Finansal tablo hilelerinin tespit edilmesinde veri madenciliği yöntemlerinin kullanılmasına yönelik bir araştırma
A research on the use of data mining methods in determining financial statement frauds
Yazar: BÜŞRA TATAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKKI KIYMIK
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Muhasebe ve Finansal Yönetim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Finansal raporlama = Financial reporting ; Finansal tablolar = Financial statements ; Hileli işlemler = Fraud process ; Muhasebe hata ve hileleri = Accounting mistakes and frauds ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu çalışmada, hisse senetleri Borsa İstanbul Tekstil, Giyim Eşyası ve Deri sektöründe işlem gören şirketlerin, hileli finansal raporlama uygulamalarının veri madenciliğine dayalı yöntemler kullanılarak finansal oranlar aracılığı ile tespit edilmesi ve buna bağlı olarak veri madenciliği yöntemlerinin hileyi tespit etmedeki gücünün ortaya çıkarılması amaçlanmıştır.
Çalışmanın amacına uygun olarak öncelikle çalışma kapsamına giren şirketlerin bağımsız denetim raporları ve Sermaye Piyasası Kurulu haftalık bültenleri aracılığı ile hile riski taşıyan finansal tablolar tespit edilmiştir. Bu şekilde şirketler, finansal tablo hilesine başvuran ve finansal tablo hilesine başvurmayan şirketler olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Daha sonra, hile riski taşıyan ve hile riski taşımayan finansal tablolar seçilmiş bazı finansal oranlara göre kıyaslanmıştır. Son olarak ise veri madenciliğine dayalı bazı yöntemlerin, hile riski taşıdığı kabul edilen finansal tablolar ile hile riski taşımadığı kabul edilen finansal tabloları tespit edebilme gücü test edilmiştir.
Araştırma sonuçlarına göre veri madenciliğine dayalı yöntemlerden Derin Öğrenme Algoritması ve J48 Algoritmasının hile riskini tespit etmede %84,25 oranında en başarılı yöntemler olduğu ve bu yöntemlerin hile riskini tespit etmede %54,29 oranında başarılı olduğu, hile riski taşımadığı kabul eden finansal tabloları tespit etmede ise %95,65 oranında başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Hata, Hile, Finansal Tablo, Hileli Finansal Raporlama, Veri Madenciliği

Abstract:
In this study, it is aimed to identify fraudulent financial reporting practices of companies whose stocks are traded in Borsa Istanbul Textile, Apparel and Leather sector through financial ratios by using methods based on data mining, and accordingly, to reveal the power of data mining methods in detecting fraud.
In accordance with the purpose of the study, first of all, the financial statements bearing the risk of fraud were determined by means of the independent audit reports of the companies included in the study and the weekly bulletins of the Capital Markets Board. In this way, companies are divided into two groups as companies that apply for financial statement fraud and companies that do not resort to financial statement fraud. Then, the financial statements bearing the risk of fraud and not carrying the risk of fraud were compared according to some selected financial ratios. Finally, the ability of some methods based on data mining to detect financial statements that are considered to have the risk of fraud and financial statements that are deemed to have no risk of fraud has been tested.
According to the results of the research, Deep Learning Algorithm and J48 Algorithm, which are among the methods based on data mining, are the most successful methods at 84.25% in detecting the risk of fraud, and these methods are 54.29% successful in detecting the risk of fraud and in detecting financial statements that accept that there is no risk of fraud. It was concluded that it was successful with a rate of 95.65%.

Keywords: Mistake, Fraud, Financial Statement, Fraudulent Financial Reporting, Data Mining