حسابداری، حسابرسی و تامین مالی در محیط های اسلامی

حسابداری، حسابرسی و تامین مالی در محیط های اسلامی

ارائه روشی برای کشف تقلب در صورت‌های مالی شرکت‌های فعال در بورس اوراق بهادار تهران به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین و درخت تصمیم بهینه شده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد گروه حسابداری، دانشکده علوم اقتصادی و اداری، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران
2 دانشجو دکتری حسابداری دانشکده علوم اقتصادی و اداری، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران
3 دانشجوی دکتری حسابداری، گروه حسابداری ،واحد تهران مرکز ،دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران،ایران
4 دانش آموخته دکترای حسابداری ، دانشکده حسابداری و علوم مالی، دانشگاه تهران ، ایران
10.22034/aafie.2024.413225.1033
چکیده
امروزه دانش به عنوان یک منبع ارزشمند و استراتژیک و یک دارایی برای ارزیابی و پیش بینی مطرح است و منجر به ارائه راهکارها در زمینه کشف شرکت های متقلب باعث افزایش دقت و کاهش نیروی کار غیرموثر برای بررسی و تشخیص شرکت های متقلب می شود. با استفاده از راهکاری مانند راهکار پیشنهادی بصورت تمام وقت می توان به بررسی و کشف شرکت های متقلب پرداخت و این نیازمند به نیروی کار انسانی نمی باشد بلکه خود سیستم می تواند بصورت هوشمندانه تشخیص را انجام داده و اطلاع رسانی را کند. در گذشته راهکار های مختلفی برای تشخیص تقلب ارائه شدند که هر یک دارای مشکلاتی بودند. لذا پژوهش حاضر به ارائه روشی برای کشف تقلب در صورت های مالی شرکتها به کمک روش های هوش مصنوعی شامل الگوریتم های یادگیری ماشین می باشد. به این منظور در ابتدا پس از پیش پردازش داده ها و انتقال داده ها، با استفاده از الگوریتم های ترکیبی مجموعه راف و تحلیل سلسله مراتبی ویژگی ها (متغیرهای مستقل) انتخاب شدند و با آموزش و محاسبه و آزمون اوزان این ویژگی های از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین مدل‌هایی از این الگوریتم ها برای پیش بینی تقلب صورتهای مالی ارائه شد . در نهایت میزان صحت پیش بینی روش پیشنهادی با چند مورد از روش های پیشین مورد بررسی قرار گرفت و نتایج حاکی از عملکرد بهتر روش پیشنهادی نسبت به آن ها می باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Providing a method to detect fraud in the financial statements of companies active in the Tehran Stock Exchange using machine learning algorithms and optimized decision trees

نویسندگان English

esfandiyar malekian 1
esmael eghbal sefat ronaghi 2
amin ghamari moghaddam 3
mostafa malekian 4
1 Professor of Accounting Department, Faculty of Economic and Administrative Sciences, Mazandaran University, Babolsar, Iran
2 PhD student in accounting, Faculty of Economic and Administrative Sciences, Mazandaran University, Babolsar, Iran
3 PhD student in accounting, Department of Accounting, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
4 Graduated with a doctorate in accounting, Faculty of Accounting and Financial Sciences, University of Tehran, Iran
چکیده English

Today, knowledge is considered as a valuable and strategic resource and an asset for evaluation and prediction, and it leads to providing solutions in the field of detecting fraudu in the financial statements of companies, which increases accuracy and reduces ineffective labor to investigate and detect fraudulent companies. By using a solution like the proposed solution, it is possible to investigate and discover frau in the financial statements of companies full-time, and this does not require human labor, but the system itself can intelligently perform the diagnosis and inform. In the past, various solutions for detecting fraud were presented, each of which had problems. Therefore, the present research presents a method to detect fraud in the financial statements of companies with the help of artificial intelligence methods including machine learning algorithms. For this purpose, at first, after data preprocessing and data transfer, features (independent variables) were selected using the combined algorithms of the Ruff set and hierarchical analysis, and by training, calculating and testing the weights of these features through the algorithm Machine learning models of these algorithms were presented to predict the fraud of financial statements. Finally, the prediction accuracy of the proposed method was checked with some of the previous methods and the results indicate that the proposed method performs better than them.

کلیدواژه‌ها English

: fraud detection
support vector machine
Bayesian network
rough set
hierarchical analysis
دوره 2، شماره 5
بهار 1404
صفحه 60-95

  • تاریخ دریافت 02 شهریور 1402
  • تاریخ بازنگری 02 اردیبهشت 1403
  • تاریخ پذیرش 13 خرداد 1403
  • تاریخ انتشار 01 خرداد 1404