Geri Dön

Finansal tablolardaki hile riskinin belirlenmesi: Yapay sinir ağı modeliyle bir bankada uygulama

Fraud risk determine on financial statement: An application in a bank with artificial neural network model

PDF İndir

  1. Tez No: 296748
  2. Yazar: MUSTAFA UĞURLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞERAFETTİN SEVİM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bankacılık, İşletme, Banking, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 184

Özet

Bankaların temel fonksiyonlarından birisinin kredi kullandırımı olması nedeniyle bankaların karşı karşıya kaldığı risklerin başında kredi riski gelmektedir. Finansal tablolara dayalı olarak gerçekleştirilen ticari kredi kullandırımlarında, hileli finansal tablolar üzerinden kullandırılan kredilerin kısmen veya tamamen geri dönüşümünün sağlanamaması kredi riskine sebebiyet vermekte ve bankalar açısından önemli bir sorun oluşturmaktadır. Bu nedenle bankaların kredi riski yönetiminde, finansal tablolardan sağlanan bilgilerin doğruluğu ve güvenirliği büyük önem taşımaktadır.Dolayısıyla bu çalışmanın temel amacı, finansal tablolardaki hile riskinin belirlenmesini ve bu şekilde de bankalarda oluşabilecek kredi riskinin önüne geçilmesini sağlamaktır.Finansal tablolardaki hile riskinin öngörülmesi ve değerlenmesinde yöntem olarak yapay sinir ağı (YSA) teknolojisinden yararlanılmıştır.Araştırma kapsamında bir bankanın ticari ve kurumsal müşterileri içerisinde yer alan ve 97' si manipülatör grup, 192' si ise kontrol grubu olmak üzere toplam 289 adet firmanın 2007 yılı mali verileri analiz edilerek bir YSA modeli geliştirilmiştir.Geliştirilen YSA modeli, finansal tablolardaki hile riskini % 90 oranında doğru tahmin ederek oldukça başarılı sonuçlar ortaya koymuştur. Araştırma sonuçlarına göre YSA modeli ile elde edilen bulgular, istatistiksel yöntemlerden probit model, logit model ve diskriminant analizi yöntemleri ile karşılaştırılmış ve en doğru tahminin YSA modeli ile gerçekleştirildiği sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

The credit risk is the head of risks that banks come up against, because one of the main functions of the banks is credit usage. In the usages of commercial credits based on fraudulent financial statements, credit risk can occur if banks can not ensure the repayment of credits completely or partially, and this is an important problem in terms of banks. So the accuracy and the reliability of the information provided from financial statements has a crucial importance in credit risk management.In this context the main purpose of this study is to provide determining the fraud risk in financial statements and in this way to prevent the credit risk that can be occur in banks.In this study, to predict and determine the fraud risk in financial statements, the artificial neural network (ANN) technology is used as a method.The scope of the research consists of the commercial and corporate customers of a Bank. The financial data of 289 firms, belonging to the year of 2007, (97 firms were in manipulator group and 192 firms were in control group) was analyzed, and an ANN model was developed.The ANN model that was developed in the context of research has highly successful results by estimating 90% of the fraud risk through financial statements. The findings of ANN model was compared with several other statistical methods such as probit models, logit models and discriminate analysis and the most successful results was achieved by the ANN model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    530493

    Finansal tablolarda hile riskinin tespiti üzerine bir model önerisi: BİST uygulaması

    A model recommendation on the determination of financial statement manipulation risk: BİST application

    ONUR ÖZEVİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeDüzce Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKİF ÖNCÜ

    DOÇ. DR. RAHMİ YÜCEL

  2. Tez No

    669168

    Finansal tablo hilelerinin tespit edilmesinde kullanılan veri madenciliği yöntemleri ve Borsa İstanbul'da bir uygulama

    Data mining methods used to determine financial statement frauds and an application in Borsa Istanbul

    İSA KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERVET ÖNAL

  3. Tez No

    357599

    Denetim kalitesinde denetim komitesinin etkinliği

    Efficiency of audit committee on audit quality

    SERBAY YAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeİstanbul Ticaret Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MASUM TÜRKER

  4. Tez No

    541596

    Finansal tablolarda muhasebe hilelerinin fark edilmesi ve ortaya çıkartılma biçimleri

    Method of revealing and realization of accountancy frauds in finansial tables

    MELEK SABANKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Maliyeİstanbul Aydın Üniversitesi

    Muhasebe ve Finansal Yönetim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA BOYDAŞ HAZAR

  5. Tez No

    569637

    ACFE raporu kapsamında hile denetimi ve adli muhasebeye yönelik değerlendirmeler

    Evaluation of fraud auditing and forensic accounting within the scope of ACFE report

    ŞEVKET DURMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeKırıkkale Üniversitesi

    Muhasebe ve Finansman Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL CAN

Geri Dön