Beneish Modelinin Türkiye'ye Uyarlanması: Tespit Başarımını Geliştiren Bir Uygulama

Finansal bilgi manipülasyonuna başvurarak kazançlarını olduğundan farklı gösteren şirketleri saptamak içinkullanılan araçlar arasında Beneish Modeli öne çıkmaktadır. Bir dizi araştırmada manipülatör şirketleri sınıflandırmak için modelin geliştirildiği esas çalışmada raporlanan katsayılar ve kesim noktası kullanılmıştır. Modelin sınıflandırma başarımında modelin bileşenleri kadar bileşenlerin model içindeki ağırlıkları da önem taşır. Bu bağlamda, Türkiye'deki şirketlerde uygulanan manipülasyonları tahmin etmek için kullanılacak ideal model katsayıları, yabancı bir ülkedeki şirketlerin geçmişte bir döneme ait verisiyle türetilmiş katsayılardan farklılık gösterebilir. Bu görüşten hareketle, Beneish Modeli Türkiye'deki şirketlere ait güncel veriyle probit regresyon yöntemi kullanılarak yeniden çalıştırılmış ve böylece Türkiye'ye uygun güncel model katsayıları elde edilmiştir. Sonrasında, elde edilen model ile orijinal modelin Türkiye'deki düzenleyici ve denetleyici otorite tarafından önceden saptanmış olan manipülasyonları tahmin etmedeki başarımları ölçülmüştür. 2013-2019 dönemi verisinin kullanıldığı karşılaştırmada, bu çalışmada türetilen probit modelinin Türkiye'deki manipülatör şirketlerin tespitinde orijinal Beneish Modelinden daha başarılı olduğu gözlenmiştir. Sonuçta, orijinal modele bir alternatif önerilmiş ve sınıflandırma için uygun kesim noktası ile birlikte sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler:

Kazanç Manipülasyonu, Beneish M Skoru, Finansal Bilgi Manipülasyonu, Probit Modeli

PDF

___

Akra, R. M.- Chaya, J. K. (2020), “Testing the Effectiveness of Altman and Beneish Models in Detecting Financial Fraud and Financial Manipulation: Case Study Kuwaiti Stock Market”, International Journal of Business and Management, 15(10), pp.70-81.

Bekçi, İ.- Avşarlıgil, N. (2011), “Finansal Bilgi Manipülasyonu Yöntemlerinden Yaratıcı Muhasebe ve Bir Uygulama”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 13(2), ss.131-162.

Beneish, M. D. (1999), “The Detection of Earnings Manipulation”, Financial Analysts Journal, 55(5), pp.24-36.

Beneish, M. D.- Lee, C. M.- Nichols, D. C. (2013), “Earnings Manipulation and Expected Returns”, Financial Analysts Journal, 69(2), pp.57-82.

Benligiray, S.- Onay, A. (2020), “Finansal Bilgi Manipülasyonu Bağlamında Bağımsız Denetçi Raporlarının ve SPK Bültenlerinin İncelenmesi”, Anadolu Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 2 (2), ss.13-43.

Comporek, M. (2020), “The effectiveness of the Beneish model in the detection of accounting violations–the example of companies sanctioned by the Polish Financial Supervision Authority”, Research Papers of Wroclaw University of Economics and Business, 64(10), pp.18-30.

Güler, S.- Emgin, O.- Uçma, T. (2013), “A Pragmatic Manifest for Ethics in Emerging Markets: The Prediction of Manipulation in Turkey By Using Beneish's Model” World of Accounting Science Journal, 15(3), pp.149-165.

Güner, M.- Kurnaz, E. (2020), “Muhasebe Manipülasyonunun Beneish Modeli Yardımıyla Ölçülmesi: BIST Kimya, Petrol, Plastik Endeksi Şirketleri Üzerine Bir Araştırma”, Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 13(2), ss.195-214.

Hołda, A. (2020), “Using the Beneish M-score model: Evidence from non-financial companies listed on the Warsaw Stock Exchange”, Investment Management & Financial Innovations, 17(4), pp.389-401.

Jolly, T.- Chandani, A. (2020), “Earnings Manipulation in Listed Automobile Companies Using Beneish M-Score and Altman Z-Score Model”, International Journal of Modern Agriculture, 9(3), pp.1327-1347.

Kara, S.- Sakarya, Ş.- Aksu, M. (2016), “Beneish Modeli İle Kazanç Manipülasyonunun Tespit Edilmesi: BIST Şirketleri Üzerine Ampirik Bir Uygulama”, Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 8(2), ss.13-25.

Kukreja, G.- Gupta, S. M.- Sarea, A. M.- Kumaraswamy, S. (2020), “Beneish M-score and Altman Z-score as a catalyst for corporate fraud detection” Journal of Investment Compliance, 21(4), pp.231-242.

Küçüksözen, C. (2004), “Finansal Bilgi Manipülasyonu: Nedenleri, Yöntemleri, Amaçları, Teknikleri, Sonuçları ve İMKB Şirketleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma (Doktora Tezi)”, Ankara Üniversitesi, Ankara.

Küçüksözen, C.- Küçükkocaoğlu, G. (2004), “Finansal Bilgi Manipülasyonu: İMKB Şirketleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma”, 1st International Accounting Conference on the Way to Convergence, MÖDAV, İstanbul.

Onay, A.- Benligiray, S. (2021), “Denetim Raporlarına Göre Kazancını Yöneten Şirketlerde Toplam ve Spesifik Tahakkuklar Üzerine Bir Araştırma”, Uluslararası Sosyal Bilimler ve Eğitim Bilimleri Sempozyumu, USVES.

Öcal, N.- Atasoy, Y.- Ö. Öcal (2017), “Muhasebe Bazlı Kazanç Manipülasyonunun Tespitinde Kullanılan Beneish Modelinin Test Edilmesi”, 21. Finans Sempozyumu, Balıkesir.

Svabova, L. (2021), “Detecting the manipulation of earnings in the company: triangulation of methods”, In SHS Web of Conferences (Vol. 92). EDP Sciences. Globalization and its Socio-Economic Consequences.

Svabova. L.- Kramarova, K.- Chutka, J.- Strakova, L. (2020), “Detecting earnings manipulation and fraudulent financial reporting in Slovakia”, Oeconomia Copernicana, 11(3), pp.485–508.

Tekin, E. (2017), “2010-2014 Yılları Arasında Türkiye'de Halka Açık Şirketlerde Manipülasyon Üzerine Beneish Modeli İle Ampirik Çalışma (Yayınlanmamış Doktora Tezi)”, Başkent Üniversitesi, Ankara.

Uzunoğlu, H.- Karacaer, S. (2019), “Finansal Bilgi Manipülasyonu: BIST Sınai Endeksi Üzerine Bir Çalışma”, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 37(3), ss.547-564.

Valaskova, K.- Fedorko, R. (2021), “Beneish M-score: A measure of fraudulent financial transactions in global environment?”, In SHS Web of Conferences (Vol. 92). EDP Sciences. Globalization and its Socio-Economic Consequences, pp.1-11.

Varıcı, İ.- Er, B. (2013), “Muhasebe Manipülasyonu ve Firma Performansı ilişkisi: İMKB Uygulaması”, Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(1), ss.43-52.

Vetoshkina, E.- Cherepanova, P.- Semenikhina, N.- Tukhvatullin, R. (2020), “Financial Statements Fraud Detection: Analysis of Beneish and Roxas Models Applicability (Russian Approach)”, Helix, 10(5), pp.212-217.