Yatırımcı İlgisi ile BIST 100 Arasındaki İlişki: Google Trends Verileri Üzerinden Ampirik Analiz

Creative Commons License

HATTAPOGLU M.

Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi, cilt.61, sa.2, ss.2528-2550, 2026 (TRDizin)

Özet

Finansal piyasaların işleyişine yönelik geleneksel yaklaşımlar, bilginin fiyatlara tam ve anında yansıdığını varsayan Etkin Piyasa Hipotezi çerçevesinde şekillenmiştir. Ancak modern finans literatürü, yatırımcıların sınırlı bilişsel kapasiteleri nedeniyle tüm bilgiyi kusursuz işleyemediğini; bu noktada “yatırımcı dikkati” nin kısıtlı bir ekonomik kaynak olarak piyasa dinamiklerini belirlediğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, dijitalleşen bilgi ekosisteminde yatırımcı ilgisi ile Türkiye’nin gösterge endeksi olan BIST 100 işlem hacmi arasındaki dinamik etkileşimi ampirik bir düzlemde incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmada, Haziran 2013 – Mart 2026 dönemini kapsayan aylık veriler kullanılmış; yatırımcı ilgisi Google Arama Trendleri üzerinden türetilen bir değişkenle, piyasa aktivitesi ise toplam işlem hacmiyle temsil edilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin yönü ve anlamlılığı, serilerin bütünleşme derecelerindeki farklılıklara karşı dirençli bir yapı sunan Toda-Yamamoto nedensellik testi ile analiz edilmiştir. Analiz bulguları, yatırımcı ilgisi ile işlem hacmi arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisinin varlığına işaret etmektedir. Elde edilen sonuçlar, davranışsal finansın dikkat temelli teorilerini ampirik olarak desteklemekte; dijital mecralardaki bilgi arama sürecinin piyasadaki işlem yoğunluğunu tetiklediğini, eş zamanlı olarak artan piyasa hareketliliğinin de yeni bir yatırımcı ilgisi dalgası yaratarak süreci beslediğini göstermektedir. Çalışma, Google Trends gibi dijital göstergelerin piyasa oynaklığını öngörmede bir erken uyarı mekanizması olarak kullanılabileceğini ortaya koyarak, politika yapıcılar ve yatırımcılar için stratejik çıkarımlar sunmaktadır.
Traditional approaches to the functioning of financial markets are shaped within the framework of the Efficient Market Hypothesis, which posits that information is fully and instantaneously reflected in prices. However, modern financial literature suggests that investors cannot process all information perfectly due to limited cognitive capacities; at this point, "investor attention" emerges as a scarce economic resource that determines market dynamics. This study aims to empirically examine the dynamic interaction between investor interest and the trading volume of the BIST 100, Turkey's benchmark index, within a digitalized information ecosystem. The research utilizes monthly data covering the period from June 2013 to March 2026, where investor interest is represented by an index derived from Google Search Trends and market activity is represented by total trading volume. The direction and significance of the relationship between the variables were analyzed using the Toda- Yamamoto causality test, which offers a robust framework against differences in the integration levels of the series. The analysis findings indicate the existence of a bi-directional causal relationship between investor interest and trading volume. These results empirically support the attention-based theories of behavioral finance, demonstrating that the information search process in digital media triggers transaction density in the market, while simultaneously, increased market volatility fuels the process by creating a new wave of investor interest. The study suggests that digital indicators such as Google Trends can be utilized as an early warning mechanism for predicting market fluctuations, offering strategic implications for policymakers and investors alike.