Finansal Tablo Manipülasyonlarının Tespitinde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması

Halka açık şirketlerin, gerçeǧe aykırı bilgileri açıklayarak, finansai bilgi manipülasyonuna başvurmaları şirket ortaklarının ve ülke ekonomisinin zarara uǧramasına neden olmaktadır. Bu kapsamda, bu çalışmanın iki amacı bulunmaktadır. Birinci amacı, Covid-19 salgının yarattıǧı ekonomik kriz ortamında, Borsa Ístanbul'da yer alan şirketlerin finansal bilgi manipülasyonuna başvurup vurmadıkları ihtimalinin Beneish modeli ile analiz edilmesidir. Íkinci amacı, teknolojinin gelişmesi ile beraber yaygın olarak kullanılmaya başlanılan yapay sinir aǧlarının finansal bilgi manipülasyonunu ölçmedeki performansının deǧerlendirilmesidir. Araştırma sonuçlarına göre, çalışmadaki 264 şirketten %43'ünün (113 adet) çeşitli seviyelerde finansal bilgi manipülasyonu yapmış olabileceǧi tespit edilmiştir. Altman Z skoruna göre, finansal başarısızlık ihtimali bulunmayan, güvenli bölgedeki 135 şirketin %47'sinin (64 adet) finansal bilgi manipülasyonu yapmış olabileceǧine dair olasılık ve bulgular vardır. Buna karşın, Altman Z skoruna göre, finansal başarısızlık ihtimali yüksek olan, tehlikeli bölgedeki 74 şirketten %45'inin (33 adet) çeşitli seviyelerde finansal bilgi manipülasyonuna başvurmuş olabileceǧi görülmüştür. Araştırmanın diǧer sonuçlarına göre, Altman skoru sonuçları üzerine kurgulanan ve yapay sinir aǧlarıyla gerçekleştirilen modelin doǧru sınıflandırma oranı, eǧitim seti verisi için %99,53 seviyesinde ve test seti verisi için %98,11 seviyesindedir. Beneish modelinin sonuçları üzerine kurgulanan ve yapay sinir aǧlarıyla gerçekleştirilen modelin doǧru sınıflandırma oranı, eǧitim seti verisi için %96,21 seviyesinde ve test seti verisi için %86,80 seviyesindedir.Alternate :Public companies, by disclosing false information, and resorting to financial information manipulation cause damage to the company's partners and the country's economy. In this context, this study has two aims. The first purpose is to analyze whether companies in Borsa Istanbul resort to financial information manipulation in the economic crisis environment created by the Covid-19 epidemic, with the Beneish model. The second purpose is to evaluate the performance of artificial neural networks, which have been widely used with the development of technology, in measuring financial information manipulation. According to the results of the research, it was determined that 43% (113) of the 264 companies in the study manipulated financial information at various levels. According to the results of the research, it was determined that 43% (113) of the 264 companies in the study may have manipulated financial information at various levels. According to the Altman Z score, there are probabilities and findings that 47% (64) of the 135 companies in the safe zone, which are not likely to fail financially, may have manipulated financial information. On the other hand, according to the Altman Z score, it was seen that 45% (33) of 74 companies in the danger zone with a high probability of financial failure resorted to manipulation of financial information at various levels. According to the other results of the research, the correct classification rate of the model built on the Altman score results and realized with artificial neural networks is 99.53% for the training set data and 98.11% for the test set data. The correct classification rate of the model, which is built on the results of the Beneish model and performed with artificial neural networks, is 96.21% for the training set data and 86.80% for the test set data.