Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi tarafından yapılan bir çalışma, sosyal medyanın maç öncesi beklentilerinin ve yatırımcıların hisse senedi fiyatı tahmininde güçlü bir gösterge olduğunu ortaya koydu
Çalışma; Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Öğretim Görevlisi Altuğ Tanaltay liderliğinde Sabancı Üniversitesi Yönetim Bilimleri Fakültesi Dekanı Nihat Kasap ile Yönetim Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Raha Akhavan-Tabatabaei ve Sabancı Üniversitesi İş Analitiği Yüksek Lisans Programı Mezunu ve Alibaba Travels Co. Şirketinde İş Analitiği Takım Lideri Amirreza Safari Langroudi tarafından gerçekleştirildi
Futbol endüstrisi, pandemi dönemine kadar her yıl büyüyen ve gelişen sektörlerden biri durumundaydı. Birçok sektörde olduğu gibi futbol endüstrisi de bu dönemden olumsuz etkilendi. Pandemi öncesinde Türkiye’de futbol endüstrisi son 10 yılda 5 kat büyümesinin yanı sıra, 2.5 milyonu geçen taraftar sayısı ile 400 milyon dolarlık pazar hacmine ulaşmıştı. Türk futbolunun 4 büyük kulübü Fenerbahçe, Galatasaray, Beşiktaş ve Trabzonspor hisseleri 2000’li yılların başından beri Borsa İstanbul’da işlem görüyor. Doğal olarak bu tür borsalarda işlem gören kulüpler de hem sportif alanda hem de finansal pazarlarda risklerle karşılaşabiliyor. Bir futbol kulübünün genel performansı direkt olarak sahadaki başarısından etkileniyor. Doğal olarak, bir maçın kazanılması veya kaybedilmesi ilgili kulübün hisse fiyatlarının artması veya azalması ile sonuçlanıyor. Aynı zamanda, sahada başarılı olan bir takımın popülerliği de artacağı için, borsa dışı mağazacılık, reklam ve yayın gelirlerinin de arttığı biliniyor.
Sabancı Üniversitesi tarafından yapılan yeni çalışma ise böyle büyük bir pazarı sosyal medyanın nasıl etkilediğini gösterdi. Sosyal medyanın maç öncesi beklentilerinin ve yatırımcıların hisse senedi fiyatı tahmininde güçlü bir gösterge olduğunu ortaya koyan çalışma; Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Öğretim Görevlisi Altuğ Tanaltay liderliğinde, Sabancı Üniversitesi Yönetim Bilimleri Fakültesi Dekanı Nihat Kasap, Yönetim Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Raha Akhavan-Tabatabaei ve Sabancı Üniversitesi İş Analitiği Yüksek Lisans Programı Mezunu ve Alibaba Travels Co. Şirketinde İş Analitiği Takım Lideri Amirreza Safari Langroudi tarafından gerçekleştirildi.
ÇALIŞMANIN AMACI
Tanaltay, “Bildiğimiz şirketler gibi çalışan ve birden çok iş alanında faaliyet gösteren futbol kulüplerinin genel başarısı yalnızca sportif performansı ile değil, aynı zamanda finansal performansı ile de ilgilidir. Finansal performansın da en önemli göstergelerinden biri kulüplerin borsalardaki performanslarıdır. Bu çerçevede amacımız karar vericilerin sorularına yanıtlar aramaktır” dedi.
Çalışmada; futbol kulüplerinin hisse senedi fiyatlarının tahmininde maç sonuçları, maç öncesi beklentiler veya maç önemi verilerine dayanan üç ayrı yöntem kullanıldı. Altuğ Tanaltay, çalışmaya dair şu değerlendirmeyi yaptı:
“Maç öncesi beklentiler açısından bakıldığında, bahis oranlarının yatırımcıların yönelimleri ile ilgili önemli bir gösterge olduğu ortaya çıkıyor. Bu çalışmamızda, maç öncesi beklentilerinin bir başka göstergesi olarak Twitter verilerinden çıkan duyguları dahil etmeyi öneriyoruz ve dört büyük Türk futbol takımının maç sonuçları, sosyal medyadaki bu takımlar ile ilgili oluşmuş duygular ve hisse senedi getirileri arasındaki bağlantıları analiz ediyoruz. Bulgularımız, sosyal medyanın maç öncesi beklentilerinin ve yatırımcıların hisse senedi fiyatı tahminindeki düşüncelerinin güçlü bir göstergesi olduğunu ortaya çıkarıyor.”
Tanaltay, çalışmaya ilişkin şu bilgileri aktardı:
“Twitter üzerinde 2017-2019 yılları arasında topladığımız 4 büyük kulüp ile ilgili 13 milyon mesajdan elde ettiğimiz metinsel veriden takımlar ile ilgili günlük duygu endekslerini hesaplamakta kullandık. Bunun yanında 2004-2019 yılları arasında oynanmış 800 maçın sonuçları ve bu maçlar ile ilgili bahis sitelerinde yayınlanan bahis oranlarını da kullanarak, kulüplerin halka arzdan itibaren hisse senetleri fiyatları üzerinde fiyatların ne kadar değişeceğini ve değişimin yönünü ayrı ayrı matematiksel modeller kullanarak tahmin etmeye çalıştık.”
