طراحی الگوی کشف تقلب مالیاتی با استفاده از صورتهای مالی
کلمات کلیدی:
تقلب مالیاتی, F-Score, Z-Score, رگرسیون لجستیک, شرکتهای تولیدی, شاخصهای مالیچکیده
هدف این پژوهش طراحی و آزمون یک مدل پیشبینی برای شناسایی تقلب مالیاتی در شرکتهای تولیدی پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران است. این پژوهش بر دادههای ۱۰۰ شرکت تولیدی طی سالهای ۱۳۹۴ تا ۱۴۰۳ تکیه دارد. شاخصهای اصلی شامل F-Score برای سنجش دستکاری صورتهای مالی، Z-Score برای ارزیابی ریسک ورشکستگی، نسبتهای مالی کلیدی مانند اهرم، نقدینگی، سودآوری و ترکیب داراییها و همچنین متغیر انتشار سهام جدید بود. الگوی پیشبینی با استفاده از رگرسیون لجستیک چندمتغیره ساخته شد و با آزمونهایی مانند بررسی همخطی، خطی بودن لگاریتم شانس، برازش مدل، مقادیر Pseudo R²، ماتریس درهمریختگی و منحنی ROC ارزیابی شد. نتایج نشان داد F-Score و اهرم مالی بیشترین اثر مثبت بر احتمال وقوع تقلب مالیاتی دارند. از سوی دیگر، Z-Score، نقدینگی و سودآوری اثر بازدارنده داشته و احتمال تقلب را کاهش میدهند. متغیرهایی مانند پیچیدگی دارایی و انتشار سهام جدید احتمال تقلب را افزایش میدهند. دقت مدل ۸۶.۵ درصد، حساسیت ۷۲.۵ درصد، ویژگی ۹۰ درصد و مقدار AUC برابر ۰.۸۸ گزارش شد. تحلیل تعامل نیز نشان داد ترکیب فشار مالی و دستکاری صورتهای مالی بهطور تصاعدی خطر تقلب را افزایش میدهد. مدل ارائهشده توانسته است مجموعهای از شاخصهای فشار مالی، دستکاری صورتهای مالی و فرصتهای ناشی از تأمین مالی را در قالب یک چارچوب تحلیلی تلفیق کند و پیشبینی دقیق احتمال وقوع تقلب مالیاتی را امکانپذیر سازد. این مدل میتواند بهعنوان ابزاری کارآمد برای مدیریت ریسک مالیاتی و اولویتبندی حسابرسی به کار گرفته شود.
دانلودها
مراجع
Aghghaleh, S., Mohammadi, M., & Shabanpour, H. (2016). Predicting financial statement fraud using Dechow F-Score model. Journal of Financial Crime, 23(4), 1045-1062.
Al-Ali, A., Khedr, A. M., El-Bannany, M., & Kanakkayil, S. (2023). A powerful predicting model for financial statement fraud based on optimized XGBoost ensemble learning technique. Applied Sciences, 13(4), 2272. https://doi.org/10.3390/app13042272
Al-Hiyari, F., & et al. (2022). Detection of fraudulent financial papers by picking a collection of characteristics using optimization algorithms and classification techniques based on squirrels. https://arxiv.org
Ali, A., Abd Razak, S., Othman, S. H., Eisa, T. A. E., Al Dhaqm, A., Nasser, M., Elhassan, T., Elshafie, H., & Saif, A. (2022). Financial fraud detection based on machine learning: A systematic literature review. Applied Sciences, 12(19), 9637. https://doi.org/10.3390/app12199637
Amin, M. (2018). Factors affecting financial statement fraud: Evidence from corporate reports. International Journal of Accounting Studies, 5(2), 55-72.
Bagherian, R., Kasgari, M., & Amiri, M. (2022). Financial and non-financial determinants of fraud in Iranian public companies: The role of machine learning. Journal of Accounting & Organizational Change, 18(2), 311-330.
Dechow, P. M., Ge, W., & Schrand, C. (2011). Understanding earnings quality: A review of the proxies, their determinants and their consequences. Journal of Accounting and Economics, 50(2-3), 344-401. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.09.001
Farber, D. B. (2005). Restoring trust after fraud: Does corporate governance matter? The Accounting Review, 80(2), 539-561. https://doi.org/10.2308/accr.2005.80.2.539
Ginanjar, A., & Wibowo, A. (2025). Data Mining to Detect Fraud Patterns in a Taxpayer's Financial Statement. Scientax, 6, 135-150. https://doi.org/10.52869/st.v6i2.571
Hossain, M. Z., Raja, M. R., & Hasan, L. (2024). Developing predictive models for detecting financial statement fraud: A machine learning approach. European Journal of Theoretical and Applied Sciences, 2(6), Article 22. https://doi.org/10.59324/ejtas.2024.2(6).22
Kamrani, H., & Abedini, B. (2023). Developing a Financial Statement Fraud Detection Model Using Artificial Neural Network and Support Vector Machine Methods in Companies Listed on the Tehran Stock Exchange. Scientific Research Journal of Accounting and Financial Management.
Kou, G., Peng, Y., & Wang, G. (2014). Evaluation of classification algorithms using MCDM and rank correlation. International Journal of Information Technology & Decision Making, 13(01), 31-52.
Kumar, S. (2021). Financial ratios and fraud detection in emerging markets. Journal of Financial Crime, 28(3), 765-783.
Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions.
Majdam, A., Charmahalizadeh, S., Kohandel, M., & Nouralizadeh, N. (2023). Presenting a Model for Identifying Financial Statement Fraud Based on Psychological Components Through Grounded Theory and Meta-Synthesis. Iranian Journal of Accounting and Economic Sciences.
Mehr News, A. (2019). What is the Real Figure of Tax Evasion in Iran's Economy? https://www.mehrnews.com/news/4769064/
Nguyen, T. (2024). Identifying deceptive financial reporting via analysis of financial statements: Case in Vietnam. Public SCNCHub. https://public.scnchub.com
Piri, P., & Kazemi, T. (2022). Predicting Financial Reporting Fraud Schemes Using a Multi-Class Machine Learning Approach. Journal of Accounting and Financial Management Research.
Price Iii, R., Bansal, S., & Sharma, P. (2011). Empirical evaluation of Dechow F-Score model in fraud detection. Journal of Forensic Accounting Research, 12(1), 77-101.
Rahimikia, A., Mohammadi, A., Rahmani, M., & Ghazanfari, M. (2017). Detection of corporate tax evasion in Iran using machine learning methods. International Journal of Financial Studies, 5(4), 35.
Reeb, D., & et al. (2025). Using machine learning to detect financial statement fraud: A cross-country analysis applied to Wirecard AG. https://www.mdpi.com
Rezaei, M., Nazemi Ardakani, M., & Nasser Sadrabadi, A. (2021). Detection of Financial Statement Fraud Considering the Financial Statement Audit Report. Iranian Journal of Accounting and Financial Research.
Summers, S. L., & Sweeney, A. P. (1998). Fraudulent financial reporting: 1987-1997: An analysis of US public companies. Accounting Horizons, 12(4), 107-125.
Zhang, X., Li, Y., & Chen, J. (2023). Detecting financial statement fraud using dynamic ensemble machine learning. ScienceDirect. https://www.sciencedirect.com
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Tohid Seyfollahzadeh Sarai (Author); Amin Najafgholizadeh (Corresponding author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.