Muhasebe hilelerinin tespitinde algoritmik yaklaşım
Developing an algorithmic framework for detecting accounting fraud
- Tez No: 946993
- Danışmanlar: PROF. DR. SUAT KARA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 173
Özet
Günümüzde muhasebe hileleri, şirketlerin finansal güvenilirliğini zedeleyen, yatırımcı güvenini sarsan ve ekonomik sistemin istikrarını tehdit eden ciddi bir sorun olarak öne çıkmaktadır. Enron, WorldCom ve Xerox gibi küresel ölçekte yaşanan büyük muhasebe skandalları, yalnızca ilgili şirketlerin çöküşüne neden olmakla kalmamış; aynı zamanda ülkelerin ekonomik dengelerini sarsarak sermaye piyasalarında geniş çaplı güven kaybına yol açmıştır. Bu tür skandallar, finansal raporlama standartları ve bağımsız denetim süreçlerinin yeniden yapılandırılmasını zorunlu kılmıştır. Bu bağlamda, muhasebe hilelerinin erken aşamada tespit edilmesi; yalnızca şirketlerin sürdürülebilirliği açısından değil, aynı zamanda sermaye piyasalarının şeffaflığı ve kamusal güvenin korunması bakımından da kritik bir önem taşımaktadır. Bu çalışmada, muhasebe hilelerinin tespitine yönelik olarak Türkiye'deki şirketlerin yapısal özelliklerini ve sektör farklılıklarını dikkate alan dinamik ve algoritmik bir model geliştirilmiştir. Araştırma kapsamında, Beneish Modeli temel alınmış, Cemal Küçüksözen tarafından önerilen iki ek finansal oran (stokların brüt satışlara oranı endeksi ve finansman giderlerinin brüt satışlara oranı endeksi) ile güçlendirilmiş ve modelin performansı SMOTE Algoritması ile iyileştirilmiştir. Ayrıca çalışmaya Benford Yasası da entegre edilerek çok katmanlı bir kontrol mekanizması oluşturulmuştur. Veri seti olarak Borsa İstanbul'da (BIST) işlem gören imalat sanayi firmalarının finansal tabloları kullanılmış ve firmalar, bağımsız denetim raporlarında yer alan görüş türlerine ve kurumsal yönetim endeksinde bulunma durumlarına göre manipülatör ve manipülatör olmayan olarak sınıflandırılmıştır. Analiz sürecinde, alt sektör bazlı modelleme yapılmış ve her sektör için özgün eşik değerler tanımlanarak dinamik risk değerlendirme sistemi oluşturulmuştur. Bu yönüyle çalışma, sabit eşik değere dayalı klasik modellerin ötesine geçerek, sektörel farklılıkları dikkate alan bir yaklaşım geliştirmeyi amaçlamaktadır. Geliştirilen model, Python ve Django tabanlı yazılıma entegre edilerek kullanıcıların kolayca finansal veri yükleyebileceği, anında görsel raporlar ile analiz alabileceği bir dijital muhasebe hilesi tespit aracı haline getirilmiştir. Yazılım, hem gerçek firma verileriyle hem de bilinçli olarak oluşturulan manipülasyon senaryolarıyla test edilmiş ve riskli firmaları tespit ettiği görülmüştür. Bu kapsamda geliştirilen yaklaşımın, Türkiye'deki denetim süreçleriyle uyumlu bir çerçeve sunabileceği ve muhasebe hilelerinin tespitine yönelik çalışmalara katkı sağlayabilecek bir örnek oluşturabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Today, accounting fraud has emerged as a serious issue that undermines corporate financial credibility, shakes investor confidence, and threatens the stability of economic systems. Major global accounting scandals such as those involving Enron, WorldCom, and Xerox have not only led to the collapse of the respective companies but also disrupted national economic balances, resulting in a widespread loss of confidence in capital markets. These scandals have necessitated a comprehensive restructuring of financial reporting standards and independent audit practices. In this context, the early detection of accounting fraud has become critically important not only for ensuring corporate sustainability but also for maintaining transparency in capital markets and preserving public trust. This study proposes a dynamic and algorithmic model for detecting accounting fraud, tailored to the structural characteristics and sectoral differences of companies operating in Turkey. The model is based on the Beneish M-Score and has been enhanced by incorporating two additional financial ratios proposed by Cemal Küçüksözen—namely, the ratio of gross sales to total sales and the ratio of financial expenses to total sales. The performance of the model was further improved using the SMOTE algorithm to address class imbalance. In addition, Benford's Law was integrated into the study, thereby establishing a multi-layered control mechanism. The dataset consists of financial statements from manufacturing firms listed on Borsa Istanbul (BIST). Firms were classified as manipulators or non-manipulators based on the type of audit opinions stated in their independent audit reports and their inclusion in the Corporate Governance Index. During the analysis process, sector specific models were developed, and unique threshold values were defined for each sector to build a dynamic risk assessment framework. In this way, the study aims to go beyond traditional models that rely on fixed thresholds by offering an approach that considers sectoral variations. The developed model was integrated into Python and Django-based software, enabling users to upload financial data easily and receive instant visual reports for analysis. The software was tested using both real company data and artificially constructed manipulation scenarios, and it successfully identified high-risk firms. It is believed that the proposed approach may provide a framework compatible with auditing processes in Turkey and contribute meaningfully to the field of accounting fraud detection.
Benzer Tezler
- Muhasebe hilelerinin tespitinde istatistiksel yöntemler (Benford yöntemi'nin irdelenmesi)
Use of statistical methods in fixing of accounting frauds (Scrutiny of benford methods)
SERKAN ÇAKIR
- Muhasebe hilelerinin tespitinde iç denetim sisteminin önemi ve denetim standartları açısından bağımsız denetçinin hileye karşı sorumluluğu: Bağımsız denetim şirketlerinde bir araştırma
The importance of internal auditing system in fixing accounting fraud and the responsibility of independent auditor in terms of audit standards: A research in independent auditing firms
ÖZNUR ARSLAN
- Sigorta hilelerinin tespitinde adli muhasebenin önemi: Sigorta sektörüne yönelik bir araştırma
The importance of forensic accounting in detection of insurance fraud: A research for the insurance industry
MUSTAFA AKYÜREK
- Adli muhasebe kapsamında muhasebe hata ve hilelerinin tespitine yönelik bir çalışma
A study on the detection of accounting errors and frauds within the scope of forensic accounting
MURAT KATI
- Hilenin önlenmesi ve tespitinde büyük veri analitiğinin kullanımı ve Türkiye'deki çalışan hileleri üzerine bir araştırma
Use of big data analytics in fraud prevention and detection and a research on occupational fraud in Turkey
GÖKHAN YILMAZ
