Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (Jun 2024)
COVID-19 DÖNEMİNDE TWİTTER İLE HİSSE SENEDİ FİYATLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ
Abstract
ÖZ:Bu çalışmada amaç Covid-19 döneminde Twitter ile hisse senedi fiyatları arasındaki ilişkiyi incelemektir. Bunun için kısıtlamaların yaşandığı 01.10.2020 ile 01.07.2021 tarih aralığında BIST Yıldız Pazar’da yer alan ve imalat-sanayi sektöründen üç şirketin (Akçansa Çimento Sanayi ve Ticaret A.Ş., Coco-Cola İçecek A.Ş., Goodyear Lastikleri T.A.Ş.) hisse senedi günlük kapanış fiyatları ve Twitter üzerinden bu şirketlerle ilgili paylaşılan Türkçe tweetlerin günlük duygu durumu (negatif ve pozitif) dikkate alınmıştır. Tweetlerin duygu analizinde Turkish Bert modelinden yararlanılmıştır. Turkish Bert modeli bir metni negatif ve pozitif olarak duygulara ayırmada %95’in üzerinde bir başarıya sahiptir. Duygu analizi sonucunda şirketler ile ilgili elde edilen negatif ve pozitif tweet sayıları ile günlük hisse senedi kapanış fiyatları arasındaki ilişki Granger nedensellik testi ile analiz edilmiştir. Analizin sonucunda AKCNS hisse senedi getirisi ile negatif tweetler arasında çift yönlü bir ilişki dolayısıyla bu değişkenlerin birbirini etkilediği saptanmıştır. AKCNS hisse senedi getirisi pozitif tweetleri etkilediği fakat pozitif tweetlerden etkilenmediği gözlenmiştir. CCOLA ve GOODY hisse senedi getirilerinin ise sadece pozitif ve negatif tweetleri etkilediği tespit edilmiştir. Çalışma, daha önce yerli literatürde Covid-19 dönemi için Twitter ile hisse senedi fiyatları arasındaki ilişki incelenmemesi bakımından yatırımcılara ve işletmelere önemli bilgiler sunmaktadır. ABSTRACT:The purpose of this study is to examine the relationship between Twitter and stock prices during the Covid-19 period. Therefore, the daily closing prices of the stocks of three companies (Akçansa Cement Industry and Trade Inc., Coca-Cola Beverages Joint Stock Company, Goodyear Tires T. Joint Stock Company) from the manufacturing-industry sector, in the BIST Star Market between the dates of 01.10.2020 and 01.07.2021, when the restrictions were experienced, and the daily mood (negative and positive) of the Turkish tweets shared about these companies on Twitter was taken into account. Turkish Bert model was used in sentiment analysis of tweets. The Turkish Bert model has a success rate of over 95% in classifying texts into negative and positive emotions. The relationship between the number of negative and positive tweets about companies as a result of sentiment analysis and daily stock closing prices was analyzed with the Granger causality test. As a result of the analysis, it was determined that these variables affected each other due to a bidirectional relationship between AKCNS stock returns and negative tweets. It has been observed that AKCNS stock returns affected positive tweets but not vice versa. CCOLA and GOODY stock returns were found to influence only positive and negative tweets. The study provides important information to investors and businesses, as the relationship between Twitter and stock prices for the Covid-19 period has not been examined in the domestic literature before.
Keywords
