Metin madenciliği ile sentiment analizi ve Borsa İstanbul uygulaması
Sentiment analysis by text mining and an application on Borsa İstanbul stock exchange market
Yazar: SUAT ATAN
Danışman: DOÇ. DR. DİLBER ULAŞ
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Ekonomi = Economics ; Maliye = Finance
Dizin: Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Finansal piyasalar = Financial markets ; Metin madenciliği = Text mining ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu tezin amacı Borsa İstanbul'da işlem gören şirketlerlerle ilgili yayınlanan şirketlerin finansal durumları ile bu şirketler hakkında seçilen dönemde yayınlanmış tüm haberler arasındaki ilişkileri ortaya koymaktır. Bu amaçla 313 farklı haber kaynağında yayınlanmış 14.108 haberle sentiment analizi gerçekleştirilmiştir. Anılan ilişkiler tez dâhilinde iki fazda ele alınmıştır.
Birinci fazda yatırımcıları da kapsayan, karar verme veya seçim olgusu rasyonel seçim teorisi ve sınırlı rasyonellik teorisi çerçevesinde detaylı olarak ele alınmıştır. Bu teoriler ele alınırken bireyin karar verme süreci ile ilgili tüm perspektifin tam olarak ortaya konması hedeflenmiştir. Bu çerçevede sınırlı rasyonellik teorisinin en somut hali olarak ortaya çıkan höristikler ve eğilimlerden, yazında en sık karşılaşılanları ele alınmıştır.
İkinci fazda ise, sayısal olmayan haber metinleri ile sayısal finansal değerlerin bir arada analiz edilebilmesini sağlamak amacıyla, haber metinlerinin "metin madenciliği" yaklaşımları ile analizi ele alınmıştır. Metin madenciliğinin temel ilkeleri, araçları ve metin madenciliğinin işletme alanında sağlayacağı faydalar temel yönleri ile alınmıştır.
Uygulama kısmında ise metin madenciliği kullanılarak,  2014 yılı içerisinde yayınlanan haberlerle sentiment analizi gerçekleştirilmiştir. Bu analiz sonucunda ortaya çıkan temel sonuç finansal piyasalarla, yayınlanan haberler arasında önemli ilişkilerin var olduğudur. Analitik olarak görülebilen bu ilişkiler ise finansal piyasaların değerlendirilmesinde önemli bir araç olarak haberlerin, yeni yaklaşımlarla sayısal bir parametre olarak kullanılabilceğini ortaya koymaktadır.


Anahtar Kelimeler: Sentiment Analizi, Makine Öğrenmesi, Finansal Piyasalar,Metin Madenciliği, Veri Madenciliği

Abstract:
The purpose of this thesis is to investigate the relations between financial status of Borsa Istanbul corporates and relevant published financial news about them. In line with this purpose, 14.108 news from 313 news provider has been analyzed. These relations were evaluated within the two phase.
In the first phase; The phenomenon of decision making or choice which includes investor decisions is evaluated within the rational choice theory and bounded rational choice theory.  The aim of this evaluation is to reveal individual's decision-making process with all aspects. In this frame, the heuristics and biases which emerge as the most solid state of bounded rationality also have been treated.
In the second phase; The textual mining approaches and tools which provide conversion of textual content to quantitative values have been examined. This kind of conversion provides the opportunity of investigation relations between quantitative and qualitative values. In this context, main principles of textual mining and its tools and opportunity of it within the business administration area have been treated.
In the application section; The sentiment analysis within the period of 2014 by using textual mining approaches and tools have been performed. The most prominent result of this analysis is the existence of relations between financial status and published financial news in Turkish. These relations and the related tools can be used as a novel tool for analysis of financial markets.


Keywords: Sentiment Analysis, Machine Learning, Financial Markets, Textual Mining, Data Mining