Research Article
BibTex RIS Cite

AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE

Year 2023, , 82 - 99, 31.12.2023

Ebru Z. Boyacıoğlu , Tuba Adıgüzel , Hilal Taş , Ertuğrul Türksever

https://doi.org/10.46737/emid.1311081

Abstract

Emotions are pervasive in Economics. The spillover effect of Central Bank's interest decision is a crucial topic not only to economies but also to individuals. Twitter is a useful source of data for social and economic research as data provides public available and accessible easily. The study aims to determine the emotions with longitudinal research by analyzing tweets about the interest decision of the Central Bank in Turkiye. Within the study emotions expressed by tweets about interest rate decision are analyzed using Plutchik’s Wheel of Emotions. The 2873 tweets about the interest decision cut on 29 November 2022 were examined by the Maxqda qualitative data analysis program. According to findings, the emotion of "anger" is mostly concentrated under the heading of interest rate decision. Also the analysis indicated that majority of tweets emphasized inflation and foreign exchange among macroeconomic variables and reducing interest indicates negative effects on economy especially by means of inflation. The study contains the classification of emotions regarding interest rate decision and provides evidence that economic decisions affect emotions and they are not independent from each other. Also study aims to provide comprehensive data for researchers who want to use Twitter with economics and emotions together.

Keywords

Interest Decision Central Bank Emotion Twitter Turkiye

Supporting Institution

-

Project Number

-

Thanks

-

References

  • Adanur Aklan, N., & Nargeleçekenler, M. (2008). “Para Politikası Faiz Kararları ve Uzun Dönem Faiz İlişkisi: Türkiye Örneği”. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 25(2): 141-163.
  • Alacahan, N. D. (2011). “Enflasyon, Döviz Kuru İlişkisi ve Yansıma: Türkiye / The Relationship Between Inflatıon, Exchange Rate and Pass Through: Turkey”. Sosyal Bilimler Dergisi, 49-56.
  • Albayrak, M., Topal, K., & Altıntaş, V. (2017). “Sosyal Medya Üzerinde Veri Analizi: Twitter”. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(15): 1991-1998.
  • Alkoç , M., & Sütcü, C. S. (2019). “Büyük Veri ile Foreks Algısının Twitter Üzerinden Gündem Belirleme Kuramı Bağlamında Araştırılması”. Istanbul Journal of Social Sciences, 82-103.
  • Asari, F. F. A. H., Baharuddin, N. S., Jusoh, N., Mohamad, Z., Shamsudin, N.,& Jusoff, K. (2011). “A Vector Error Correction Model (VECM) Approach in Explaining the Relationship Between Interest Rate and Inflation Towards Exchange Rate Volatility in Malaysia”. World Applied Sciences Journal, 12(3): 49-56.
  • Atılgan, K. Ö., & Yoğurtçu, H. (2021). “Kargo Firması Müşterilerinin Twitter Gönderilerinin Duygu Analizi”. Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1): 31-39.
  • Beirne, J. & Bijsterbosch, M. (2011). “Exchange Rate Pass-Through in Central and Eastern European EU Member States”. Journal of Policy Modeling, 33(2): 241- 254.
  • Bernanke, B. S. & Blinder, A. (1988). “Credit, Money and Aggregate Demand”. Papers and Proceedings of the OneHundredth Annual Meeting of the American Economic Association, 78(2): 435-439.
  • Bernanke, B. S. & Blinder, A. (1992). “The Federal Funds Rate and Channels of Monetary Transmission”. American Economic Review, 82(4): 901-921.
  • Bernanke, B. S., & Kuttner, K. N. (2005). “What Explains The Stock Market's Reaction to Federal Reserve Policy?”. The Journal of Finance, 60(3): 1221-1257.
  • Berument, H. (2002). “Döviz Kuru Hareketleri ve Enflasyon Dinamiği: Türkiye Örneği”. https://www.researchgate.net/profile/M_Hakan_Berument/publication/4727671_ Doviz_Kuru_Hareketleri_ve_Enflasyon_Dinamidi (Accessed: 10.09.2022).
  • Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. (2011). Twitter Mood Predicts the Stock Market. Journal of Computational Science, 2(1), 1-8.
  • Bonfim, A.N. (2003). “Pre-Announcement Effects, News Effects, and Volatility: Monetary Policy and the Stock Market”. Journal of Banking and Finance, 27(1): 133-151.
  • Byrne, J. P. & Nagayasu, J. (2010). “Structural Breaks in the Real Exchange Rate and Real Interest Rate Relationship”. Global Finance Journal, 21(2): 138-151.
  • Cheung, Y. W., Tam, C. D. & Yiu, M. S. (2008). “Does the Chinese Interest Rate Follow the Us Interest Rate?”. International Journal of Finance and Economics, 13(1): 53-67.
  • Dai, T. U. & Yavuz, V. (2019). “Yazılı Basın ile İnternet Haber Sitelerinin Finansal Yapısı Üzerine Bir Araştırma”. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 54: 1476-1495.
  • De Haan, J. (2008). “The Effect Of ECB Communication On İnterest Rates: An Assessment”. The Review of International Organizations, 3: 375-398.
  • Eliacik, A. B., & Erdogan, N. (2018). “Influential User Weighted Sentiment Analysis On Topic Based Microblogging Community”. Expert Systems with Applications, 92: 403-418.
  • Eren, B. S., & Demireli, E. (2023). “Gelişmekte Olan Ülkelerde Merkez Bankası Faiz Kararlarının Mevduat Bankaları Hisseleri Üzerine Etkileri: TCMB ve BİST A.Ş Örneği”. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (55): 347-364.
  • Faria, J. R. (2011). “Emotions, Happiness And Growth: Spinoza, James and Ramsey”. Economic Issues, 16: 81-92. Fisher, I. (1930). Theory of Interest: As Determined By Impatience to Spend Income and Opportunity to Invest It. Clifton: Augustusm Kelly Publishers.
  • Frimpong, S. & Adam, A. M. (2010). “Exchange Rate Pass-Through in Ghana”. International Business Research, 3(2): 186-192.
  • Gomes O. (2017). “Plutchik and Economics: ‘… Disgust, Fear, and, Oh Yes, Love.’”. Economic Issues, 22(1): 37-63.
  • Güler A. (2021). “Politika Faizlerinin Banka Faizlerine Geçişkenliği: Türkiye Örneği”. Ekev Akademi Dergisi, 85: 15-38.
  • Gürkaynak, R.S., Sack, B. & Swanson, E. (2002). Market-Based Measures of Monetary Policy Expectations. WP/2002/40, FEDS Working Paper, Board of Governors of the Federal Reserves System Finance and Economics Discussion Series.
  • Herring, S. C. (2010). Web Content Analysis: Expanding the Paradigm. J. Hunsinger, L. Klastrup, & M. Allen içinde, International Handbook of Internet Research, Heidelberg: Springer.
  • Holton, A. E., & Lewis, S. C. (2011). “Social Media in News Discourse”. The Electronic Journal of Communication, 21: 1-2.
  • Hristov, N., Hülsewig, O. & Wollmershauser (2014). “The Interest Rate Pass-Through in the Euro Area During The Global Financial Crisis”. Journal of Banking & Finance, 48: 104-119.
  • Hsieh, H. F., & Shannon, S. E. (2005). Three Approaches to Qualitative Content Analysis. Qualitative Health Research, 15(9), 1277–1288. https://doi.org/10.1177/1049732305276687.
  • Hume, D. (1985). A Treatise of Human Nature. Ernest C. Mossner (ed), PenguinBooks, USA.
  • İHA. (2022). Twitter’ı En Çok Kullanan Ülkeler Belli Oldu. Cumhuriyet.com.tr.https://www.cumhuriyet.com.tr/dunya/twitteri-en-cok-kullanan-ulkeler-belli-oldu-1930711 (Accessed: 15.12.2022).
  • İşcan, H. & Kaygısız Durgun, A. (2019). Türkiye'de Döviz Kuru, Enflasyon ve Faiz Oranı İliskisi: 2009- 2017 Uygulaması”. Iğdır University Journal of Social Sciences, 17: 581-604.
  • Kaigo, M. (2012). “Social Media Usage During Disasters and Social Capital: Twitter and the Great East Japan Earthquake”. Keio Communication Review, 34: 19-35.
  • Kamilçelebi, H. (2019). Davranışsal İktisat. IJOPEC Publication, London.
  • Kara, M. & Ekinci, M. B. (2018), "New Monetary Policy Frame and Tools of the Central Bank in Turkey", International Journal of Social Science Research, 7(1): 46-61.
  • Karacan R. (2010). “Faiz, Döviz Kuru İlişkisinin Makroekonomik Performansa Etkisi Üzerine Bir Değerlendirme”. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20: 72-92.
  • Krueger, J.T, & Kuttner, K. (1996). “The Fed Funds Futures Rate as A Predictor of Federal Reserve Policy”. Journal of Futures Markets, 16(8): 865-879.
  • Kuckartz, U., & Rädiker, S. (2021). MAXQDA 2020 Literature Reviews with MAXQDA. (S. Toraman, Trans. Turkish), MAXQDA Press.
  • Kumar, P., & Vardhan, M. (2021). “PWEBSA: Twitter Sentiment Analysis By Combining Plutchik Wheel of Emotion and Word Embedding”. International Journal of Information Technology, 14(1): 69-77.
  • Kuttner, K.N. (2001). “Monetary Policy Surprises and Interest Rates: Evidence from Fed Funds Futures Market”. Journal of Monetary Economics, 47(3): 523-544.
  • Lasorsa, D. L., Lewis, S. C., & Holton, A. (2012). “Normalizing Twitter: Journalism Practice in an Emerging Communication Space”. Journalism Studies, 13(1): 19-36.
  • Laubach, T. (2009). “New Evidence on the Interest Rate Effects of Budget Deficits and Debt”. Journal of the European Economic Association, 7(4): 858-885.
  • Leigh, D., & Rossi, M. (2002). Exchange Rate Pass- Through in Turkey. WP/02/204, IMF Working Paper, Leite S.P. (1982). “Interest Rate Policies in West Africa”. IMF Staff Papers, 29(1): 48-76.
  • Masatçı, K. & Darıcı, B. (2006). “Türkiye’de Faiz Oranlarının Belirlenmesinde İçsel ve Dışsal Faktörlerin Rolü”. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 4(6): 18-31.
  • Mayring, P. (2014). Qualitative Content Analysis: Theoretical Foundation, Basic Procedures and Software Solution. Klagenfurt, 2014.
  • Mihaljek, D., & Klau, M. (2001). “A Note on the Pass-Through from Exchange Rate and Foreign Price Changes to Inflation in Selected Emerging Market Economies”. BIS papers, 8: 69-81
  • Mishkin, Frederic S. (1996). The Channels of Monetary Transmission: Lessons for Monetary Policy. Working Paper, 5464, National Bureau of Economic Research, Cambridge.
  • Mohanty, B. & Bhanumurthty, N. R. (2014). “Exchange Rate Regimes and Inflation: Evidence from India”. International Economic Journal, 28(2): 311-332.
  • Mohsin, A. M. & Beltiukov A. (2019). “Summarizing Emotions from Text Using Plutchik’s Wheel of Emotions”. Advances in Intelligent Systems Research, 166: 291-294.
  • O'Connor, B., Balasubrayamanyan, R., Routledge, B. R., & Smith, N. A. (2010). “From Tweets to Polls: Linking Text Sentiment to Public Opinion Time Series”. Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Carnegie Mellon University, 122-129.
  • Oke, M. O. & Adetan, T. T. (2018). “An Empirical Analysis of the Determinants of Exchange Rate in Nigeria”. International Journal of Scientific Research and Management (IJSRM), 6(5): 412-423.
  • Okur, A. (2017). “Türkiye Ekonomisinde Faiz Oranı ve Döviz Kurunun Enflasyon Hedefi”. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13): 146-164.
  • Onur, S. (2008). “Türkiye Ekonomisinde Faiz Oranları-Enflasyon İlişkisi Üzerine Bir Model Denemesi”. Akademik İncelemeler Dergisi, 3(2): 69-110.
  • Ortony A. & Turner T. J. (1990). “What's Basic About Basic Emotions?”. Psychological Review, 97(3): 315-331.
  • Özdamar, G. (2015). “Türkiye Ekonomisinde Döviz Kuru Geçiş Etkisi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı Bulguları”. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 15(32): 66-97.
  • Öztürk, N. & Durgut, D. (2011). “Faiz Oranlarının Belirleyicileri: Türkiye için Ampirik Bir Analiz”. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 3(1): 117- 144.
  • Parkinson, B. (1996). “Duygular Sosyaldir”. İngiliz Psikoloji Dergisi, 87(4): 663-683.
  • Parrott, W. G. (2001). Emotions in Social Psychology. Psychology Press, Philadelphia.
  • Plutchik R. (2001). “The Nature of Emotions”. American Scientist, 89(4): 244-350.
  • Plutchik R. (1980). “A General Psycho Evolutionary Theory of Emotion”. Academic Press, New York, 3-33.
  • Rädiker, S. (2020). Focused Analysis Of Qualitative Interviews With MAXQDA: Step By Step.
  • Rädiker, S., & Kuckartz, U. (2019). Nitel Verilerin MAXQDA ile Analizi. Springer Fachmedien Wiesbaden, Almanya.
  • Rane, A., & Kumar, A. (2018). Sentiment Classification System Of Twitter Data For US Airline Service Analysis. In 2018 IEEE 42nd Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC), 1, 769-773.
  • Reinhart, V.R., Simin, T. (1997). “The Market Reaction to Federal Reserve Policy Action from 1989 to 1992”. Journal of Economics and Business, 49(2): 149-168.
  • Saraçoğlu, M., Kuzu, M. & Kocaoğlu, F. (2015). “Türkiye Ekonomisinde Sermaye Hareketleri, Döviz Kuru, Enflasyon ve Faiz Arasındaki Etkileşimlerin Küresel Ekonomi Politik Çerçevesinde Analizi”. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 1(2): 75-110.
  • Sarkar, T., Forber-Pratt, A. J., Hanebutt R. & Cohen M. (2021). “Good Morning, Twitter! What Are You Doing Today to Support The Voice of People with Disability?, Disability and Digital Organizing”. Journal of Community Practice, 29(3): 299-318.
  • Schroder, M., Baggia, P., Burkhardt, F., Pelachaud,C., Peter, C. & Zovato, E. (2011). Emotionml An Up-Coming Standard for Representing Emotions and Realated States. In Proceedings of the 4th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction-Volume Part I, ACII’11,Springer-Verlag ,Berlin, Heidelberg.
  • Serel, A. & Özkurt, İ. C. (2014), "Geleneksel Olmayan Para Politikası Araçları ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası”. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 22: 56-71.
  • Sever, E. & Mızrak, Z. (2007). “Döviz Kuru, Enflasyon ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkiler: Türkiye Uygulaması”. SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 7(13): 264-283.
  • Statista, Dixon (2022, December 14). Statista.com. https://www.statista.com/statistics/303681/twitter-users-worldwide/ (Accessed: 07.07.2023).
  • Suk-Joong, K., & Do Quoc Tho, N. (2009). “The Spillover Effects of Target Interest Rate News from the U.S. Fed and the Europan Central Bank on the Asia-Pasific Stock Markets”. International Journal of Financial Markets, Institutions and Money, 19(3): 415-431.
  • Sümer, A. L. (2020). “2008 Sonrası TCMB Faiz Kararlarının Makroekonomik Etkilerinin Analizi”. Uluslararası Ekonomi Siyaset İnsan ve Toplum Bilimleri Dergisi, 3(1): 49-74.
  • Thaler R. H. (2000). “From Homo Economicus to Homo Sapiens”. Journal of Economic Perspectives, 14: 133-141. Thaler R.H & Sunstein C.R (2019). Dürtme. Pegasus Yayıncılık, Taksim/İstanbul.
  • Thorbecke, W. (1997). “On Stock Market Returns and Monetary Policy”. The Journal of Finance, 52(2): 635-654. Tromp E. & Pechenizkiy, E. T. (2014). Rule-Based Emotion Detection on Social Media: Putting Tweets on Plutchik’s Wheel. arXiv:1412.4682, 1-6.
  • Weismayer C., Gunter U. & Önder İ. (2021). Tempral Variability of Emotions in Social Media Post. Technologital Forecasting and Social Change, 167.
  • Westerlund, J. (2006). “Testingfor Panel Cointegration with Multiple Structural Breaks”. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 68(1): 101- 132.
  • Wlash, S. (2022). Search Engine Journal, https://www.searchenginejournal.com/social-media/biggest-social-media-sites/#close. (Accessed: 30.05.2022)
  • Wongswan, J. (2006). “Transmission of Information Across International Equity Markets”. The Review of Financial Studies, 19(4): 1157-1189.
  • Wongswan, J. (2009). “The Response of Global Equity Indices to U.S. Monetary Policy Announcements”. Journal of International Money and Finance, 28(2): 344-365.
  • Yavuz, M. (2019). Yatırımcı Tweetleri ile Finansal Getiri Arasındaki Asimetrik Nedensellik İlişkisi: NASDAQ Teknoloji Sektöründe Uygulama. Yüksek Lisans Tezi. Denizli: Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Yılancı, V. (2009). “Fisher Hipotezinin Türkiye İçin Sınanması: Doğrusal Olmayan Eş Bütünleşme Analizi”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(4): 205-213.
  • Yücememiş, B. T., Alkan, U. & Dağıdır, C. (2015). “Yeni Bir Para Politikası Aracı Olarak Faiz Koridoru: Türkiye'de Para Politikası Kurulu Faiz Kararlarının Enflasyon Üzerindeki Etkisi”. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(13): 449–478.
  • Zhou, D., Zhang, X., Zhou, Y., Zhao, Q. & Geng. X. (2016). “Emotion Distribution Learning from Texts”. In Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 638–647, Austin, Texas. Association for Computational Linguistics.

Faiz Kararının Duygusal Açıklaması: Türkiye’de Twitter Analizi

Year 2023, , 82 - 99, 31.12.2023

Ebru Z. Boyacıoğlu , Tuba Adıgüzel , Hilal Taş , Ertuğrul Türksever

https://doi.org/10.46737/emid.1311081

Abstract

Ekonomide duygular yaygındır. Merkez Bankası'nın faiz kararının yayılma etkisi sadece ekonomiler için değil, bireyler için de çok önemli bir konudur. Twitter, verilerin halka açık ve kolayca erişilebilir olması nedeni ile sosyal ve ekonomik araştırmalar için etkin bir veri kaynağıdır. Çalışma, Türkiye'de Merkez Bankası faiz kararına ilişkin Twitter’da paylaşılan duyguları boylamsal araştırma ile belirlemeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında faiz kararı ile ilgili tweetlerde ifade edilen duygular, Plutchik Duygu Çarkı referans alınarak analiz edilmiştir. 29 Kasım 2022 tarihli faiz indirim kararına ilişkin 2873 tweet, Maxqda nitel veri analiz programı kullanılarak incelenmiştir. Bulgulara göre faiz oranı kararı sonrası Twitter kullanıcıları en çok “öfke” duygusunda yoğunlaşmaktadır. Ayrıca analiz sonucu, tweetlerin büyük çoğunluğunun makroekonomik değişkenlerden enflasyon ve döviz değişkenlerini vurguladığı tespit edilmiştir. Faiz oranının indirilmesi, özellikle enflasyon nedeni ile ekonomide olumsuz etkileşim göstermektedir. Çalışma, faiz kararına ilişkin duyguların sınıflandırılmasını içermekte ve ekonomik kararların duyguları etkilediğine ve birbirlerinden bağımsız olmadığına dair kanıtlar sunmaktadır. Ayrıca Twitter'ı ekonomi ve duygularla birlikte kullanmak isteyen araştırmacılar için kapsamlı bir veri sağlamayı amaçlamaktadır.

Keywords

Faiz Kararı Merkez Bankası Duygu Twitter Türkiye

Project Number

-

References

  • Adanur Aklan, N., & Nargeleçekenler, M. (2008). “Para Politikası Faiz Kararları ve Uzun Dönem Faiz İlişkisi: Türkiye Örneği”. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 25(2): 141-163.
  • Alacahan, N. D. (2011). “Enflasyon, Döviz Kuru İlişkisi ve Yansıma: Türkiye / The Relationship Between Inflatıon, Exchange Rate and Pass Through: Turkey”. Sosyal Bilimler Dergisi, 49-56.
  • Albayrak, M., Topal, K., & Altıntaş, V. (2017). “Sosyal Medya Üzerinde Veri Analizi: Twitter”. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(15): 1991-1998.
  • Alkoç , M., & Sütcü, C. S. (2019). “Büyük Veri ile Foreks Algısının Twitter Üzerinden Gündem Belirleme Kuramı Bağlamında Araştırılması”. Istanbul Journal of Social Sciences, 82-103.
  • Asari, F. F. A. H., Baharuddin, N. S., Jusoh, N., Mohamad, Z., Shamsudin, N.,& Jusoff, K. (2011). “A Vector Error Correction Model (VECM) Approach in Explaining the Relationship Between Interest Rate and Inflation Towards Exchange Rate Volatility in Malaysia”. World Applied Sciences Journal, 12(3): 49-56.
  • Atılgan, K. Ö., & Yoğurtçu, H. (2021). “Kargo Firması Müşterilerinin Twitter Gönderilerinin Duygu Analizi”. Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1): 31-39.
  • Beirne, J. & Bijsterbosch, M. (2011). “Exchange Rate Pass-Through in Central and Eastern European EU Member States”. Journal of Policy Modeling, 33(2): 241- 254.
  • Bernanke, B. S. & Blinder, A. (1988). “Credit, Money and Aggregate Demand”. Papers and Proceedings of the OneHundredth Annual Meeting of the American Economic Association, 78(2): 435-439.
  • Bernanke, B. S. & Blinder, A. (1992). “The Federal Funds Rate and Channels of Monetary Transmission”. American Economic Review, 82(4): 901-921.
  • Bernanke, B. S., & Kuttner, K. N. (2005). “What Explains The Stock Market's Reaction to Federal Reserve Policy?”. The Journal of Finance, 60(3): 1221-1257.
  • Berument, H. (2002). “Döviz Kuru Hareketleri ve Enflasyon Dinamiği: Türkiye Örneği”. https://www.researchgate.net/profile/M_Hakan_Berument/publication/4727671_ Doviz_Kuru_Hareketleri_ve_Enflasyon_Dinamidi (Accessed: 10.09.2022).
  • Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. (2011). Twitter Mood Predicts the Stock Market. Journal of Computational Science, 2(1), 1-8.
  • Bonfim, A.N. (2003). “Pre-Announcement Effects, News Effects, and Volatility: Monetary Policy and the Stock Market”. Journal of Banking and Finance, 27(1): 133-151.
  • Byrne, J. P. & Nagayasu, J. (2010). “Structural Breaks in the Real Exchange Rate and Real Interest Rate Relationship”. Global Finance Journal, 21(2): 138-151.
  • Cheung, Y. W., Tam, C. D. & Yiu, M. S. (2008). “Does the Chinese Interest Rate Follow the Us Interest Rate?”. International Journal of Finance and Economics, 13(1): 53-67.
  • Dai, T. U. & Yavuz, V. (2019). “Yazılı Basın ile İnternet Haber Sitelerinin Finansal Yapısı Üzerine Bir Araştırma”. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 54: 1476-1495.
  • De Haan, J. (2008). “The Effect Of ECB Communication On İnterest Rates: An Assessment”. The Review of International Organizations, 3: 375-398.
  • Eliacik, A. B., & Erdogan, N. (2018). “Influential User Weighted Sentiment Analysis On Topic Based Microblogging Community”. Expert Systems with Applications, 92: 403-418.
  • Eren, B. S., & Demireli, E. (2023). “Gelişmekte Olan Ülkelerde Merkez Bankası Faiz Kararlarının Mevduat Bankaları Hisseleri Üzerine Etkileri: TCMB ve BİST A.Ş Örneği”. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (55): 347-364.
  • Faria, J. R. (2011). “Emotions, Happiness And Growth: Spinoza, James and Ramsey”. Economic Issues, 16: 81-92. Fisher, I. (1930). Theory of Interest: As Determined By Impatience to Spend Income and Opportunity to Invest It. Clifton: Augustusm Kelly Publishers.
  • Frimpong, S. & Adam, A. M. (2010). “Exchange Rate Pass-Through in Ghana”. International Business Research, 3(2): 186-192.
  • Gomes O. (2017). “Plutchik and Economics: ‘… Disgust, Fear, and, Oh Yes, Love.’”. Economic Issues, 22(1): 37-63.
  • Güler A. (2021). “Politika Faizlerinin Banka Faizlerine Geçişkenliği: Türkiye Örneği”. Ekev Akademi Dergisi, 85: 15-38.
  • Gürkaynak, R.S., Sack, B. & Swanson, E. (2002). Market-Based Measures of Monetary Policy Expectations. WP/2002/40, FEDS Working Paper, Board of Governors of the Federal Reserves System Finance and Economics Discussion Series.
  • Herring, S. C. (2010). Web Content Analysis: Expanding the Paradigm. J. Hunsinger, L. Klastrup, & M. Allen içinde, International Handbook of Internet Research, Heidelberg: Springer.
  • Holton, A. E., & Lewis, S. C. (2011). “Social Media in News Discourse”. The Electronic Journal of Communication, 21: 1-2.
  • Hristov, N., Hülsewig, O. & Wollmershauser (2014). “The Interest Rate Pass-Through in the Euro Area During The Global Financial Crisis”. Journal of Banking & Finance, 48: 104-119.
  • Hsieh, H. F., & Shannon, S. E. (2005). Three Approaches to Qualitative Content Analysis. Qualitative Health Research, 15(9), 1277–1288. https://doi.org/10.1177/1049732305276687.
  • Hume, D. (1985). A Treatise of Human Nature. Ernest C. Mossner (ed), PenguinBooks, USA.
  • İHA. (2022). Twitter’ı En Çok Kullanan Ülkeler Belli Oldu. Cumhuriyet.com.tr.https://www.cumhuriyet.com.tr/dunya/twitteri-en-cok-kullanan-ulkeler-belli-oldu-1930711 (Accessed: 15.12.2022).
  • İşcan, H. & Kaygısız Durgun, A. (2019). Türkiye'de Döviz Kuru, Enflasyon ve Faiz Oranı İliskisi: 2009- 2017 Uygulaması”. Iğdır University Journal of Social Sciences, 17: 581-604.
  • Kaigo, M. (2012). “Social Media Usage During Disasters and Social Capital: Twitter and the Great East Japan Earthquake”. Keio Communication Review, 34: 19-35.
  • Kamilçelebi, H. (2019). Davranışsal İktisat. IJOPEC Publication, London.
  • Kara, M. & Ekinci, M. B. (2018), "New Monetary Policy Frame and Tools of the Central Bank in Turkey", International Journal of Social Science Research, 7(1): 46-61.
  • Karacan R. (2010). “Faiz, Döviz Kuru İlişkisinin Makroekonomik Performansa Etkisi Üzerine Bir Değerlendirme”. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20: 72-92.
  • Krueger, J.T, & Kuttner, K. (1996). “The Fed Funds Futures Rate as A Predictor of Federal Reserve Policy”. Journal of Futures Markets, 16(8): 865-879.
  • Kuckartz, U., & Rädiker, S. (2021). MAXQDA 2020 Literature Reviews with MAXQDA. (S. Toraman, Trans. Turkish), MAXQDA Press.
  • Kumar, P., & Vardhan, M. (2021). “PWEBSA: Twitter Sentiment Analysis By Combining Plutchik Wheel of Emotion and Word Embedding”. International Journal of Information Technology, 14(1): 69-77.
  • Kuttner, K.N. (2001). “Monetary Policy Surprises and Interest Rates: Evidence from Fed Funds Futures Market”. Journal of Monetary Economics, 47(3): 523-544.
  • Lasorsa, D. L., Lewis, S. C., & Holton, A. (2012). “Normalizing Twitter: Journalism Practice in an Emerging Communication Space”. Journalism Studies, 13(1): 19-36.
  • Laubach, T. (2009). “New Evidence on the Interest Rate Effects of Budget Deficits and Debt”. Journal of the European Economic Association, 7(4): 858-885.
  • Leigh, D., & Rossi, M. (2002). Exchange Rate Pass- Through in Turkey. WP/02/204, IMF Working Paper, Leite S.P. (1982). “Interest Rate Policies in West Africa”. IMF Staff Papers, 29(1): 48-76.
  • Masatçı, K. & Darıcı, B. (2006). “Türkiye’de Faiz Oranlarının Belirlenmesinde İçsel ve Dışsal Faktörlerin Rolü”. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 4(6): 18-31.
  • Mayring, P. (2014). Qualitative Content Analysis: Theoretical Foundation, Basic Procedures and Software Solution. Klagenfurt, 2014.
  • Mihaljek, D., & Klau, M. (2001). “A Note on the Pass-Through from Exchange Rate and Foreign Price Changes to Inflation in Selected Emerging Market Economies”. BIS papers, 8: 69-81
  • Mishkin, Frederic S. (1996). The Channels of Monetary Transmission: Lessons for Monetary Policy. Working Paper, 5464, National Bureau of Economic Research, Cambridge.
  • Mohanty, B. & Bhanumurthty, N. R. (2014). “Exchange Rate Regimes and Inflation: Evidence from India”. International Economic Journal, 28(2): 311-332.
  • Mohsin, A. M. & Beltiukov A. (2019). “Summarizing Emotions from Text Using Plutchik’s Wheel of Emotions”. Advances in Intelligent Systems Research, 166: 291-294.
  • O'Connor, B., Balasubrayamanyan, R., Routledge, B. R., & Smith, N. A. (2010). “From Tweets to Polls: Linking Text Sentiment to Public Opinion Time Series”. Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Carnegie Mellon University, 122-129.
  • Oke, M. O. & Adetan, T. T. (2018). “An Empirical Analysis of the Determinants of Exchange Rate in Nigeria”. International Journal of Scientific Research and Management (IJSRM), 6(5): 412-423.
  • Okur, A. (2017). “Türkiye Ekonomisinde Faiz Oranı ve Döviz Kurunun Enflasyon Hedefi”. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13): 146-164.
  • Onur, S. (2008). “Türkiye Ekonomisinde Faiz Oranları-Enflasyon İlişkisi Üzerine Bir Model Denemesi”. Akademik İncelemeler Dergisi, 3(2): 69-110.
  • Ortony A. & Turner T. J. (1990). “What's Basic About Basic Emotions?”. Psychological Review, 97(3): 315-331.
  • Özdamar, G. (2015). “Türkiye Ekonomisinde Döviz Kuru Geçiş Etkisi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı Bulguları”. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 15(32): 66-97.
  • Öztürk, N. & Durgut, D. (2011). “Faiz Oranlarının Belirleyicileri: Türkiye için Ampirik Bir Analiz”. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 3(1): 117- 144.
  • Parkinson, B. (1996). “Duygular Sosyaldir”. İngiliz Psikoloji Dergisi, 87(4): 663-683.
  • Parrott, W. G. (2001). Emotions in Social Psychology. Psychology Press, Philadelphia.
  • Plutchik R. (2001). “The Nature of Emotions”. American Scientist, 89(4): 244-350.
  • Plutchik R. (1980). “A General Psycho Evolutionary Theory of Emotion”. Academic Press, New York, 3-33.
  • Rädiker, S. (2020). Focused Analysis Of Qualitative Interviews With MAXQDA: Step By Step.
  • Rädiker, S., & Kuckartz, U. (2019). Nitel Verilerin MAXQDA ile Analizi. Springer Fachmedien Wiesbaden, Almanya.
  • Rane, A., & Kumar, A. (2018). Sentiment Classification System Of Twitter Data For US Airline Service Analysis. In 2018 IEEE 42nd Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC), 1, 769-773.
  • Reinhart, V.R., Simin, T. (1997). “The Market Reaction to Federal Reserve Policy Action from 1989 to 1992”. Journal of Economics and Business, 49(2): 149-168.
  • Saraçoğlu, M., Kuzu, M. & Kocaoğlu, F. (2015). “Türkiye Ekonomisinde Sermaye Hareketleri, Döviz Kuru, Enflasyon ve Faiz Arasındaki Etkileşimlerin Küresel Ekonomi Politik Çerçevesinde Analizi”. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 1(2): 75-110.
  • Sarkar, T., Forber-Pratt, A. J., Hanebutt R. & Cohen M. (2021). “Good Morning, Twitter! What Are You Doing Today to Support The Voice of People with Disability?, Disability and Digital Organizing”. Journal of Community Practice, 29(3): 299-318.
  • Schroder, M., Baggia, P., Burkhardt, F., Pelachaud,C., Peter, C. & Zovato, E. (2011). Emotionml An Up-Coming Standard for Representing Emotions and Realated States. In Proceedings of the 4th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction-Volume Part I, ACII’11,Springer-Verlag ,Berlin, Heidelberg.
  • Serel, A. & Özkurt, İ. C. (2014), "Geleneksel Olmayan Para Politikası Araçları ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası”. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 22: 56-71.
  • Sever, E. & Mızrak, Z. (2007). “Döviz Kuru, Enflasyon ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkiler: Türkiye Uygulaması”. SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 7(13): 264-283.
  • Statista, Dixon (2022, December 14). Statista.com. https://www.statista.com/statistics/303681/twitter-users-worldwide/ (Accessed: 07.07.2023).
  • Suk-Joong, K., & Do Quoc Tho, N. (2009). “The Spillover Effects of Target Interest Rate News from the U.S. Fed and the Europan Central Bank on the Asia-Pasific Stock Markets”. International Journal of Financial Markets, Institutions and Money, 19(3): 415-431.
  • Sümer, A. L. (2020). “2008 Sonrası TCMB Faiz Kararlarının Makroekonomik Etkilerinin Analizi”. Uluslararası Ekonomi Siyaset İnsan ve Toplum Bilimleri Dergisi, 3(1): 49-74.
  • Thaler R. H. (2000). “From Homo Economicus to Homo Sapiens”. Journal of Economic Perspectives, 14: 133-141. Thaler R.H & Sunstein C.R (2019). Dürtme. Pegasus Yayıncılık, Taksim/İstanbul.
  • Thorbecke, W. (1997). “On Stock Market Returns and Monetary Policy”. The Journal of Finance, 52(2): 635-654. Tromp E. & Pechenizkiy, E. T. (2014). Rule-Based Emotion Detection on Social Media: Putting Tweets on Plutchik’s Wheel. arXiv:1412.4682, 1-6.
  • Weismayer C., Gunter U. & Önder İ. (2021). Tempral Variability of Emotions in Social Media Post. Technologital Forecasting and Social Change, 167.
  • Westerlund, J. (2006). “Testingfor Panel Cointegration with Multiple Structural Breaks”. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 68(1): 101- 132.
  • Wlash, S. (2022). Search Engine Journal, https://www.searchenginejournal.com/social-media/biggest-social-media-sites/#close. (Accessed: 30.05.2022)
  • Wongswan, J. (2006). “Transmission of Information Across International Equity Markets”. The Review of Financial Studies, 19(4): 1157-1189.
  • Wongswan, J. (2009). “The Response of Global Equity Indices to U.S. Monetary Policy Announcements”. Journal of International Money and Finance, 28(2): 344-365.
  • Yavuz, M. (2019). Yatırımcı Tweetleri ile Finansal Getiri Arasındaki Asimetrik Nedensellik İlişkisi: NASDAQ Teknoloji Sektöründe Uygulama. Yüksek Lisans Tezi. Denizli: Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Yılancı, V. (2009). “Fisher Hipotezinin Türkiye İçin Sınanması: Doğrusal Olmayan Eş Bütünleşme Analizi”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(4): 205-213.
  • Yücememiş, B. T., Alkan, U. & Dağıdır, C. (2015). “Yeni Bir Para Politikası Aracı Olarak Faiz Koridoru: Türkiye'de Para Politikası Kurulu Faiz Kararlarının Enflasyon Üzerindeki Etkisi”. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(13): 449–478.
  • Zhou, D., Zhang, X., Zhou, Y., Zhao, Q. & Geng. X. (2016). “Emotion Distribution Learning from Texts”. In Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 638–647, Austin, Texas. Association for Computational Linguistics.
There are 81 citations in total.

Details

Primary Language English
Subjects Macroeconomic Theory, Macroeconomics (Other)
Journal Section Articles
Authors

Ebru Z. Boyacıoğlu 0000-0002-5514-340X

Tuba Adıgüzel 0000-0003-0585-3750

Hilal Taş 0000-0003-0998-0714

Ertuğrul Türksever 0000-0002-1881-0779

Project Number -
Early Pub Date December 31, 2023
Publication Date December 31, 2023
Published in Issue Year 2023

Cite

APA Boyacıoğlu, E. Z., Adıgüzel, T., Taş, H., Türksever, E. (2023). AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi, 6(2), 82-99. https://doi.org/10.46737/emid.1311081
AMA Boyacıoğlu EZ, Adıgüzel T, Taş H, Türksever E. AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi. December 2023;6(2):82-99. doi:10.46737/emid.1311081
Chicago Boyacıoğlu, Ebru Z., Tuba Adıgüzel, Hilal Taş, and Ertuğrul Türksever. “AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE”. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi 6, no. 2 (December 2023): 82-99. https://doi.org/10.46737/emid.1311081.
EndNote Boyacıoğlu EZ, Adıgüzel T, Taş H, Türksever E (December 1, 2023) AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi 6 2 82–99.
IEEE E. Z. Boyacıoğlu, T. Adıgüzel, H. Taş, and E. Türksever, “AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE”, Ekonomi Maliye İşletme Dergisi, vol. 6, no. 2, pp. 82–99, 2023, doi: 10.46737/emid.1311081.
ISNAD Boyacıoğlu, Ebru Z. et al. “AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE”. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi 6/2 (December 2023), 82-99. https://doi.org/10.46737/emid.1311081.
JAMA Boyacıoğlu EZ, Adıgüzel T, Taş H, Türksever E. AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi. 2023;6:82–99.
MLA Boyacıoğlu, Ebru Z. et al. “AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE”. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi, vol. 6, no. 2, 2023, pp. 82-99, doi:10.46737/emid.1311081.
Vancouver Boyacıoğlu EZ, Adıgüzel T, Taş H, Türksever E. AN EMOTIONAL EXPLANATION OF THE INTEREST DECISION: TWITTER ANALYSIS IN TÜRKIYE. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi. 2023;6(2):82-99.