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. Son yıllardaki aktif kullanıcı sayıları göz önünde bulundurulduğunda, Twitter ve StockTwits sosyal medya duyarlılığının bir ölçütü olarak kullanılmıştır. Tez, yatırımcı davranışının hisse senedi göstergeleri üzerindeki etkisinin araştırılmasına dayanan iki ana bölüme ayrılmıştır. Birinci bölümde, Borsa İstanbul'da işlem gören hisse senetlerinde normal üstü Google arama hacmi endeksiyle ölçülen yatırımcı ilgisi seviyesi artış gösterdiğinde hisse senedi getirilerinin nasıl değiştiği incelenmektedir. Bireysel yatırımcıların ilgi çekici hisse senetlerinin net alıcıları olduğunu belirten literatüre dayanarak, bu tez normal üstü Google arama hacmi endeksindeki artışın gelecekteki getirilerle ilgili olduğuna dair kanıtlar sunmaktadır. Asıl bulgu, normal üstü derecede yüksek ilgi çeken firmaların daha yüksek getiri elde etmeleri ve arama hacmi endeksinin fiyat baskısı etkisinin piyasa değeri açısından daha küçük hisse senetleri için daha güçlü olmasıdır. Hisse senedi getiri tahminlerindeki geri dönüşler bilgisiz yatırımcıların alım baskısını göstermektedir. Alım satım stratejisi, yatırımcı ilgisi seviyelerine göre sıralama yaparak portföy oluşturmanın haftalık bazda kısa vadede önemli bir getiri primi yarattığını göstermektedir. Sonuçlar, normal üstü Google arama hacmi endeksinin bireysel yatırımcıların ilgisini yansıttığını ve kısa vadeli alım baskısı yarattığını göstermektedir. Bu bulgular, hisse senedi fiyatlarının Türkiye'deki hisse senedi getirilerinin yatırımcının ilgisine bağlı davranışsal faktörlerden etkilenme eğiliminde olduğunu göstermektedir. Tezin ikinci bölümünde, günlük Twitter faaliyeti ve yatırımcı duyarlılığının birden fazla ülke kapsamında hisse senedi getirileri ve alım satım faaliyeti üzerindeki etkisi incelemektedir. Bu bölüm, S&P 500, S&P 350 Avrupa ve S&P Gelişmekte Olan Piyasalar Çekirdek endeksine dahil hisse senetleri uluslararası yatırımcı perspektifiyle incelemektedir, çünkü yatırımcılar çoğunlukla piyasa değeri açısından daha büyük firmalar için Twitter'da aktif durumdadır. Uluslararası hisse senedi piyasalarında geniş bir hisse senedi örneklemini kullanan çalışma, Twitter faaliyeti ve duyarlılığının işlem hacmi ile ilişkili olduğunu ve ertesi gün işlem hacmini tahmin ettiğini göstermektedir. Sonuçlar, tweet sayısının ve Twitter duyarlılığının, daha yüksek hisse senedi getirileriyle ilişkili olduğunu ve günlük firmaya özgü Twitter duyarlılığının gelecekteki hisse senedi getirilerini tahmin etmek için bilgi içerdiğini, ancak tweet sayısının tahmin gücü bulunmadığını göstermektedir. Bu tahmin gücü, haber duyarlılığı kontrol edildikten sonra da devam etmektedir. Twitter duyarlılığının pozitif tonu, piyasa değeri açısından daha küçük ve gelişmekte olan piyasa firmalarında daha fazla tahmin gücüne sahiptir. Bu sonuçlar, piyasa değeri açısından daha küçük firmaların daha zor değerlendiği ve gelişmekte olan piyasa firmalarının yüksek bilgi asimetrisi içerdiğini belirten literatürle tutarlıdır. Tezdeki bulgular, Twitter duyarlılığını kullanan uzun ve kısa pozisyonlu portföylere dayalı alım satım stratejisinin, alım satım maliyetleri düşünüldükten sonra bile beş günlük elde tutma süresinde önemli bir getiri sağladığını göstermektedir. Tezde yatırımcı ilgisi ve sosyal medya faaliyetleri ve duyarlılığının hisse senedi piyasalarındaki etkileri üzerine Türkiye ve uluslararası piyasalar için kanıtlar sunulmaktadır. Yatırımcı ilgisinin Google arama hacim endeksi kullanılarak Türkiye'de işlem gören hisse senetleri üzerine etkisini incelemesi açısından bir ilk olan tez kapsamında arama hacmi endeksi gibi yatırımcı ilgisini sayısal olarak ölçen yatırımcı davranış ölçütünün yanısıra yatırımcıların paylaşımlarının pozitif ve negatif tonlamalarını da ölçen bir duyarlılık ölçütü de kullanılmaktadır. Sosyal medya yatırımcı duyarlılığına ilişkin büyük verilerin işlenmesinde yaşanan zorluklar sebebiyle bu alanda yapılan çalışmalar kısıtlı olmakla birlikte sosyal medyaya dayalı yatırımcı duyarlılığının çok ülkeli ve bölgesel farklılıkları içerecek şekilde finansal piyasalar üzerindeki etkilerine yönelik çalışmalara rastlanmamıştır. Bu doğrultuda yatırımcı duygu ve davranışlarına ilişkin bilgilerin çok ülkeli kapsamda incelenmesi açısından bir ilk olma niteliği taşıyan bu tez aynı zamanda yatırımcı ilgisi ve sosyal medya yatırımcı duyarlılığının etkilerine dayanan alım satım stratejileri sunarak mevcut literatürdeki uygulama alanını genişletmektedir. Bu kapsamda yatırımcı davranışlarının etkilerinin anlaşılması, bu etkilerin yatırımcılar ve firmalar tarafından takip edilmesi ve stratejilerde kullanılması açısından literatüre katkı sağlamaktadır.

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. First, individuals generally use Internet search engine to gather information, which means Google search volume might represent the aggregate household interest on a topic in general. Second, Google search volume index data provides better indication of investors' behaviors or decisions than other investor attention proxies such as turnover, news and abnormal returns, because Internet search volume is a direct and active measure of investor attention that is more likely to be related to an action or buying where other measures are indirect and passive measures. In recent years, Twitter has been one of the leading social networks around the world considering active users. Therefore, in this thesis, Twitter and StockTwits are used as a measure of the social media sentiment. The thesis is divided into two main parts providing substantial evidence for three hypotheses based on investigating the effect of aggregate investor behavior on individual stock indicators. In the first part, the sole hypothesis examines how stock returns change when attention levels of investors measured by abnormal Google search volume index increase in a sample of stocks from Borsa Istanbul all shares index in Turkey. In accordance with the literature stating that individual investors are net buyers of attention-grabbing stocks, this thesis shows evidence that an increase in abnormal SVI (ASVI) is related to higher future returns. The main finding is that firms attracting abnormally high attention earn higher returns and the price pressure effect of SVI is stronger among small stocks. The reversals for predictability of searches in stock returns shows buying pressure from uninformed investors. Trading strategy shows that forming a portfolio sorting by attention levels creates a significant return premium per week, but only for the short-term. The results suggest that ASVI is likely to grab the attention of individual investors resulting in short-term buying pressure. These findings reveal that stock prices tend to be driven by the behavioral factors due to the investor attention in Turkey. The second part of the thesis investigates the impact of daily Twitter activity and the impact of daily Twitter sentiment on stock returns and trading activity in multi-country level under two hypotheses. This part focuses on S&P 500, S&P 350 Europe and S&P Emerging Markets Core index constituents with an international investor perspective because investors are mostly active on Twitter for larger firms and sentiment information could be mostly available for these firms. Using a large sample of stocks in international stock markets, the results provide an evidence that Twitter activity and sentiment are associated with trading volume and predict next-day trading volume. The results show that the number of tweets and Twitter sentiment is associated with higher abnormal (raw) stock returns. Daily firm-specific Twitter sentiment contains information for predicting future stock returns, but no such relation exists in the number of tweets or Twitter activity. This predictive power remains significant after controlling the news sentiment. The positive tone of Twitter sentiment has more predictive power in small and emerging market firms. These results are consistent with the literature stating that small firms are hard-to-value and emerging market firms contain high information asymmetry. These results suggest that social media activity and sentiment provide new information about firms and show that social media presents different impacts than traditional news media on firms' information environments. From a practical perspective, investors could potentially use social media sentiment in their trading strategies. The predictive power of Twitter sentiment for stock returns may influence market participants' trading decisions. Trading strategy with long-short portfolio using deciles of sentiment in Twitter sentiment generates significant positive returns per five days holding period even after considering trading costs.