Google Trends arama hacim endeksi ve Borsa İstanbul ilişkisi: BIST 100 örneği /
Yazar: ERTAN ERTEN
Danışman: PROF. DR. TURHAN KORKMAZ
Mersin Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Maliye = Finance ; İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa = Stock exchange ; Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Google = Google ; Hisse senedi getirileri = Stock returns ; İnternet = Internet ; İnternet kullanımı = Internet use

Özet:
Günümüzde bilgi edinmenin en kolay yöntemi internet aramaları olmuştur.  Ömrünün büyük bölümünde bilgisayar, akıllı telefon veya internet kullanmamış bireyler için bile bunların yokluğu düşünülemez bir hâl almıştır. İnsanlar akıllarına gelen her türlü soruyu birbirlerine sormak yerine arama motorlarına sorar hale gelmiştir. Bu aramaların arkalarında bıraktıkları izleri kayıt eden şirketlerin veri tabanlarında veri yığınları oluşmaktadır. Araştırmacılar bu verileri kullanarak gelecekle ilgili tahmin yöntemleri geliştirmişlerdir. Google Trends, belirlenmiş bir terim veya terimlerin arama sorgularının hacmini ve bu arama hacimlerinin zaman içinde nasıl değiştiğine ilişkin bilgiyi halka açık bir şekilde yayınlayan Google şirketine ait bir platformdur. Hizmet yayın hayatına 2004 yılında başlamıştır. Yayınlanmasının ardından birçok akademik araştırmaya konu olmuştur. En çok ekonomi alanındaki çalışmalarda gelecek tahmini yapmak için kullanılmıştır. Grip salgını, seyahat rakamları, ev satışları, otomobil satışları, enflasyon rakamları, faiz oranı, pay fiyatı ve birçok ekonomik göstergenin tahmini gibi konular üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Türkiye'de bu konuda yapılan çalışmaların az oluşu konu tercihinde motivasyon olmuştur. Bu çalışmada 2012-2017 döneminde Google Trends platformundan elde edilen arama hacim endeksi verileri ile Türkiye pay piyasası BIST 100 endeks getirisi ve işlem hacmi arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu ilişkiyi incelemek için önce serilerin durağanlıkları sınanmıştır. Daha sonra Johansen eşbütünleşme testi uygulanmıştır. Seriler arasında uzun dönem ilişkisi tespit edilmiştir. Son olarak Granger nedensellik analizi yöntemi kullanılmış ve BİST 100 işlem hacmi ile Google Trends arama hacim verisi arasında çift yönlü ilişki saptanmıştır. Yapılan analizlerin ardından Google Trends'ten elde edilen arama hacim verileri kullanılarak oluşturulan modele göre hisse senedi alım satım simülasyonu yapılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, kullandığımız algoritma ile BIST 100 endeksi üzerinde yapılan "AL-SAT" işlemlerine göre 2012:11-2017:11 beş yıllık dönem sonunda %389,6'lık bir getiri elde edilirken, aynı dönem içinde BİST 100 endeksi "AL-BEKLET" stratejisi ile yalnızca %155,2'lik bir getiri elde edilmiştir.

Abstract:
Today, the easiest way to get information is internet calls. For most of the life span, even for individuals who have not used computers, smartphones or the Internet, the absence of them has become unthinkable. People have come to their minds to ask all the questions instead of asking the search engines. These searches generate data stacks in the databases of the companies that record the traces they leave behind. Using these data, researchers have developed forecasting methods for the future. Google Trends is a Google-owned platform that publishes publicly the volume of search queries for a given term or term and how those search volumes change over time. The service was launched in 2004. Since its publication, it has been subject to many academic researches. It is mostly used to make future forecasts in the field of economics. Work on topics such as flu pandemic, travel figures, home sales, automobile sales, inflation figures, interest rate, stock price and forecasting of many economic indicators have been studied. It has been the motivation in the subject choice because of the not so much work done about this subject yet in Turkey In this study, the relationship between the search volume index data obtained from the Google Trends platform in 2012-2017 period and the stock return of BIST 100 index and transaction volume was examined. Unit root test analyzes were performed to examine this relationship. Then Johansen cointegration test was aplied. Long-term relationship between the series was determined. Finally the Granger causality analysis method was used and the results were interpreted. After the analysis made, the stock trading simulation is performed according to the model created by using the search volume data obtained from Google Trends. The results obtained without working, according to the a process performed on the BIST 100 index with the algorithm we used, 2012: 11-2017: 11 yielded "BUY-SELL" return of 389.6% at the end of the five year period, the BIST 100 index "BUY-HOLD" strategy yielded only a return of 155.2% over the same period.