SavedAdd your journal

Journals / Muhasebe ve Denetime Bakış / 2021 / Cilt: 21 Sayı: 64

A TEST OF PERFORMANCE OF EARNINGS MANIPULATION DETECTION MODELS ON COMPANIES LISTED ON ISTANBUL STOCK EXCHANGE

KAZANÇ MANİPÜLASYONU TESPİT MODELLERİNİN BORSA İSTANBUL ŞİRKETLERİNDE TEST EDİLMESİ

Serdar Benligiray(ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, İŞLETME FAKÜLTESİ)0000-0001-7593-7971
Ahmet Onay(Eskişehir Teknik Üniversitesi)0000-0003-1182-6003
Pages
179–204
Publication Date
2021-09-20
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Cut-off values of M scores proposed for the original and the revised Beneish Model is -1,90 and for the model modified for Turkey is -1,35.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Detecting the companies that misrepresent their earnings by manipulations of financial information is of great importance for the economic actors.
📊
Key Findings & Data:In this study, detection performances of the M scores calculated by the original Beneish Model, the revised version, and the modified version for Turkey are tested specifically on the companies operating in Turkey.
💡
Conclusion & Impact:Cut-off values of M scores proposed for the original and the revised Beneish Model is -1,90 and for the model modified for Turkey is -1,35.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2011-2019 Verileri
⚙️Variables:Finansal Manipülasyon · Kazanç Manipülasyonu · Beneish Modeli

Abstract

Detecting the companies that misrepresent their earnings by manipulations of financial information is of great importance for the economic actors. Beneish Model and its derivatives are prominent among the tools used to detect earnings manipulation in academic research. In this study, detection performances of the M scores calculated by the original Beneish Model, the revised version, and the modified version for Turkey are tested specifically on the companies operating in Turkey. For this purpose, a test sample of 300 company-years with a close ratio of one-tenth of manipulators is formed by the financial statements for the period 2011-2019 of companies listed on Istanbul Stock Exchange. In the analysis, a statistically significant difference is observed between the M scores of the manipulator and the control companies for the original Beneish Model and the revised version of the model. For these two models, the abilities to detect the manipulations performed in Turkey are very close to the level of which is reported in the study that first introduced the model. On the other hand, it is observed that the model modified for Turkey causes a much higher estimation error when compared to the other two models. This study concludes with propositions of M score cut-offs to classify the companies as manipulators in Turkey. Cut-off values of M scores proposed for the original and the revised Beneish Model is -1,90 and for the model modified for Turkey is -1,35.

Özet

Finansal bilgi manipülasyonuna başvurarak kazançlarını olduğundan farklı gösteren şirketlerin saptanması ekonomik aktörler için büyük önem taşır. Akademik araştırmalarda kazanç manipülasyonunu tespit etmek amacıyla kullanılan araçlar arasında Beneish Modeli ve türevleri öne çıkmaktadır. Bu çalışmada orijinal Beneish Modeli, modelin güncel versiyonu ve Türkiye’ye uyarlanmış türevi kullanılarak elde edilen M skorlarının, Türkiye’de faaliyet gösteren şirketler özelinde kazanç manipülasyonlarını tespit etmedeki başarıları sınanmıştır. Bunun için Borsa İstanbul’a kote şirketlerin 2011- 2019 finansal tablolarından yararlanılmış ve yaklaşık yüzde 10’u manipülatör şirketlerden oluşan 300 şirket-yıl boyutunda bir sınama örneklemi kullanılmıştır. Analiz sonuçlarında, orijinal Beneish Modeli ve modelin güncel versiyonu için, manipülatör ve kontrol şirketlerinin M skorları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark gözlenmiştir. Bu iki modelin Türkiye’de gerçekleştirilen manipülasyonları tespit kabiliyeti, modelin geliştirildiği esas çalışmada raporlanan düzeye oldukça yakındır. Diğer taraftan, Türkiye’ye uyarlanmış modelin, diğer iki modele kıyasla daha fazla tahmin hatasına neden olduğu görülmüştür. Son olarak, Türkiye özelinde manipülatör şirketleri belirlemek için M skoru sınır değerleri önerilmiştir. Orijinal ve güncellenmiş Beneish Modelleri için önerilen M skoru sınır değeri -1,90 ve Beneish modelinin Türkiye’ye uyarlanmış versiyonu için önerilen M skoru sınır değeri -1,35’tir.

🔖

Cite This Article

Benligiray, S., Onay, A., *, A. O. (2021). A TEST OF PERFORMANCE OF EARNINGS MANIPULATION DETECTION MODELS ON COMPANIES LISTED ON ISTANBUL STOCK EXCHANGE. Muhasebe ve Denetime Bakış, Cilt: 21 Sayı: 64, 179–204. https://ajindex.com/articles/1294834

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (37)

  1. Alfian, F. and Triani, N. (2019). Fraudulent Financial Reporting Detection Using Beneish M-Score Model in Public Companies in 2012-2016. Asia Pacific Fraud Journal, 4(1), 27-42.
  2. Bekçi, İ. ve Avşarlıgil, N. (2011). Finansal Bilgi Manipülasyonu Yöntemlerinden Yaratıcı Muhasebe ve Bir Uygulama. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 13(2), 131-162.
  3. Beneish, M. D. (1997). Detecting GAAP Violation: Implications for Assessing Earnings Management among Firms with Extreme Financial Performance. Journal of Accounting and Public Policy, 16(3), 271-309.
  4. Beneish, M. D. (1999). The Detection of Earnings Manipulation. Financial Analysts Journal, 55(5), 24-36.
  5. Beneish, M. D., Lee, C. M. and Nichols, D. C. (2013). Earnings Manipulation and Expected Returns. Financial Analysts Journal, 69(2), 57-82.
  6. Benligiray, S. ve Onay, A. (2020). Finansal Bilgi Manipülasyonu Bağlamında Bağımsız Denetçi Raporlarının ve SPK Bültenlerinin İncelenmesi. Anadolu Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 2 (2), 13-43.
  7. Dechow, P., R. Sloan, and Sweeney, A. (1995). Detecting Earnings Management. The Accounting Review, 70(2): 193–225.
  8. Fındık, H. ve Öztürk, E. (2016). Finansal Bilgi Manipülasyonunun Beneish Modeli Yardımıyla Ölçülmesi: BIST İmalat Sanayi Üzerine Bir Araştırma. İşletme Araştırmaları Dergisi, 8(1), 483-499.
  9. Franceschetti, B. M. and Koschtial, C. (2013). Do bankrupt companies manipulate earnings more than the non-bankrupt ones?. Journal of Finance and Accountancy, 12(1), 1-23.
  10. Güler, S., Emgin, O. and 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), 149-165.
  11. Güner, M. ve Kurnaz, E. (2020). Muhasebe Manipülasyonunun Beneish Modeli Yardımıyla Ölçülmesi: BİST Kimya, Petrol, Plastik Endeksi Şirketleri Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 13(2), 195-214.
  12. Halilbegovic, S., Celebic, N., Cero, E., Buljubasic, E. and Mekic, A. (2020). Application of Beneish M-score Model on Small and Medium Enterprises in Federation of Bosnia and Herzegovina. Eastern Journal of European Studies, 11(1), 146-163.
  13. Healy, P. M. and J. Wahlen (1999). A Review of the Earnings Management Literature and its Implications for Standard Setting. Accounting Horizons, 13(4), 365-383.
  14. Jones, J. J. (1991). Earnings Management during Import Relief Investigations. Journal of Accounting Research, 29(2), 193-228.
  15. Kamal, M. E. M., Salleh, M. F. M. and Ahmad, A. (2016). Detecting Financial Statement Fraud by Malaysian Public Listed Companies: The reliability of the Beneish M-Score model. Jurnal Pengurusan (UKM Journal of Management), 46, 23-32.
  16. Kara, S., Sakarya, Ş. ve Aksu, M. (2016). Beneish Modeli İle Kazanç Manipülasyonunun Tespit Edilmesi: BIST Şirketleri Üzerine Ampirik Bir Uygulama. Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 8(2), 13-25.
  17. Kiracı, Ö. Ü. ve Çelikay, D. Ş. (2020) Büyük Temizlik Muhasebesi: Bist İmalat Sektöründe Bir Araştırma. Muhasebe ve Denetime Bakış, 21(61), 237-254.
  18. Küçüksözen, C. (2004). Finansal Bilgi Manipülasyonu: Nedenleri, Yöntemleri, Amaçları, Teknikleri, Sonuçları ve İMKB Şirketleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma (Doktora Tezi). Ankara Üniversitesi, Ankara.
  19. Küçüksözen, C. ve Küçükkocaoğlu, G. (2004). Finansal Bilgi Manipülasyonu: İMKB Şirketleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma, 1st International Accounting Conference on the Way to Convergence, MÖDAV, İstanbul.
  20. Lotfi, N. and Aghaei Chadegani, A. (2018). Detecting Corporate Financial Fraud using Beneish M-Score Model. International Journal of Finance & Managerial Accounting, 2(8), 29-34.
  21. Mehta, A. and Bhavani, G. (2017). Application of Forensic Tools to Detect Fraud: The Case of Toshiba. Journal of Forensic and Investigative Accounting, 9(1), 692-710.
  22. Omar, N., Koya, R. K., Sanusi, Z. M. and Shafie, N. A. (2014). Financial Statement Fraud: A Case Examination Using Beneish Model and Ratio Analysis. International Journal of Trade Economics and Finance, 5(2), 184.
  23. Öcal, N., Y. Atasoy, ve Ö. Öcal (2017). Muhasebe Bazlı Kazanç Manipülasyonunun Tespitinde Kullanılan Beneish Modelinin Test Edilmesi. 21. Finans Sempozyumu, Balıkesir.
  24. Paolone, F. and Magazzino, C. (2014). Earnings Manipulation among the Main Industrial Sectors: Evidence from Italy. Economia Aziendale Online, 5(4), 253-261.
  25. Ramírez-Orellana, A., Martínez-Romero, M. J. and Mariño-Garrido, T. (2017). Measuring Fraud and Earnings Management by a Case of Study: Evidence from an International Family Business. European Journal of Family Business, 7(1-2), 41-53.
  26. Repousis, S. (2016). Using Beneish model to detect corporate financial statement fraud in Greece. Journal of Financial Crime, 23(4), 1063-1074.
  27. Svabova. L., Kramarova, K., Chutka, J. and Strakova, L. (2020). Detecting Earnings Manipulation and Fraudulent Financial Reporting in Slovakia. Oeconomia Copernicana, 11(3), 485–508.
  28. Tarjo and Herawati, N. (2015). Application of Beneish M-Score Models and Data Mining to Detect Financial Fraud. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 211, 924-930.
  29. 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.
  30. Tepeli, Y. ve Kayıhan, B. (2016). Muhasebe Manipülasyonunun Beneish Modeli ile Tespit Edilmesi: BİST Gıda Maddeleri Sanayi Sektöründe Bir Uygulama, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 14(4), 245-264.
  31. Triani, N. (2019). Fraudulent Financial Reporting Detection Using Beneish M-Score Model in Public Companies in 2012-2016. Asia Pacific Fraud Journal, 4(1), 27-42.
  32. Uzunoğlu, H. ve Karacaer, S. (2019). Finansal Bilgi Manipülasyonu: BİST Sınai Endeksi Üzerine Bir Çalışma. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 37(3), 547-564.
  33. Varıcı, İ. ve Er, B. (2013). Muhasebe Manipülasyonu ve Firma Performansı ilişkisi: İMKB Uygulaması. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(1), 43-52.
  34. Watts, R. L. and Zimmermann, J. L. (1986). Positive Accounting Theory. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall.
  35. Weglarczyk, S. (2018). Kernel Density Estimation and its Application, ITM Web of Conferences 23, XLVIII Seminar of Applied Mathematics, Tokyo.
  36. Wiedman, C. I. (1999). Instructional case: Detecting earnings manipulation. Issues in Accounting Education, 14(1), 145-176.
  37. Yörük, N. ve Doğan, E. (2009). Finansal Bilgi Manipülasyonu ve Finansal Bilgi Manipülasyonunun Belirlenmesine Yönelik İMKB'de Bir Uygulama. Ankara: Detay Yayıncılık.