Geri Dön

Finansal bilgi manipülasyonunun denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi: Destek vektör makinesi, olasılıksal sinir ağı, k-en yakın komşu ve karar ağacı kullanımı

Detecting financial information manipulation by using supervised machine learning technics: Support vector machine, probabilistic neural network, k-nearest neighbor, decision tree

  1. Tez No: 607706
  2. Yazar: OSMAN MUSA AYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RAMAZAN AKTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maliye, İşletme, Finance, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Bu tez kapsamında finansal tablolardaki bilgilerin çarpıtılması olarak tanımlanabilecek finansal bilgi manipülasyonunu tahmin etmek için denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Geleneksel tahmin algoritmalarına göre daha yüksek performans gösteren destek vektör makinesi (SVM), olasılıksal sinir ağı (PNN), k-en yakın komşu (KNN) ve karar ağacı (DT) algoritmalarından yararlanılmıştır. Sermaye Piyasası Kurumundan elde edilen verilere ayrı ayrı tüm algoritmalarda uygulanarak daha önce benzer çalışmalarda başarısını kanıtlamış destek vektör makinesi ve olasılıksal sinir ağı yöntemlerinin güncel olarak kullanılan k-en yakın komşu ve karar ağacı algoritmalarıyla karşılaştırılmalı analizi yapılmıştır. Böylece finansal bilgi manipülasyonunda hangi algoritmaların daha iyi performans gösterdiği kullanılan yöntemlerin sınıflandırma performansı özgünlük, duyarlılık ve toplam sınıflandırma doğruluğu istatistiklerine bakılarak tespit edilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda SVM ve PNN'in üstün performans gösterdiği görülmüştür. Bu nedenle, bu algoritmaların manipülasyonları otomatik olarak tespit etmek için kullanılabileceği söylenebilir.

Özet (Çeviri)

Within the scope of this thesis, traditional estimation algorithms and supervised machine learning methods are used to estimate the manipulation of financial information, which can be defined as distorting information in financial statements. Traditional estimation algorithms, such as logit, and supervised machine learning methods, which are support vector machine (SVM), probabilistic neural network (PNN), k-nearest neighbor (KNN) and decision tree (DT) algorithms, are utilized. According to the previous studies, support vector machine and probabilistic neural network algorithms perform higher than traditional estimation algorithms. Comparative analysis is made to decide better algorithm for classification by applying all algorithms separately to the data obtained from the Capital Market Board. Thus, it is determined which algorithms perform better in financial information manipulation by looking at performance of classification accuracy, sensitivity and specificity statistics. SVM and PNN have shown superior performance. So that it can be said that these algorithms can be used to detect manipulation in automated manner.

Benzer Tezler

  1. Finansal bilgi manipülasyonunun ölçülmesi: Borsa İstanbul'da işlem gören imalat sanayi firmaları üzerine bir değerlendirme

    Measuring financial information manipulation: An evaluation on manufacturing firms traded in Borsa İstanbul

    AYDAN AYBAT NEFESLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeMersin Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNCAY TURAN TURABOĞLU

  2. Hileli finansal raporlama: Muhasebe manipülasyonu ile karlılık oranları ilişkisine yönelik ampirik bir araştırma

    Fraud financial reporting: An empirical research on the relationship of accounting manipulation and profitability ratios

    İLHAN ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İDİL KAYA

  3. 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

  4. Muhasebe denetiminin finansal bilgi manipülasonu ve kayıt dışılığa etkisi

    Effects of accounting investigation on manipulation of financial information and informal economy

    MUHAMMET FATİH DAĞLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeAtatürk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURAYDIN TOPÇU

  5. 2010-2014 yılları arasında Türkiye'de halka açık şirketlerde manipülasyon üzerine Beneish modeli ile ampirik çalışma

    Empirical study with Beneish model on manipulation in public companies in Turkey between 2010-2014

    EDA TEKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeBaşkent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NALAN AKDOĞAN