Karma Modeller

Karma modeller, finansal tablolardaki çeşitli değişkenler kullanılarak kazanç manipülasyonunu tahmin etmek için geliştirilmiş probit modellerdir. Bu modeller, sadece isteğe bağlı tahakkukları değil, aynı zamanda kazanç yönetimini de belirlemek için kullanılabilmektedir(Fındık ve Öztürk,2016:489).

35.2.1. Altman Z-Skor Modeli

Altman (1968) bir dizi finansal oranın şirket iflası öngörüsünde tutarlı bilgi verip veremeyeceği sorusundan yola çıkarak, seçilen finansal oranları diskriminant analiz yaklaşımında birleştirdiği bir model geliştirmiştir. Teori çok değişkenli bir çerçevede analiz edildiğinde oranların, sıralı oran karşılaştırmalarının ortak tekniğinden daha büyük istatistiksel anlamlılık sunacağıdır. Altman modelinde Tablo 22’de verilen finansal oranları değişken olarak kullanmıştır.

Tablo 22. Altman (1968) Modeli Değişkenleri

No Değişken Formülü

1 X1 Çalışma Sermayesi / Toplam Varlıklar 2 X2 Geçmiş Yıl Karları / Toplam Varlıklar

3 X3 Faiz ve Vergiler Öncesi Kar / Toplam Varlıklar 4 X4 Piyasa Değeri / Toplam Borçlar

5 X5 Satış / Toplam Varlıklar (Kaynak:Altman,1968:596)

X1 (Çalışma Sermayesi / Toplam Varlıklar): Şirket problemleri çalışmalarında sıkça görülen Çalışma Sermayesi/Toplam Aktif oranı, firmanın toplam aktifleştirmeye

91

göre net likit varlıklarının bir ölçüsüdür. İşletme sermayesi, cari aktifler ile cari borçlar arasındaki fark olarak tanımlanır. Normalde, istikrarlı şekilde işletme kayıpları yaşayan bir firmanın, dönen varlıkları toplam varlıklar içinde daralacaktır. Altman bu oranın diğer likidite oranlılarından daha kullanışlı olduğu ifade etmiştir (Altman,1968:595).

X2 (Geçmiş Yıl Karları / Toplam Varlıklar) : Kümülatif karlılığın zaman içindeki ölçüsü olan bu oran nispeten yeni oranlardan biri olarak gösterilmektedir. Bir firmanın yaşı bu oranda örtük olarak değerlendirilmektedir. Örneğin nispeten genç bir firma muhtemelen düşük bir GYK / TV oranı gösterecektir çünkü birikimli kârlarını oluşturmak için yeterli zaman geçmemiştir. Bu nedenle, bu analizde genç firmanın bir şekilde ayrımcılığa uğradığı ve iflas olarak sınıflandırılma riskinin, eski firmaya göre daha yüksek olduğu iddia edilebilir. Ancak, bu tam olarak gerçek dünyadaki durumdur. Bir firmanın ilk yıllarında başarısızlık riski çok daha yüksektir (Altman,1968:595).

X3 (Faiz ve Vergiler Öncesi Kar / Toplam Varlıklar): Bu oran, bir firmanın toplam varlıklarına faiz ve vergi indirimlerinden önceki karını bölmek suretiyle hesaplanır. Özünde kârı herhangi bir vergi veya kaldıraç faktöründen soyutlayan, firmanın varlıklarının gerçek üretkenliğinin bir ölçüsüdür. Bir firmanın nihai varlığı, varlıklarının kazanç gücüne dayanıyor olduğundan bu oran şirket başarısızlığı ile ilgili çalışmalar için özellikle uygun görünmektedir(Altman,1968:595).

X4 (Piyasa Değeri / Toplam Borçlar) : Bu oran şirketin tüm hisse senetlerinin değerleri toplamının uzun ve kısa vadeli borçlar toplamına bölünmesiyle hesaplanır. Oran şirket yükümlülüklerinin varlıklarını aşması halinde, şirketin temerrüde düşme noktasına gelmeden önce varlıkların değer kaybı sınırını gösterir. Örneğin piyasa değeri 1.000 TL ve toplam borcu 500 TL olan bir şirket, iflastan önce varlık değerinde üçte iki oranında bir düşüş yaşayabilir. Bununla birlikte, aynı şirketin piyasa değeri 250 TL olması varsayımında, sadece varlıklarda üçte bir tutarda bir düşüş yasaması halinde borçlarını ödeyememe durumuna gelecektir(Altman,1968:595).

X5 (Satış / Toplam Varlıklar): Sermaye dönüşüm oranı, şirketin varlıklarının satış üretme kabiliyetini gösteren standart bir finansal orandır. Bu tek başına en az anlam

92

ifade eden oran olmasına rağmen modeldeki diğer değişkenlerle olan benzersiz ilişkisi nedeniyle, modelin genel ayrımcılık yeteneğine katkısında ikinci sırada yer almaktadır (Altman,1968:595).

3.5.2.2. Beneish Modeli

Beneish (1999) modeli, kazanç manipülatörlerinin ayırt edici özelliklerinin belirlenerek kazanç manipülasyonu saptamak için geliştirilmiş bir modeldir. Modelin değişkenleri, şirketlerin manipülatif bir faaliyette bulunmalarına neden olabilecek manipülasyon veya önkoşullardan kaynaklanan mali tablo bozulmalarını yakalamak için tasarlanmıştır. Sonuçlar, manipülasyon olasılığı ile bazı finansal tablo değişkenleri arasında sistematik bir ilişki olduğunu göstermektedir. Bu kanıt, manipülasyonun tespit edilmesinde ve rapor edilen kazançların güvenilirliğinin değerlendirilmesinde muhasebe verilerinin yararlılığı ile tutarlıdır. Model, denetim keşfinden önce kazanç manipülasyonu yapan şirketlerin yaklaşık yarısını belirlemektedir. Bununla birlikte, tarama sonuçları, finansal tablo numaralarındaki çarpıklıkların kazanç manipülasyonundan veya başka bir yapısal kökenden kaynaklanıp kaynaklanmadığının belirlenmesini gerektirmektedir (Beneish,1999:24).

Beneish modeli karma modellere öncülük eden, işletmelerin finansal bilgi manipülasyonuna başvurup başvurmadıklarını belirlemek için tahakkuklar üzerinden giden diğer modellere farklı bir bakış açısı getirebilmek adına farklı değişkenlerin de modele eklendiği logit ve probit bir modeldir. Tahakkuklardaki değişimi ortaya koymak adına doğrusal regresyonlar ile tahakkuklarla beraber bazı değişkenlerin de kullanılabileceği fikrini ortaya atan Beneish, 1997 ortaya atıp 1999 yılında geliştirdiği modeli finansal bilgi manipülasyonu tespitinde sıkça kullanılmaktadır(Küçükkocaoğlu, Benli ve Küçüksözen, 2007:8).

Beneish’in modelde oluşturduğu denklem ile herhangi bir firmanın finansal tablolarını inceleyen bir yatırımcı, o firmanın kar yönetimi yapıp yapmadığını tahmin edebilmektedir. Modelde, tahakkuk esası çerçevesinde oluşturulan kalemlerin yanı sıra finansal bilgi manipülasyonu yapıldığının bir göstergesi olarak kabul edilebilecek

93

birtakım değişkenlerin de çalışma kapsamında değerlendirilmesi, daha doğru bir tahmin yapmanın kapısını aralamaktadır(Küçükkocaoğlu, Benli ve Küçüksözen, 2005: 38). Beneish (1999) modelinde kullanılan değişkenler Tablo 23’te verilmiştir.

Tablo 23. Beneish (1999) Modeli Değişkenleri

Adı Değişken Formülü

1.DSRI Ticari Alacaklar Endeksi (tic.alac / brüt satış)t / (tic.alac / brüt satış)t-1 2. GMI Brüt Kar Marjı Endeksi (brüt sat. - stm )t-1 / brüt sat t

3. AQI Aktif Kalitesi Endeksi (1-dön var + Mdv)t / aktif t-1 4. SGI Satış Büyüme Endeksi brüt satışt / brüt satış t-1

5. DEPI Amortisman Gider Endeksi amort gid t-1 / (amort gid +mdv)t

6. SGAI PSDG Ve GYG Endeksi ((psdg+gyg) / brüt satış)t /((psdg+gyg) / brüt satış)t-1 7. LVGI Borçlanma Yapısındaki

Değişim Endeksi

((uvyk + kvyk) / toplam varlık)t / ((uvyk + kvyk) / toplam varlık)t-1

8.TATA Toplam Tahakkukların Toplam Varlıklara Oranı

(∆Dön Varl - ∆Nakit - ∆KVY - ∆UVK AnaParafaiz - ∆Öd.VF - Amortisman gideri / top Varlık)t

(Kaynak: Beneish,1999:26-28)

DSRI (Ticari Alacaklar Endeksi) : DSRI, kazanç manipülasyonunun cari yıldaki ticari alacakların alacaklarının (t) önceki yıldaki (t–1) ilgili ölçüme oranıdır. Bu değişken, birbirini takip eden iki yıl içinde alacakların ve gelirlerin dengede olup olmadığını gösterir. Alacaklardaki satışların büyük ölçüde artması, kredi politikasının artan rekabete rağmen satışları teşvik etmesinin bir sonucu olarak ortaya çıkmış olabilir ancak satışlarla ilgili alacaklardaki orantısız artışlar da gelir enflasyonu anlamına gelebilir. Şirketin kredili satış politikasında çok önemli bir değişiklik olmadığı sürece bu endeksin doğrusal bir trend izlemesi beklenir. Bu endeksteki büyük bir artış, gelirlerin ve kazançların abartılmış olmasıyla yüksek bir düzeyde ilişkilendirilebilir (Beneish,1999:26).

GMI (Brüt Kar Marjı Endeksi) : GMI 1'den büyük olduğunda, brüt kar marjları kötüleşmektedir. Brüt marjdaki bozulmanın bir şirketin beklentileri hakkında olumsuz bir işaret olduğunu öne sürülebilir. Yani, eğer daha zayıf beklentileri olan şirketlerin gelir kazanma ihtimalleri daha yüksekse, GMI ile kazanç manipülasyonu olasılığı arasında pozitif bir ilişki beklenebilir. Bu durumda olan şirketlerin brüt kar marjını düzeltmek üzere, satış gelirlerinde artış ya da satış maliyetlerinde azalış izlenimi (ya da

94

her ikisini birden) oluşturmak amacıyla finansal bilgi manipülasyonu yapacakları tahmin edilmektedir (Beneish,1999:26, Küçüksözen ve Küçükkocaoğlu,2004:27).

AQI (Aktif Kalitesi Endeksi): Belirli bir yılda varlık kalitesi, maddi duran varlıklar dışındaki diğer varlıkların toplam aktiflere oranıdır ve gelecekteki faydaların daha az kesin olduğu toplam varlıkların oranını ölçer. Eğer AQI 1'den büyükse, şirket, maliyet ertelemesine olan ilgisini potansiyel olarak arttırmaktadır. Bu endeksin 1’den yüksek olması, şirketin giderlerini gelir tablosuna yansıtmak yerine aktifleştirdiğine ve böylece finansal bilgi manipülasyonu yaptığına işaret edebilmektedir. Dolayısıyla, aktif kalitesi endeksi ile finansal bilgi manipülasyonu olasılığı arasında doğrusal bir ilişki beklenmektedir (Beneish,1999:26, Küçüksözen ve Küçükkocaoğlu,2004:27).

SGI (Satış Büyüme Endeksi): SGI, cari yıldaki satışların önceki yıl satışlarına oranıdır. Büyüme manipülasyonu ima etmemektedir ancak büyüme, şirketleri finansal pozisyonları ve sermaye ihtiyaçları nedeniyle mali tablo hileleri yapmak için diğer şirketlerden daha elverişli hale getirmektedir. Çünkü bu şirketlerde borç, öz kaynak yapıları ve kaynak ihtiyaçları yöneticiler üzerinde satışları artırmak yönünde büyük bir baskı oluşturmaktadır. Eğer bu tür şirketlerde, büyümedeki yavaşlamaya bağlı olarak hisse senedi fiyatlarında bir düşüş gözlenirse, bu durumda şirket yöneticileri açısından finansal bilgi manipülasyonu yapma yönünde daha büyük bir baskı oluşmaktadır. (Beneish,1999:27, Küçüksözen ve Küçükkocaoğlu,2004:27).

DEPI (Amortisman Gider Endeksi) : Cari yıl amortisman giderleri oranının önceki yıl değerine bölünmesiyle hesaplanır. Bu oranın 1’den büyük olması şirketin karı yüksek göstermek üzere amortisman giderlerini (aktiflerin kullanım ömrüne ilişkin tahmini süreyi daha uzun olarak kayıtlara yansıtmak ya da amortisman metodunu gideri azaltacak şekilde değiştirmek suretiyle) azalttığını göstermektedir (Beneish,1999:27, Küçüksözen ve Küçükkocaoğlu,2004:27).

SGAI (PSDG Ve GYG Endeksi): Satışların genel ve idari giderlere oranının, önceki yıldaki ilgili ölçüme göre değişim yüzdesini verir. Bu değişkenin kullanımı, analistlerin satışlardaki orantısız bir artışı şirketin gelecekteki beklentileri hakkında

95

olumsuz bir işaret olarak yorumlamaktadır. SGAI ile manipülasyon olasılığı arasında pozitif bir ilişki beklenmektedir (Beneish,1999:27, Küçüksözen ve Küçükkocaoğlu,2004:27).

LVGI (Borçlanma Yapısındaki Değişim Endeksi): Toplam borcun toplam aktiflere oranı, 1'den büyük bir LVGI, kaldıraçtaki artışı gösterir. Bu değişkenin 1’den büyük olması şirketin borçluluk oranının arttığını göstermektedir. Modelde bu değişkene yer verilmesinin nedeni borçlanma koşullarını yerine getirememe durumundan kaçınmak amacıyla yapılacak finansal bilgi manipülasyonu uygulamalarını ortaya çıkarmaya yöneliktir(Beneish,1999:27, Küçüksözen ve Küçükkocaoğlu,2004:28).

TATA (Toplam Tahakkuklar) :Bu değişken şirket yönetiminin tahakkuklar yoluyla gelirleri artırmak ya da giderleri azaltmak suretiyle finansal bilgi manipülasyonu uygulamasına gidip gitmediğini ortaya koymaktadır. Beneish’e göre bu oranın yüksek olması finansal bilgi manipülasyonu yapılmış olma olasılığını artırmaktadır. Yöneticilerin kazançları değiştirmek için isteğe bağlı muhasebe seçimlerini yapma derecelerini değerlendirmek için toplam tahakkuklar veya toplam tahakkukların bir bölümü kullanılmıştır(Beneish,1999:27, Küçüksözen ve Küçükkocaoğlu,2004:28).

3.5.2.3. Spathis Modeli

Spathis, 2002 yılında gerçekleştirdiği çalışmasında Beneish’in kullandığı endekslerden farklı finansal oranlara yer vermiştir. Spathis, finansal bilgi manipülasyonunu tespit etmek amacıyla analizini gerçekleştirirken probit yerine lojistik regresyon analizini kullanmıştır. Spathis tarafından aşağıdaki denkleme göre oluşturulan model, finansal bilgi manipülatörü şirketlerle kontrol şirketlerini birtakım bağımsız değişkenler yardımıyla lojistik regresyon analizine tabi tutmaktadır. Modelde kullanılan değişkenler Tablo 24’de görülmektedir.

96

Tablo 24. Spathis (2002) Modeli Değişkenleri

No Değişken Formül

1 DEBT / EQ Borçlar/Sermaye 2 SAL / TA Satışlar/Aktif 3 NP/SAL Net kar/Satışlar 4 REC/SAL Alacaklar/Satışlar 5 NP/TA Net kar/Aktif

6 WC/TA Çalışma Sermayesi/Aktif 7 GP/TA Brüt kar/Aktif

8 INV/TA Stok/Aktif

9 TD/TA Toplam Borç/Aktif

(Kaynak:Spathis,2002:185)

Yüksek bir borç yapısının hileli finansal raporlama ile ilişkili olup olmadığı açık bir sorudur(Persons, 1995). Yüksek bir borç yapısı, finansal tablo hilesinin olasılığını artırabilir çünkü bu risk, hisse senedi sahiplerinden ve yöneticilerinden borç sahiplerine kaymaktadır. Araştırmalar, borçlulardan yöneticilere servet transferi potansiyelinin kaldıraç olarak arttığını göstermektedir (Chow ve Rice, 1982). Bazı borç sözleşmelerini yerine getirme ihtiyacı göz önünde bulundurulduğunda, yönetim finansal tabloları manipüle edebilir. Dolayısıyla daha yüksek borç düzeylerinin finansal tablo hilesi olasılığını artırabileceği beklenebilir. Bu, borç / özkaynak oranı (DEBT / EQ) ve toplam borcun toplam aktiflere oranı (TD / TA) arasındaki farktan ölçülür (Spathis,2002:185).

Satışların kazanılmadan önce kaydedilmesi şeklinde gerçekleştirilen hileli işlemler, alacakların satışa (REC / SAL) oranı dikkate alınarak test edilebilir(Fanning ve Cogger, 1998). Alacak hesapları ve stok, tahsil edilmeyen hesapların ve eski stokların hesaplanmasında yer alan öznel kararlara dayanır. Bu hesapların değerinin belirlenmesinde sübjektif yargılama yapıldığından, yönetim bu hesapları finansal tablo manipülasyonu için bir araç olarak kullanabilir(Summers ve Sweeney, 1998). Loebbecke vd. (1989), envanter hesabı ve alacak hesaplarının, örneklemlerindeki dolandırıcılıkların sırasıyla %22 ve %14'ünde yer aldığını tespit etmiştir(Spathis,2002:185).

97

Diğer bir manipülasyon türü, envanteri maliyetten veya piyasa değerinden daha düşük bir maliyetle raporlamayı içerir. Şirket doğru miktarda envanter kaydetmemeyi seçebilir. Sonuç olarak, stokların satışa oranı (INV / SAL) dikkate alınmaktadır. Bu araştırmada incelenen bir diğer konu, daha yüksek veya daha düşük brüt kar marjlarının finansal tablo hilesi ile ilgili olup olmadığıdır. Bu amaçla brüt karın toplam aktiflere oranı (GP / TA) kullanılmıştır (Spathis,2002:185).

98

4.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR

Muhasebe literatüründe hile tespitinde kullanılan modellerle ilgili birçok çalışma mevcuttur. Hile tespit veya tahminine yönelik temel yöntemlerin başında oran analizi ve dijital analizden faydalanan modeller gelmektedir. Çalışma her iki yöntemi birleştiren yeni bir model önermektedir. Bu bölümde hile tespit yöntemleri ile ilgili önceki önemli çalışmalara değinilmiştir.