Hile riskinin tespitinde f-skor modeli ve hile beşgeni teorisi üzerine BIST'de yapılan bir araştırma
An investigation in BIST on f-score model and pentagon theory for the detection of fraud risk
Yazar: ECE ÇEVİK
Danışman: PROF. DR. SEMRA ÖNCÜ
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Büyük veri = Big data ; Denetim raporları = Audit reports ; F-skor = F-scor ; Hile = Fraud ; Hile denetimi = Fraud audit ; Hileli işlemler = Fraud process ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Muhasebe hata ve hileleri = Accounting mistakes and frauds

Özet:
Dünya çapında yaşanan büyük muhasebe skandalları piyasada işlem gören işletmelerin hile riski tespitine olan ilgiyi daha da artırmıştır. Bu skandalların nedenleri araştırılarak ve yaptıkları işlemler incelenerek literatürde çeşitli hile tespit yöntemleri oluşturulmuştur. İşletmelerin hileli işlemlerinin tespitinin birçok yönden önemli olduğu açıktır. Hileli finansal raporlama ilgili taraflar için büyük kayıplara yol açmaktadır. Bunun önlenmesi amaçlı yapılan düzenlemeler ve konulan kanunlar yetersiz kalabilmektedir. İşletmeler muhasebe sisteminde açıklar bulup bunlardan yararlanarak, usulüne uygun olmayan kayıtlar yaparak ve çeşitli yollar ile gerçeği çarpıtarak hileli işlemlerini gizleyebilmektedir. Bunlara bağlı olarak hileli işlemlerin tespiti zorlaşmaktadır. Bundan dolayı bu araştırmanın amacı BIST'de faaliyet gösteren şirketlerin hile risklerinin tespit şekline bir bakış açısı kazandırmak ve araştırmada kullanılan değişkenlerin BIST şirketleri üzerinde hile risklerini tespit etmedeki rolünü incelemektir.
              Bu çalışmada öncelikle hile üçgeni olarak başlayan ve hile beşgeni olarak geliştirilen teoride bulunan hile faktörlerinin hileli işlemler üzerinde yol göstericiliği araştırılmıştır. Daha sonra hileli işlemlerin tahmini için oluşturulan modeller arasından 2011 yılında Dechow vd. tarafından geliştirilmiş F-skor modelinin finansal değişkenleri incelenmiştir. Bunların incelenmesi için Borsa İstanbul'da (BIST) işlem gören ve finansal faaliyet göstermeyen işletmeler arasından hileli işlem riski olanlar ve olmayanlar olarak iki grup oluşturulmuştur. Bu işletmelere ait 2017-2021 yılları arası yıllık rapor sonuçları incelenmiştir.
            Çalışmadaki verilerin analizi için SPSS programı kullanılmıştır. Bu program yardımıyla hile beşgeni teorisinde yer alan baskı, fırsat, rasyonelleştirme, kibir ve yetkinlik faktörlerinin hile riski olasılıklarını belirlemelerindeki etkisini ve ilişkisini incelemek üzere lojistik regresyon analizi uygulanmıştır. 
          Analiz sonucunda hile riski olasılığının belirlenmesi açısından baskı değişkeninin alt faktörleri olarak incelenen dış baskı, finansal hedef ve finansal istikrar ve diğer iki hile faktörü olan fırsat ve rasyonelleştirme arasındaki ilişki anlamlı çıkmış ancak yetkinlik ve kibir hile faktörleri model içerisinde anlamlı bulunamamıştır.
         Dechow F-skor finansal değişkenleri olan ticari alacaklardaki değişim, maddi olmayan duran varlıklardaki değişim, nakit satışlardaki değişim, RSST tahakkukları, aktif karlılığındaki değişim ve stoklardaki değişim değişkenlerinin Borsa İstanbul'da işlem gören şirketlerin hile riski olasılığını belirleme üzerindeki etkilerini ve ilişkilerini incelemek için de lojistik regresyon analizi uygulanmıştır. Bu analiz sonucunda sadece ticari alacaklardaki değişim ve maddi olmayan duran varlıklardaki değişimin arasındaki ilişki hile riski olasılığını belirleme açısından anlamlı çıkmıştır. 
          Ticari alacaklardaki değişim ve maddi olmayan duran varlıklardaki değişim ile hile beşgeninde anlamlı çıkan bağımsız değişkenler dış baskı, finansal hedef, finansal istikrar, fırsat ve rasyonelleştirme ile yeni model kurulmuştur. Analiz sonucunda ticari alacaklardaki değişim, dış baskı, finansal hedef, fırsat ve rasyonelleştirme model içerisinde anlamlı bulunmuştur. Ancak maddi olmayan duran varlıklar ve finansal istikrar model içerisinde anlamlı bulunamamıştır. Bir sonraki aşamada anlamlı çıkan hile beşgeni faktörleri ile kurulan ilk model ve Dechow F-skor değişkenleri ile anlamlı çıkan hile beşgeni faktörleri ile kurulan ikinci model için F-skor değerleri hesaplanmış ve bu değerlerin manipülatör olan ve olmayan şirketleri ayırt etmedeki başarıları incelenmiştir.
        Son olarak hile risklerine göre gruplandırılan şirketlerin doğru sınıflandırılma bakımından karşılaştırmak üzere lojistik regresyon analizi ile yapay sinir ağları yöntemi uygulanmıştır. Sınıflandırma doğruluğu oranları model 1 ve model 2 için ayrı ayrı yapay sinir ağları ve lojistik regresyon analizi ile incelenip karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak her iki modelde de yapay sinir ağlarının az bir oranla dahi olsa, daha yüksek oranda doğru sınıflandırma yaptığı sonucu elde edilmiştir.

         Bu araştırmanın Borsa İstanbul'da faaliyet gösteren işletmelerin hile risklerinin tespitinde finansal ve finansal olmayan verilerin kullanılmasıyla modeller oluşturulması; oluşturulan modeller ile hile riskinin tespiti içi f-skor değerlerinin hesaplanması ayrıca hangi değişkenlerin Türkiye Borsası'nda hile riski tespitinde yol gösterici olabileceğinin istatistiki olarak incelenmesi açısından önemli ve özgün bir çalışma olduğu düşünülmektedir.

Abstract:
Big accounting scandals around the world have increased the interest in detecting fraud risk of companies which are traded in the stock market. Various fraud detection methods have been created in the literature by investigating the causes of these scandals and examining their transactions. It is clear that the detection of fraudulent transactions of companies are important in many aspects. Fraudulent financial reporting can cause huge losses for the parties involved. Regulations and laws enacted to prevent this might be insufficient. Companies can hide their fraudulent transactions with improper records and methods by finding gaps in the accounting system and taking advantage of them. As a result, detection of fraudulent transactions becomes difficult. 
           The aim of this research is to give an approach to the detection of fraud risks of companies traded in Istanbul Stock Market and to examine the effect of the variables used in the research in detecting fraud risks on traded companies in Istanbul Stock Market.
         	 In this study, the effect of the factors in the fraud theory, which started as a fraud triangle and developed as a fraud pentagon, on fraudulent transactions were investigated. After that, F-score model was investigated for the prediction of fraudulent transactions which was developed by Dechow et al. In order to create models for the fraud detection, two groups were formed among the companies that are traded in Istanbul Stock Market and do not have financial activities. These chosen companies separated two groups as manipulators and non-manipulators. The annual report results of these companies between the years 2017-2021 were examined.
        SPSS statistical program was used for the analysis of the data in the study. 
With this program, logistic regression analysis was applied to examine the effects and relationships of pressure, opportunity, rationalization, arrogance and competence factors in the fraud pentagon theory in determining fraud risk probabilities. 
         As a result of the analysis, external pressure, financial target and financial stability, which are examined as sub-factors of the pressure variable and other two fraud factors which are opportunity and rationalization was significant in terms of determining the probability of fraud risk, but no significant relationship was found with competence and arrogance fraud factors in the model.
            Logistic regression analysis was applied also to examine the effects and relationships of Dechow F-score financial variables on determining the probability of fraud risk. These financial variables are change in accounts receivable, change in intangible assets, change in cash sales, change in return on assets, changes in inventories and RSST accruals. As a result of this analysis, in the model only the change in account receivables and the change in intangible assets was significant in terms of determining the possibility of fraud risk.
          A new model has been established with the change in accounts receivable and the change in intangible assets and the variables that are significant in the fraud pentagon which are external pressure, financial target, financial stability, opportunity and rationalization. As a result of this analysis, the change in accounts receivable, external pressure, financial target, opportunity and rationalization were found to be significant within the model. However, intangible assets and financial stability were not found significant in the model.
          In the next stage, F-score values were calculated for the first model constructed with significant fraud pentagon factors and for the second model constructed with Dechow F-score variables and significant fraud pentagon factors, and the success of these values in distinguishing manipulator and non-manipulator companies was examined.
           Last step was to compare methods which are logistic regression analysis and artificial neural network in terms of correct classification of the companies grouped according to their fraud risks. Classification accuracy rates were analyzed and compared with artificial neural networks and logistic regression analysis separately for model 1 and model 2. In both models, it has been obtained that the artificial neural networks perform a higher rate of correct classification, even if it is a small percentage.
          The purpose of this research is to create models by using financial and non-financial data in determining the fraud risks of companies traded in Istanbul Stock Market. The calculation of F-score values for the determination of fraud risk with the models created is considered to be an important and original study in terms of statistically examining which variables can guide the detection of fraud risk in Istanbul Stock Market.