Fıne-Tuning the Beneish Model for Turkey: An Application that Improves theDetection Performance

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

Abstract

Beneish Model stands out among the tools used to detect companies that misrepresent their earnings by manipulation of financial information. A number of studies utilizing the classification of manipulators used the coefficients and the cut-off point reported in the primary study in which the model was developed. For the classification performance of the model, the weights of the components are important just as the model composition. In this context, the ideal model coefficients to predict manipulations practiced by the companies in Turkey may differ from the coefficients derived from data of foreign companies for a period in the past. Beneish Model is rerun with contemporaneous data of the companies in Turkey by using the probit regression method and the model coefficients are obtained which are up to date and applicable to Turkey. Thereafter, the obtained model and the original model are measured for their performance of prediction of the pre-detect manipulations by the regulatory and supervisory authority in Turkey. In the comparison using 2013-2019 period data, it is observed that the obtained model performs better than the original Beneish model in terms of detecting manipulator companies in Turkey. Consequently, an alternative to the Beneish Model is proposed and provided with an appropriate cutting point for the classification.

Özet

Finansal bilgi manipülasyonuna başvurarak kazançlarını olduğundan farklı gösteren şirketleri saptamak için kullanılan 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.