Amaç: Bu çalışmanın amacı, davranışsal finans alanında Türkiye’de yazılmış tüm akademik çalışmaları içerik analizi yöntemi ile incelemek ve elde edilen veriler doğrultusunda davranışsal finans alanında yapılacak çalışmalara katkı sağlamaktır.
Yöntem: İçerik analizi türlerinden kategorik çözümleme tekniği ve betimsel içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. İçerik analizinin uygulandığı bu çalışmada tüm akademik çalışmaların hazırlandığı yıllar, yayın türü, dilleri, hazırlandığı üniversiteler, çalışma konu alanları, ilişkilendirilen değişkenler ve araştırma yöntemlerine göre kategorize edilmiştir.
Bulgular: Bu çalışmada Türkiye’de davranışsal finans alanında YÖKTEZ ve Google Akademik çalışmaları incelenerek 2003-2024 yılları arasında yayınlanmış 716 çalışmaya ulaşılmıştır. Bu çalışmaların 409’u YÖKTEZ ve 307’si Google Akademik veri tabanından alınmıştır.
Sonuç: Yükseköğretim Kurulu Tez Merkezi (YÖKTEZ) ve Google Akademik üzerinde gerçekleştirilen çalışmaların analizi, yüksek lisans seviyesinde özellikle 2019, 2021 ve 2022 yıllarında yoğunlaştığını göstermektedir. Google Akademik verilerine göre, 2022 yılında yapılan araştırmaların makale bazında en yoğun olduğu görülmüştür. Yıllara göre incelendiğinde, en fazla çalışmanın Türkçe dilinde yapıldığı belirlenmiştir. Özellikle işletme alanında yapılan araştırmaların öne çıktığı gözlemlenmiştir. Bu çalışmaların odaklandığı ana konu ise yatırımcı davranışları olmuştur. Anket yönteminin tercih edildiği araştırmaların sayısının diğer yöntemlere göre daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Bu analiz, Türkçe dilinde işletme alanında yatırımcı davranışları konusunda yapılan araştırmaların genellikle anket yöntemiyle gerçekleştirildiğini ortaya koymaktadır. Yıllara göre davranışsal finans alanında yapılmış çalışmalar incelendiğinde tez ve makale üzerinde ele alınan konular farklılaşmaktadır. Bilimsel yayınlara yönelik birçok farklı bilgiyi bir arada sunan içerik analizi çalışmaları, yeni araştırmalar için yol gösterici olma özelliği taşımaktadır.
Purpose: The aim of this study is to examine all academic studies written in the field of behavioural finance in Turkey by content analysis method and to contribute to the studies to be conducted in the field of behavioural finance in line with the data obtained.
Method: Categorical analysis technique and descriptive content analysis method were used. In this study where content analysis was applied, all academic studies were categorised according to the years of preparation, type of publication, languages, universities, subject areas, associated variables and research methods.
Results: In this study, 716 studies published between 2003 and 2024 in the field of behavioural finance in Turkey were reached by examining YÖKTEZ and Google Scholar studies. Of these studies, 409 were retrieved from YÖKTEZ and 307 from Google Scholar database.
Conclusion: The analysis of the studies conducted on the Council of Higher Education Thesis Centre (YÖKTEZ) and Google Scholar shows that at the master's level, especially in 2019, 2021 and 2022. According to Google Scholar data, it was observed that the research conducted in 2022 was the most intense on the basis of articles. When analysed by years, it was determined that the most studies were conducted in Turkish language. It has been observed that researches especially in the field of business administration stand out. The main focus of these studies was investor behaviour. It was determined that the number of studies in which the survey method was preferred was higher than other methods. This analysis reveals that research on investor behaviour in the field of business administration in Turkish language is generally conducted by survey method. When the studies conducted in the field of behavioural finance according to years are examined, the topics addressed in theses and articles differ. Content analysis studies, which present many different information about scientific publications together, have the feature of being a guide for new research.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Finance |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | July 3, 2024 |
Submission Date | June 30, 2024 |
Acceptance Date | July 3, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 1 Issue: 2 |