Twitter sentiment analysis with Turkish tweets for exchange rate prediction
Döviz kuru tahmini için Türkçe tweetler ile twitter duygu analizi
- Tez No: 756779
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURCAN ALKIŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Duygu analizi, Döviz, Makine öğrenmesi, Twitter, Sentiment analysis, Foreign exchange, Machine learning, Twitter
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Türkiye gibi gelişen ülkelerde yabancı döviz kurları, ticari ve günlük hayatta alınacak kararlarda önemli bir etmendir. Karar vericilerin döviz kurlarını doğru öngörmesi ve bu öngörüler kapsamında hareket etmesi önem arz etmektedir. Türkiye gibi döviz kurlarının karmaşık ve dalgalı olduğu ülkelerde döviz kurlarını doğru tahmin edebilmek oldukça zordur ve geçmişte bu kapsamda birçok çalışma yürütülmüştür. Literatürde yer alan çalışmaların en yenileri ise makine öğrenmesi yöntemleriyle yapılan çalışmalardır. Bu çalışmada ise duygu analizi yöntemiyle daha doğru tahminler yapılıp yapılamayacağı ölçülmek istenmiştir. Çalışma kapsamında, Dolar, Sterlin ve Euro'nun Türk Lirası karşısında değerini tahmin etmek için Twitter'dan bu döviz kurlarına ilişkin 168.000'in üzerinde Tweet'in duygu analizi yapılmıştır. Duygu analizi sonuçları ve döviz kur değerleri destek vektör regresyonu yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışma başlangıcı COVID-19 pandemi salgınının başlangıcı olan 1 Kasım 2019'dan başlayarak 1 Mart 2022 olarak belirlenmiştir. Duygu analizi yönteminin sonuçlarını ölçebilmek için aynı veriler öncesinde destek vektör regresyonu ve, naive tahmini ve rastgele yürüyüş modelleri ile tahmin yapılmıştır ve bu veriler duygu analizi ile yapılan değerler ile kıyaslanmıştır. Sonuçlar, Twitter duygu analizinin döviz kuru tahminlerinin doğruluk oranını artırdığını ve döviz fiyatları ile negatif Tweetler arasında pozitif ve güçlü bir ilişki olduğunu ve döviz fiyatları ile pozitif Tweetler arasında negatif bir ilişki olduğunu ortaya koydu. Ayrıca atılan Tweet sayısı ile para birimi fiyatı arasında pozitif bir ilişki olduğu çıkan sonuçlar arasındadır.
Özet (Çeviri)
In developing countries such as Turkey, foreign exchange rates are important in business and daily life decisions. It is important for decision-makers to predict exchange rates accurately and act within the scope of these predictions. Since exchange rates are complex and volatile, it is very difficult to accurately predict exchange rates, and many studies have been carried out in this context in the past. The newest trends in the literature are the research which are performed with machine learning methods. In this thesis study, it was aimed to determine whether more accurate predictions can be performed with the sentiment analysis method or not. Within the scope of the study, the value of Dollar, Sterling and Euro against Turkish Lira was predicted with sentiment analysis of more than 168,000 Tweets related to these exchange rates from Twitter. Sentiment analysis results and exchange rate values were analyzed by the support vector regression method. The time limits of the study were determined as 1 March 2022, starting from 1 November 2019, the beginning of the COVID-19 pandemic outbreak. In order to compare the results of the sentiment analysis method, the same data were predicted with support vector regression, naive forecasting and random walk models, and these data were compared with the values made by sentiment analysis. The results revealed that Twitter sentiment analysis increase the accuracy rate of exchange rate predictions and there is a positive and strong relationship between currency prices and negative Tweets, and there is a negative relationship between currency prices and positive tweets. Also, there is positive relation between number of Tweets posted and currency price.
Benzer Tezler
- Sözlerin ve zaman örğütlenmesinin sürekli değişimi tekerlemeler üzerine bir alan çalışması
Başlık çevirisi yok
TUGAY BAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Halk Bilimi (Folklor)Mimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiDOÇ. DR. AHMET YÜRÜR
- Obruk (Konya) köyleri halk edebiyatı ürünleri üzerinde bir inceleme
Başlık çevirisi yok
MEHMET AÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Türk Dili ve EdebiyatıSelçuk ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SAİM SAKAOĞLU
- Krep teksture teknolojisi
Crepe texturing technology
SERDAR ALEMDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ALİ DEMİR
- Karadeniz Ereğlisi örneğinde çocuk oyunlarının halk bilimsel açıdan incelenmesi
A folkloric study of childrens game in the case of Karadeniz Ereğli
SERPİL AYGÜN CENGİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Halk Bilimi (Folklor)Ankara ÜniversitesiHalk Bilimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRBÜZ ERGİNER
