Makine öğrenmesi algoritmaları ile mali tablolarda hile analizi
Fraud detection in financial statements using machine learning algorithms
- Tez No: 717675
- Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK ÇEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Finansal tablolar, Hilekarlık, Makine öğrenmesi, Tahminleme, Financial statements, Cheating, Machine learning, Forecasting
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İşletmeler yılın her döneminde kurumlarına ait finansal hesaplamalar yapmaktadırlar. Bu hesaplamalar sayesinde hali hazırdaki durumlarını görmekte, gelecekte yapacakları işleri planlamakta ve buna göre kendilerine bütçe ayırmaktadırlar. Bazı durumlarda işletmelerinin çıkarlarını göz önünde bulundurarak ve yanıltıcı muhasebe uygulamaları uygulayarak hileli finansal raporlamalar da yapabilmektedirler. Daha önceki araştırmalar, gelişmiş tahmin yöntemlerinin finansal piyasalardaki fiyat değişimlerini yüksek doğrulukla tahmin ettiğini ve bu tahminler üzerinden işlem yaparak kâr elde edilebileceğini bildirmektedir. Bu çalışma kapsamında, makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak Yakın İzleme Pazarı'na giren işletmelerin finansal verilerinin tahminlemesini ve bir işletmenin kendi rasyo verilerini kullanarak gelecek dönemlerinin tahminlenmesi amaçlanmaktadır. İşletmelerin planlamalarını doğru yapabilmeleri, problemleri varsa çözebilmeleri ve hile yapma durumlarını görebilmek için bu çalışma önemlidir. Tez çalışması kapsamında makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak başarı oranı %95'e ulaşan tahminleme sonuçları elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Businesses make financial calculations of their institutions in every quartiles of the year. Thanks to these calculations, businesses can see their current situation, plan their future work and allocate a budget accordingly. In some cases, they may also make fraudulent financial reports by considering the interests of their businesses and applying misleading accounting practices. Previous research reports that advanced forecasting methods predict price changes in financial markets with high accuracy and profit can be made by trading on these forecasts. Within the scope of this study, it is aimed to predict the financial data of the enterprises entering the surveillance market by using machine learning techniques and to predict the future periods of a business using its own ratio data. This study is important for businesses to be able to make their plans correctly, to solve problems if any, and to see their cheating situation. Prediction results with a success rate of 95% were obtained by using machine learning algorithms.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Technical efficiency and irregularities in Turkish municipalities: A dual perspective using dea and machine learning
Türkiye belediyelerinde teknik etkinlik ve usulsüzlük: VZA ve makine öğrenmesi ile ikili yaklaşım
BİLEN BARIŞ EROĞLU
- Banka müşterilerinin makine öğrenmesi ile analiz edilerek skorlanması
Analyzing and scoring bank customers with machine learning
FATİH KAZOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Beykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL
- Türk bankacılık sisteminde UFRS çerçevesinde firmaların derecelendirilmesi ve makine öğrenmesi ile model önerisi
Model proposal with rating and machine learning of companies within the framework of IFRS in the Turkish banking system
GÜNER ALTAN
- Preeklampsinin sağlık maliyetlerinin incelenmesi ve yapay zekâ tabanlı bir erken tanı klinik karar destek sistemi ile hastalık yönetim modeli oluşturulması
Examining the health costs of preeclampsia and creating a disease management model with an artificial intelligence based early diagnosis clinical decision support system
ÜLKÜ VERANYURT
Doktora
Türkçe
2022
Sağlık YönetimiSağlık Bilimleri ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL AKALIN