Havayolu firmalarının sosyal medya verilerinden hisse değerinin tahmin edilmesi
Forecasting of stock market values of airline companies by using social media data
- Tez No: 635537
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM SABUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sosyal Medya Analizi, Hisse Değeri, Twitter, Korelasyon, Veri Madenciliği, Tahmin Modeli, Social Media Analysis, Stock Market Value, Twitter, Correlation, Data Mining, Prediction Model
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yalova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Bu çalışmanın amacı Havayolu firmaları için sosyal medya verilerinden hisse değerinin tahmin edilip, bu bilgiye dayalı yatırım yapılabilirliğinin araştırılmasıdır. Bu amaçla, Twitter platformundan Türk Hava Yolları(THY), Singapore Hava Yolları(SHY), Lufthansa Hava Yolları(LHY), Qantas Hava Yolları(QHY) ve France Hava Yolları(FHY) firmalarına ait, 01.10.2019 - 06.02.2020 tarihleri arasında paylaşılan 236 764 adet tweet, Rapid Miner kullanılarak, toplanmıştır. Ayrıca günlük hisse değeri verileri ise investing.com sitesinden elde edilmiştir. Toplanan Twitter gönderileri, MeaningCloud uygulaması ile duygu analizleri yapılarak, pozitif, negatif, nötr, tanımlanmayan, şeklinde dört duygu kategorisinde sınıflandırılmıştır. Ardından, bu duygu kategorileri ile hesaplanan Net Destekçi Skoru (NPS:Net Promoter Score:pozitif-negatif tweet sayıları) ve toplam tweet sayıları ile ertesi günkü hisse değeri arasındaki ilişki SPSS istatistik programı ile korelasyon analizleri yapılarak araştırılmıştır. Korelasyon analizleri sonucunda hisse senedi değeri verileri ile Twitter platformundaki anılma sayısı arasında, THY, LHY ve FHY firmaları için negatif, SHY firması için ise pozitif yönlü orta düzeyde korelasyon olduğu tespit edilmiştir. Hisse senedi değeri tahmin modeli oluşturmak için Rapid Miner programında Auto Model'den faydalanılmıştır.“Gradient Boosted Trees”modeli, THY ve SHY firmaları için en düşük hata değerine sahip tahmin modeli olmuştur. Ertesi günkü hisse değerinin artış veya azalışları THY için %55,6 , SHY için ise %57,1 oranda doğru tahmin edilmiştir. Model sayesinde, SHY'nin ertesi günkü hisse değeri %5,1 , THY'nin ise %2,6 hata oranı ile tahmin edilebilmiştir. Tahmin modelinde, NPS değerinin SHY için en yüksek, THY için ise BİST-100'den sonra ikinci en yüksek etkiye sahip faktör ağırlığına sahip olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, Twitter anılma sayılarının yatırım kararları verirken faydalanılabilecek önemli bir veri kaynağı olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The main objective of this study is to predictive the stock market value of Airline companies by using social media data and to investigate the investment feasibility based on this information. For this purpose, 236 764 tweets shared between 01.10.2019-06.02.2020 are collected from Twitter for Turkish Airlines (THY), Singapore Airlines (SIA), Lufthansa Airlines (DLH), Qantas Airlines (QFA), and Air France Airlines (AFR) companies by using Rapid Miner. In addition, daily stock market value data is obtained from investing.com website. The collected Twitter posts are classified into four sentiment categories: positive, negative, neutral, and none by making sentiment analysis with the MeaningCloud application. Then, the relationship between positive-negative tweet counts Net Promoter Score (NPS) and total tweet counts calculated with these emotion categories is studied, and the stock market value of the next day was investigated by using correlation analysis with SPSS statistics program. As a result of the correlation analysis, it was determined that there was a negative between the stock market value data and the number of citations on the Twitter platform for THY, DLH, and AFR companies, and a positive mid-rate correlation for SIA company. Finally, Auto-Model was used in the RapidMiner program to create a stock market value prediction model.“Gradient Boosted Trees”model has the lowest error prediction for THY and SIA companies. The increase or decrease of the stock market value of the next day is estimated correctly as 55,6% for THY and 57,1% for SIA. With this model, the stock market value of SIA on the next day is predicted with 5,1% and THY's with a 2,6% error rate using the number of commemorations. In the prediction model, it was observed that the NPS value had the highest weight-factor for SIA and the second-highest effect for THY after BIST-100 value. Consequently, it has been determined that the number of Twitter citations is a crucial data source that can be utilized in making investment decisions.
Benzer Tezler
- Havayolu firmalarının sosyal medyadaki pazarlama faaliyetlerinin marka imajına, marka farkındalığına ve marka sadakatine etkisi: Instagram örneği
The effect of airline companies' marketing activities in social media on brand image, brand awareness and brand loyalty: Instagram case
FURKAN KARAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İşletmeAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METEHAN TOLON
- Tripadvisor'daki tüketici değerlendirmelerine göre Türk sermayeli havayolu firmalarının incelenmesi
Investigation of Turkish airline companies according to consumer evaluations in tripadvisor
NIGAR ABBASOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
TurizmOndokuz Mayıs ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDEN DOĞAN
- Türkiye'deki havayolu firmalarıyla ilgili sosyal medya yorumlarının makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of social media comments about airline companies in Turkey by machine learning methods
HATİCE ELİF EKİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPASLAN BURAK İNNER
- Türk sivil hava taşımacılığında hibrit iş modelleri: Paylaşım ekonomisi ve üyelik ekonomisinin hava taşımacılığına uyarlaması
Hybrid business models in Turkish civil aviation industry: Adaptation of share economy and membership economy to air transportation
VOLKAN YAVAŞ
- Hava yolu firmalarının sosyal medya mecrasında yayınladıkları reklamların göstergebilimsel açıdan incelenmesi
Semiological analysis of the airline companies' advertisements on social media
DİDEM SINIRDERE
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
ReklamcılıkDoğuş Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BORA ATAMAN