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

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.