TÜRKİYE’DE BANKALARIN SOSYAL MEDYA SKORLARI İLE PAY SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: PANEL NEDENSELLİK ANALİZİ

Yıl 2021, Cilt: 10 Sayı: 20, 1 - 14, 31.12.2021

Seren Aydıngülü Sakalsız Serkan Şahin

Öz

Bireylerin günlük yaşantısının önemli bir parçası olan sosyal medya bireylerin tüketici davranışlarından yatırım kararlarına kadar farklı yelpazedeki kararları üzerinde etkili olmaktadır. Soyal medya kullanımının artması ile birlikte finans sektöründe sosyal medya kullanımının etkisi de tartışılır hale gelmiştir. Günümüzde birçok finansal kurum gerek tanıtım gerekse iletişim aracı olarak sosyal medyayı aktif olarak kullanmaktadır. Ülkemizde de bankalar sosyal medyayı tanıtım, yatırımcı ilişkilerini geliştirme ve ticari faaliyetlerini yürütme amacı ile kullanabilmektedirler. Diğer taraftan yatırımcılar da konvansiyonel iletişim kanalları yerine sosyal medya kanalları üzerinden birçok işletmeyi takip ederek yatırım kararlarına yön verebilmektedirler. Buna göre, bankaların sosyal medya kullanımlarının yatırımcı ilgisi kanalı ile pay senedi getirilerini etkileyebilmesi olası görülmektedir. Bu çalışmada da sosyal medyayı etkin kullanan 10 farklı bankanın Ekim 2016-Eylül 2020 arasındaki 48 dönemlik pay senedi getirileri ile sosyal medya skorları arasındaki ilişki incelenmiştir. Elde edilen bulgular pay senedi getirileri ile bankaların Twitter ve Facebook skorları arasında çift yönlü ilişki olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Sosyal Medya, Pay Getirileri, Panel Granger Nedensellik Analizi

THE RELATIONSHIP BETWEEN BANKS’ SOCIAL MEDIA SCORES AND STOCK RETURNS IN TURKEY: PANEL CAUSALITY ANALYSIS

Öz

Social media, which is an important part of individuals’ daily lives, has an imapct on individuals’ decisions in a different range from consumer behavior to investment decisions. With the increase in the use ofe social media, the effect of the use of social media in the financial sector has become debatable. Today, many financial institutions actively use social media as a means of promotion and communication. In our country, banks can use social media for the purpose of promotion, developing investor relations and conducting their commercial activities. On the other hand, investor can direct their investment decisions by following many businesses through social media channels instead of conventional communication channels. Accordingly, it is possible that banks' use of social media may affect stock returns through investor interest. In this study, the relationship between the stock returns and social media scores of 10 different banks that use social media effectively for 48 periods between October 2016 and September 2020 was examined. The findings show that there is a bidirectional relationship between stock returns and banks' Twitter and Facebook scores.

Anahtar Kelimeler

Social Media, Stock Returns, Panel Granger Causality Analysis

Kaynakça

• ARIAS, Marta., vd., 2013, “Forecasting with Twitter Data”, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 5(1), ss.1-24.
• ANTWEILER, Werner., FRANK, Murray, 2004, “Is All That Talk Just Noise? The Information Content of Internet Stock Message Boards”, The Journal of Finance, 59(3), ss.1259-1294.
• ATAN, Sibel., ÖZDEMİR, Zeynel., 2009. “Hisse Senedi Piyasasında Zayıf Formda Etkinlik: İMKB Üzerine Ampirik Bir Çalışma”, Dokuz Eylül İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(2), ss.33-48.
• BAYRAKTAR, Ahmet., 2012, “Etkin Piyasalar Hipotezi”, Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), ss.37-47.
• BOLLEN, Johan., vd., 2011, “Twitter Mood Predicts The Stock Market”, Journal of Computational Science, 2(1), ss.1-8.
• BOZOKLU, Şeref., ve YILANCI, Veli., 2013, “Finansal Gelişme ve İktisadi Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Gelişmekte Olan Ekonomiler İçin Analiz”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(2), ss.161-187.
• BREUER, Janice., Boucher., vd., 2001, “Misleading Inference form Panel Unit Root Tests with an Illustration from Purchasing Power Parity”, Review of International Economics, 9(3), ss. 482-493.
• CHUNG, Sang., ve LİU, Sandy., 2011. “Predicting Stock Market Fluctuations from Twitter”, Berkeley, California.
• ÇELİK, Tankut., Taner. ve TAŞ, Oktay., 2009, “Etkin Piyasa Hipotezi ve Gelişmekte Olan Hisse Senedi Piyasaları”, İTÜDERGİSİ/b, 4(2), ss.11-22.
• DOĞANAY, Muharrem., Akın., ve DEĞER, Mustafa., Kemal., 2017, “Yükselen Piyasa Ekonomilerinde Doğrudan Yabancı Yatırımlar ve İhracat İlişkisi: Panel Veri Eşbütünleşme Analizleri (1996- 2014)”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), ss.127-145.
• DÜCAN, Engin, vd., “Ekonomik Büyümeye Bir Katkı Bağlamında Turizm Gelirleri: Bir Panel Veri Uygulaması”, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 1-14.
• EDOSOMWAN, Simeon., vd., “The History of Social Media and Its Impact on Business”, The Journal of Applied Management & Entrepreneurship, 16(3), ss.79-91.
• FAIZI, Rdouan., vd., 2013, “Exploring the Potential Benefits of Using Social Media in Education”, International Journal of Emerging Technologies in Learning, 3(4), ss.50-53.
• FAMA, French., Eugene., 1965, “The Behavior of Stock-Market Prices”, The Journal of Business, 38(1), ss.34-105.
• ___ 1970, “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work”, The Journal of Finance, 25(2), ss.383-417.
• FIALA, Vojtěch., vd., 2015, “Impact of Social Media on the Stock Market: Evidence from Tweets”, Journal of Business Science and Technology, 1(1), ss.24-35.
• GÜL, Ekrem., ve İNAL, Veysel., 2017, “Hava Kirliliği ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Zamanla Değişen Panel Nedensellik Analizi”, Sakarya İktisat Dergisi, 6(2), ss.70-82.
• GÜRİŞ, Selahattin., ve KÖMÜRYAKAN, Fulden., 2019, “Panel Verilerin Homojen Gruplara Ayrılması ve Tesadüfi Katsayılı Model Yaklaşımı”, XIII. IBANESS İktisat, İşletme ve Yönetim Bilimleri Kongreler Serisi, ss. 546-552.
• JIAO, Peiran., vd., 2018, “Social Media, News Media and The Stock Market”, News Media and Stock Market, 176, ss.63-90.
• KIM, Soon., Ho., ve KIM, Dongcheol., 2014, “Investor Sentiment From Internet Message Postings and The Predictability of Stock Returns”, Journal of Economic Behavior&Organization, 107, ss.708-729.
• KOYUNCU, Tuğba., ve ASLAN, Alper., 2019, “Etkin Piyasa Hipotezi ve Gelişmiş Borsalar Üzerine Bir Uygulama: Panel Veri Analizi”, Kapadokya Akademik Bakış, 1(1), ss.17-30.
• KULESHOV, Volodymyr., 2011, “Can Twitter Predict The Stock Market” ss.1-5.
• MERCAN, Mehmet., 2014, “Feldstein-Horioka Hipotezinin AB-15 ve Türkiye Ekonomisi için Sınanması: Yatay Kesit Bağımlılığı Altında Yapısal Kırılmalı Dinamik Panel Veri Analizi”, Ege Akademik Bakış, 14(2), ss.231-245.
• MITTAL Anshul., ve GOEL, Arpit., 2012, “Stock Prediction Using Twitter Sentiment Analysis”, Standford University, CS229(2011http://cs229.stanford.edu/proj2011/GoelMittal-stockMarketPredictionUsingTwitterSentimentAnalysis. pdf).
• NADARAJA, Rubathee., ve YAZDANIFARD, Rashad., 2013, “Social Media Marketing: Advantages and Disadvantages”, Social Media Marketing, Center of Southern New Hempshire University, ss.1-10.
• NETI, Sisira., 2011, “Social Media and Its Role in Marketing”, Journal of Enterprise Computing and Business Systems, 1(2), ss.1-16.
• ÖZMEN, Halil., İbrahim., ve VİLLİ Bilge., 2014, “Sosyal Medya ve Finansal Performans: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Firmalar Üzerinde Bir Araştırma”, AİÜB Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(1), ss.269-293.
• PESARAN, Hashem, 2007, “A Simple Panel Unit Root Test in The Presence of Cross‐ Section Dependence”, Journal of Applied Econometrics, 22(2), ss. 265-312.
• PESARAN, Hashem, ve YAMAGATA, Takashi., 2008, “Testing Slope Homogeneity in Large Panels”, Journal of Econometrics, 142(1), ss.50-93.
• POLAT, Mustafa., ve AKBIYIK, Adem., 2019, “Sosyal Medya ve Yatırım Araçlarının Değeri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: BitCoin Örneği”, Akademik İncelemeler Dergisi, 14(1), ss.443-462.
• SERBAN, Iulian, Vlad., vd., 2014, “Prediction of Changes in The Stock Market Using Twitter and Sentiment Analysis”, ss.1-12.
• TANER, Tuna., ve KAYALIDERE, Koray., 2002, “1995-2000 Döneminde İMKB’de Anomali Araştırması”, Yönetim ve Ekonomi, 9(1), ss.1-24.
• TATOĞLU, Ferda, 2020, Panel Veri Ekonometrisi, BETA Yayımcılık, İSTANBUL.
• TAYLOR, Mark., ve SARNO, Luico., 1998, “The Behavior of Real Exchange Rates During The Post-Bretton Woods Period”, Journal of International Economics, 46(2), ss. 281-312.
• TEKER, Türker., ve AKSOY, Esra., 2018, “Sosyal Medya Kullanımı-Finansal Performans İlişkisi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Analiz”, Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Alanında Yenilikçi Yaklaşımlar, ss.257-270.
• TIAGO, Maria, ve VERISSIMO, José.,2013, “Marketing and Social Media: Benefits and Ways Forward” INBAM 2013 Conference.
• STATISTA, 2020, https://www.statista.com/statistics/278414/number-of-worldwide-social-network-users/ (22.07.2020)
• __, 2020, https://www.statista.com/statistics/278341/number-of-social-network-users-in-selected-countries/#statisticContainer (22.07.2020).
• SOCIALBRANDS, 2020, https://www.boomsocial.com/social-brands (09/12/2020).
• WEBRAZZI, 2021, https://webrazzi.com/2011/08/10/sosyal-medya-banka/ (12.07.2021).