Finansal tablo hilelerinin tespit edilmesinde kullanılan veri madenciliği yöntemleri ve Borsa İstanbul'da bir uygulama
Data mining methods used to determine financial statement frauds and an application in Borsa Istanbul
Yazar: İSA KILIÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERVET ÖNAL
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Finansal tablolar = Financial statements ; Hile = Fraud ; Hileli işlemler = Fraud process ; Muhasebe hata ve hileleri = Accounting mistakes and frauds ; Risk = Risk ; Türkiye Finansal Raporlama Standardı = Turkish Financial Reporting Standards ; Türkiye Muhasebe Standartları = Turkish Accounting Standarts ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bağımsız denetimden geçmiş, makul bir düzeyde güvence almış işletmeler ile ilgili dünyada ve ülkemizde yaşanan finansal skandallar bu işletmelerin yayınlamış olduğu finansal raporlarının doğruluğunun ve güvenilirliğinin tartışılmasında etkili olmuştur. Finansal raporların tartışılması da bilgi kullanıcılarının alacağı kararlarda tereddüt yaşamalarına sebep olmuştur. Bu araştırmada bilgi kullanıcılarının tereddütlerini gidermek ve finansal tablolarda oluşmuş veya oluşması muhtemel finansal tablo hile riskini belirli bir güvence düzeyinde tahmin edebilmek için bir model geliştirilmiştir. Araştırmada veri olarak; 2012-2019 yılları arasında Borsa İstanbul'da faaliyet gösteren Yakın İzleme Pazarı, Yıldız Pazar ve Ana Pazar gruplarında yer alan 144 işletmenin bağımsız denetim raporları ile finansal tablolarından elde edilen veriler kullanılmıştır. 48'i Yakın İzleme Pazar'ı, 96'sı da Yıldız Pazar ile Ana Pazar gruplarında bulunan işletmelerin finansal tablolarından elde edilen ve alanyazında da finansal tablo hilelerinin tespitinde kabul gören oranlar, veri madenciliği uygulamalarından olan yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak analiz edilmek suretiyle bir yapay sinir ağı modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model, finansal tablolardaki hile riskini %88,89 oranında doğru tahmin ederek başarılı bir sonuç ortaya çıkarmıştır. Araştırma sonuçları, geliştirilen modelin, işletmelerin finansal tablo hile riski taşıyıp taşımadığına ilişkin olarak bilgi kullanıcılarının kararlarında fayda sağlayacağı yönünde değerlendirilmiştir. Modelin parametrelerinin kullanımının, bilgi kullanıcılarının yatırım yapacağı işletmeler hakkında finansal tablo hile riski taşıyıp taşımadığı ile ilgili güçlü bir güvence vereceği ve bilgi kullanıcılarına faydalı olacağı kanaatine varılmıştır.

Abstract:
Financial scandals experienced in the world and in our country regarding businesses that have been independent audited and received a reasonable level of assurance have been effective in discussing the accuracy and reliability of the financial reports issued by these companies. Discussion of the data included in the financial table also caused hesitation by the table users in their decisions. In this study, a model has been developed in order to eliminate the hesitation of the table users and to predict the financial table fraud that has occurred or may occur in the financial table at a certain level of assurance. As data in our research; independent audit reports of 144 businesses operating in the close monitoring market, star market and main market groups operating in Borsa Istanbul between 2012-2019 and the data obtained from the financial tables are used. Datas obtained from the financial table of the enterprises, 48 of which are in the close watch market and 96 of which are in the star market and in the main market groups and datas used in the detection of financial table fraud in the literature are analyzed using the method of artificial neural networks, one of the data mining applications, and subsequently an artificial neural network model was developed. The developed model has revealed a successful result by correctly estimating the fraud risk in the financial table at the rate of 88,89%. The results of the research have been evaluated that the developed model will be beneficial in the decisions of information users regarding whether the companies carry the risk of financial report fraud or not. It has been concluded that by using the parameters of the model, it will give a strong assurance about whether there is a risk of financial reporting fraud about the enterprises that information users will invest in and will be beneficial to information users.