Investigating the impact of social networks on stock market with sentiment analysis and machine learning methods: An application on BIST 30
Sosyal ağların hisse senedi borsasına etkisinin duygu analizi ve makine öğrenmesi yöntemleriyle araştırılması: BIST 30 üzerine bir uygulama
- Tez No: 913350
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FARID HUSEYNOV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Cep telefonları gibi taşınabilir cihazların ve bu cihazlar üzerinde çalışan sosyal ağların gelişmesi ve yaygınlaşması, insanların düşünce ve duygularını anlık olarak paylaşabilmelerine olanak tanıdı. Sosyal ağlar aracılığıyla üretilen kanaatlerin bireylerin davranışlarını etkileyip etkilemediği birçok araştırmanın konusudur. Günümüzde finansal davranış da bireylerin günlük davranışlarından biridir. Klasik iktisat bireylerin rasyonel varlıklar olduğu düşüncesine dayanır. Günümüzde, iktisadi davranışın arkasında irrasyonel etkenlerin de olduğunu ortaya koyan birçok araştırma mevcuttur. Bireylerin birbirlerinin davranışlarını sözlü, yazılı ya da görsel yollarla etkilemesi, özellikle tüketici davranışlarının bu yollarla şekillenmesi ve oluşması, davranışsal ekonomi gibi araştırma alanlarının oluşmasına neden olmuştur. Günümüzde sosyal ağlar, bireylerin tüketim ya da finansal davranışlarını etkileyebilecek sözlü, yazılı ve görsel içeriklerin paylaşılıp yayılabildiği en büyük ortamlardır. Hisse senedi piyasası da tıpkı bir ürün ya da hizmet gibi alıcısı ve satıcısı bulunan bir pazardır, bu nedenle hisse senedi piyasasındaki yatırımcılarının alım-satım kararlarında da piyasa içindeki diğer yatırımcıların düşünceleri, sözleri ve yaydıkları haberler etkili olabilir. Ürün ya da hizmetten farklı olarak hisse senetleri sadece yatırım aracı olma işlevine sahiptirler. Hisse senetleri, ürün ya da hizmetlerdeki gibi işlev, kolaylık, sosyal statü gibi beklentilerle değil sadece ve sadece gelecekteki fiyat beklentileri için alınır ya da satılırlar. Hisse senedi piyasasında fiyatın yönünü ve ulaşacağı noktayı öngörmek için temel ve teknik analiz yöntemleri uzun yıllardır kullanılmaktadır. Teknik analiz zamansal fiyat grafikleri üzerinde çeşitli matematiksel tekniklere dayanırken temel analiz ise şirketlerin bilançolarını, mikro ve makroekonomik etkenleri bir arada değerlendirir. Yatırım stratejisinin uzun ya da kısa vadeli olmasına bağlı olarak yatırımcılar bu yöntemleri farklı ağırlıklarda kullanabilirler. Piyasadaki tüm yatırımcıların sadece teknik ve temel analiz yöntemlerine bağlı kalarak yatırım yaptıklarını söylemek doğru olmaz. Duyum, etkilenme, haber akışı, bireylerin ülkedeki ve dünyadaki gelişmelere bağlı olarak içinde bulundukları duygu durumları da hisselerin alım-satım kararlarını etkileyebilmektedir. Bu çalışma, sosyal ağlar aracılığıyla oluşabilecek bu etkiyi duygu analizi, regresyon gibi veri bilimi yöntemlerini kullanarak incelemeyi amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
With the development and widespread use of portable devices such as mobile phones, the emergence of social networks operating on these devices has enabled people to share their feelings and thoughts instantly. Whether the opinions produced through social networks affect the behavior of individuals is the subject of many studies. Today financial behavior is a part of daily human behaviors. Classical economic theory is based on consumer as a rational being. Today, there are many studies claiming that there are irrational factors affecting people's financial behavior. The fact that individuals influence each other's behavior through verbal, written or visual means, especially the shaping and formation of consumer behavior through these means has led to the formation of research areas such as behavioral economics. Today, social networks are the biggest channels through which people can share and spread their verbal, written or visual messages. Just like a product or service, the stock market is a market with buyers and sellers, so the buying and selling decisions of investors in the stock market can be influenced by the thoughts, words and news spread by other investors in the market. The stock market differs from products or services only in that it functions as an investment instrument. Stocks are not bought or sold for function, convenience or social status, as in the case of goods or services, but only for future price expectations. In the stock market, fundamental and technical analysis methods have been used for many years to predict the direction of the price and the point it will reach. While technical analysis is based on various mathematical techniques on temporal price charts, fundamental analysis evaluates companies' balance sheets, micro and macro-economic factors together. Depending on whether the investment strategy is long or short term, investors may use these methods with different weights. It would not be correct to say that all investors in the market invest only on the basis of technical and fundamental analysis methods. Emotions, influences, news flow, and the emotional states of individuals depending on the developments in the country and the world can also affect the trading decisions of stocks. This study aims to examine this effect that may occur through social networks by using data science methods such as sentiment analysis and regression.
Benzer Tezler
- 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
- Mekan üretiminin ağsal örgütlenmeler üzerinden okunması
A reading of production of space using network theory
DERYA UZAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA ERKÖK
- Makine öğrenmesi yardımıyla zincir restoran gıda satışlarının tahmin edilmesi ve hava durumunun etkisinin incelenmesi
Forecasting food sales on chain restaurant and investigating weather effect on sales by using machine learning methods
SEZGİ ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Novel centrality, topology and hierarchical-aware link prediction in dynamic networks
Dinamik ağlarda merkezilik, topoloji ve hiyerarşik tabanlı bağlanti tahmini
ABUBAKHARI SSERWADDA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
YRD. DOÇ. ALPER ÖZCAN
- İmar planı değişikliklerinin yapılaşma eğilimlerine etkisi üzerine bir inceleme: Kağıthane örneği
An investigation into the effects of the zoning plan changes in trends in the built enviroment: Kagithane as a case study
UĞUR YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEGÜM SERTYEŞİLIŞIK