استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پیشخور چند لایه در تشخیص گزارشگری مالی متقلبانه در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه جامع امام حسین (ع)، تهران، ایران

2 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد مؤسسه آموزش عالی تابران، مشهد، ایران

3 استادیار گروه مدیریت مالی اسلامی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه جامع امام حسین (ع)، تهران، ایران

چکیده

هدف: هدف مقاله استفاده از شبکه عصبی پیشخور چندلایه در تشخیص گزارشگری مالی متقلبانه در شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران است. بر اساس استاندارد 240 حسابرسی تقلب عبارت است از هرگونه اقدام عمدی توسط مدیران اجرایی، کارکنان، مدیران ارشد و اشخاص ثالث که سبب فریبکاری در جهت برخورداری از مزایایی ناروا گردد.

روش‌شناسی: روش آماری مورد استفاده در این پژوهش شبکه عصبی پیشخور چند لایه (لگاریتم سیگموئید) است. جامعه آماری پژوهش پس از اعمال برخی محدودیت‌های موجود در این پژوهش، شامل 520 شرکت پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران طی دوره زمانی 1399 است.

یافته‌ها: نتایج پژوهش در رابطه با عملکرد شبکه عصبی مصنوعی در تشخیص گزارشگری مالی متقلبانه مثبت است. به بیان الگوی ANN توسعه‌یافته می‌تواند گزارشگری مالی تقلبی را در صورت‌های مالی شناسایی کند.

دانش‌افزایی: یافته‌های این پژوهش به ادبیات روش‌های کشف نشانه‌های تقلب در صورت‌های مالی کمک می‌کند و هم‌چنین می‌توان از آن برای کمک به نقش حسابرس در کشف تحریف‌های با اهمیت منتسب به تقلب استفاده کرد.
مطالعات حسابرسی مطهر
دوره 1، شماره 2 - شماره پیاپی 2
فصلنامه زمستان
بهمن 1402
صفحه 93-113

فایل ها

هم رسانی

ارجاع به این مقاله

آمار