Metin madenciliği ile sentiment analizi ve Borsa İstanbul uygulaması
Sentiment analysis by text mining and an application on Borsa İstanbul stock exchange market
- Tez No: 453148
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DİLBER ULAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ekonomi, Maliye, Computer Engineering and Computer Science and Control, Economics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Sentiment Analizi, Makine Öğrenmesi, Finansal Piyasalar, Metin Madenciliği, Veri Madenciliği, Sentiment Analysis, Machine Learning, Financial Markets, Textual Mining, Data Mining
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 248
Özet
Bu tezin amacı Borsa İstanbul'da işlem gören şirketlerlerle ilgili yayınlanan şirketlerin finansal durumları ile bu şirketler hakkında seçilen dönemde yayınlanmış tüm haberler arasındaki ilişkileri ortaya koymaktır. Bu amaçla 313 farklı haber kaynağında yayınlanmış 14.108 haberle sentiment analizi gerçekleştirilmiştir. Anılan ilişkiler tez dâhilinde iki fazda ele alınmıştır. Birinci fazda yatırımcıları da kapsayan, karar verme veya seçim olgusu rasyonel seçim teorisi ve sınırlı rasyonellik teorisi çerçevesinde detaylı olarak ele alınmıştır. Bu teoriler ele alınırken bireyin karar verme süreci ile ilgili tüm perspektifin tam olarak ortaya konması hedeflenmiştir. Bu çerçevede sınırlı rasyonellik teorisinin en somut hali olarak ortaya çıkan höristikler ve eğilimlerden, yazında en sık karşılaşılanları ele alınmıştır. İkinci fazda ise, sayısal olmayan haber metinleri ile sayısal finansal değerlerin bir arada analiz edilebilmesini sağlamak amacıyla, haber metinlerinin“metin madenciliği”yaklaşımları ile analizi ele alınmıştır. Metin madenciliğinin temel ilkeleri, araçları ve metin madenciliğinin işletme alanında sağlayacağı faydalar temel yönleri ile alınmıştır. Uygulama kısmında ise metin madenciliği kullanılarak, 2014 yılı içerisinde yayınlanan haberlerle sentiment analizi gerçekleştirilmiştir. Bu analiz sonucunda ortaya çıkan temel sonuç finansal piyasalarla, yayınlanan haberler arasında önemli ilişkilerin var olduğudur. Analitik olarak görülebilen bu ilişkiler ise finansal piyasaların değerlendirilmesinde önemli bir araç olarak haberlerin, yeni yaklaşımlarla sayısal bir parametre olarak kullanılabilceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is to investigate the relations between financial status of Borsa Istanbul corporates and relevant published financial news about them. In line with this purpose, 14.108 news from 313 news provider has been analyzed. These relations were evaluated within the two phase. In the first phase; The phenomenon of decision making or choice which includes investor decisions is evaluated within the rational choice theory and bounded rational choice theory. The aim of this evaluation is to reveal individual's decision-making process with all aspects. In this frame, the heuristics and biases which emerge as the most solid state of bounded rationality also have been treated. In the second phase; The textual mining approaches and tools which provide conversion of textual content to quantitative values have been examined. This kind of conversion provides the opportunity of investigation relations between quantitative and qualitative values. In this context, main principles of textual mining and its tools and opportunity of it within the business administration area have been treated. In the application section; The sentiment analysis within the period of 2014 by using textual mining approaches and tools have been performed. The most prominent result of this analysis is the existence of relations between financial status and published financial news in Turkish. These relations and the related tools can be used as a novel tool for analysis of financial markets.
Benzer Tezler
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Türk dili için çoklu sınıflandırıcı yöntemler ile duygu sınıflandırma
Sentiment classification with multiple classifier systems for turkish language
MEHMET NANĞIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ÇAĞATAY ÇATAL
- Stock market prediction using sentiment analysis and deep learning
Duygu analizi ve derin öğrenme kullanarak borsa tahmini
AYMANE BENKHALDOUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ
- Duygu analizi ve sosyal medya alanında uygulama
Senti̇ment analysis and social media application
YUSUF MURAT KIZILKAYA
- Türkçe metinlerde sözlük tabanlı yaklaşımla duygu analizi ve görselleştirme
Sentiment analysis and visualization by dictionary based approach in Turkish texts
ABDOULAYE ISSA BABAN CHAWAI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER DEMİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET DOĞAN