عنوان مقاله :
توانايي رويكردهاي فازي در كشف تقلب در گزارشگري مالي و مقايسه كارايي آنها
عنوان فرعي :
Ability of Fuzzy Approaches to Fraud Detection in Financial Reporting and their Performance Comparison
پديد آورنده :
مسيح آبادي دكتر ابوالقاسم
پديد آورندگان :
سرچمي محمد نويسنده دانشجوي دكتري حسابداري Sarchami Mohammad
سازمان :
دانشيار حسابداري
اطلاعات موجودي :
فصلنامه سال 1396 شماره 0
كليدواژه :
تقلب , رويكرد فازي , گزارشگري مالي , نسبتهاي مالي
چكيده فارسي :
با توجه به احتمال تقلب در صورتهاي مالي منتشر شده و اثرهاي زيانبار آن در بازارهاي مالي و كاهش سرمايهگذاري، همه سازمانهاي نظارتي مسيول دراين زمينه را در جهت جلوگيري و كشف اينگونه موارد سوق داده است. هدف از انجام اين پژوهش بررسي توانايي رويكردهاي فازي در كشف تقلب گزارشگري مالي شركتهاي پذيرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران است. سه فرضيه تدوين گرديده است: 1) دستهبند درخت تصميم فازي توانايي كشف تقلب در گزارشگري مالي را دارد. 2) دستهبند فازي سوگنو توانايي كشف تقلب در گزارشگري مالي را دارد. 3) تفاوت معناداري بين نتايج به كارگيري دستهبند درخت تصميم فازي و دستهبند فازي سوگنو وجود دارد. با استفاده از نرمافزار مطلب، رويكردهاي فازي ذكر شده برنامهريزي شدهاند و فرضيهها مورد آزمون قرار گرفتند. ميانگين دقت در دسته بند درخت تصميم فازي 312/31 و در دستهبند فازي سوگنو 92/80 است. به عبارتي فرضيه اول رد شده است و فرضيه دوم و سوم مورد تاييد قرار گرفته است.
چكيده لاتين :
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.
عنوان نشريه :
دانش حسابداري
عنوان نشريه :
دانش حسابداري