Investor types and risk aversion: A data science approach to financial decision-making
Yatırımcı tipleri ve riskten kaçınma: Finansal karar vermede veri bilimi yaklaşımı
- Tez No: 970812
- Danışmanlar: PROF. DR. ERK HACIHASANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, yatırımcıların karar alma süreçlerindeki davranışsal önyargıların ortaya çıkışını, FAR-Trans veri seti kullanılarak nicel bir veri bilimi yaklaşımıyla incelemektedir. Davranışsal finansın üç temel kavramı olan kayıptan kaçınma, sürü davranışı ve aşırı özgüven için kuramsal çerçevelere dayanan ampirik ölçütler geliştirilmiş ve bunlar yatırımcıların farklı davranış gruplarına sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Davranışsal önyargı kategorilerini tahmin etmek amacıyla karar ağacı tabanlı çok sınıflı bir sınıflandırma modeli uygulanmış ve bu model çapraz doğrulama analizleriyle %96 doğruluk ve 0.99 makro-ortalama ROC-AUC skoru ile oldukça yüksek bir öngörü performansı sergilemiştir. İstatistiksel anlamlılık testleri ve görsel analizler, her davranışsal grubun kendi baskın metriğinde net bir şekilde ayrıştığını doğrulamaktadır; kayıptan kaçınan yatırımcılar kayıplı pozisyonları elde tutma eğilimini daha yüksek gösterirken, sürü davranışı sergileyen yatırımcılar popüler varlıkları takip etme eğiliminde, aşırı özgüvenli yatırımcılar ise daha sık işlem yapma eğilimindedir. Bu bulgular, finansal işlem verilerinden davranışsal önyargıların etkin şekilde tanımlanıp sınıflandırılabileceğine dair güçlü ampirik kanıt sunmakta ve makine öğrenmesi tekniklerinin finansal piyasalarda psikolojik faktörleri anlamada pratik faydasını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This study examines the manifestation of behavioral biases in investor decisionmaking through a quantitative data science approach using the FAR-Trans dataset. We developed empirical measures for three key behavioral finance constructs (loss aversion, herding behavior, and overconfidence) derived from established theoretical frameworks and applied them to classify investors into distinct behavioral groups. A decision tree-based multi-class classification model was employed to predict behavioral bias categories, demonstrating exceptional predictive performance with 96% accuracy and macro-average ROC-AUC scores of 0.99 validated through crossvalidation analysis. Statistical significance tests and visual analyses confirm that each behavioral group exhibits clearly distinguishable patterns in their respective dominant metrics, with loss-averse investors displaying higher tendencies to maintain losing positions, herding investors showing increased propensity to follow popular assets, and overconfident investors engaging in more frequent trading activities. These findings provide robust empirical evidence for the effective identification and classification of behavioral biases from transactional financial data and demonstrate the practical utility of machine learning techniques for understanding psychological factors in financial markets.
Benzer Tezler
- Political events and their impacton financial markets: A casestudy in Turkey
Başlık çevirisi yok
MERVE KARADAYI
- Disposition bias for different investor categories in Borsa Istanbul
Borsa İstanbul'da farklı yatırımcı grupları için eğilim yanlılığı
EVRİM HİLAL KAHYA
Doktora
İngilizce
2022
Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMHUR ENİS EKİNCİ
- COVID-19 pandemisinde Türkiye'deki yatırımcıların A/B kişilik özelliklerine göre finansal risk toleransını etkileyen faktörler
The factors affecting financial risk tolerance of investors in Turkey according to A/B personality traits in times of COVID-19 pandemic
LOKMAN DAL
Doktora
Türkçe
2023
İşletmeEskişehir Osmangazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAY GİRGİNER
- Bir finansman modeli olarak risk sermayesi ve Türkiye'de uygulanabilirlik imkanlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ALİ İHSAN ÖZEROĞLU