Finansal piyasalarda sosyal etkileşim ve yatırım: Türkiye üzerine bir analiz
Social interaction and investment in financial markets: An analysis on Turkey
Yazar: EZGİ KUYU
Danışman: PROF. DR. ALİ BAYRAKDAROĞLU
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Bireyler, yatırım kararlarını verirken birçok faktörden etkilenmektedirler. Finansal okur-yazarlık düzeylerinin yanı sıra sosyodemografik faktörler, kişilik özellikleri, finansal risk toleransı, duygudurumları, sosyal çevre ve medyadan edinilen bilgiler de yatırımcıların finansal kararları üzerinde önemli etkiye sahiptir. Bu faktörlerin, pay senedi piyasalarında ve yurtdışındaki tahvil piyasalarında pay senedi/tahvil verimi ve fiyatı gibi değerleri ölçen çalışmalar literatürde mevcut olmasına rağmen, Türkiye'de tahvil piyasasına katılımı ölçen çalışmaya rastlanılmamıştır. Ayrıca, pay senedi ve tahvil piyasa hareketlerinin incelendiği akademik çalışmalarda işlem hacmi verilerinin dikkate alındığı çalışma sayısının az olduğu da tespit edilmiştir. Bu çalışmada, sosyal etkileşim yöntemlerinden biri olan yazılı medyanın, yatırımcıların pay senedi ve tahvil piyasasına katılımına etkisinin ölçülmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın bağımsız değişkenlerini; Türkiye'de yayımlanan Dünya gazetesinin, 01.01.2020 ve 31.12.2020 tarihleri arasında, ekonomi finans ve politika başlıkları altındaki basılı gazete haberlerinin günlük ortalama duygu skorları oluşturmaktadır. Bağımlı değişken olarak ise; Türkiye 2 Yıllık (Gösterge) Tahvil'in ve BİST 100 endeksinin 01.01.2020 ve 31.12.2020 tarihleri arasındaki günlük işlem hacmi yüzdelik değişim oranı alınmıştır. Finans haberlerine internet üzerinden yapılan yorumlar, veri ön işleme aşamasından sonra pozitif-negatif-nötr olarak etiketlenmiş ve daha sonraki duygu analizi aşamasında duygu öğrenme verisi olarak kullanılmıştır. Gazete haberlerinin duygu skorlarının belirlenmesinde, farklı kelime gömme ve derin öğrenme mimarileri kombinasyonları test edilmiştir. En iyi test performansını gösteren GloVe kelime gömme modeli ve CNN Evrişimli Sinir Ağı derin öğrenme mimarisinin birlikte kullanıldığı yöntem, duygu skorlarının belirlenmesinde tercih edilmiştir. Bağımlı ve bağımsız değişkenlerden oluşan zaman serilerinin analizinde ise Granger nedensellik analizi uygulanmıştır. 
Çalışmadan elde edilen sonuçlar doğrultusunda; 2020 yılında yayımlanan ekonomi, finans, politika haberleri ile Türkiye Gösterge Tahvil Piyasası'na katılım arasında nedensellik ilişkisi tespit edilememiştir. Pay senedi piyasası verileriyle yapılan analiz sonuçlarına bakıldığında ise; ekonomi haberlerinden BİST100 işlem hacmine doğru %5 anlam düzeyinde, finans haberlerinden Bist100 işlem hacmine doğru ve Bist100'den finans haberlerine doğru %10 anlam düzeyinde, BİST100 işlem hacmi değişiminden politika haberlerine doğru %1 anlam düzeyinde Granger nedensellik bulunmuştur.

Abstract:
ABSTRACT
Individuals are affected by many factors when making investment decisions. In addition to financial literacy levels, sociodemographic factors, personality traits, financial risk tolerance, moods, social environment, and information obtained from the media also significantly impact investors' financial decisions. Although studies are measuring the values of these factors, such as stock/bond yield and price in the stock markets and bond markets abroad, there are no studies measuring participation in the bond market in Turkey. In addition, academic studies examining stock and bond market movements have determined that the number of studies considering transaction volume data is low. This study aims to measure the effect of print media, which is one of the social interaction methods, on investors' participation in the stock and bond markets. The independent variables of the study; The daily average sentiment scores of the printed newspaper news under the headings of economy-finance-politics and the equal-weighted average of these three news types between the dates 01.01.2020 and 31.12.2020 of Dünya newspaper published in Turkey. The percentage change in daily trading volume of Turkey 2-Year (Indicator) Bonds and ISE100 index between 01.01.2020 and 31.12.2020 are taken as the dependent variable. The comments made on the financial news on the internet were labeled as positive-negative-neutral after the data preprocessing stage and used as emotion learning data in the later emotion analysis stage. Different combinations of word embedding, and deep learning architectures were tested in determining the emotion scores of newspaper news. The method in which the GloVe word embedding model, which shows the best test performance, and the CNN Convolutional Neural Network deep learning architecture are used together was preferred in determining the emotion scores. Granger causality analysis was applied in the analysis of time series consisting of dependent and independent variables.
In line with the results obtained from the study, a Granger causal relationship could not be determined between the economy, finance, and policy news published in 2020 and participation in the Turkish Benchmark Bond Market. Looking at the results of the analysis made with the stock market data, Granger causality is found from economic news to BIST100 trading volume at 5% significance level, from financial news to BIST100 trading volume and from BIST100 to financial news at 10% significance level, and from BIST100 trading volume change to policy news at 1% significance level.