Denetimde kullanılan dijital analiz teknikleri ve çok katmanlı yapay sinir ağları ile denetim planlamasında bir model önerisi
Dijital analysis techniques used in audit and a model suggestion audit planning with multilayer artificial neural networks
- Tez No: 526728
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİH ENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Denetim, Denetim Türleri, Denetim Planlaması, Hile, Hata, Dijital Analiz, Yapay Sinir Ağları, Audit, Audit Types, Audit Planning, Trick, Error, Digital Analysis, Artificial Neural Networks
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Ve Denetim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 141
Özet
İşletmeler sahip oldukları organizasyon yapıları gereği, her zaman hata ve yolsuzluklara karşı açık olmaktadır. İşletmede olabilecek olan bu hata ve yolsuzluklar 21. yüzyılda gelişen teknoloji ile daha da artmakta olup karmaşık hale gelmiştir. Bundan dolayı işletmeleri korumak için gerek işletmenin içinden gerekse dışarından denetçiler, denetim çalışmalarını sürekli ve düzenli bir şekilde yürütmektedir. Gelişen teknoloji ile birlikte daha karmaşık bir yapıya bürünen işletmelerin risk unsurları hesaplanarak işletme açısından denetimin hedeflerinin belirlenmesi gerekmektedir. İşletmelerde, faaliyet dönemi içinde yapılan işlem sayısı ile kullanılan veri sayısı artmaktadır. İşletmelerde kullanılan matematiksel ve istatistiksel yöntemler ile birlikte bilgi teknolojilerini kullanmadan işlem yapmak oldukça zor hale gelmiş olup, bu durum, aynı zamanda, zaman israfı ve maliyet artışına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, literatürde denetimde kullanılan dijital analiz teknikleri tanıtılacak ve dijital analiz tekniklerinden birisi olan yapay sinir ağları kullanılarak denetim planlamasında örnek bir modelin sunulması amaçlanmıştır. Böylece veriler üzerinde hata veya hile yapma ihtimali olanlar tespit edilerek denetimin planlanması sağlanması hedeflerimizdendir. Bu çalışma, üç bölümden oluşmuş olup; birinci bölüm denetimin temel terimleri, hata, hile, denetim ve denetim türleri hakkında bilgi verilmiştir. İkinci bölümde; dijital analiz, muhasebe hilelerinin ortaya çıkarılmasında kullanılan dijital analiz teknikleri hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü ve son bölüm ise; X firmasının 11 yıllık verileri kullanılarak uygulama yapılmıştır. Şüphe duyulan veriler yapay sinir ağları analizi ile incelenmiş, uygunluk analizi yapılmış ve muhasebe açısından öncelikle hangi hesapların denetimci açısından denetim planlanmasında dikkat edilmesi gerektiğine yönelik öneri sunan bir model sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Businesses are always vulnerable to mistakes and delinquencies due to the organizational structures they have. These errors and tricks are becoming more and more complicated with the developing technology in the 21st century. This is why businesses are constantly and regularly working to protect business owners and partners, both internally and externally by auditors. It is necessary to determine the targets of auditing by calculating the risk elements of the enterprises which become more complicated with the technology developed with today's economic structures. In enterprises, the number of transactions made during the activity period is increasing. Depending on the number of transactions, the number of data used in the business is also increasing. Together with the mathematical and statistical methods used in enterprises, it has become very difficult to operate without using information technologies, and at the same time, it is very time consuming and costly. In this study; using digital analysis techniques, these techniques are not appropriate to the data set as the deception auditing purposes. Investigations have been conducted to identify those who are likely to cheat on the data. This study consists of three parts; the first section contains basic terms of audit, error, fraud, audit and types of audit. In the second chapter; digital analysis, digital analysis techniques used in the discovery of accounting tricks. The third and final section is; Application was made using X's 11-year data. Suspected data were analyzed by artificial neural network analysis, fitness analysis was conducted and it was determined whether there was any fraud in terms of accounting
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- 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
- An improved transfer learning based siamese network for face recognation
Yüz tanıma için geliştirilmiş aktarım öğrenme tabanlı sıamese ağı
DALHM GHALIB HALBOOS AL-SHAMMARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
البروفيسور. دكتور. DEVRİM AKGÜN
- Doku analizi sınıflandırma ve bölütleme için yöntemler
Techniques for texture analysis, segmentation and classification
OSMAN NURİ USLU
- ATM şebekelerde trafik ve yığılma kontrol problemi ve çözüm yaklaşımları
Traffic control and congestion control in ATM networks and proposed solution approaches
NİL IŞIL
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY