Bireysel yatırımcıların öğrenme davranışının sürü eğilimine etkisi: Borsa yatırımcıları üzerine bir analiz
The effect of individual investors' learning behavior on herd bias: An analysis on stock market investors
- Tez No: 729349
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR ELMAS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, İşletme, Finance, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 254
Özet
Finansal piyasalarda sürü eğilimi sıklıkla karşılaşılan yatırımcı eğilimlerinden birisidir. Sürü eğilimi, yatırımcıların kendi bilgilerine göre diğer yatırımcıların bilgilerine daha fazla önem vermesidir. Sürü eğilimi doğrultusunda yatırım yapan yatırımcılar piyasanın sunduğu birçok yatırım fırsatını göremeyebilir. Ancak yatırımcılar geçmiş ticaret deneyimlerinden ders alıp, bireysel ve sosyal öğrenme düzeylerini artırırsa sürüye göre değil kendi yatırım stratejilerine göre hareket edebilir. Bu çalışmada bireysel yatırımcıların öğrenme davranışının sürü eğilimine etkisi incelenmiştir. 22.02.2021-20.06.2021 tarihleri arasında Borsa İstanbul'da yatırım yapan bireysel yatırımcılara anket uygulanmıştır. Araştırma modelinin test edilmesinde AMOS Yapısal Eşitlik Modellerinden Yol Analizi kullanılmıştır. Yatırımcının demografik değişkenleri ve yatırımcı profillerine göre sürü eğilimlerinde farklılık olup olmadığının analiz edilmesinde SPSS paket programı aracılığıla T-testi ve ANOVA uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda bireysel yatırımcıların kendine güven davranışlarının ve öğrenme isteklerinin sürü eğilimleri üzerinde etkisinin olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada aynı zamanda bireysel yatırımcıların yaş, meslek grubu, yatırımlarında sermayelerini kullanma oranı ve borsada geçirdikleri yatırım sürelerine göre sürü eğilimlerinde anlamlı farklılıklar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The herd bias is one of the most frequently encountered investor bias in financial markets. Herd bias is that investors give more importance to the information of other investors than to their own information. Investors who invest in line with the herd bias may not see many investment opportunities offered by the market. However, if investors take lessons from their past trading experiences and increase their individual and social learning levels, they can act according to their own investment strategies, not according to the herd. In this study, the effect of individual investors' learning behavior on herd bias was investigated. A questionnaire was applied to individual investors who invested in Borsa Istanbul between 22.02.2021 and 20.06.2021. Path Analysis from AMOS Structural Equation Models was used to test the research model. T-test and ANOVA were applied by means of SPSS package program to analyze whether there is a difference in herd tendencies according to investor's demographic variables and investor profiles. As a result of the study, it was determined that the self-confidence behaviors of individual investors and their willingness to learn have an effect on herd tendencies. At the same time, significant differences were obtained in the herd tendencies of individual investors according to age, occupational group, the rate of using their capital in their investments and the investment period they spent in the stock market.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini
Time series classification with deep learning methods
HAKAN GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Sosyal medyanın finansal piyasalara etkisi ve hisse senedi fiyat öngörülerinde kullanılması: Borsa İstanbul örneği
The impact of social media on financial markets and using stock price prediction: Case of Borsa İstanbul
YUNUS EMRE AKDOĞAN
- Derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleriyle borsa alım satım davranışlarının modellenmesi
Modeling trading behaviours with deep learning and machine learning methods in stock exchange markets
AFAN HASAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OYA KALIPSIZ
- Elektrikli araçların akıllı şebekeye entegrasyonu ve şebekeye etkilerinin yapay zekâ yöntemleriyle analizi
Integration of electric vehicles into the smart grid and analysis of their effects on the grid with artificial intelligence methods
KADİR OLCAY
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
- Bireysel yatırımcıların finansal risk toleransı: Azerbaycan örneği
Financial risk tolerance of individual investors: The case of Azerbaijan
YALÇIN HÜSEYNLİ