Sosyal medya mesajlarının hisse senedi getiri ve oynaklığı ile olan ilişkisi
The relationship of social media messages with stock returns and volatility
- Tez No: 860560
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET NİHAT SOLAKOĞLU, PROF. DR. MEHMET METE DOĞANAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Bu çalışmanın amacı sosyal medyada iletilen mesajların hisse senedi getirilerine ve oynaklığına olan etkilerini araştırmaktır. Bu doğrultuda BIST30 ve Alt Pazar segmentinde yer alan şirketler kapsam dahiline alınmıştır. Türkiye'de faaliyet gösteren lisans sahibi aracı kurumların resmi Twitter hesapları ve araştırma periyodu içinde sosyal medyadan kapsam dahilindeki şirketler ile ilgili en fazla mesaj iletilen ve en fazla takipçi sayılarına sahip özel kişilere ait Twitter hesapları mesaj kaynağı olarak tercih edilmiştir. Resmi hesaplar, kurumsal haber kaynakları diğer hesaplar ise kurumsal olmayan haber kaynakları olarak ayrıştırılmıştır. Elde edilen mesajların duygu analizi yapılarak, duygu polarizasyonuna göre gelen haberlerin hisse senedi getiri ve oynaklığına olan etkisi GARCH modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Kurumsal ve kurumsal olmayan haber kaynaklarınca iletilen mesajların duygu durumlarının veri analizi gerçekleştirilmiş ve bu sayede haber kaynağı ayrışmasına bağlı olan farklılıklar tespit edilmiştir. GARCH modeli çerçevesinde, ilgili şirketlere dair gelen haberler neticesinde getiri ve oynaklığın etkilendiği tespit edilmiştir. Kurumsal yatırımcıların, kurumsal hesaplardan iletilen haberler ile ilgilendiği, kurumsal olmayan yatırımcıların ise kurumsal ve daha fazla kurumsal olmayan hesaplardan iletilen haberler ile ilgilendiği varsayımı doğrultusunda; iki farklı yatırımcı tipi açısından yatırımcı davranışlarının ayrışması ve davranışsal finans kapsamında bu ayrışmanın açıklanması hususunda bulgular elde edilmiştir. Bu çalışma, sosyal medya haberlerinin hisse senetlerine olan etkisi incelenirken, kurumsal ve kurumsal olmayan kaynaklardan iletilen haberlerin etkilerinin farklı olup olmadığına dair literatüre katkı sunmaktadır. Bu doğrultuda sosyal medya verilerinin edinimi ve haber kaynaklarının ayrıştırılması noktasında verimli bir yöntem önerilmektedir. Bu araştırma çalışmasının, sosyal medya sentiment fonlarının oluşmasına ve gelişmesine fayda sağlayabilecek bir ampirik araştırma çalışması olduğu düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to investigate the effects of messages conveyed on social media on stock returns and volatility. Accordingly, companies in the BIST30 and Sub-Market segments are included in the scope. Official Twitter accounts of licensed brokerage firms operating in Turkey and Twitter accounts belonging to private individuals with the highest number of followers and to whom the most messages about companies were sent on social media during the research period were preferred as message sources. Official accounts are taken as corporate (institutional) news sources and other accounts are taken as non-institutional news sources. Sentiment analysis of the obtained messages was performed, and the effect of the news on stock returns and volatility according to sentiment polarization was analyzed using the GARCH model. Data analysis was carried out according to the emotional states of the messages conveyed by institutional and non-institutional news sources. Within the framework of the GARCH model, it has been determined that returns and volatility are affected as a result of the news about the relevant companies. In line with the assumption that institutional investors are interested in the news transmitted from corporate / institutional accounts, and non-institutional investors are interested in the news transmitted from corporate and mostly non-institutional accounts; clues have been obtained regarding the separation of investor behavior in terms of two different types of investors and the explanation of this separation within the scope of behavioral finance. This study contributes to the literature on whether the effects of news transmitted from corporate and non-corporate sources are different when examining the impact of social media news on stocks. In this regard, an efficient method is proposed for acquiring social media data and separating news sources as corporate or non corporate. It contributes to the literature in terms of examining the news impact by distinguishing between institutional and non-institutional sources of social media messages regarding intraday returns, especially for Borsa Istanbul. It is thought that this research study is an empirical research study that can benefit the formation and development of social sentiment funds.
Benzer Tezler
- Tviter verileri üzerinde sınıflandırma algoritmaları kullanarak hisse senedi değerleri için yön tahmini
Direction estimation for stock values by using classification algorithms on twitter data
MUSTAFA VEHBİ TÜRKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER
- Stratejik iletişimin kurumsallaşması ve iletişim yönetiminin örgütlenmesindeki yeri: Türkiye'deki kuruluşlar üzerine bir araştırma
Institutionalization of strategic communication and its place in the organization of communication management: A research on organizations in Turkey
FATİH ÖZKOYUNCU
Doktora
Türkçe
2023
Halkla İlişkilerİstanbul ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLA OKAY
- Is it possible that twitter messages have an influence on stock market when taking action?
Twıtter mesajlarının borsada karar alırken etkisi olabilir mi?
GERÇEK ÖZPARLAK
Doktora
İngilizce
2018
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT EROL
- Analysis of relations between microblogging messages and stock prices
Mikroblog mesajlar ile hisse fiyatları arasındaki ilişkinin analizi
SERHAT TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL OKAN ŞAKAR
- The effects of passive and active street interfaces on users' perceived safety
Pasif ve aktif sokak arayüzlerinin kullanıcıların güvenlik hissi üzerindeki etkileri
LUJAIN ZAIBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK YILDIZ ÖZKAN