Predicting fraudulent financial activities through neural network algorithms
Hileli finansal aktivitelerin sinir ağları algoritmaları ile öngörülmesi
- Tez No: 593609
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA DİLVİN TAŞKIN YEŞİLOVA, DOÇ. DR. YASEMİN KARAİBRAHİMOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Hile, Hileli işlemler, Karar ağacı, Makine öğrenmesi, Muhasebe hata ve hileleri, Sinir ağları, Yapay sinir ağları, Fraud, Fraud process, Decision tree, Machine learning, Accounting mistakes and frauds, Nerve net, Artificial neural networks
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünya çapında yasal düzenlemelere rağmen (Sarbanes-Oxley Yasası, Fransa Finansal Güvenlik Yasası, Birleşik Krallık 2006 yılı Hile Yasası) finansal hileler bugünün sermaye piyasaları için hala ana sorunlardan birisidir. Bu çalışma, Amerika Birleşik Devletleri borsalarında (NYSE ve NASDAQ) çapraz listelenen firmaların hileli finansal aktivite risklerinin Sinir Ağları temelli algoritmalar kullanılarak tahminlenmesini amaçlamaktadır. Bu çalışmada, kapsamlı bir veriseti oluşturabilmek için finansal hile davaları, finansal tablo verileri, kurumsal yönetim verileri ve makroekonomik gösterge verileri toplanmıştır. Bu yöntem sayesinde bu çalışma hile tespitinde sadece firmaya özgü yönlere odaklanmak yerine ülkelere özgü kurumsal etmenleri de kapsayan oldukça geniş çaplı bir çerçeve geliştirmeye çalışmaktadır. Bu çalışma makine öğrenme temelli dört sınıflandırma algoritmasını kullanmaktadır. Rassal Orman ve C4.5 algoritmaları diğer kullanılan algoritmalardan daha iyi sonuçlar elde etmiştir. Dahası, bu çalışma literatürdeki önceki çalışmaların sınıflandırma performanslarından daha iyi sonuçlara ulaşmıştır.
Özet (Çeviri)
Despite worldwide regulatory efforts (e.g., Sarbanes – Oxley Act, Financial Security Law of France, Fraud Act 2006 of the United Kingdom), fraud is still a major concern of today's capital markets. This study aims to forecast the risk of fraudulent financial activities of cross-listed companies in US stock exchanges (NYSE, NASDAQ) by employing a Neural Network based algorithm. Data of financial fraud filings, financial statements, corporate governance variables, and macroeconomic indicators are collected to construct a comprehensive study. By this method, this study tries to develop a broader framework on fraud detection that does not focus only on firm-specific aspects, instead of covering a more comprehensive dataset, which incorporates country-specific institutional factors into consideration. This study employs four machine learning based classification algorithms. Random Forest and C4.5 algorithm outperformed others with superior classification power. Moreover, this study mostly exceeds the classification ability of the previous literature.
Benzer Tezler
- Finansal oranlar aracılığıyla kredi değerlendirme riskinin veri madenciliği yöntemleriyle analizi
An analytical approach to credit appraisal risk assessment using financial ratio analysis and data mining techniques
FEVZİ APAYDIN
Doktora
Türkçe
2025
İşletmeOsmaniye Korkut Ata Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERVET ÖNAL
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests
Başlık çevirisi yok
KÜRŞAD CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI
- Havuçların haşlanmasında difüzyonun modellenmesi
Başlık çevirisi yok
FİGEN KAYMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUZAN KINCAL
- Arpada diallel melez analizleri ile bazı tarımsal özelliklerin kalıtımı üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
KAYIHAN Z. KORKUT
Doktora
Türkçe
1981
ZiraatEge ÜniversitesiBitki Islahı ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM DEMİR