Predicting economic growth using machine learning techniques and sentiment analysis
Makine öğrenmesi teknikleri ve duygu analizi ile ekonomik büyümenin tahmin edilmesi
- Tez No: 583345
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İNAN UTKU TÜRKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: TED Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Bu çalışmanın amacı finansal ve ekonomik haberlerden duygu endeksi oluşturmak ve Türkiye'de ekonomik aktiviteyi etkileyen temel ekonomik ve politik olaylarla potansiyel ilişkisini incelemektir. Türkçe'de duygu analizi için etkin bir ekonomik ve finansal sözlük olmadığı için, 2011-2019 dönemi için makine-öğrenme algoritmalarını kullanarak bir duygu endeksi geliştirdik. Bu çalışmada kullanılan veri seti, 2011'den günümüze basında yayınlanan ve dikkatlice belirlenmiş bir kelime grubuna göre seçilen 131.601 haberi içermektedir. Duygu polaritesi belirlenmiş haber veri setini oluşturabilmek amacıyla uzman bir grup sayesinde haberler sınıflandırılmıştır. Duygu endeksinin Türkiye ekonomisi için önemli olayları kapsadığı görülmektedir. Resmi istatistiklerdeki gecikme dikkate alındığında, söz konusu endeks öncü ekonomik gösterge olarak kullanılabilir. Sonraki çalışma konusu olarak, duygu endeksinin ekonomik aktiviteyi açıklayan ekonometrik modellerin açıklayıcı gücünü arttırıp arttırmadığının araştırılması planlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
The purpose of this paper is to construct sentiment index from financial and economic news and examine its potential relation with main economic and political events that affect economic activity in Turkey. Since there is no effective economic and financial lexicon (as in English) for sentiment analysis in Turkish language, we developed a sentiment index by using machine-learning algorithms for the period 2011-2019. Data set used in this study includes 131.601 news in Turkish, which were selected according to a carefully specified set of words, published in printed media. We classified the semantic orientation of news by a group of experts to construct annotated data set. It is observed that sentiment index covers the important events for Turkish economy. Considering time lag in official statistics, the sentiment index can be used as a leading economic indicator. It is planned to investigate whether the sentiment index increases the explanatory power of the econometrics models explaining economic activity in Turkey as a future work.
Benzer Tezler
- Doğru yatırım kararları için yapay zekâ tekniklerini kullanarak borsa tahmininin kapsamlı analizi
Comprehensive analysis of stock market prediction using artificial intelligence techniques for accurate investment decisions
FARES ABDULHAFIDH DERHEM DAEL
- Development of data-drıven models for estımatıng mud and fıltrate alkalınıty usıng machıne learnıng applıcatıons
Makine öğrenimi uygulamaları kullanarak çamur ve filtrat alkalinitesini tahmin etmek için veri odaklı modellerin geliştirilmesi
AHMET ÖNDER
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN BURAK KULGA
DR. SERCAN GÜL
- V-şekilli mikrohavzalardaki pistacia lentiscus var. chia duham. fidanlarının büyüme performansının makine öğrenimi tabanlı analizi ve tahmini
Machine learning-based analysis and prediction of growth performance of pistacia lentiscus var. Chia duham. seedlings in V-shaped micro-catchments
ÖMER AVŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERİH PALANDÖKEN
DOÇ. DR. BÜLENT TOPRAK
- Esnek üstyapılarda makine öğrenmesi yöntemleri ile pürüzlülük tahmini
Roughness estimation in flexible pavements using machine learning methods
HÜSEYİN ÇUHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH HİLMİ LAV
- Kentsel genişlemenin makine öğrenmesi yöntemleri ile irdelenmesi
Investigation of urban expansion using machine learning methods
ZELALEM GETACHEW AYALKE
Doktora
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriOndokuz Mayıs ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AZİZ ŞİŞMAN