Google Trend Endeksi’nin Yatırımcının Alım Satım Kararları Üzerindeki Etkisi: Otomotiv Sektörü Üzerine Uygulama

Year 2025, Volume: 7 Issue: 1, 1 - 16, 29.06.2025

Ayşenur Özçivi , Ayben Koy

https://doi.org/10.56668/jefr.1533709

Abstract

Çeşitli konularda bilgi edinmesini sağlayan ve dünyanın en çok tercih edilen arama motoru olan Google, sunduğu farklı servislerle kullanıcılarına arama faaliyetinin ötesinde çeşitli deneyimler sunmaktadır. Bu servislerden biri olan Google Trends, kullanıcıların herhangi bir kavram, nesne, ülke veya kişiyle ilgili yapılan arama sayılarını, artış-azalış grafiklerini ve aramaların yapıldığı bölgeleri gözlemlemesine ve detaylı analizler gerçekleştirmesine olanak tanımaktadır. Bu çalışmada, otomotiv sektöründe işlem gören beş hisse senedine dair (DOAS, FROTO, KARSN, OTKAR, TOASO) Google aramalarının hisse senedi fiyatı üzerindeki volatilitesi incelenmiştir. Çalışmada, otoregresif koşullu değişen varyans ARCH, GARCH ve EGARCH modelleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, Google Trend endeksinin hisse senedi fiyatlarında pozitif yönlü volatiliteye neden olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Volatilite, Yatırımcı, Google Trend Endeksi

The Impact of Google Trend Index on Investor’s Trading Decisions: A Study on Automotive Sector

Abstract

Google, the world's most preferred search engine that provides information on a variety of topics, offers its users a variety of experiences beyond the search activity with the different services it offers. One of these services, Google Trends, allows users to observe and conduct detailed analyses of the number of searches, growth-decline graphs, and the regions where searches are conducted for any concept, object, country, or person. In this study, the volatility of stock prices related to Google searches for five stocks in the automotive sector (DOAS, FROTO, KARSN, OTKAR, TOASO) was examined. Autoregressive conditional heteroskedasticity models, ARCH, GARCH and EGARCH were used in the study. As a result, it was determined that the Google Trends index causes a positive directional volatility in stock prices.

Keywords

Google Trend Index, Volatility, Investor

References

• Bijl, L., Kringhaug, G., Molnár, P. and Sandvik, E. (2016). Google searches and stock returns. International Review of Financial Analysis, 47: 150-156.
• Bozanta, A., Coşkun, M., Kutlu, B. and Özturan, M. (2017). Relationship between stock market indices and google trends. The Online Journal of Science and Technology, 7(2): 168-172.
• Brooks, C. (2008). Introductory econometrics for finance. London: Cambridge University Press.
• Da, Z., Engelberg, J. and Gao, P. (2011). In search of attention. The Journal of Finance, 66(5): 1461-1499.
• Das, S. and Chen, M.Y. (2006). Yahoo! for Amazon: Sentiment extraction from small talk on the web. Management Science, 53(9): 1375-1388.
• Engle, R. (2001). GARCH 101: The use of ARCH/GARCH models in applied econometrics. Journal of Economic Perspectives, 15(4): 157-168.
• Erten, E. (2018). Google Trends Arama Hacim Endeksi ve Borsa İstanbul ilişkisi: BİST 100 Örneği. (Yayımlanmamış Yüksek lisans tezi). Mersin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Mersin.
• Jain, R., Nguyen, R., Tang, L. and Miller, T. (2018). Bitcoin price forecasting using web search and social media data. In Proceedings of the SAS Global 2018 Conference, Denver, CO, USA (pp. 8-11).
• Kai-Ineman, D. and Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2): 363-391.
• Karabıyık, B., Sezer, D. and Gümüş, U. (2017). Can Bitcoins prices be predicted by google trends data? An example of Turkey with comparison of USA? International Journal for Academic Development, 3(1): 166-167.
• Kocabıyık, T., Teker, T. ve Aksoy, E. (2020). Google trends 'dolar' aramaları ile dolar kuru arasındaki ilişkinin keşfi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2): 262.
• Korkmaz, T., Çevik, E. ve Çevik, N. (2017). Yatırımcı ilgisi ile pay piyasası arasındaki ilişki: BİST-100 endeksi üzerine bir uygulama. Business and Economics Research Journal, 8(4): 203-215.
• Kristoufek, L. (2013). Bitcoin meets google trends and wikipedia: Quantifying the relationship between phenomena of the internet era. Scientific Reports, 3(1): 3415.
• Ming, K. and Jais, M. (2019). Google search and stock market performance: Evidence from Malaysia. UNIMAS Review of Accounting and Finance, 7(1): 47-62.
• Montier, J. (2002). Global equity strategy part man, part monkey. Dresdner Kleinwort Wasserstein, 2: 1-12.
• Nelson, D.B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2): 347-370.
• Özden, Ü. (2008). İMKB bileşik 100 endeksi getiri volatilitesinin analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13): 339-350.
• Preis, T., Reith, D. and Stanley, H. (2010). Complex dynamics of our economic life on different scales: Insights from search engine query data. Philosophical Transactions: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 368(1923): 5707-5719.
• Sarıkovanlık, V., Koy, A., Akkaya, M., Yıldırım, H. ve Kantar, L. (2020). Finans Biliminde Ekonometri Uygulamaları. Ankara: Seçkin Yayınları.
• Seabold, S. and Coppola, A. (2015). Nowcasting prices using google trends: An application to central America (The World Bank Policy Research Working Paper No. WPS7398). Retrieved from https://documents1.worldbank.org/curated/en/861491467999367566/pdf/WPS7398.pdf
• Taffler, R. (2001). Behavioural finance and the corporate treasurer. The Treasurer, 33(2): 21-23. Topaloğlu, T. ve Ege, İ. (2020). Yatırımcı ilgisinin pay piyasaları üzerindeki etkisi: Borsa İstanbul’da işlem gören bankalar üzerine panel veri analizi. Sosyoekonomi, 28(2): 191-214.
• Tsay, R. (2010). Analysis of Financial Time Series. New Jersey: Wiley.
• Vlastakis, N. and Markellos, R. (2012). Information demand and stock market volatility. Journal of Banking and Finance, 36(8): 1808-1821.
• Vozlyublennaia, N. (2014). Investor attention, index performance, and return predictability. Journal of Banking and Finance, 42: 17-35.
• Yıldırım, Ç. (2023). Google Trends Arama Hacim Endeksi İle Bist 30 Firmalarının Getirileri Arasındaki İlişki. (Yüksek lisans tezi). Niğde Ömer Halis Demir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Niğde.
• Yıldırım, H. (2019). Google trends hacim endeksi verilerinin 2008 finansal krizi üzerindeki etkisi. Academic Studies In Social, 3(4): 141-149.