Finansal tablolarda hilenin tespitinde ve önlenmesinde Benford Yasası-3

Veri analizinde büyük imkanlar sağlayan Benford Yasası'nın bir veri setine uygulanabilmesi için, o veri setinin bazı şartları sağlaması gerekmektedir. Örneğin gerçek hayatta kendiliğinden meydana gelen verilerin büyük çoğunluğunun Benford Yasası'na uygun dağılım gösterdiğini söylemek mümkündür. Hisse senedi fiyatları, spor istatistikleri, nüfus rakamları, atom ağırlıkları, elektrik faturalarındaki tutarlar gibi daha pek çok gerçek hayattan elde edilmiş veriler üzerinde yapılan analiz sonuçları Benford'un teorisini doğrulamaktadır.^[1] Benford Yasası uygulanırken karşılaşılan sapmalar, analizlerin hangi alanlarda yoğunlaştırılması gerektiğini göstererek olası yanlışları, manipülasyonları ve işlem hatalarını ortaya çıkarır. Özellikle denetime yönelik yapılacak çalışmalarda, bilgisayarlar tarafından gerçekleştirilen bu tespitlere göre büyük veriler üzerinde yoğunlaşılacak alanlar belirlenebilmektedir.^[2]

Bir veri setinin Benford Yasasına uyum göstermesi için gereken şartları taşıması gerekmektedir;

● Veri setinin benzer veya gerçek olaylardan oluşması gerekir,

● Veri setindeki sayıların geometrik bir devamlılık oluşturması gerekir

● Veri setinin en üst ya da en alt limit değerlerinden oluşmaması gerekir;

● Verilerin kodlanmamış sayılardan oluşmaması gerekir,

● Veri setinin homojen birimlerden oluşması gerekir,

● Veri setinin büyük kalemlerden değil küçük kalemlerden oluşması gerekir,

● Analize dahil edilecek veri sayısı önemlidir.

Aşağıdaki özelliklere sahip veri setleri ise Benford Yasasına uyum göstermemektedir;

● Dağılımlar tekdüze ise uygulanamaz,

● Daha önceden belirlenmiş maximum veya minimum değer verilen sayılara uygulanamaz,

● Rastgele oluşturulan sayılara uygulanamaz,

● İnsan düşüncesinden etkilenen sayılara uygulanamaz,

● Veri sayısı az ise uygulanamaz,

● Analizde çok sayıda hatalı veri varsa uygulanamaz,

● Veri setindeki sayılar kodlanmış ise uygulanamaz.

---------------------------------