Hile denetimi ve tespitinde lojistik regresyon analizinin kullanımı; Sağlık sektöründe bir uygulama
Use of logistic regression analysis in the audit and detection of fraud; An application in healthcare sector
- Tez No: 460489
- Danışmanlar: PROF. DR. HAYRETTİN USUL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Sağlık Kurumları Yönetimi, İşletme, Health Care Management, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Hile, Hile Denetimi, Lojistik Regresyon Analizi, Sağlık Sektörü Hileleri, Denetim, Hileli işlemler, Mesleki hile, Muhasebe denetimi, Muhasebe hata ve hileleri, Sağlık sektörü, Sağlık yönetimi, İç denetim ve iç kontrol, Fraud, Fraud Audit, Logistic Regression Analysis, Health Sector Frauds, Control, Fraud process, Occupational fraud, Accounting audit, Accounting mistakes and frauds, Health sector, Health management, Internal control and internal audit
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hile; yönetim, çalışanlar veya üçüncü taraflardan bir veya birden fazla kişinin, haksız veya yasalara aykırı bir menfaat elde etmek amacıyla yaptığı aldatma içeren kasıtlı eylemleri olarak tanımlanabilir. Yapılan araştırmalara göre hilenin ortalama maliyeti toplam gelirlerin %5'i olarak belirlenmiştir. Mali bir buzdağı gibi sonuçları olan hile, doğrudan kayıplarının yanı sıra itibar kaybı, müşteri ilişkilerinin olumsuz etkilenmesi gibi birçok yıkıcı etkiye de sahiptir. Bu denli büyük etkilere sahip olan hilenin denetimi ve tespiti çok büyük önem arz etmektedir. Çalışmamızın birinci bölümünde hile teorisi anlatılmış ve hile ile ilgili genel bir çerçeve çizilmeye çalışılmış, ikinci bölümde hilenin sınıflandırılması ve hile türleri, üçüncü bölümde hilenin tespiti ve denetimine yönelik teknikler, dördüncü bölümde ise hilenin önlenmesine yönelik usuller anlatılmıştır. Beşinci bölümde ise sağlık sektöründe uygulanan performans esaslı ek ödeme sistemine yönelik suistimallerin lojistik regresyonla tespitine yönelik bir model geliştirilmiştir. Bunun için bir kamu hastanesinde 2015 yılında gerçekleştirilen laparoskopik kolesistektomi operasyonlarına ait gerçek ameliyat verilerinin içine gerçek olmayan veriler dâhil edilmiş ve oluşturulan lojistik regresyon modelinin bu gerçek olmayan verileri tespit etme başarısı test edilmiştir. Test sonucunda modelin sahte verileri tespit etme başarısının % 83,30 olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Fraud; can be defined as intentional actions in which one or more people included from the management, employees or the third parties, in order to obtain an unjust or illegal benefit. According to the researches carried out, average cost of fraud was determined as 5% of total incomes. Fraud that has results like a financial iceberg, besides the direct losses it causes damages like loss of reputation and adverse effects of customer relations. Auditing and detection of fraud that has such vast effects, is of great importance. In the first chapter of the study, the theory of the fraud is explained and a general framework about the fraud is tried to be drawn, in the second chapter classification of fraud and fraud types, in the third chapter techniques for the detection and auditing of fraud and in the fourth methods for preventing fraud are explained. In the fifth chapter a model, which is designed for detecting mistreatments with logistic regression, intended for the abuses in the performance-based pays system in the health sector, is developed. For this, some unreal surgery data were added into the actual data of laparoscopic cholecystectomy operations performed in a public hospital in 2015 and the success of the generated logistic regression model to detect this unreal data was tested. As a result of the test, it is seen that the model had 83.30 % of the success rate for detecting the false data added in real data.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- 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
2018
İşletmeDüzce Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKİF ÖNCÜ
DOÇ. DR. RAHMİ YÜCEL
- Hileli finansal raporlamanın tespitinde Hile Beşgeni Teorisi analizi: (Borsa İstanbul üzerine bir çalışma)
Fraud Pentagon analysis in detecting fraudulent financial reporting: (A study on the Istanbul Stock Exchange)
ALİ ALSAMARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeAtatürk ÜniversitesiMuhasebe ve Finans Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET ÖZCAN
- Hile riskinin tespitinde f-skor modeli ve hile beşgeni teorisi üzerine BIST'de yapılan bir araştırma
An investigation in BIST on f-score model and pentagon theory for the detection of fraud risk
ECE ÇEVİK
- Bankalarda hata ve hile tespitinde dış denetçinin rolü: Irak bankacılık sektöründe bir uygulama
The role of the external auditor in determining error and hinds of banks: An application in Iraq banking sector
JALAL ABDULHUSSEİN SALMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÖZÇELİK