Finansal tablolardaki hile riskinin belirlenmesi: Yapay sinir ağı modeliyle bir bankada uygulama
Fraud risk determine on financial statement: An application in a bank with artificial neural network model
Yazar: MUSTAFA UĞURLU
Danışman: PROF. DR. ŞERAFETTİN SEVİM
Dumlupınar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Bankacılık = Banking ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bankalar = Banks ; Faaliyet raporu = Activity report ; Finansal tablolar = Financial statements ; Hile = Fraud ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bankaların temel fonksiyonlarından birisinin kredi kullandırımı olması nedeniyle bankaların karşı karşıya kaldığı risklerin başında kredi riski gelmektedir. Finansal tablolara dayalı olarak gerçekleştirilen ticari kredi kullandırımlarında, hileli finansal tablolar üzerinden kullandırılan kredilerin kısmen veya tamamen geri dönüşümünün sağlanamaması kredi riskine sebebiyet vermekte ve bankalar açısından önemli bir sorun oluşturmaktadır. Bu nedenle bankaların kredi riski yönetiminde, finansal tablolardan sağlanan bilgilerin doğruluğu ve güvenirliği büyük önem taşımaktadır.Dolayısıyla bu çalışmanın temel amacı, finansal tablolardaki hile riskinin belirlenmesini ve bu şekilde de bankalarda oluşabilecek kredi riskinin önüne geçilmesini sağlamaktır.Finansal tablolardaki hile riskinin öngörülmesi ve değerlenmesinde yöntem olarak yapay sinir ağı (YSA) teknolojisinden yararlanılmıştır.Araştırma kapsamında bir bankanın ticari ve kurumsal müşterileri içerisinde yer alan ve 97' si manipülatör grup, 192' si ise kontrol grubu olmak üzere toplam 289 adet firmanın 2007 yılı mali verileri analiz edilerek bir YSA modeli geliştirilmiştir.Geliştirilen YSA modeli, finansal tablolardaki hile riskini % 90 oranında doğru tahmin ederek oldukça başarılı sonuçlar ortaya koymuştur. Araştırma sonuçlarına göre YSA modeli ile elde edilen bulgular, istatistiksel yöntemlerden probit model, logit model ve diskriminant analizi yöntemleri ile karşılaştırılmış ve en doğru tahminin YSA modeli ile gerçekleştirildiği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
The credit risk is the head of risks that banks come up against, because one of the main functions of the banks is credit usage. In the usages of commercial credits based on fraudulent financial statements, credit risk can occur if banks can not ensure the repayment of credits completely or partially, and this is an important problem in terms of banks. So the accuracy and the reliability of the information provided from financial statements has a crucial importance in credit risk management.In this context the main purpose of this study is to provide determining the fraud risk in financial statements and in this way to prevent the credit risk that can be occur in banks.In this study, to predict and determine the fraud risk in financial statements, the artificial neural network (ANN) technology is used as a method.The scope of the research consists of the commercial and corporate customers of a Bank. The financial data of 289 firms, belonging to the year of 2007, (97 firms were in manipulator group and 192 firms were in control group) was analyzed, and an ANN model was developed.The ANN model that was developed in the context of research has highly successful results by estimating 90% of the fraud risk through financial statements. The findings of ANN model was compared with several other statistical methods such as probit models, logit models and discriminate analysis and the most successful results was achieved by the ANN model.