Muhasebe hilelerinin tespitinde algoritmik yaklaşım

Günümüzde muhasebe hileleri, şirketlerin finansal güvenilirliğini zedeleyen, yatırımcı güvenini sarsan ve ekonomik sistemin istikrarını tehdit eden ciddi bir sorun olarak öne çıkmaktadır. Enron, WorldCom ve Xerox gibi küresel ölçekte yaşanan büyük muhasebe skandalları, yalnızca ilgili şirketlerin çöküşüne neden olmakla kalmamış; aynı zamanda ülkelerin ekonomik dengelerini sarsarak sermaye piyasalarında geniş çaplı güven kaybına yol açmıştır. Bu tür skandallar, finansal raporlama standartları ve bağımsız denetim süreçlerinin yeniden yapılandırılmasını zorunlu kılmıştır. Bu bağlamda, muhasebe hilelerinin erken aşamada tespit edilmesi; yalnızca şirketlerin sürdürülebilirliği açısından değil, aynı zamanda sermaye piyasalarının şeffaflığı ve kamusal güvenin korunması bakımından da kritik bir önem taşımaktadır. Bu çalışmada, muhasebe hilelerinin tespitine yönelik olarak Türkiye'deki şirketlerin yapısal özelliklerini ve sektör farklılıklarını dikkate alan dinamik ve algoritmik bir model geliştirilmiştir. Araştırma kapsamında, Beneish Modeli temel alınmış, Cemal Küçüksözen tarafından önerilen iki ek finansal oran (stokların brüt satışlara oranı endeksi ve finansman giderlerinin brüt satışlara oranı endeksi) ile güçlendirilmiş ve modelin performansı SMOTE Algoritması ile iyileştirilmiştir. Ayrıca çalışmaya Benford Yasası da entegre edilerek çok katmanlı bir kontrol mekanizması oluşturulmuştur. Veri seti olarak Borsa İstanbul'da (BIST) işlem gören imalat sanayi firmalarının finansal tabloları kullanılmış ve firmalar, bağımsız denetim raporlarında yer alan görüş türlerine ve kurumsal yönetim endeksinde bulunma durumlarına göre manipülatör ve manipülatör olmayan olarak sınıflandırılmıştır. Analiz sürecinde, alt sektör bazlı modelleme yapılmış ve her sektör için özgün eşik değerler tanımlanarak dinamik risk değerlendirme sistemi oluşturulmuştur. Bu yönüyle çalışma, sabit eşik değere dayalı klasik modellerin ötesine geçerek, sektörel farklılıkları dikkate alan bir yaklaşım geliştirmeyi amaçlamaktadır. Geliştirilen model, Python ve Django tabanlı yazılıma entegre edilerek kullanıcıların kolayca finansal veri yükleyebileceği, anında görsel raporlar ile analiz alabileceği bir dijital muhasebe hilesi tespit aracı haline getirilmiştir. Yazılım, hem gerçek firma verileriyle hem de bilinçli olarak oluşturulan manipülasyon senaryolarıyla test edilmiş ve riskli firmaları tespit ettiği görülmüştür. Bu kapsamda geliştirilen yaklaşımın, Türkiye'deki denetim süreçleriyle uyumlu bir çerçeve sunabileceği ve muhasebe hilelerinin tespitine yönelik çalışmalara katkı sağlayabilecek bir örnek oluşturabileceği düşünülmektedir.