Finansal bilgi manipülasyonunun denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi: Destek vektör makinesi, olasılıksal sinir ağı, k-en yakın komşu ve karar ağacı kullanımı

Bu tez kapsamında finansal tablolardaki bilgilerin çarpıtılması olarak tanımlanabilecek finansal bilgi manipülasyonunu tahmin etmek için denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Geleneksel tahmin algoritmalarına göre daha yüksek performans gösteren destek vektör makinesi (SVM), olasılıksal sinir ağı (PNN), k-en yakın komşu (KNN) ve karar ağacı (DT) algoritmalarından yararlanılmıştır. Sermaye Piyasası Kurumundan elde edilen verilere ayrı ayrı tüm algoritmalarda uygulanarak daha önce benzer çalışmalarda başarısını kanıtlamış destek vektör makinesi ve olasılıksal sinir ağı yöntemlerinin güncel olarak kullanılan k-en yakın komşu ve karar ağacı algoritmalarıyla karşılaştırılmalı analizi yapılmıştır. Böylece finansal bilgi manipülasyonunda hangi algoritmaların daha iyi performans gösterdiği kullanılan yöntemlerin sınıflandırma performansı özgünlük, duyarlılık ve toplam sınıflandırma doğruluğu istatistiklerine bakılarak tespit edilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda SVM ve PNN'in üstün performans gösterdiği görülmüştür. Bu nedenle, bu algoritmaların manipülasyonları otomatik olarak tespit etmek için kullanılabileceği söylenebilir.