerinin manipülasyon yapıp yapmadıklarını tahmin etmek, bu tahminlerin doğruluğunu yapay sinir ağları ile test ederek literatüre katkıda bulunmaktır. Ayrıca, finansal bilgi kullanıcılarının bu yöntemi kullanmaları ile zamandan tasarruf etmelerini sağlamaktır.
Bu bağlamda, BIST'te işlem gören imalat sektörü şirketlerinden 155'inin 2013-2017 yılları arasında raporlanan finansal tabloları Beneish modelinde bulunan 8 adet bağımsız değişken ile hesaplanmış, bu değişkenler yoluyla Mi ve Zi değerleri hesaplanarak manipülatör olan veya olmayan şirketler tahmin edilmiştir. Yapılan bu tahminler yapay sinir ağları ile test edilerek sınıflandırmanın doğruluğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Uygulanan test sonucunda, yapay sinir ağlarının test setinde
bulunan şirketler için Beneish modeli ile manipülatör ya da değil olarak yapılan sınıflandırmanın %100 doğru olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
When accounting scandals such as Enron, Xerox, WorldCom, and Parmalat, which were experienced in the early 2000s, discredited trust in financial markets and independent auditing, the importance of accounting manipulation concept was more increased. For this reason, it is of great importance to determine whether accounting manipulations are carried out either by independent audits or by some estimation methods for financial statement information users. Numerous studies on this subject have been done in the literature and accounting manipulation estimation methods and models have been mostly examined in these studies.
The purpose of this study is to estimate whether the manufacturing sector companies traded in BIST do manipulation by using Beneish model from prediction models and financial statements data, to contribute to the literature by testing the accuracy of these estimates using artificial neural networks. In addition, to enable saving time of financial information users by using this method.
In this context, the financial statements of 155 manufacturing companies traded in BIST reported between 2013 and 2017 were calculated with 8 independent variables in the Beneish Model. Mi and Zi values were calculated by using these variables, and the manipulator or not manipulator companies were estimated. These estimates were tested by artificial neural networks to determine the accuracy of the classification. As a result of the test performed, it was found that the classification of the manipulator or not with the Beneish Model was 100% correct for the companies in the test set of artificial neural networks.