Bağımsız denetim görüşlerinin tahmin edilmesinde veri madenciliği yöntemlerinin karşılaştırılması: Borsa İstanbul'da bir uygulama
Comparison of data mining methods for audit opinions prediction: An application in Borsa Istanbul
Yazar: ZAFER KARDEŞ
Danışman: PROF. DR. TUĞRUL KANDEMİR
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bağımsız denetim = Independent audit ; Denetim = Control ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu çalışma, şirketlerin finansal tablolarına ilişkin denetim görüşlerinin tahmin edilmesinde on iki farklı veri madenciliği yönteminin performanslarını karşılaştırmaktadır. Araştırma veri seti, Borsa İstanbul'da işlem gören 161 şirketin 2010-2022 yıllarına ait 2.093 şirket-yıl gözleminden oluşmaktadır. Finansal ve finansal olmayan 28 bağımsız değişken seti kullanılarak bağımsız denetim görüş türü sınıflandırması yapılmıştır. Bu çalışmada, tahmin modelleri için Bayes İnanç Ağı, Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Yapay Sinir Ağları, Radyal Tabanlı Fonksiyon, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu, AdaBoost.M1 Algoritması, Karar Ağaçları (J48), Rastgele Ormanlar, Karar Kütüğü ile Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, denetim görüşünü tahmin etmede tahmin doğruluk performansı açısından %96.68 oranıyla en iyi performansı Rastgele Ormanlar modeli göstermiştir. Modellerin istatistiksel sonuçları tahmin doğruluğu, sınıflandırma matrisi, detaylı doğruluk sonuçları, Tip I hata oranı, Tip II hata oranı ve performans sonuçları ölçütleri dikkate alınarak karşılaştırılmıştır. Bu çalışma, finansal ve finansal olmayan değişkenlere dayalı 2.093 şirket-yıl gözlemini kullanarak, doğru denetim görüşünü tahmin edebilecek modeller geliştiren öncü bir çalışmadır. Bu çalışmanın veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ile denetim görüş türünü tahmin ederek denetim literatürüne katkıda bulunması beklenmektedir. Araştırmada kullanılan çerçeve tasarımı hem iç hem de bağımsız denetçiler, muhasebeciler, hissedarlar, şirket yöneticileri, vergi otoriteleri ve diğer kamu kurumları, bireysel ve kurumsal yatırımcılar, borsalar, hukuk şirketleri, finansal analistler, kredi derecelendirme kuruluşları ve bankacılık sistemi için alacakları kararlarda bir karar destek aracı olarak hizmet edebilir.

Abstract:
This study compares the performance of twelve distinct data mining methods for estimating audit opinions on companies' financial statements. The dataset comprises 2,093 company-year observations from 161 companies listed on Borsa Istanbul between 2010 and 2022. Independent audit opinion classification is conducted utilizing a set of 28 financial and non-financial independent variables. The methods employed in the study include Bayesian Belief Network, Naive Bayes, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Radial Basis Function, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbor, AdaBoost.M1 Algorithm, Decision Trees (J48), Random Forests, Decision Stump, and Classification and Regression Tree for constructing prediction models. Based on the findings, the Random Forests model demonstrated the highest prediction accuracy performance in forecasting audit opinions, achieving a rate of 96.68%. The statistical comparison of the models encompassed prediction accuracy, classification matrix, detailed accuracy results, Type I error rate, Type II error rate, and performance criteria. To this end, pioneers the development of models for predicting accurate audit opinions based on 2,093 company-year observations utilizing both financial and non-financial variables. It is anticipated to contribute to the audit literature by employing data mining classification methods for predicting audit opinion types. Furthermore, the framework design utilized in this study offers a decision support tool for internal and independent auditors, accountants, shareholders, company managers, tax authorities, public institutions, individual and institutional investors, stock exchanges, law firms, financial analysts, credit rating agencies, and the banking system.