@article{article_1674341, title={HİLELİ FİNANSAL TABLOLARIN TESPİTİNDE VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMALARI: MEVCUT ARAŞTIRMA EĞİLİMLERİNİN İNCELENMESİ (2006-2024)}, journal={Denetişim}, pages={333–355}, year={2025}, DOI={10.58348/denetisim.1674341}, author={Kandemir, Tuğrul and Kardeş, Zafer}, keywords={Hile Tespiti, Hileli Finansal Tablolar, Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi, Literatür Taraması}, abstract={Finansal piyasaların giderek karmaşıklaşması ve mevcut verilerin katlanarak artması, hileli finansal tablo tespitini kritik ve zor bir konu haline getirmiştir. Büyük hacimli verilerden ve finansal verilerin karmaşıklığından ilgili bilgiyi çıkarıp hileli finansal tablo tespit etmeye olanak sağlayan çeşitli veri madenciliği yöntemleri geliştirilmiştir. Son yıllarda veri madenciliği yöntemleri, hileli finansal tablo tespiti için en güvenilir yöntemlerden biri haline gelmiştir. Bu araştırmanın amacı, hileli finansal tablo tespitinde veri madenciliğinin uygulanmasına ilişkin mevcut araştırmalar hakkında bir inceleme sağlamak ve bulguları karşılaştırmaktır. Bu araştırmada bilimsel dergilerde yayınlanan, hileli finansal tablo tespitinde veri madenciliği yöntemlerini uygulayan araştırmaların nicelik açısından değerlendirilmesiyle birlikte araştırmacılara ve uygulayıcılara bir veri tabanı oluşturulması amaçlanmıştır. Araştırma sonucunda, en yaygın kullanılan veri madenciliği yöntemlerinin sırasıyla karar ağacı, destek vektör makineleri, lojistik regresyon ve yapay sinir ağı olduğu görülmüştür. Araştırmada en iyi performans gösteren yöntemlerin ise lojistik regresyon, hibrit modeller, sinir ağı ve XGBoost algoritmasının olduğu ve ele alınan araştırmaların %56,10’unda örneklem büyüklerinin 1.000’den az olduğu tespit edilmiştir.}, number={33}, publisher={Kamu İç Denetçileri Derneği}