>
Fa   |   Ar   |   En
   توانایی رویکردهای فازی در کشف تقلب در گزارشگری مالی و مقایسۀ کارایی آنها  
   
نویسنده مسیح آبادی ابوالقاسم ,سرچمی محمد
منبع دانش حسابداري - 1396 - دوره : 8 - شماره : 4 - صفحه:161 -190
چکیده    با توجه به احتمال تقلب در صورت‌های مالی منتشر شده و اثرهای زیانبار آن در بازارهای مالی و کاهش سرمایه‌گذاری، همه سازمان‌های نظارتی مسئول دراین زمینه را در جهت جلوگیری و کشف این‌گونه موارد سوق داده است. هدف از انجام این پژوهش بررسی توانایی رویکردهای فازی در کشف تقلب گزارشگری مالی شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران است. سه فرضیه تدوین گردیده است: 1) دسته‌بند درخت تصمیم فازی توانایی کشف تقلب در گزارشگری مالی را دارد. 2) دسته‌بند فازی سوگنو توانایی کشف تقلب در گزارشگری مالی را دارد. 3) تفاوت معناداری بین نتایج به کارگیری دسته‌بند درخت تصمیم فازی و دسته‌بند فازی سوگنو وجود دارد. با استفاده از نرم‌افزار مطلب، رویکردهای فازی ذکر شده برنامه‌ریزی شده‌اند و فرضیه‌ها مورد آزمون قرار گرفتند. میانگین دقت در دسته بند درخت تصمیم فازی 31/312 و در دسته‌بند فازی سوگنو 80/92 است. به عبارتی فرضیۀ اول رد شده است و فرضیۀ دوم و سوم مورد تایید قرار گرفته است.
کلیدواژه رویکرد فازی، تقلب، گزارشگری مالی، نسبت‌های مالی
آدرس دانشگاه آزاد اسلامی واحد سبزوار, ایران, دانشگاه آزاد اسلامی واحد حاجی‌آباد, ایران
پست الکترونیکی mohammadsarchami@yahoo.com
 
   Fuzzy Approaches Ability and their Performance Comparison to Fraud Detection in Financial Reporting  
   
Authors Sarchami Mohammad
Abstract    The possibility of fraud in the issued financial statements, and its negative impacts on financial markets and the resulting reduction of investment have caused responsible monitoring organizations to detect the frauds and to move seriously against them. This study aimed to investigate the ability of the fuzzy approaches to fraud detection in financial reporting of the firms in the Tehran Stock Exchange. In this study, three hypotheses were considered. First, the Fuzzy decision tree classifier can detect fraud in financial reporting. Secondly, the Sugeno fuzzy classifier can detect fraud in financial reporting. Thirdly, there is a significant difference between the results of fuzzy decision tree classifier and Sugeno fuzzy classifier. These fuzzy approaches were programmed and used for testing the above hypotheses, using Matlab Software. The average accuracy of the Fuzzy decision tree classifier was 31/312, and of the Sugeno fuzzy classifier was 80/92. In other words, the first hypothesis was rejected and the second and third hypotheses were verified.
Keywords
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved