MUHASEBE MANİPÜLASYONLARINDAYAPAY SİNİR AĞLARININ ÖNEMİ VEBİR UYGULAMA

Abstract

2000’li yılların başında yaşanan Enron, Xerox, WorldCom, Parmalat gibi muhasebe skandalları finansal piyasalara ve bağımsız denetime olan güveni sarsmasıyla birlikte, diğer yandan muhasebe manipülasyonu kavramının önemini daha da artırmıştır. Bu sebeple, finansal tablo bilgi kullanıcıları için 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 çalışma yapılmış ve bu çalışmalarda çoğunlukla muhasebe manipülasyonu tahmin yöntemleri ve modelleri irdelenmiştir.Bu çalışmanın amacı, tahmin modellerinden Beneish modeli ile finansal tablo verilerini kullanarak BIST’te işlem gören imalat sektörü şirketlerinin manipülasyon yapıp yapmadıklarını tahmin etmek, bu tahminlerin doğruluğunu yapay sinir ağları ile test ederek literatüre katkıda bulunmaktır. Ayrıca, referans bir çalışmada (SAK) kullanılan Beneish modeli hesaplaması kullanılarak da imalat sektörü verileri ile manipülasyon yapılıp yapılmadığını tahmin etmek ve yapay sinir ağları ile test ederek Beneish modeli ile karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Çalışmanın bir diğer amacı ise, finansal bilgi kullanıcılarının bu yöntemi kullanmaları ile zamandan tasarruf etmelerini sağlamaktır.Bu bağlamda, BIST’te işlem gören imalat sektörü şirketlerinden 155’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 şirketler 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 şirketler için Beneish modeli ve SAK ile manipülatör ya da değil olarak yapılan sınıflandırmanın %100 doğru olduğu tespit edilmiştir.