論文の概要: From Tweets to Trades: Analyzing the Influence of Public Mood over Stock Market Performance in Turkiye

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.40064v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 16:21:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:28.036011
• Title: From Tweets to Trades: Analyzing the Influence of Public Mood over Stock Market Performance in Turkiye
• Title（参考訳）: ツイートからトレーディングへ:トルコの株式市場パフォーマンスに対する公開ムードの影響の分析
• Abstract要約: この調査は、2022年1月から2023年12月までに176件のキュレートされたXアカウントが発行した610,422件の投稿を分析した。 ポストは、ドメイン固有の3つのルールとプールされた1つのルールの下で、微調整されたトルコのトランスフォーマーモデルを使用して分類される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19116784879310025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Purpose: This study examines whether domain-specific public mood is associated with stock-market dynamics and whether these relationships vary across communication domains and market conditions. It distinguishes public mood from investor sentiment and investigates whether heterogeneous sources of public communication exhibit different relationships with market behaviour. Design: The study analyses 610,422 posts published by 176 curated X accounts between January 2022 and December 2023, covering Politics and Government, Economy and Finance, and Media and Society. Posts are classified using fine-tuned Turkish transformer models under three domain-specific and one pooled regime. Public mood measures are constructed at daily, weekly, and monthly frequencies and examined alongside BIST100 and BIST30 market measures using correlation, Granger causality, vector autoregression, and impulse response analyses across the full period and selected market conditions. Findings: Public mood is not associated with the direction of stock-market returns but is associated with the magnitude of price movements, particularly for Media and Society and pooled communication. These relationships become stronger at longer aggregation frequencies. Predictive relationships are concentrated in Economy and Finance communication, while their magnitude and direction vary across market conditions, particularly during the 2023 election period. The pooled measure largely reflects the most active communication domain. Originality: The study contributes to behavioral-finance research by incorporating communication - domain heterogeneity into the analysis of public mood and market dynamics. It also demonstrates how aggregating heterogeneous sources can obscure domain-specific relationships between public communication and financial markets.
• Abstract（参考訳）: 目的: 本研究は, ドメイン固有の公的なムードが株式市場動態と関連しているか, それらの関係が, コミュニケーション領域や市場条件によって異なるかを検討する。 世論と投資家の感情を区別し、異質な公共コミュニケーション源が市場行動と異なる関係を示すかどうかを調査する。 デザイン: この研究は、2022年1月から2023年12月までに176のキュレートされたXアカウントで公表された610,422の投稿を分析し、政治と政府、経済と財務、メディアと社会をカバーした。 ポストは、ドメイン固有の3つのルールとプールされた1つのルールの下で、微調整されたトルコのトランスフォーマーモデルを使用して分類される。 BIST100とBIST30は, 日, 週, 月の各頻度で, 相関, グランガー因果性, ベクター自己回帰, インパルス応答分析, および選択された市場状況を用いて, 日, 週, 月毎のムード尺度を構築し, 市場指標と合わせて検討した。 発見:世論のムードは株式市場のリターンの方向とは関係なく、特にメディアと社会とプールドコミュニケーションの価格変動の大きさと関連している。 これらの関係はより長い集積周波数で強くなる。 予測的関係は経済と金融のコミュニケーションに集中しているが、その規模と方向性は市場状況、特に2023年の選挙では様々である。 プーリングされた測度は、最もアクティブな通信領域を反映している。 原性: この研究は、公共のムードと市場ダイナミクスの分析に、コミュニケーション(ドメインの不均一性)を取り入れた行動ファイナンス研究に寄与する。 また、ヘテロジニアスソースの集約によって、公共通信と金融市場の間のドメイン固有の関係が曖昧になることを示す。

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