DSpace@TEDU

Predicting economic growth using machine learning techniques and sentiment analysis

Show simple item record

dc.contributor.advisor Türkmen, İnan Utku
dc.contributor.author Akışoğlu, Berkay
dc.date.accessioned 2019-12-27T16:39:16Z
dc.date.available 2019-12-27T16:39:16Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12485/637
dc.description Bu 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. en_US
dc.description.abstract The 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.language.iso en en_US
dc.publisher Master of Applied Data Science en_US
dc.subject Economics en_US
dc.subject Sentiment analysis en_US
dc.subject Machine learning en_US
dc.subject Computer-aided engineering en_US
dc.title Predicting economic growth using machine learning techniques and sentiment analysis en_US
dc.title.alternative Makine öğrenmesi teknikleri ve duygu analizi ile ekonomik büyümenin tahmin edilmesi en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account

Statistics