DETECTING FINANCIAL INFORMATION MANIPULATION BY USING SUPERVISED MACHINE LEARNING TECHNICS: SVM, PNN, KNN, DT

Authors : Osman Musa AYDIN, Ramazan AKTAŞ

Pages : 165-174

Doi:10.18092/ulikidince.748742

View : 22 | Download : 12

Publication Date : 2020-10-10

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma kapsamında, finansal bilgi manipülasyonunu tahmin etmek için geleneksel tahmin algoritmaları ve denetimli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmaktadır. Geleneksel tahmin algoritması olarak logit kullanılırken, denetimli makine öğrenmesi yöntemlerinden destek vektör makinesi insert ignore into journalissuearticles values(SVM);, olasılıksal sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(PNN);, k-en yakın komşu insert ignore into journalissuearticles values(KNN); ve karar ağacı insert ignore into journalissuearticles values(DT); algoritmaları kullanılmıştır. Önceki çalışmalara göre, destek vektör makinesi ve olasılıksal sinir ağı algoritmaları geleneksel tahmin algoritmalarından daha yüksek performans göstermektedir. 2009-2018 yılları arasında Sermaye Piyasası Kurulu`nun haftalık bültenlerini gözden geçirerek toplanan verilere tüm algoritmalar ayrı ayrı uygulanmıştır. Hangi algoritmanın finansal bilgi manipülasyonunu tespitinde daha başarılı olduğuna karar vermek amacıyla karşılaştırmalı analiz yapılmıştır. Karşılaştırmalı analizde, algoritmaların duyarlılık ve özgünlük istatistiklerinin performansına bakılmıştır. Elde edilen sonuçlar, KNN ve SVM’nin diğer algoritmalardan daha iyi performansa sahip olduğunu ve kullanılan tüm algoritmaların önceki literatürün sonuçlarına kıyasla yüksek performansa sahip olduğunu göstermektedir.
Keywords : Finansal Bilgi Manipülasyonu, Denetimli Makine Öğrenmesi, SVM, KNN, Beneish