Show simple item record

dc.contributor.advisorTürkmen, İnan Utku
dc.contributor.authorAkişoğlu, Berkay
dc.date.accessioned2020-12-06T18:13:54Z
dc.date.available2020-12-06T18:13:54Z
dc.date.submitted2019
dc.date.issued2019-11-26
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/108853
dc.description.abstractBu çalışmanın amacı finansal ve ekonomik haberlerden duygu endeksi oluşturmak ve Türkiye'de ekonomik aktiviteyi etkileyen temel ekonomik ve politik olaylarla potansiyel ilişkisini incelemektir. Türkçe'de duygu analizi için etkin bir ekonomik ve finansal sözlük olmadığı için, 2011-2019 dönemi için makine-öğrenme algoritmalarını kullanarak bir duygu endeksi geliştirdik. Bu çalışmada kullanılan veri seti, 2011'den günümüze basında yayınlanan ve dikkatlice belirlenmiş bir kelime grubuna göre seçilen 131.601 haberi içermektedir. Duygu polaritesi belirlenmiş haber veri setini oluşturabilmek amacıyla uzman bir grup sayesinde haberler sınıflandırılmıştır. Duygu endeksinin Türkiye ekonomisi için önemli olayları kapsadığı görülmektedir. Resmi istatistiklerdeki gecikme dikkate alındığında, söz konusu endeks öncü ekonomik gösterge olarak kullanılabilir. Sonraki çalışma konusu olarak, duygu endeksinin ekonomik aktiviteyi açıklayan ekonometrik modellerin açıklayıcı gücünü arttırıp arttırmadığının araştırılması planlanmaktadır.
dc.description.abstractThe purpose of this paper is to construct sentiment index from financial and economic news and examine its potential relation with main economic and political events that affect economic activity in Turkey. Since there is no effective economic and financial lexicon (as in English) for sentiment analysis in Turkish language, we developed a sentiment index by using machine-learning algorithms for the period 2011-2019. Data set used in this study includes 131.601 news in Turkish, which were selected according to a carefully specified set of words, published in printed media. We classified the semantic orientation of news by a group of experts to construct annotated data set. It is observed that sentiment index covers the important events for Turkish economy. Considering time lag in official statistics, the sentiment index can be used as a leading economic indicator. It is planned to investigate whether the sentiment index increases the explanatory power of the econometrics models explaining economic activity in Turkey as a future work.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEkonomitr_TR
dc.subjectEconomicsen_US
dc.titlePredicting economic growth using machine learning techniques and sentiment analysis
dc.title.alternativeMakine öğrenmesi teknikleri ve duygu analizi ile ekonomik büyümenin tahmin edilmesi
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-11-26
dc.contributor.departmentDiğer
dc.identifier.yokid10289659
dc.publisher.instituteLisansüstü Programlar Enstitüsü
dc.publisher.universityTED ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid583345
dc.description.pages58
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess