کارایی مدل های آماری والگوهای یادگیری ماشین در پیش بینی گزارشگری مالی متقلبانه

وجود تقلب و تداوم آن در صورتهای مالی،آثارگسترده ای بر سلامت مالی شرکت ها و توسعه پایدار  بازار سرمایه  دارد. روش های متداول حسابرسی در پیشگیری و کشف صورت های مالی متقلبانه، نتوانستهاندباتقلب هایحسابدارینوظهور به دلیل فقداندانشموردنیازداده کاوی،پیچیدگی تقلب های جدید و عدم تجربهکافیحسابرسان کناربیایند. در این پژوهش، انواع مدل های آماری و یادگیریماشین در دست یابی به الگویی با کارایی بالا در پیش بینی گزارشگری مالی متقلبانهاستفاده شد. از 20 متغیر در قالب الگوی پنج ضلعی تقلب با تاکید بر ساختار کنترل های داخلی در 166 شرکت هایفعال در بورس اوراق بهادار تهران طی سالهای 1388 الی 1397 و مقایسه بین مدل های مورد بررسی،باکمکآزمونمقایسه نسبت ها،نشان می دهدکهبه لحاظ آماریمدل هاییادگیریماشیندرپیش بینیگزارشگری مالی متقلبانه نسبتبه مدل هایآماری،کارایی و دقتبیشتری دارند. ترکیب الگوریتم درخت تصمیم گیری CHAID، C5 و C&R بالاترین دقت در پیش بینی گزارشگری مالی متقلبانه را با دقت بالای 61/92 درصد در پیش بینی تقلب نشان می دهد. روش های داده کاوی بر پایه مدل های یادگیری ماشین و بویژه ترکیب آنها بطور موفقیت آمیزی  در پیش بینی و کشف تقلب در صورت های مالی می تواند مورد استفاده قرار گیرد.