Muhasebe manipülasyonlarında yapay sinir ağlarının önemi ve bir örnek uygulama

Abstract

2000’li yılların başında yaşanan Enron, Xerox, WorldCom, Parmalat gibi muhasebe skandalları finansal piyasalara ve bağımsız denetime olan güveni sarsmasıyla birlikte, muhasebe manipülasyonu kavramının önemini daha da artırmıştır. Bu sebeple, finansal tablo bilgi kullanıcıları izin gerek bağımsız denetimler gerekse birtakım tahmin yöntemleri ile muhasebe manipülasyonun yapılıp yapılmadığının tespit edilmesi çok büyük önem taşır hale gelmiştir. Literatürde bu konuyla ilgili çok sayıda ça1ışma yapılmış ve bu ça1ışma1arda çoğunlukla muhasebe manipülasyonu tahmin yöntemleri ve modelleri irdelenmiştir. Bu ça1ışmanın amacı, tahmin modellerinden Beneish modeli ile finansal tablo verilerini kullanarak BİST’te iş1em gören imalat sektörü şirket1erinin manipülasyon yapıp yapmadıklarını tahmin etmek, bu tahminlerin doğruluğunu yapay sinir ağları ile test ederek literatüre katkıda bulunmaktır. Ayrıca, finansal bilgi kullanıcılarının bu yöntemi kullanmaları ile zamandan tasarruf etmelerini sağlamaktır. Bu bağlamda, BİST’te iş1em gören imalat sektörü şirketlerinden l55’inin 2013-2017 yılları arasında raporlanan finansal tabloları Beneish modelinde bulunan 8 adet bağımsız değişken ile hesaplanmış, bu değişkenler yoluyla Mi ve Zi değerleri hesaplanarak manipülatör olan veya olmayan şirket1er tahmin edilmiştir. Yapılan bu tahminler yapay sinir ağları ile test edilerek sınıflandırmanın doğruluğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Uygulanan test sonucunda, yapay sinir ağlarının test setinde bulunan şirket1er izin Beneish modeli ile manipülatör ya da değil olarak yapılan sınıflandırmanın %100 doğru olduğu tespit edilmiştir.

When accounting scandals such as Enron, Xerox, WorldCom, and Parmalat, which were experienced in the early 2000s, discredited trust in financial markets and independent auditing, the importance of accounting manipulation concept was more increased. For this reason, it is of great importance to determine whether accounting manipulations are carried out either by independent audits or by some estimation methods for financial statement information users. Numerous studies on this subject have been done in the literature and accounting manipulation estimation methods and models have been mostly examined in these studies. The purpose of this study is to estimate whether the manufacturing sector companies traded in BIST do manipulation by using Beneish model from prediction models and financial statements data, to contribute to the literature by testing the accuracy of these estimates using artificial neural networks. In addition, to enable saving time of financial information users by using this method. In this context, the financial statements of 155 manufacturing companies traded in BIST reported between 2013 and 2017 were calculated with 8 independent variables in the Beneish Model. Mi and Zi values were calculated by using these variables, and the manipulator or not manipulator companies were estimated. These estimates were tested by artifical neural networks to determine the accuracy of the classification. As a result of the test performed it vas found that the classification of the manipulator on not with the Beneish Model was 100% corret for the campanies in the test set of artifical neural network.