Türkiye’de finansal bilgi manipülasyonun tespit ve tahmini ile ilgili ampirik çalışma
Öz
Finansal raporlarda yapılan hata hile ve usulsüzlükler yıllardır literatüre araştırma konusu olmuş, konuyla ilgili farklı ülkelerde farklı çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmanın amacı, belli bir ülkede elde edilen modellerin diğer ülkeler için de geçerli olup olmayacağını araştıran bir çalışma ortaya koymaktır. Bu amaçla, SPK bültenleri 2009-2019 yılları için incelenmiş, taranan 520 bültenden 45 firma hakkında hata, hile ve usulsüzlük tespit edilmiştir. Bu firmalar için aynı faaliyet alanında ve aktif büyüklüğü birbirine yakın 108 firma ise kontrol değişkeni olarak seçilmiştir. Oluşturulan modelde açıklayıcı değişken sayısı 22 olup bu değişkenlerden 8’i Beneish (1999) tarafından ABD’de yapılan çalışmalarda ortaya konan modelin açıklayıcı değişkenleridir.
Analiz sonucu modellerde manipülasyon yapan firma ile eşit sayıda kontrol değişkenli(eşlemeli) modelin başarısı, manipülasyon yapan firmalara karşılık daha fazla sayıda kontrol değişkenli(eşlemesiz) modelin ayrıştırma gücünden daha düşük kalmıştır. Ayrıca eğitim seti ve test veri seçiminde rastgele seçim yapmak, baz yıl (uygulamada 2015 seçilmiştir) kullanarak model oluşturmaya nazaran daha çok açıklayıcı değişken ve daha güçlü ayrıştırma yapan model kurmaya katı sağlamaktadır. Ayrıca oluşturulan her bir modelin performansı, Beneish M-skoru’nun manipülasyon yapan/yapmayan firmaları ayrıştırma yeteneğinden daha yüksek olduğu görülmektedir. Sonuçta manipülasyon tespitinde her ülke için geçerli bir model oluşturmanın mümkün olmadığı görülmüştür.
Anahtar Kelimeler
Finansal bilgi manipülasyonu, Finansal hile, Türkiye, Lojistik regresyon analizi
Kaynakça
- Association of Certified Fraud Examiners. "Report to the Nations: 2020 Global Study on Occupational Fraud and Abuse," Page 4. Accessed Jan. 16, 2021.
- Avşarlıgil, N. (2010). Finansal tabloların manipülasyonunda yaratıcı muhasebe uygulama teknikleri ve beneish modeli ile bir uygulama (Doctoral dissertation, Sosyal Bilimler).
- Bekçi, İ., & Avşarlıgil, N. (2011). Finansal bilgi manipülasyonu yöntemlerinden yaratıcı muhasebe ve bir uygulama. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 13(2), 131-162.
- Beneish, M. D., Lee, C., & Nichols, D. C. (2012). Fraud detection and expected returns. Available at SSRN 1998387.
- Beneish, M. D., (1997). Detecting GAAP Violation: Implications for Assessing Earnings Management Among Firms with Extreme Financial Performance, Journal of Accounting and Public Policy, Vol:16, No: 3, pg. 271-309. Fall 1997.
- Beneish, M. D., (1999), The Detection of Earnings Manipulation, Financial Analysts Journal, vol.55, No.5, September/October 1999, pg:24-36.
- Beneish, M., (2001). Earnings Management: A Perspective, Managerial Finance, Vol: 27, No:12.
- Benligiray, S., & Onay, A. (2021). Kazanç Manipülasyonu Tespit Modellerinin Borsa İstanbul Şirketlerinde Test Edilmesi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 21(64), 179-204.Bhavani, G., & Amponsah, C. T. (2017). M-Score and Z-Score for detection of accounting fraud. Accountancy Business and the Public Interest, 1(1), 68-86.
- Carson, T. L. (2003). Self-interest and business ethics: Some lessons of the recent corporate scandals. Journal of Business Ethics, 43:389–394.
- DeAngelo, L. E. (1986). Accounting numbers as market valuation substitutes: A study of management buyouts of public stockholders. Accounting review, 400-420.
