Sosyal Medya İle Hi̇sse Senedi̇ Fi̇yatinin Günlük Hareket Yönü Arasindaki̇ İli̇şki̇ni̇n İncelenmesi̇: Duygu Anali̇zi̇ Uygulamasi

Abstract

ÖzElektronik ağızdan ağıza iletişim (eWOM), bireylerin çevrimiçi ortamda işletmeler, işletmelerin sunduğu ürün ve hizmetler hakkındaki duyguların ve düşüncelerin paylaşıldığı bir yapı olması nedeniyle önemli bir araştırma başlığı konumunu almıştır. Elektronik ağızdan ağıza iletişimin gerçekleştiği belli başlı platformlar arasında Twitter yer almaktadır. Ülkemizde ve dünyada yaygın olarak kullanılan mikro blog sistemleri arasında yer alan Twitter ile sermaye piyasalarının etkileşimi giderek artmaktadır. Pazarlama ve finansman konusunda yapılan araştırmaların arakesitinde yer alan başlık, araştırma konusu olarak seçilmiştir. Telekomünikasyon sektöründe yer alan, Borsa İstanbul'da hisseleri işlem gören firma üzerinden araştırma yürütülmüştür. Araştırma dönemi olarak 15.03.2017 ile 15.05.2017 tarihleri arasında Borsa İstanbul'da hisselerin işlem gördüğü günler seçilmiştir. Günlük olarak ilgili hissenin açılış ve kapanış değerleri elde edilmiş, açılış değeri kapanış değerlerinin farkı alınmış ve hisse hareket yönü o gün için negatif ya da pozitif olarak sınıflandırılmıştır. İlgili günler için twitter sayfasından bireylerin gönderdiği mesajlar üzerinden Duygu Analizi gerçekleştirilmiş, pozitif ve negatif olarak sınıflandırılmış, günlük duygu polaritesi değeri elde edilmiştir. Bu çalışmada duygu polarite değerleri ile hisse fiyatı hareketinin yönü arasında günlük bazda korelasyon analizi yapılmıştır. Elde edilen Spearman'nın sıra ilişkisi katsayısı değeri çerçevesinde iki veri seti arasında negatif ve orta düzeyde bir bağıntıya rastlanmıştır. A b s t r a c tPeople share their opinions and sentiments about companies, services and products on Internet. This makes Electronic Word of Mouth to be an important research topic in recent years. Twitter is one of the major platform for Electronic Word of Mouth. Interaction of capital markets with Twitter has been highly increasing, it has been selected as our research topic. Research has been carried out on the company, which has been operating in telecommunications industry and whose shares are traded in Borsa Istanbul. The research period is the dates between 15. 03.2017 and 15.05.2017. Daily opening and closing prices of the selected stock have been collected, daily raise and fall of the stock price has been classified accordingly. Sentiment analysis has been conducted for the same period and daily polarity values have been obtained. In this study, correlation analysis between public sentiment analysis and stock price movement direction is conducted. Spearman's rank correlation test was used. The obtained Spearman's rank correlation coefficient result showed, a negative and moderate correlation exists between daily changes in the company's stock prices with the public sentiments in tweets.

Relationship between Twitter activity and stock performance: evidence from Turkish airline industry

“…SDG support vector machine demonstrated the highest performance with 78,7% prediction accuracy, which is good enough as Pagolu et al (2016) achieved 70.2% accuracy with the Word2Vec model, and Yildirim and Yüksel (2017) reached 70% accuracy with Naïve Bayes Model.…”

“…Pagolu et al (2016) semantically analyzed 250,000 tweets from Microsoft Corporation and labeled 3,216 tweets manually, whereas Yildirim and Yüksel (2017) analyzed 6,009 tweets from a Turkish telecommunication company and labeled 500 tweets manually. Both of these studies achieved 70% prediction accuracy of ML algorithms.…”

Using Text Mining Techniques to Understand the Economic Effects of COVID-19 Pandemic

“…Yıldırım and Yüksel in 2017 examined the relationship between opening and closing prices between March 15, 2017, and May 15, 2017, for telecommunication companies publicly traded on the stock exchange and the comments regarding the relevant companies on Twitter (Yıldırım and Yüksel, 2017). Moreover, Rachlin et al (2007) developed a system called ADMIRAL, consisting of six steps, which enables estimating numerical and textual expressions.…”

Sosyal Medya ve Diğer Yatırım Aracı Verilerine Dayalı Hisse Senedi Değeri Tahmini

“…Literatürde tespit edilen çalışmalarda, sosyal medya (örneğin Twitter) verilerinin hisse senedi değerini tahmin etmedeki faktörü araştırılmıştır (Bhardwaj vd., 2015;S. Das & Behera, 2018;Dickinson & Hu, 2015;Yıldırım & Yüksel, 2017). Ayrıca, diğer yatırım aracı verilerine dayalı hisse senedi fiyatları üzerine etkisi konusunda da çalışmalar yapılmıştır (Aktaş & Akdağ, 2013;Cingöz & Kendirli, 2019;Gençtürk, 2009).…”

“…Farklı ülkelerdeki çeşitli şirketlerin hisse senedi değerinin sosyal medya verilerine dayalı tahmin edilebileceğini gösteren çalışmaların olduğu görülmüştür (Attigeri vd., 2015;Chen & Lazer, 2011). Ancak, Türk şirketlerin hisse senedi değerleri ile sosyal medya verileri arasında korelasyon olduğunu belirtilen çalışmalara rağmen, hisse senedi değer tahmini yapabilen bir çalışmaya rastlanmamıştır (Eliaçik & Erdogan, 2015;Yıldırım & Yüksel, 2017). Ayrıca, Sosyal medya verileri ile hisse senedi değeri tahmini çalışmaları Telekom, bilişim gibi çeşitli sektörlerde yapılmış olsa da havayolu sektöründe bu tür bir çalışma tespit edilememiştir.…”