Predicting stock returns with macroeconomic indicators, & Google svi & news sentiment
Makroekonomik göstergeler & Google arama endeksi & haber duyarlılığı ile hisse senedi getiri tahmini
- Tez No: 635908
- Danışmanlar: PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
İnsanlık tarihih boyunca, geleceğin tahmini bilim ve iş dünyasında başarının anahtarı olmuştur. Tutumluluk ve gelecek odaklılık kavramlarıyla yatırım giderek daha önemli hale gelmiş, yatırımcılar ile girişimcilerin buluştuğu bir dünya inşa edilmiştir. Tasarruflar yatırımlara dönüşerek ekonomik büyümeyi arttırmıştır. Eski geleneksel finans dünyasında, yatırım kararları beklenen nakit akımı üzerinden moden teknikler uygulanmadan verilirken, risk kavramının ortaya çıkışıyla beraber CAPM, EMH ve APT gibi teoriler yatırım kararlarında uygulanmaya başlanmıştır. Rasyonel yatırımcıların kullandıkları bu teoriler hisse senedi pazarındaki bütün fiyat hareketlerini açıklamada yetersiz kalmıştır. Etkin pazar hipozetindeki en büyük eleştiri de, hisse senedi piyasasındaki bütün paydaşarın aynı bilgiye sahip olması ve yeni bir bilginin tüm paydaşlara aynı zamanda aynı şekilde yayılması kabülümnedir. Bu kabulün sonucu olarak hisse senedi piyasasında hiçbir yatırımcının beklentilerin ötesinde, ekstra kar elde etmesi mümkün değildir. Bu teorinin doğru olması demek piyasada tek yönlü fiyat hareketlerinin olup, eninde sonunda finansal sistemin çökmesi anlamı taşımaktadır. Oysaki bilginin alınması ve değerlendirilmesi bir çok sosyal, genetik faktörün yanında, kişilerin sahip olduğu entelektüel sermayeye göre değişmektedir. Şu bir gerçek ki tüm yatırımcılar rasyonel değildir ve her zaman mantıklı kararlar veremez. Tek bir makroekonomik çevresden bahsediyor olsak dahi, bunun algılanması ve değerlendirilmesi kişiden kişiye farklılık göstermektedir. Bir yatırımcının her bir birim kazançtan elde ettiği marjinal fayda ve her bir birim kayıptan duyduğu marjinal kayıp, yatırımcının kar/zarar algısına, mevcut refah düzeyine, birçok nesnel ve öznel faktöre bağlıdır. Bütün bu gizli etkiler davranışsal finansın konusudur. Davranışsal finansın temeli olan bilişsel süreç bilginin algılanması, işlenmesi ve değerlendirilmesi üzerine kuruludur. Eskiden içgüdü olarak nitelendirilen bu kavramın günümüzdeki karşılığı yatırımcı ilgisi ve yatırımcı duyarlılığıdır ve fiyatlandırmaların önemli bir bileşenidir. Özellikle belirsizlik ve dalgalanmanın yüksek olduğu zamanlarda yatırım kararları tamamen matematiksel hesaplara bağlı olarak yapılmaz. Bu tür ortamlarda içgüdünün karar üzerine oldukça önemli bir etkisi vardır. Gerçek hayattta çoğu insan kesin bir kazancı adil bir kumara, yani çoklu çıktısı olan bir karara tercih eder. Bu nedenle beklenen değer mantığı gerçek hayata uygun olmaz. Riskten kaçınma eğiliminin yanında ilk etki, rastlantısal tutarlılık, fazla güven, iyimserlik& hüsnüzan, temsil kısayolu gibi davranış sekilleri, yatırım kararlarında yatırımcılar tarafından kullanılmış olup balonların ve gerçek dışı füyatlamaların oluşmasına neden olmuştur. Öyle ki bu olağandışı fiyatlamalar bazen oldukça uzun zaman bu söz konusu seviyelerinde kalmıştır. Tezdeki metodumuz orta vadede ekonomiye yön veren makroekonomik göstergelerin yanında davranışşsal finans göstergelerini de içeren bir model geliştirmek olmuştur. Herhangi bir faktör tarafından oluşan kısa dönemli dalgalanmalara rağmen hisse fiyatları makroekonomik ve mikroekonomik göstergeler doğrultusunda oluşmaktadır. Makroekonomik göstergeler hisse fiyatlarını tahmin etmede öncül göstergeler olurken, yüksek büyüme, operasyonel kar, Pazar payı artışı, yeni satınalamalar gibi mikroekonomik göstergeler artçıl özelliğe sahip olup gerçekleşmelerine müteakip şirket performansı hakkında bilgi verir. Tezde, makroekonomik göstergeler tarafında sekiz farklı gösterge, beş farklı BIST 100 endeksi üzerinde analiz edilmiştir. Mikroekonomik faktörlerin etkisini incelemek amacıyla yatırımcı ilgisi için google arama endeksi, yatırımcı duyarlılığı için de bloomberg haber duyarlılığı kullanılmış, mikroekonomik faktörlerin etkisinin yatırımcılar tarafında bu iki faktörde vuku bulduğu varsayımı yapılmıştır. Böylece modelimiz davranışsal finans faktörleri ile de entegre hale getirilmiştir. Tezimizdeki ana motivasyon, yatırımcıların kullanımı için istatistiksel olarak anlamalı olmasının yanında ekonomik olarak hisse yatırımlarında avantaj sağlayacak, yatırım stratejilerinin belirlenmesinde yardım sağlayacak bir model ortaya koymaktır. Tezin ilk bölümünde üretici fiyat endeksi, endüstriyel üretim endeksi, ticari banka fonlama oranı, kur sepeti, altın ons fiyatı, merkez bankası M2 para arzı, brent petrol fiyatı (dolar), bakır fiyatı (dolar) makroekonomik değişkenler olarak ele alınmış olup, BIST 100, BIST 100 servis, BIST 100 mali, BIST 100 sınai, BIST 100 teknoloji endeksleri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Detaylı analizler sonucunda her endeks için modeller oluşturulmuş endeks dönüşleri üzerindeki değişimlerin 12,20 % ' den 33,40 % ' a kadarı 95% güven seviyesinde bu modellerle açıklanmıştır. Bu değişkenlerden üretim endeksi, ticari banka fonlama oranı, kur sepeti, altın ons fiyatı, merkez bankası M2 para arzı olmak üzere yalnızca beş tanesinin 95 % güven seviyesinde çeşitli BIST 100 endekleri üzerinde anlamlı ve güçlü bir etkisi bulunmaktadır. Üretici fiyat endeksi, brent petrol fiyatı ve bakır fiyatının anlamlı ve güçlü bir etkisi görülmemiştir. Merkez bankası para arzıi kur sepeti ve altın fiyatı çeşitli BIST 100 endeksini açıklandığı ay etkilemekte ve en hızlı tepkiyici olmaktadır. Endüstriyel üretim endeksi açıklandıktan en az iki ay sonra BIST 100 endekslerini etkilemektedir. Merkez bankası M2 para arzı ve kur sepetindeki artış BIST 100 endekslerini negatif yönlü etkilerken, endüstriyel üretim endeksi, altın fiyatı ve ticari banka fonlama maliyeti pozitif olarak etkilemektedir. Tezimizin ikinci bölümünde, makrokonomik değişkenler ile oluşturduğumuz modelimizin üzerine BIST 100 endekslerinde en yüksek ağırlığa sahip on hissenin google arama indekslerinden oluşturduğumuz yatırımcı ilgisi değişkeni eklenmiştir. Buradaki ilk varsayımımız, google arama endeksinin yatırımcı ilgisinin direct göstergesi olduğu ve hisselerin pozitif eya negatif fiyat hareketleri üzerinde anlamlı etkisinin olduğudur. İkinci olarak, endeks yatırımcı ilgisinin, endeksi oluşturan hisselerin tekil yatırımcı ilgilerinin endeks üzerindeki ağırlıklarınca etkilediğidir. Son olarak da yatırımcı ilgisinin etkisinin hisse alım satımlarına etkisinin bütün hisse senetlerinde aynı şekilde realize olduğudur. Bütün bu varsayımlar altında, yatırımcı ilgisi değişkenleri yaratılarak makroekonomik değişkenler ile oluşturduğumuz modelimize eklenmiş ve hisse getirileri ile ilişkisi analiz edilmiştir. Bulgularımız gömstermektedir ki yatırımcı ilgisinin hisse senedi getirileri üzerinde anlamlı ve güçlü bir etkisi bulunmamaktadır. Tezimizin ikinci bölümünde, makrokonomik değişkenler ile oluşturduğumuz modelimizin üzerine BIST 100 endekslerinde en yüksek ağırlığa sahip on hissenin bloomberg haber duyarlılığı ile oluşturduğumuz yatırımcı duyarlılığı değişkeni eklenmiştir. Yatırımcı ilgisinin model üzerindeki olurlu olmayan sonucu nedeniyle makroekonomik değişkenler ile oluşturduğumuz model üzerinden gidilmiştir. Analiz bulgularımızqa göre BIST 100 endeksinde oluşturduğumuz yatırımcı duyarlılığı değişkeninin endeks temsil gücü 68,05% olmasına karşın yatırımcı duyarlılığı BIST 100 endeksi üzerinde 95% güven seviyesinde anlamlı ve güçlü bir etkiye sahiptir. Buradan hareketle BIST 100 toplam endeksinin diğer BIST 100 endekslerine oranla daha homojen bir dağılıma sahip olduğunu kolayca söyleyebilriz. Bununla birlikte BIST 100 toplam endeksi daha yüksek sermayeye sahip firmalardan oluşmakta, yatırımcı duyarlılığı hisse alım veya satımına daha kolay dönüşmektedir ve diğer BIST 100 endeklerine göre daha etkin bir piyasa olmaktadır. Özetle, makroekonomik göstergeler, google arama endeksi ve bloomberg haber duyarlılığından oluşan modelimiz çeşitli BIST 100 endekslerindeki değişimin 44,50 % ile 12,20 % arasında açıklama gücüne sahip olmakla beraber makroekonomik göstergeler, yatırımcı ilgisi ve yatırımcı duyarlılığını birlikte ele alması sebebiyle literatürde önemli bir yere sahip olmaya adaydır.
Özet (Çeviri)
Along the history of humankind, predicting future is the key of success in any area of science and business. After assimilating through mentality fasting and future oriented, investment is getting more important for people. An environment has been formed that meets investors and entrepreneurs. Saving transform into investments and create momentum in the economic growth. In the early ages of traditional finance, investors are making evaluation according to expected cash flow even if they are not aware of the methodology that they applied. After introduction of risk factor to investment decision, CAPM, EMH and APT has been developed to be used in investment decision making. The underlying rational investor assumption of this theories make them vulnerable to explain all movements in stock markets. Biggest criticism through EMH is to assume all parties in the market has been informed at the same level and new information diffuse all parties at the same level instantly. As a result of this assumption, nobody in the market can make additional profit over the given output calculated over expected future price, discount rate and dividends. On the contrary one-way movement in the markets would be available and yield to collapse of financial system. Sense of data and evaluation changes according to many social, genetic and intellectual property that they accumulated in wisdom. It is absolute reality that all investors are not rational and could not make sensible decisions at any time. Even if there is one macroeconomic environment with same set of data for anyone, It make differentiate person by person to capture and evaluation of it. Marginal satisfaction of investor from each unit of earning and marginal disfavor from each unit of loss depends on investor' s sense of profit/loss, available prosperity and a few more objective & subjective factors too. All these hidden effects subject to behavioral finance. Cognitive process, is the basis of behavioral finance, is to rely on perceiving processing and evaluation of data and process decision making. Somehow described as gut feeling in older times, nowadays denominated as investor sentiment and investor attention is the one of the main driver of asset pricing. Investor decision is not depending on one hundred percent to mathematical formulation, especially when uncertainty and volatility is at stake. Basic instinct plays important role in that circumstances. In real life, many people prefer certain earnings to fair gambling and thereby expected value mentality cannot be applicable to real life. So, besides of risk aversion tendency, imprinting, random consistency, overconfidence, optimism and wishful thinking, representativeness are the main behaviors of investors applied in investor decisions that yields bubbles, price abnormalities beyond intrinsic values of them. Sometimes, these price movements stay longer time in action at irrational levels. Our methodology in the thesis developing a model includes behavioral finance indicators besides of macroeconomic indicators that give a way to stock market in the middle term ranges. We contemplate that, macroeconomic and microeconomic indicators are the mainstay predictor of stocks that will realized regardless of short term fluctuation motivated with any factors. Macroeconomic indicators has the preliminary roles in predicting stock returns while microeconomic indicators like over-expected growth, operational profit, increase in market share, new merger & acquisation are eventual ones that gives overall performance of company after it realized. Macroeconomic variable sides, eight different macroeconomic indicators have been employed to analyze five different BIST 100 index in Turkey. To analyze microeconomic factors effects we employed investor attention via google SVI and investor sentiment via bloomberg news sentiment within underlying assumption that microeconomic variables effects on investors transform into action with investor attention and investor sentiment, in a combined way with behavioral finance. Motivation of thesis is to provide a methodology to investors not only statistically significant but also economically beneficial, works in real life into investment strategies. In the first part of thesis producer price index, industrial production index, commercial banking funding rate, currency basket, gold price (ons), M2 money supply of TCB, Brent oil (USD), Copper (USD) has been taken into consideration as possible macroeconomic variables effects stock return at BIST 100 total, BIST 100 service, BIST 100 financial, BIST 100 industrial, BIST 100 technology index. Upon detail statistical analysis, we created regression formulas for each index, explains 12,20 % to 33,40 % variations on index returns at 95% significance level. In a small snapshot wise, results show that only five macroeconomic variables, industrial production index, commercial banks funding rate, currency basket, gold price, M2 money supply of TCB, have material and powerful effect on BIST 100 index returns at 95 % significance leve while producer price index, brent oil (USD) and copper (USD) price level change has no material and powerful effect on examined BIST 100 indexes at 95 % significance level. M2 money supply of Central Bank of Turkey , currency basket and gold price are the fastest reactor for BIST 100 index changes. That three macroeconomic indicator effects BIST 100 indexes as soon as they have been declared. Effects on industrial production index on BIST 100 indexes has been realized with at least two months' time lag. M2 money supply of Central Bank of Turkey and currency Basket changes have in negative way relationship with BIST 100 index returns while industrial production index, gold price and commercial bank funding rates have positive relationship with BIST 100 index returns. In the second part of thesis, we employed investor attention via google SVI and created an investor attention independent variable (index SVI) based on top ten stock of each index regarding partial weight of these stocks in index. Our assumption are that firstly, google SVI is directly correlated with investor attention to stocks and effects the trading of that stock in positive / negative way dependent on calculated google SVI. Secondly, each index investor attention mainly led by stocks whose partial weight is much more higher than others. Thirdly, investor attention for each stock convert into transaction on the desk in the same degree. Taking all into consideration, we included this independent investor attention variable upon already created regression formulas with macroeconomic variables and tested their effect on stock returns. Our results show that investor attention has not any find meaningful contribution to index returns. In the last part of thesis, we employed investor sentiment via bloomberg news sentiment and created an investor sentiment independent variable (index sentiment) based on top ten stock of each index regarding partial weight of these stocks in index. After that, we included this independent investor sentiment variable upon already created regression formulas with only macroeconomic variables because of nonfeasible results of investor attention. According to our analysis, we find meaningful contribution of investor sentiment to BIST 100 total index returns at 95 % signifacance level even if analyzed stocks has less representative power than other index with 68,05 %. It can be easily inferred that BIST 100 total index has higher homogenity from the side of stock extension. Moreover, BIST 100 total index has been classified according to highest outstanding capital. So, ıt means that investors are more likely to transform their sentiment into transaction in trade desk via buy or sell and market efficieny is higher at BIST 100 total compared to other BIST 100 index. In a nutshell, our incremental methodology employing macroeconomic variables, google svı and bloomberg news sentiment,are able to explain variaties several BIST index from 44,50 % to 12,20 % and has an important place in the literature combines macroeconomic indicators, investor attention and investor sentiment in one research.
Benzer Tezler
- Muhasebede ihtiyatlılık kavramı: Borç sözleşmeleri, sürdürülebilirlik raporlaması ve kriz dönemlerinde bankaların kredi kapasitesi üzerinde ihtiyatlı muhasebe uygulamalarının analizi
The principle of accounting conservatism: Analysis of conservative accounting practices on debt contracts, sustainability reporting and banks' credit capacity in crisis periods
DESTAN HALİT AKBULUT
- Hisse senedi getirilerinin tahmininde yapay sinir ağı modeli kullanımı: İMKB' de bir uygulama
The use of artifical neural networks in prediction of stock return: An application in Istanbul Stock Exchange
FARUK DAYI
- Makro ekonomik ve finansal verilerin İstanbul Menkul Kıymetler Borsası endeksleri üzerinde etkisini belirleyen bir tahmin sistemi geliştirilmesi
Modelling a forecasting system regarding the effects of macroeconomics and financial data on ISE
FEYZİ HAZNEDAROĞLU
Doktora
Türkçe
2009
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY TAŞ
- Forecasting the equity risk premium with macroeconomic and technical indicators: International evidence
Makroekonomik ve teknik göstergeler ile hisse senedi risk primi öngörümlemesi: Uluslararası kanıt
EFE ÇAĞLAR ÇAĞLI
Doktora
İngilizce
2014
İşletmeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR EVRİM MANDACI
- 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