Investor Attention And Social Media Sentiment In International Stock Returns And Trading Activity

Abstract

Yatırımcıların bilgi işleme konusunda zaman, çaba ve bilişsel kaynakları kısıtlıdır. Etkin piyasa hipotezine dayanan geleneksel sermaye varlık fiyatlandırma modeli, menkul kıymetler hakkındaki bilgilerin anında fiyatlara yansıdığını varsaymaktadır. Bu durum gerçek hayatta her zaman doğru değildir ve yatırımcılar sınırlı bilgiye sahip olabilir. Son yıllarda gelişme gösteren sosyal medya platformları araştırmacıların yatırımcıların karmaşık davranışlarını keşfetmelerini sağlamaktadır. Bu tezin asıl amacı, Google arama hacmi endeksi ile ölçülen yatırımcı ilgisinin, tweet sayısı ile ölçülen sosyal medya faaliyeti ve Twitter yatırımcı duyarlılığı ile ölçülen sosyal medya duyarlılığının hisse senedi getirileri ve işlem hacmi üzerindeki etkilerini araştırmaktır. Tezde beklenen getiri ile faktör katsayıları arasındaki ilişkiyi araştırmak için finans literatüründe yaygın olarak kullanılan Fama ve MacBeth regresyon modeli kullanılmaktadır. Tezde Google arama hacmi endeksi iki temel nedene dayanarak yatırımcı ilgisinin ölçütü olarak kullanılmaktadır. Birincisi, bireyler genellikle bilgi toplamak için internet arama motorunu kullanmakta olup bu durum Google arama hacminin toplam hane halkının ilgisini temsil edebileceğini göstermektedir. İkincisi, Google arama hacmi endeksi verileri, yatırımcıların davranış veya kararlarını, işlem hacmi, haber sayısı ve normal üstü getiriler gibi diğer yatırımcı ilgisi ölçütlerine göre daha iyi yansıtmaktadır; çünkü internet arama hacmi, yatırımcı ilgisinin diğer değişkenler gibi pasif olmayan alım faaliyetleri ile ilgili doğrudan bir ölçütüdür.

Investors have limited time, effort and cognitive resources to process information. The traditional capital asset pricing model based on the efficient market hypothesis assumes that information on securities is incorporated into prices instantaneously. This is not always true in real life, and investors may have limited knowledge. In recent years, the expansion of the social media platforms has enabled researchers to explore the complex behavior of the investors. The main purpose of this thesis is to investigate the impacts of investor attention measured by Google Search Volume Index (SVI) and social media activity measured by the number of tweets and social media sentiment measured by Twitter sentiment on individual stock returns and trading activity. The Fama and MacBeth regression model is used as it is widely used in finance literature in order to investigate the relationship between expected returns and factor coefficients. The thesis uses Google search volume as a direct proxy of investor attention based on the facts that search volume is likely to capture attention for two main reasons.