FORECASTING DEFERRED TAXES IN INTERNATIONAL ACCOUNTING WITH MACHINE LEARNING

Authors : Feden KOÇ, Ahmet Çağdaş SEÇKİN, Osman BAYRİ

Pages : 1303-1326

Doi:10.30798/makuiibf.1034685

View : 28 | Download : 11

Publication Date : 2022-07-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmanın amacı, hisse senetleri Borsa İstanbul insert ignore into journalissuearticles values(BIST);`da toptan ticaret, perakende ticaret ve konaklama sektörü olmak üzere üç farklı sektörde işlem gören 31 şirketin muhtemel ertelenmiş vergi değerlerini ve TMS-TFRS kar /zararını tahmin etmektir. Bu tahmin, şirketlerin 2015-2019 yılları için ertelenmiş vergi değerlerine ve on iki temel ekonomik parametreye dayanmaktadır. Çalışma kapsamında, şirketlerin 2020 yılında yıllık finansal raporlarında sunacakları ertelenmiş vergi çıktı parametreleri aşağıdaki yöntemler kullanılarak tahmin edilmiştir: 0,823 doğruluk oranı ile random forest yöntemi kullanılarak ertelenmiş vergi varlığı değeri, 0,790 doğruluk oranına sahip yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak net ertelenmiş vergi varlığı değeri, 0,823 doğruluk oranı ile random forest yöntemi kullanılarak ertelenmiş vergi yükümlülüğü değeri ve 0,887 doğruluk oranı ile random forest yöntemi kullanılarak net ertelenmiş vergi yükümlülüğü değeri. Ayrıca, çıktı parametrelerinden olan TMS-TFRS kar / zarar değerinin 0,629 doğruluk oranı ile random forest yöntemi kullanılarak tahmin edilebileceği belirlenmiştir.
Keywords : International Accounting Standards International Financial Reporting Standards IAS IFRS, Turkish Accounting Standards Turkish Financial Reporting Standards TAS