Finansal Tablo Hileleri’nin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ve Lojistik Regresyon Kullanılarak Tahmin Edilmesi: Borsa İstanbul Örneği

Authors : Barış AKSOY

Pages : 27-58

Doi:10.33203/mfy.733855

View : 12 | Download : 5

Publication Date : 2021-04-13

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada Borsa İstanbul’da 2000-2019 yılları arasında işlem gören 88 şirketin finansal tablolarında sahtekârlık yapıp yapmadıkları bir yıl öncesinden tahmin etmek için etkili bir model oluşturulması amaçlanmıştır. Bu amaçla makine öğrenmesi yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(ANN);, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları insert ignore into journalissuearticles values(CART);, Destek Vektör Makinesi insert ignore into journalissuearticles values(SVM); ile Lojistik Regresyon insert ignore into journalissuearticles values(LR); yöntemleri kullanılarak mali tablo dolandırıcılığı tahmin edilmiştir. Analiz sonucunda ANN insert ignore into journalissuearticles values(%96,15);, CART insert ignore into journalissuearticles values(%96,15);, SVM insert ignore into journalissuearticles values(%80,77); ve LR insert ignore into journalissuearticles values(80,77); test örneği genel tahmin doğruluğu elde edilmiştir. ANN ve CART yöntemleri test örneğinde mali tablolarında sahtekârlık yapmış 13 şirketin tamamını insert ignore into journalissuearticles values(%100.00); doğru sınıflandırmıştır. Bu sonuç mali tablo sahtekârlığı tahmin çalışmalarında kullanılan yöntemlere, bu çalışmada elde edilen tüm modellerin dâhil edilebileceğini göstermektedir.
Keywords : Finansal Tablo Hileleri, Makine Öğrenmesi, Lojistik Regresyon, Borsa İstanbul