AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn addition, a classification success of 89.27% was achieved with the Multinominal Logit model and 85.85% with the Multinominal Probit model and the power and reliability levels of the classification models were calculated.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In the study, whether 205 enterprises operating in the BIST manufacturing industry sector have engaged in financial information manipulation for the years 2022-2023 is estimated using the Beneish TR model. In addition, the Multinominal Logit model and Multinominal Probit model were also used in the study. With the use of the models, the marginal effects of the variables in determining the probability of financial information manipulation and the success of the models in classifying financial information manipulation were calculated and necessary comparisons were made. As a result of the Beneish TR model, it has been determined that 116 enterprises have no evidence of any financial manipulation, 16 enterprises are likely to engage in financial manipulation, 37 enterprises have serious findings for financial manipulation and 36 enterprises have very important findings for financial manipulation. As a result of the Multinominal Logit regression model and Multinominal Probit regression model analyses, it is determined that the gross profit margin index is the most important variable that reduces the probability of financial manipulation. In addition, a classification success of 89.27% was achieved with the Multinominal Logit model and 85.85% with the Multinominal Probit model and the power and reliability levels of the classification models were calculated.
Özet
Çalışmada BIST imalat sanayi sektöründe faaliyet gösteren 205 işletmenin 2022-2023 yılları için finansal bilgi manipülasyonu yapıp yapmadıkları, Beneish TR modeli kullanılarak tahmin edilmiştir. Ayrıca çalışmada, Multinominal Logit modeli ve Multinominal Probit modeli de kullanılmıştır. Modellerin kullanımı ile değişkenlerin finansal bilgi manipülasyonu olasılığının belirlenmesindeki marjinal etkiler ve modellerin finansal bilgi manipülasyonu sınıflandırma başarıları hesaplanarak, gerekli karşılaştırmalar yapılmıştır. Beneish TR modeli sonucunda 116 işletmenin herhangi bir finansal manipülasyona başvurduğuna ilişkin bulgunun olmadığı, 16 işletmenin finansal manipülasyon yapma olasılığının bulunduğu, 37 işletme için finansal manipülasyon yapmaya yönelik ciddi bulguların belirlendiği ve 36 işletmeye dair finansal manipülasyon yapmaya yönelik çok önemli bulguların var olduğu belirlenmiştir. Multinominal Logit regresyon modeli ve Multinominal Probit regresyon modeli analizleri sonucunda brüt kâr marjı endeksinin finansal manipülasyon yapma olasılığını azaltıcı en önemli değişken olduğu belirlenmiştir. Bununla birlikte kullanılan Multinominal Logit modeliyle %89,27’lik ve Multinominal Probit modeliyle %85,85’lik sınıflandırma başarısı gerçekleştirilmiş ve sınıflandırmaya ilişkin modellerin gücü ve güvenirlik düzeyleri hesaplanmıştır.