تبیین گزارشگری مالی- مالیاتی متقلبانه شرکت‌ها: رویکرد ترکیبی داده‌کاوی کلاسیک، ANFIS و الگوریتم‌های فراابتکاری

Abstract

شرکت­ها گاهی به تدوین گزارش­های مالی متقلبانه در راستای تقلب مالیاتی می­پردازند. هدف این پژوهش، ترکیب ابزارهای داده­کاوی و هوش مصنوعی همراه با الگوریتم­های فراابتکاری جهت تبیین و بهینه­سازی مدلی در شناسایی تقلب و فرار مالیاتی با به­کارگیری ظرفیت گزارش­های مالی است. نشانگرهای کیفی و کمی گزارش­های مالی 1056 سال- شرکت بورس اوراق بهادار تهران از 1385 تا 1398 در رویکرد کلاسیک بررسی و جهت تبیین مدل در سیستم استنتاج فازی–عصبی تطبیقی به­کارگرفته شد. یافته­های پژوهش نشان می­دهد که در بهینه­سازی با الگوریتم ژنتیک، الگوریتم بهینه­سازی ازدحام ذرات و الگوریتم تکامل تفاضلی، الگوریتم ازدحام ذرات، بهینه­ترین مدل را حاصل نموده و در بررسی با داده­های آزمایشی و آموزشی کاراترین الگوریتم است. نتایج حاکی از این است که به­کارگیری الگوریتم­های بهینه­سازی مختلف در رویکرد داده­کاوی، سبب افزایش قدرت پیش­بینی مدل­ شناسایی گزارشگری مالی- مالیاتی متقلبانه می­گردد