Google trend endeksi'nin yatırımcının alım satım kararları üzerindeki etkisi: Otomotiv sektörü üzerine uygulama
The impact of google trends index on investor's trading decisions: A Study on automotive sector
- Tez No: 903117
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYBEN KOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Bireysel yatırımcılar, Davranış sapması, Davranışsal finans, Google Trends, Oynaklık, Individual investors, Behavior bias, Behavioral finance, Google Trends, Volatility
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Finans Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası Bankacılık ve Finans Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Geleneksel finans teorileri, finansal piyasalarının etkin olduğunu ve yatırımcıların rasyonel davrandığını varsaymaktadır. Fakat bireysel yatırımcılar her zaman rasyonel davranamamaktadır. Bazı durumlarda psikolojik faktörler, sosyal faktörler ve yatırımcının kişisel özellikleri yatırım kararını etkileyebilmektedir. Geleneksel finans teorileri bireysel yatırımcıların davranışlarını açıklamak konusunda yetersiz kalmıştır. Davranışsal finans yaklaşımı ise yatırımcıların irrasyonel davranışlarının nedenlerini, sonuçlarını ve finansal kararlara olan etkilerini incelemektedir. Araştırmada, öncelikli olarak davranışsal finans yaklaşımı ve yatırımcıların davranışsal eğilimleri ele alınmıştır. Bu kapsamda, otomotiv sektöründe işlem gören beş hisse senedinin (DOAS, FROTO, KARSN, OTKAR, TOASO) Google Trends aramalarının hisse senedi fiyatı üzerindeki volatilitesi incelenmiştir. Çalışmada, otoregresif koşullu değişen varyans ARCH, GARCH ve EGARCH modelleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, Google trend endeksinin hisse senedi fiyatlarında pozitif yönlü volatiliteye neden olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Traditional financial theories assume that financial markets are efficient and investors behave rationally. However, individual investors do not always act rationally. In some cases, psychological factors, social factors, and the personal characteristics of the investor can influence investment decisions. Traditional financial theories have been insufficient in explaining the behavior of individual investors. The behavioral finance approach, on the other hand, examines the reasons, consequences, and impacts of investors' irrational behaviors on financial decisions. In the study, the behavioral finance approach and the behavioral tendencies of investors are primarily addressed. In this context, the volatility of the stock prices of five stocks (DOAS, FROTO, KARSN, OTKAR, TOASO) traded in the automotive sector in relation to Google Trends searches is examined. The autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH), generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH), and exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (EGARCH) models are used in the study. As a result, it is determined that the Google Trend Index causes positive volatility in stock prices.
Benzer Tezler
- Is online investor attention priced in cryptocurrency markets
Kripto para piyasalarında çevrimiçi yatırımcı ilgisi fiyatlandırılıyor mu
SEVGİ SÖYLEMEZGİL
- Investor attention and social media sentiment in international stock returns and trading activity
Uluslararası hisse senedi getirileri ve işlem hacimlerinde yatırımcı ilgisi ve sosyal medya duyarlılığı
SELİN DÜZ TAN
- Network analysis of co-search-based investor attention on stock prices
Ortak arama tabanlı yatırımcı dikkatinin hisse senedi fiyatları üzerindeki ağ analizi
MÜGE ÖZDEMİR
- Doğal afetlerde çevrimiçi davranış verilerine dayalı ihtiyaç tahmini ve kaynak tahsis optimizasyonu: 2023 kahramanmaraş depremleri uygulaması
Demand prediction and resource allocation optimization based on online behavioral data in natural disasters: An application to the 2023 Kahramanmaraş earthquakes
MEHMET DEMİR
- Türkiye e-ticaret perakende sektöründe bir başarı faktörü olarak; iade yönetimi
E-commerce in return management as a success factor in Turkey
GİZEM BERKDEMİR
