Sosyal medyadaki yatırımcı yorumları ve endeks etkileşimi: Bankacılık endeksi üzerinde bir araştırma
Investor comments on social media and index interaction: A study on the banking index
- Tez No: 969234
- Danışmanlar: PROF. DR. DÜNDAR KÖK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Genel İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dijital teknolojilerin hızlı gelişimiyle birlikte sosyal medya, bireylerin yalnızca sosyal etkileşim aracı olmaktan çıkarak finansal karar alma süreçlerinde önemli bir bilgi kaynağı haline gelmiştir. Bu durum, klasik finansın rasyonel yatırımcı varsayımının ötesine geçen ve irrasyonel davranışsal unsurları öne çıkaran davranışsal finans literatürü ile örtüşmektedir. Sosyal medya platformlarında paylaşılan yorumlar, yatırımcı duyarlılığının güçlü göstergeleri olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'nin önde gelen çevrimiçi finans platformlarından tr.investing.com'da 2014-2023 yılları arasında BIST Banka Endeksi'ne dâhil dokuz banka hakkında yapılan toplam 1.061.735 kullanıcı yorumu incelenmiştir. Yorumlar, NRC Duygu Sözlüğü kullanılarak sözlük tabanlı duygu analizine tabi tutulmuş; olumlu ve olumsuz ifadeler ayrıştırılarak zaman serisi formatına dönüştürülmüş ve ekonometrik modellere dâhil edilmiştir. Granger nedensellik testleri sonucunda, olumsuz yorumların getiriler üzerindeki etkisinin olumlu yorumlara kıyasla daha güçlü olduğu (asimetrik etki) tespit edilmiştir. Ayrıca, beklenmedik biçimde pozitif yorum kaynaklı şokların da getiriler üzerinde negatif etkiler yarattığı bulunmuş ve bu durum davranışsal finans literatüründe yer alan“aşırı ilgi hipotezi”çerçevesinde yorumlanmıştır. Sonuç olarak, çalışma sosyal medya verilerinin yatırımcı duyarlılığı ile finansal piyasalar arasındaki etkileşimi anlamada değerli bir kaynak sunduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca, klasik finans modellerinin ötesine geçen davranışsal yaklaşımlara katkıda bulunmakta ve sözlük tabanlı duygu analizlerinin hisse senedi piyasalarında öngörü gücü yüksek sinyaller sağlayabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the expansion of the internet and digital technologies, social media has transformed from a channel of personal interaction into a significant source of information in financial decision-making. This development aligns with behavioral finance literature, which highlights the psychological and irrational aspects of investor behavior beyond the assumptions of classical finance theories. In this study, 1,061,735 user comments posted between 2014 and 2023 on tr.investing.com, one of Turkey's leading financial platforms, were analyzed. The comments focused on nine banks listed in the BIST Banking Index: A dictionary-based sentiment analysis was performed using the NRC Emotion Lexicon, where positive and negative terms were identified and converted into time series for econometric modeling. Granger causality tests revealed that negative sentiment had a stronger effect on stock returns than positive sentiment, confirming the asymmetry widely documented in financial studies. Interestingly, shocks from positive comments were also found to have adverse effects on returns, a result interpreted within the framework of the“attention”hypothesis. In conclusion, the findings demonstrate that social media data can provide valuable insights into the interaction between investor sentiment and financial markets. The study contributes to approaches that move beyond rational models by incorporating behavioral dynamics and shows that lexicon-based sentiment analysis of social media comments can generate meaningful predictive signals for stock performance.
Benzer Tezler
- Sosyal medyadaki iletilerin kripto para fiyatları üzerindeki etkisi: Twitter örneği
The impact of social media posts on cryptocurrency prices: The example of Twitter
NOOR MOHAMMAD RASHIDI
- Yeni nesil derin bağlamsallaştırılmış kelime gösterimleri ve derin öğrenme modelleriyle finansal haberler kullanarak borsa tahminlemesi
Stock generation estimation using financial news with new generation deep contextualized word display and deep learning models
DERYA OTHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP HİLAL KİLİMCİ
- Kurum kı̇mlı̇ğı̇ ve sosyal medya pazarlamacılığı: Sağlıklı ve dı̇yet gıda paket servı̇sı̇ sunan ı̇şletmeler üzerı̇ne bı̇r ı̇nceleme
Başlık çevirisi yok
İPEK METE
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeUluslararası Kıbrıs Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİRİN ATAKAN DUMAN
- Ticari banka kredilerinin değerlendirilmesine yönelik bir karar destek modeli
A decision support model for the evaluation of commercial credits
SAİT GÜL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Investigating the effect of unboxing videos of consumer electronics on consumer emotions through sentiment analysis of online customer comments
Duygu analizi yöntemi ile elektronik ürünlerin kutu açma videolarının tüketici duyguları üzerine etkisinin araştırılması
ANIL ÖZGEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. AYŞEGÜL SAĞKAYA GÜNGÖR