Interdependence Relation Among Google Trend Dollar Searches and US Dollar Rate

Abstract

Google, which has a great place in the World and Turkey, serves billions of users with smartphones and computers. Users contribute to the creation of a large pool of information and analysis through their searches. However, Google Trends offers a different service in this sense and allows you to analyze all Google searches in the world and obtain statistical information. The information obtained enables us to make inferences about consumer behavior and attitudes in many areas such as advertising and marketing. In addition, these statistics create awareness about the issues or concepts that the society is interested in and follow, and guide researchers in academic studies. In this study, it is aimed to investigate the number of searches in the last 5 years obtained through Google Trends for the searches of the keyword “Dollar” and the course of the dollar exchange rate in the same period in the context of causality. The date range of the data set is 05.01.2014-30.12.2018. In the study, Toda-Yamamoto causality analysis was conducted and the relationship between the variables was determined. The findings show that the course of the Dollar exchange rate directly affects Google searches and affects Google search figures. At the same time, a causality relationship was found from the Google search numbers to the Dollar Rate. These results show that people in Turkey are more often wondering and following US dollar as a currency. The price movement in the dollar has increased the interest in the dollar, and the increase in internet searches followed similar movements in prices.

Keywords

• Google Trends,Causality

Google Trends ‘Dolar’ Aramaları İle Dolar Kuru Arasındaki İlişkinin Keşfi

Abstract

Dünyada ve Türkiye’de oldukça büyük bir yeri olan Google, akıllı telefonlar ve bilgisayarlar sayesinde milyarlarca kullanıcıya hizmet sunmaktadır. Kullanıcılar yapmış oldukları aramalar ile büyük bir bilgi ve analiz havuzu oluşturulmasına katkı sağlamaktadır. Bununla beraber Google Trends ise bu anlamda farklı bir hizmet sunmakta ve dünya üzerinde yapılan bütün Google aramalarının incelenmesine ve istatistiksel bilgilerin elde edilmesine imkân sunmaktadır. Elde edilen bilgiler, reklamcılık, pazarlama gibi birçok alanda tüketici davranış ve tutumları üzerinden çıkarımlar yapmaya imkan sunmaktadır. Ayrıca bu istatistikler farklı alanlarda toplumun ilgilendiği, takip ettiği hususlar ya da kavramlar hakkında farkındalık yaratmakta ve akademik çalışmalar için de yol gösterici olmaktadır. Bu çalışmada, “Dolar” anahtar kelimesine ait aramalara ilişkin Google Trends aracılığıyla elde edilen son 5 yıldaki aranma sayıları ile aynı dönemdeki Dolar kurunun seyrinin nedensellik bağlamında incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada Toda-Yamamoto nedensellik analizi yapılmış ve değişkenler arasındaki ilişki belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, Dolar kurundaki seyrin, doğrudan Google aramaları üzerinde etkili olduğunu ve Google arama rakamlarına etki ettiğini ortaya koymaktadır. Aynı zamanda tam tersi şekilde Google arama sayılarından Dolar Kuruna doğru bir nedensellik ilişkisi de tespit edilmiştir. Bu sonuçlar Türkiye’de Amerikan Doları’nın halk arasında sıkça merak edilen ve takip edilen bir para birimi olduğunu ve Dolar’da fiyat hareketliliği oldukça bu durumun Dolar’a olan ilgiyi artırdığını, ayrıca internet aramalarında yaşanan artışı takiben fiyatlarda da benzer hareketler görüldüğünü ortaya koymaktadır.

Keywords

• Google Trends,Nedensellik,Toda-Yamamoto

References

1. Akdi, Y. (2003), Zaman Serileri Analizi, Bıçaklar Kitabevi, Ankara, s.273.
2. Ata, A. Y. ve Yücel, F. (2003). Eş bütünleşme ve nedensellik testleri altında ikiz açıklar hipotezi: Türkiye uygulaması. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(12) 97-110.
3. Çelik, Ş. (2013). Zaman serileri analizi ve trafik kazası verilerine uygulanması. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 3(4), 43-51.
4. Çınar B. ve Yenipınar U. (2018). Türkiye turistik destinasyon imajinin google trends yoluyla incelenmesi, 2. Uluslararası Turizmin Geleceği Kongresi: İnovasyon, Girişimcilik ve Sürdürebilirlik Kongresi (Futourism 2018), Mersin, 27-29 Eylül, 683-690.
5. Çil Yavuz, N. (2004). Durağanlığın belirlenmesinde KPSS ve ADF testleri: İMKB ulusal-100 endeksi ile bir uygulama. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Mecmuası, 54, 239-247.
6. Ertan, E. (2018). Google Trends Arama Hacim Endeksi Ve Borsa İstanbul İlişkisi: Bist 100 Örneği. Mersin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, Mersin.
7. Gazel, S. (2017). BİST sınai endeksi ile çeşitli metaller arasındaki ilişki: Toda-Yamamoto nedensellik testi, The Journal of Academic Social Science, 5, (52), 287-299.
8. Ginsberg, J., Mohebbi, M. H., Patel, R. S., Brammer, L., Smolinski, M. S., & Brilliant, L. (2009). Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457(7232), 1012-1014. https://doi.org/10.1038/nature07634.

9. Ginsberg, J., Mohebbi, M. H., Patel, R. S., Brammer, L., Smolinski, M. S., & Brilliant, L. (2009). Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457(7232), 1012-1014.
10. Google Trends, 27 Aralık 2019 tarihinde https://trends.google.com.tr/trends/yis/2018/TR/ adresinden erişildi.
11. Google, 3 Haziran 2019 tarihinde https://about.google/intl/tr/ adresinden erişildi.
12. Gürdal T., Yardımcıoğlu F., Beşel F. (2016). Türk vergi sisteminin popülerlik analizi. Maliye Araştırmaları Dergisi, 2(2), 33-52.
13. Hanehalkı Bilişim Teknolojileri (BT) Kullanım Araştırması. (2018). 2 Haziran 2019 tarihinde http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=27819 adresinden erişildi.
14. İdeasoft, 10 Haziran 2019 tarihinde https://www.ideasoft.com.tr/konu/bilgi-bankasi/google-trends-nedir-ne-ise-yarar/, adresinden erişildi.
15. İğde, E. (2010).Yapısal Değişiklik Altında Birim Kök Testleri Ve Bazı Makro İktisadi Değişkenler Üzerine Uygulamalar, Türkiye Cumhuriyeti Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Ekonometri Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Adana.
16. İnvesting www.investing.com adresinden erişildi Erişim Tarihi 10.06.2019
17. Kahraman A. SEO İçin Google Trends Nasıl Kullanılır?, 9 Haziran 2019 tarihinde https://www.ayhankaraman.com/seo-icin-google-trends-nasil-kullanilir/, adresinden erişildi.
18. Kara, M. (2015), Google'ın arama motoru pazar payı Türkiye'de ilk kez yüzde 90'ın altına indi. 3 Haziran 2019 tarihinde, https://webrazzi.com/2015/10/12/googlein-arama-motoru-pazar-payi-turkiyede-ilk-kez-yuzde-90in-altina-indi/, adresinden erişildi.
19. Karasu, Y. (2018). Şeker yükleme testine ne oldu? medyanın halk sağlığı üzerine etkisi, Ankara Eğt. Arş. Hast. Derg. (Med. J. Ankara Tr. Res. Hosp.) 51(1),54-58.
20. Keskin, K. (2018). Google Ppus nedir? Nasıl kullanılır? Niye önemlidir?, 3 Haziran 2019 tarihinde https://www.brandingturkiye.com/google-plus-nedir-nasil-kullanilir-niye-onemlidir/, adresinden erişildi.
21. Okuyan H. A. ve Erbaykal, E. (2008). Gelişmekte olan ülkelerde doğrudan yabancı yatırımlar ve ekonomik büyüme ilişkisi, Ekonomik Yaklaşım, 19(67),47-58.
22. Ortiz-Martinez, Y. & Rios-González, C. M. (2017). Global impact of the world hepatitis day 2016: An evaluationusing google trends, lettertothe editor, Journal of Infectionand Public Health,10 (2017), 690-691.
23. Santos, J. L. & Kaszowska, J. (2018). Systemic risk: cause or effect of the financial crisis in the euro area? The case of Spanish banking system bailouts. Olsztyn Economıc Journal, 13(4), 457-473.
24. Silva E. S. , Hassani, H., Madsen, D. Ø. & Gee, L. (2019). Googlingfashion: forecastingfashion consumer behaviour using google trends, Social Sciences, MDPI, Open Access Journal, 8(4), 1-23.
25. Tıraşoğlu, B. Y. (2014). Yapısal kırılmalı birim kök testleri ile OECD ülkelerinde satın alma gücü paritesi geçerliliğinin testi, Ekonometri ve İstatistik, 20, 68-87.
26. Tuna, G. ve Öztürk, M. (2016). Piyasa etkinliğinin yapısal kırılmalı birim kök testleri ile incelenmesi: Türkiye pay senedi piyasası uygulaması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICAFR 16 Özel Sayısı, 548-559.
27. Unutmaz Durmuşoğlu, Z. (2017). Effect of price increases on the internet search traffic of Turkey. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 16 (2), 359-371.
28. Uzgören, N. ve Uzgören, E. (2005). Zaman serilerinde sahte regresyon sorunu ve reel kamu harcamalarına yönelik bir ekonometrik model uygulaması. Akademik Bakış Dergisi, 5, 1-14.
29. Wikipedia, 10 Haziran 2019 tarihinde https://tr.wikipedia.org/wiki/Google, adresinden erişildi.
30. Yıldız, M. S. (2018). Google arama trendleri: Türkiye’de sağlık hizmetleri ile ilişkili aramalar için bir uygulama. Uluslararası Sağlık Yönetimi Ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 4 (2), 168-179.
31. Zeybek Ö., Uğurlu E. Yüceoğlu B. (2018). Google arama trendi verileriyle tüketicilerin harcama niyetleri öngörülebilir mi?: çevrim içi perakende sektörü uygulaması, 19. Uluslararası Eyi Sempozyumu, 17-20 Ekim, Antalya, 1125-1143.