Geri Dön

Analyzing the impact of political tweets on exchange rates

Politik tweetlerin döviz kuru üzerine etkisinin analizi

  1. Tez No: 695826
  2. Yazar: AKINER ALKAN
  3. Danışmanlar: PROF. ALİ FUAT ALKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 46

Özet

Sosyal medya her geçen gün, artan veri girdileriyle daha da popüler olmaktadır. Bununla birlikte, döviz kuru tahmin edilmesi problemi de uzun süredir analistlerin, yatırımcıların ve araştırmacıların ilgisini çekmektedir. Bu çalışmada döviz kurlarının zaman serilerinin analizi, sosyal medya (Twitter) tweetlerinin anlam analizi ve borsa belirteçlerinin zaman serilerinin analizi gibi yaklaşımların birleştirilerek makine öğrenmesi ile tahminlenmesi araştırılmıştır. Modeller üç ayrı bölümde 6 aylık veri ile incelenmiştir. (i) Finans ve politika ile ilgili konu başlıkları Twitter üzerinde takip edilerek anlam analizleri yapılmıştır. (ii) Farklı döviz kurlarının ve kripto paraların döviz kurlarının zaman serisi verileri incelenmiştir. (iii) Dolar / TL kuru üzerinde tahminleme yapacak modellerimiz iyileştirilmiş ve doğrusal regresyon, bayesian regresyonu gibi farklı yöntemler ve çok katmanlı algılayıcı gibi sinir ağı makine öğrenmesi yöntemleri de incelenmiştir. Bu çalışmada bazı istatistiki yöntemlerin çok katmanlı algılayıcı gibi yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Sonuçlarımızı incelediğimizde 0.32% gibi küçük bir ortalama kare hatası ile doğru tahminlemede bulunabildikleri görülmüştür. Sonuçlardan yola çıkarak, Sosyal medya anlam analizinin döviz kuru tahminlemesinde yardımcı bir rolü olduğu anlaşılmıştır. Sonuç olarak yatırımcılar, analistler ve bu konu ile ilgili araştırmacılar bizim çalışmamızda kullandığımız şekliyle bütünleşik bir model kullanarak, döviz kuru tahminlemesinde güçlü ve başarılı sonuçlar elde edebilirler.

Özet (Çeviri)

Social media has been increasingly popular and valuable along with their mass data. At the same time, currency exchange rate forecast has been an important topic for researchers, analysts, and investors for a long time. In this study, we have combined exchange rate time series analysis and Twitter sentiment analysis to build machine learning models. We have built the models in three stages for a six-month period: (i) we have watched financial and political hashtags and applied sentiment analysis on the tweets retrieved from these hashtags, (ii) we have collected time series data on cross-currency exchange rates including cryptocurrencies, (iii) we have optimized the model to forecast USD / TRY with the data we have. We have experimented with several machine learning algorithms including linear regression, Bayesian ridge, support vector machines along multi-layer perceptron (MLP). It has been observed that in this novel approach, some regression algorithms performed better than MLP. Computational experiments showed that our approach gave 0,32% mean squared error performance at its best. Results suggested that sentiment analysis is a helping factor to forecast currency exchange rate and Twitter is a good data source due to its mass and interactivity. In conclusion, investors, analysts, and researchers can benefit from the usage of our proposed model and will be able to get strong and consistent results to forecast the USD / TRY currency exchange rate.

Benzer Tezler

  1. İş zekası ve duygu analizi: Sakarya merkezli sosyal medya verilerinin doğal dil işleme yaklaşımlarıyla incelenmesi

    Business intelligence and sentiment analysis: Examining Sakarya-centric social media data through natural language processing approaches

    FURKAN SARAÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU

  2. Who rallies around the flag? Analyzing the impact of foreign interventions on nations' political stance using social media data

    Bayrak etrafında kimler toplanır? Milletlerin siyasi tutumları üzerindeki dış müdahalelerin etkilerini sosyal medya verileriyle analiz etmek

    VAHID GHAFOURI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Siyasal BilimlerSabancı Üniversitesi

    İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT KASAP

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BABAK REZAEEDARYAKENARI

  3. The role of X 'Twitter' in the Palestinian-Israeli conflict a focus on MFA's official accounts

    Filistin-İsrail çatışmasında Dışişleri Bakanlıklarının resmi hesaplarına odaklanarak X'in 'Twitter' rolü

    ABBAS ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Uluslararası İlişkilerAnkara Sosyal Bilimler Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİD UVEYSİ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVFEL BOZ

  4. Twitter örneği üzerinden yapay zeka desteği ile sosyal mecralarda sahte hesap analizi

    Bot account analysis on social media with artificial intelligence support on twitter example

    REFİK SÖYLEMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DR. ALİ BOYACI

  5. Siyasal katılım ile siyasal yeterlik, toplumsal cinsiyet, sistemi meşrulaştırma ve dini yönelim değişkenlerinin ilişkisi

    Analyzing the impact of political efficacy, gender, system justification and religious orientation on political participation

    GÜLLÜ ATABEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    PsikolojiAnkara Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA HASTA