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

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 (ANN), Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART), Destek Vektör Makinesi (SVM) ile Lojistik Regresyon (LR) yöntemleri kullanılarak mali tablo dolandırıcılığı tahmin edilmiştir. Analiz sonucunda ANN (%96,15), CART (%96,15), SVM (%80,77) ve LR (80,77) test örneği genel tahmin doğruluğu elde edilmiştir. ANN ve CART yöntemleri test örneğinde mali tablolarında sahtekârlık yapmış 13 şirketin tamamını (%100.00) doğru sınıflandırmıştır. Bu sonuç mali tablo sahtekârlığı tahmin çalışmalarında kullanılan yöntemlere, bu çalışmada elde edilen tüm modellerin dâhil edilebileceğini göstermektedir.

[No abstract available]