Finansal tablolarda hile riskinin tespiti üzerine bir model önerisi: BİST uygulaması

Abstract

İşletmelerin mali durumları hakkında bilgi sağlayan birincil kaynaklar finansal tablolardır. Finansal tablolardan elde edilen bilgiler, bilgi kullanıcıları tarafından karar vermede kullanılan en önemli unsurlardır. Finansal bilgilerin gerçekte olduğundan farklı gösterilmesi şeklinde basitçe ifade edilebilecek finansal tablo manipülasyonu / hilesi, ekonomik çevrelere büyük zarar ve maliyetler getirebilmektedir. Çalışmanın amacı, finansal tablolardaki olası hile riskinin tespitinde kullanılabilecek, etkili bir model geliştirmektir. Bu çerçevede, BIST'te işlem gören 403 şirketin finansal tablo verileri Benford analizine tabi tutularak, finansal bilgilerde hile riski araştırılmıştır. Benford yasasına uyumun finansal tablo doğruluğuna kanıt kabul edildiği çalışmada, dijital basamak test sonuçlarının değerlendirilmesinde yeni kritik değerler ile alternatif bir ölçüm standardı olabilecek `Benford Basamak Skoru (BBS)` geliştirilmiştir. BBS değerine göre yapılan farklılık analizlerinde, denetim firması büyüklüğü ve bağımsız denetim zorunluluğunun, finansal tablo doğruluğu üzerinde anlamlı şekilde etkili olduğu saptanmıştır. Ayrıca BIST risk gruplandırması ve sektörler arasında finansal tablo doğruluğu açısından anlamlı farklar bulunmuştur. Çalışmada BIST reel sektörde işlem gören 184 şirket üzerinden finansal tablo manipülasyonunun tespitinde kullanılan karma modellere alternatif yeni bir model önerilmektedir. Literatürde finansal sağlığın ölçülmesinde sıklıkla kullanılan finansal oranlardan seçilen 38 finansal oran lojistik regresyon analizi ile test edilerek, manipülasyon tespit gücü en yüksek 7 oran (Toplam Tahakkuklar/Aktif, GYG+PSDG/Brüt Satış, Finansman Giderler/Aktif, Dağıtılmamış Kar/Aktif, FVÖK/Aktif, Piyasa Değeri/Toplam Borç, Çalışma Sermayesi/Aktif) modele dahil edilmiştir.Sonuçta, Benford analizinin finansal tablo doğruluğunu ölçmede etkili olduğu, ve hesaplanan BBS değerlerinin karşılaştırmalı olarak yorumlanmasının güvenirliği arttırdığı gözlemlenmiştir. Önerilen lojistik regresyon modelinin finansal tablolarında hile riski taşıyan şirketleri %16,7, ortalama olarak hile riski olma-olmama durumunu %66,6 oranında doğru tahmin ettiği saptanmıştır. Diğer karma modellerle karşılaştırıldığında, önerilen modelin anlamlılık seviyesi ve açıklama gücü daha yüksektir.

The most basic tools and primary sources of information about the economic situation of businesses are the financial statements. Information obtained from financial statements are the most important elements used by decision makers in decision making. The manipulation of financial statements, which can be expressed simply as the presentation of financial information as different from that of reality, places great burdens on economic circles.The aim of this work is to develop an effective model that can be used to detect the manipulation of financial statement. In this framework, the financial statement data of 403 companies traded in BIST were subjected to Benford analysis and searched the manipulation / fraud signal in financial information. The Benford Digit Score (BBS), which can be an alternative measurement standard with new critical values in the evaluation of digit test results, has been developed in the study of evidence that conforms to the Benford's law. In the analysis of the differences according to the BBS value, it has been determined that the size of the audit firm and the requirement of independent audit have a significant effect on the accuracy of the financial statements. There were also significant differences between the BIST risk groupings and sectors in terms of financial statement accuracy.In the study a new model is proposed as an alternative to the mixed models used in the determination of manipulation of the financial statements over 184 BIST companies according to the transactions in the real sector. In the literature, the 38 financial ratios selected from financial ratios frequently used in manipulation detection were tested by logistic regression analysis and the 7 rate model with the highest manipulative detection power was included.As a result, it was observed that Benford's analysis was effective in measuring the accuracy of the financial statements, but that the comparative interpretation of the calculated BBS values would increase the reliability. It has been found that the newly developed logistic regression model correctly predicted manipulated companies by 16.7%, with or without manipulation as 66.6% on average. Compared to other mixed models, level of significance and clarity are higher.