BAĞIMSIZ DENETİM GÖRÜŞLERİNİN MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE TAHMİNİ

agra
  • Ekim 2019

Bağımsız Denetim Görüşlerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Tahmin Edilmesi

Bu çalışmanın amacı, denetçi görüşlerini tahmin etmek ve öncekilerin doğruluğunu kontrol etmek için bir model oluşturmaktır. 2010-2019 yıllarına ait veriler Türkiye Kamuyu Aydınlatma Platformu’ndan (KAP) toplanmış ve ilgili dönemlere ait mali oranlar mali tablolardan hesaplanmıştır. Toplanan ve hesaplanan veriler, mali tabloların seyrine ilişkin diğer ek bilgilerle birleştirilmiş ve 7128 satır ve 52 özellikten oluşan bir veri seti elde edilmiştir. Veri seti, halka açık şirketlere ilişkin literatürdeki en büyük veri setidir. Denetçi görüşlerini sınıflandırmak için kullanılmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda test edilen diğer algoritmalar ile karşılaştırıldığında XGBoost algoritması %94.7 ile en yüksek F1 skorunu vermiştir. Bu çalışmada önerilen model, risk değerlendirme ve kalite kontrol çalışmaları için bağımsız denetçiler için yardımcı bir araçtır.

Yazının devamı için buraya tıklayınız.

Yazar: Taner Toraman