26. Finans Sempozyumu, Sivas, Türkiye, 18 - 21 Ekim 2023
Bu çalışma, Twitter ve investing.com’daki paylaşımların finansal piyasalar üzerindeki etkisini incelemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda, öncelikle Türkçe finans duygu sözlüğü oluşturulmuştur. Bu sözlük ile duygu analizi gerçekleştirilerek, paylaşımların duygusal yönü değerlendirilmiş ve hisse senedi getirileri ile işlem hacimleri ile ilişkisi incelenmiştir. Çalışmada kullanılan veri seti, 2018-2022 yılları arasında sosyal medya platformlarından elde edilmiştir. Örneklem olarak seçilen 4 hisse senedi için yapılan panel veri analizi sonuçlarına göre, pozitif duygu skorlarının hisse senedi getirilerini artırdığı görülmüştür. Twitter’daki şüpheli paylaşımların getiriler üzerinde etkisi olmadığı, ancak investing.com’daki şüpheli paylaşımların getiriler üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. İşlem hacmi analizinde ise, her iki platformda da paylaşım sayısının artmasıyla işlem hacminin yükseldiği gözlemlenmiştir. Sonuçlar, sosyal medya platformlarının hisse senedi getirileri ve işlem hacmi üzerinde etkili olduğunu göstermektedir.
This study was conducted to examine the impact of Twitter and investing.com posts on financial markets. In this context, a Turkish financial sentiment lexicon was developed. Using this lexicon, sentiment analysis was performed to evaluate the emotional aspect of the posts and their relationship with stock returns and trading volumes. The data set used in the study was obtained from social media platforms between 2018 and 2022. The panel data analysis results for the selected sample of 4 stocks revealed that positive sentiment scores increased stock returns. It was found that suspicious posts on Twitter had no effect on returns, but suspicious posts on investing.com had a positive impact on returns. In terms of trading volume analysis, it was observed that the volume increased with an increase in the number of posts on both platforms. These findings demonstrate that social media platforms can influence stock returns and trading volume.