تصمیم گیری حرفه ای حسابرسان

هدف: هدف اصلی پژوهش حاضر، توسعه مدلی دقیق، کارآمد و مبتنی بر الگوریتم های یادگیری عمیق برای پیش بینی ریسک حسابرسی در شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، و بررسی پیامدهای کاربردی این مدل در ارتقاء کیفیت قضاوت و تصمیم گیری حرفه ای حسابرسان است. این پژوهش در پاسخ به محدودیت های روش های سنتی ارزیابی ریسک حسابرسی که اغلب در شناسایی ناهنجاری ها، پیچیدگی روابط غیرخطی و وابستگی های زمانی ناکارآمد هستند، انجام شده است. روش : پژوهش حاضر از نوع کاربردی و مبتنی بر داده های واقعی است. جامعه آماری پژوهش شامل 150 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی دوره زمانی 1392 تا 1402 می باشند. داده ها با استفاده از روش غربال گری انتخاب شده و از منابع رسمی مانند سامانه کدال، بانک مرکزی و صورت های مالی حسابرسی شده استخراج شده اند. ریسک حسابرسی به صورت یک متغیر ساختگی و با استفاده از وقوع خطاهای نوع اول و دوم در گزارش حسابرسی تعریف شده است. متغیرهای پیش بین شامل 40 متغیر در سه سطح اصلی (ویژگی های حسابرس، ویژگی های صاحبکار، و شرایط اقتصاد کلان و بازار سرمایه) هستند. از آزمون t برای انتخاب مهم ترین متغیرها استفاده شده و در نهایت 25 متغیر وارد مدل شدند.سه الگوریتم یادگیری عمیق شامل: ماشین بردار پشتیبان، شبکه عصبی پیچشی و شبکه عصبی بازگشتی، جهت آموزش مدل و ارزیابی عملکرد آن استفاده شدند. برای سنجش دقت مدل ها از ماتریس اغتشاش، صحت و خطای نوع دوم استفاده گردید. داده ها به روش تصادفی 50 بار به دو دسته آموزش (75%) و آزمون (25%) تقسیم شدند. یافته ها: نتایج نشان داد الگوریتم RNN با دقت 96.4 درصد، بهترین عملکرد را در پیش بینی ریسک حسابرسی داشت. الگوریتم SVM نیز با دقت 89.6 درصد عملکرد قابل قبولی ارائه کرد، در حالی که CNN با دقت 85.8 درصد پایین ترین دقت را ثبت نمود. الگوریتم RNN توانست با نرخ خطای نوع دوم 2.7 درصد، الگوی مناسبی از روابط زمانی و غیرخطی بین متغیرها را استخراج کند. آزمون t و آزمون کای دو نشان دادند که متغیرهایی نظیر اندازه شرکت، نقدینگی، سودآوری، تخصص مالی هیأت مدیره، استقلال حسابرسی و نرخ تورم، اثر معناداری بر ریسک حسابرسی دارند. همچنین متغیرهایی مانند تغییر حسابرس، رتبه بندی مؤسسه حسابرسی و تخصص حسابرس، با ریسک حسابرسی ارتباط معناداری دارند. نتیجه گیری: یافته ها حاکی از آن است که الگوریتم های یادگیری عمیق، به ویژه RNNمی توانند ابزارهای مؤثری برای ارتقاء دقت قضاوت حرفه ای در ارزیابی ریسک حسابرسی باشند. این مدل ها با توانایی بالا در استخراج الگوهای پنهان و وابستگی های زمانی، امکان تصمیم گیری آگاهانه تر و سریع تر را برای حسابرسان فراهم می کنند. از منظر کاربردی، این پژوهش می تواند به نهادهای نظارتی مانند سازمان حسابرسی، سازمان بورس و مؤسسات حسابرسی در تدوین راهکارهای دقیق تری برای ارزیابی ریسک کمک کند. همچنین، سرمایه گذاران و تحلیل گران بازار سرمایه می توانند با اتکاء به پیش بینی دقیق ریسک حسابرسی، تصمیمات شفاف تر و مبتنی بر داده اتخاذ نمایند.