This study seeks to identify and highlight the differences in the environmental sustainability and environmental protection practices of industrialized countries. For this purpose, thirty industrialized countries were examined using a multi-criteria integrated decision model based on fourteen environmental sustainability performance criteria. An open-source software based on the Python that allows different multi-criteria decision-making methods to be used through a user-friendly interface was developed for evaluations. The results from the developed software rank Sweden first and India last in their environmental sustainability performances. Sweden stands out notably in terms of negative greenhouse gas emission technologies, afforestation, reforestation, environmental laws, carbon tax, bioenergy, and national consciousness. India, on the other hand, does not appear to handle environmental problems in a timely and appropriate manner considering its large population and development needs. Development, utilization, and expansion of renewable energy sources, waste recycling, waste reduction, proper waste disposal, and prioritization of the development of technologies with zero or negative greenhouse gas emissions have emerged as significant factors for environmentally friendly industrialization.
Finansal tablo hilesi, şirketlerin finansal tablolarındaki verileri kendi çıkarları doğrultusunda değiştirerek yayınlamalarıdır. Kurumlara, paydaşlara ve ekonomik yapıya ciddi zararlar veren finansal tablo hilelerinin tespit edilmesi önemli bir problemdir. Bunun için çeşitli denetim mekanizmaları bulunmaktadır. Ancak zaman içerisinde geliştirilebilecek hile yöntemlerine karşı yenilikçi denetim yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır.Veri madenciliği, finansal tablo hilelerinin tespitinde umut vadeden bir alandır. Veri madenciliğinin sınıflandırma analizinde sınıflandırma metotlarıyla mevcut verilerden örüntüler elde edilir ve bunlar görülmemiş birimlerin sınıflandırılmasında kullanılır. Bu çalışmada veri madenciliğinin sınıflandırma metotları ile finansal tablo hilesi riski taşıyan şirketlerin tespiti üzerine bir araştırma yapılmıştır.Veriler Borsa İstanbul'da 2014-2018 arasında işlem gören şirketlerin yayınladıkları finansal tablolardan elde edilmiştir. İlk olarak yedi sınıflandırılma metodu kullanılmış, en başarılı üçü seçilmiştir. Sonraki aşamada başarım değerlerinin geliştirilmesi amacıyla hiper parametre optimizasyonu yapılmıştır.Sınıflandırma metotlarından K-Nearest Neighbor ile yüzde 91,73, Random Forest ile yüzde 90,51 ve XGBoost ile yüzde 90,37 doğruluk oranlarına ulaşılmış, en iyi tahmin oranı K-Nearest Neighbor ile elde edilmiştir. Son kısımda rasgele alt örnekleme yöntemiyle yapılan karşılaştırmalarda da en iyi performans değerleri K-Nearest Neighbor ile elde edilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.