İŞLETMELERİN FİNANSAL BİLGİLERİNİ MANİPÜLE ETME NEDENLERİ: BİST KOBİ SANAYİ ENDEKSİNDE YER ALAN İŞLETMELER ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Yıl 2022, Cilt: 12 Sayı: 4, 2303 - 2317, 30.12.2022

İncilay Erduru

https://doi.org/10.30783/nevsosbilen.1175833

Öz

Finansal bilgi manipülasyonu, işletmelerin sosyal sorumluluk kavramını ihlal ederek muhasebe süreçlerinde gerçekleştirmiş oldukları faaliyetlere ilişkin bilgilerini bilinçli olarak değiştirmesini ifade etmektedir. İşletmelerin finansal bilgilerini manipüle etmesi, bireysel olarak kurumsal kimliklerini, güvenirliliğini, hisse senetlerinin piyasa fiyatını, yeni yatırım olanaklarını olumsuz etkilerken; ülkelerin de para ve sermaye piyasalarına olan güvenin azalmasına ve mevcut yatırımcıların yeni yatırım piyasalarına yönelmelerine neden olmaktadır.
İşletmeler finansal başarısızlıklarını gizleme, yeni yatırımcıları işletmeye çekme, daha uygun maliyette finansman sağlama ve finansal hedeflerin gerçekleştirildiği izlenimi verme vb. nedenlere dayanarak finansal bilgilerini manipüle edebilmektedir. Bu kapsamda çalışmada, BIST KOBİ Sanayi Endeksi’nde yer alan işletmelerin 2020 yılı finansal bilgi manipülasyonu olasılıkları ve bu olasılıklara etki eden faktörlerin (dış baskı, finansal başarısızlık durumu ve finansal hedefler) belirlenmesi amaçlanmıştır. Söz konusu amaç çerçevesinde elde edilen veriler, Mann Whitney U Testi ve Linear Regresyon yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, BİST KOBİ Sanayi Endeksi’nde yer alan işletmelerin ortalama % 36’sının finansal bilgilerini manipüle etme olasılığının yüksek olduğu ve işletmeleri finansal bilgi manipülasyonuna, maruz kaldıkları dış baskı ve belirlenen finansal hedeflerin yönelttiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Finansal Bilgi Manipülasyonu, Beneish Modeli, BİST KOBİ Sanayi Endeksi.

Kaynakça

• Altunal, I. & Kurnaz, N. (2020). Muhasebe manipülasyon riskinin hile üçgeni ve örgütsel işletme stratejileri üzerindeki etkisi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22 (Özel Sayı), 97-129. http://dx.doi.org/10.31460/mbdd.645103.
• Amara, I., Ben Amar, A., & Jarbouı, A. (2013). Detection of fraud in financial statements: French companies as a case study. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 3(3), 40-51. doi: 10.6007/IJARAFMS/v3-i3/34.
• Ata, H. A. & Seyrek, İ. H. (2009). The use of data mining techniques in detecting fraudulent financial statements: an application on manufacturing firms. Süleyman Demirel University the Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, 14(2), 157-170.
• Beneish, M.D. (1997). Detecting GAAP violation: Implications for assessing earnings management among firms with extreme financial performance. Journal of Accounting and Public Policy, 16(3), 271-309, doi:10.1016/S0278-4254(97)00023-9.
• Beneish, M.D. (1999). The detection of earnings manipulation. Financial Analysts Journal, 55(5), 24-36. doi: 10.2469/faj.v55.n5.2296.
• Carcello, J.V. & Nagy, A.L. (2004). Audit firm tenure and fraudulent financial reporting. Auditing a Journal of Practice and Theory, 23(2), 55-69, doi: 10.2308/aud.2004.23.2.55.
• Dereköy, F. (2020). Muhasebe manipülasyonları: Toshıba vakası, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ocak (85), 91-110. doi:10.25095/mufad.673709.
• Dikmen, B. & Küçükkocaoğlu, G. (2010). The detection of earnings manipulation: The three‐phase cutting plane algorithm using mathematical programming, Journal of Forecasting, 29 (5), 442-466. doi: 10.1002/for.1138.
• Elitaş, B. L. (2013). Muhasebe manipülasyonu ve muhasebe bilgi kalitesine etkisi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (58), 41-53.
• Gupta, R. & Gill, N. S. (2012). Prevention and detection of financial statement fraud - An implementation of data mining framework. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 3(8), 150-156. doi: 10.14569/IJACSA.2012.030825.
• Güngör, A. (2020). Red flags in identifying purchasing fraud and case examples, administrative and economics sciences. Y.A. Unvan (Ed.), Adminstrative and Economics Sciences Theory, Current Researches and New Trends içinde (Cilt 1, ss. 1-16). İvpeBOOKS
• Fanning, K. M., & Cogger, K.O. (1998). Neural network detection of management fraud using published financial data. International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management, 7(1), 21-41. doi: 10.1002/(SICI)1099-1174(199803)7:13.0.CO;2-K.
• Healy, P. M. & Wahlen, J. M. (1999). A review of the earnings management literature and its implications for standart setting. Accounting Horizons, 13 (4), 365-383. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.156445.
• Kıllı, M. ve Evci, S. (2017). Muhasebe manipülasyonlarının tespitinde kullanılan modeller. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 68-79. https://dergipark.org.tr/tr/pub/oskauiibfd/issue/30047/320236.
• Kirkos, E., Spathis, C. & Manolopoulos, Y. (2007). Data mining techniques for the detection of fraudulent financial statements. Expert Systems with Applications, 32(4), 995-1003. doi:10.1016/j.eswa.2006.02.016.
• Küçükkocaoğlu, G., Keskin Benli, Y & Küçüksözen, C. (2007). Finansal bilgi manipülasyonunun tespitinde yapay sinir ağı modelinin kullanımı. İMKB Dergisi, 9(36) 1-30. ISSN 1301-165.
• Küçüksözen, C. & Küçükkocaoğlu, G. (2005, 3-5 Kasım). Finansal bilgi manipülasyonu: İMKB şirketleri üzerinde ampirik bir çalışma. 1st International Accounting Conference on the Way to Convergence, MÖDAV, İstanbul.
• Liou, F.M. (2008). Fraudulent financial reporting detection and business failure prediction models: A comparison. Managerial Auditing Journal, 23(7), 650 - 662. doi:10.1108/02686900810890625.
• Nor, J. M., Ahmad, N. & Saleh, N. M. (2010). Fraudulent financial reporting and company characteristics: tax audit evidence. Journal of Financial Reporting and Accounting, 8(2), 128-142. doi: 10.1108/19852511011088389.
• Perols, J. L., & Lougee, B. A. (2011). The relation betvveen earnings management and financial statement fraud. Advances in Accounting, 27 (1), 39- 53. doi:10.1016/j.adiac.2010.10.004.
• Safiq, M. & Seles, W. (2018). The effects of external pressures, financial targets and financial distress on financial statement fraud. Advances in Economics, Business and Management Research, (73), 57-61. https://doi.org/10.2991/aicar-18.2019.13.
• Spathis, C. T. (2002). Detecting false fînancial statements using published data: Some evidence from Greece. Managerial Auditing Journal, 17(4), 179-191. doi: 10.1108/02686900210424321.
• Suyanto, S. (2009). Fraudulent financial statement evidence from statement on auditing standard no. 99. Gadjah Mada International Journal of Business, 11(1), 117-144.
• Uzunoğlu, H. (2018). Finansal bilgi manipülasyonu: BİST sınai endeksi (XUSIN) uygulaması. [Yayınlanmamış doktora tezi]. Hacettepe Üniversitesi.
• Yadav, B., Kumar, A. & Bhatia, B.S. (2014). Concept of creative accounting and ıts different tools. International Journal of Management and Social Sciences Research, 3(2), 66-74. doi=10.1.1.428.5424&rep=rep1&type.
• Yılmaz, H. (2018). İnsan ilişkilerinde manipülasyon ölçeği. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(4), 449-467. https://dergipark.org.tr/tr/pub/mjss/issue/43010/520792.
• Varıcı, İ. ve Er, B. (2013). Muhasebe manipülasyonu ve firma performansı ilişkisi: İMKB uygulaması. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(1), 43- 52, doi: 10.21121/eab.2013119499.