[Master Thesis] Twitter (X) and inflation dynamics: Investigating the role of Twitter sentiment in Türkiye’s Hybrid New Keynesian Phillips Curve

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

Yazarlar

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

İbn Haldun Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Araştırma projeleri

Organizasyon Birimleri

Dergi sayısı

Özet

This inquiry explores the role of Twitter-based sentiment in shaping inflation expectations within Türkiye's Hybrid New Keynesian Phillips Curve (NKPC) in a closed economy framework. By incorporating a novel Twitter-based inflation expectations variable (TWT), derived using Natural Language Processing (NLP) with the BERT model, as a forward-looking component, this research offers an alternative to traditional methods like rational expectations and survey data. The findings reveal that while backward-looking inflation (past inflation) remains the dominant driver of expectations, Twitter sentiment significantly influences forward-looking expectations, though with a relatively weaker effect. This suggests that while past inflation plays a crucial role, TWT offers useful, up-to-date observations of the public's views on future inflation. The study also shows that in this closed model, the output gap has minimal significance, reinforcing the notion that inflation persistence remains central to Türkiye's inflation dynamics. The results suggest that policymakers should consider integrating Twitter sentiment into their strategies, enabling more effective and dynamic communication with the public. By better understanding and responding to inflation expectations through both traditional and social media channels, especially Twitter, authorities can enhance the credibility of inflation-targeting frameworks and potentially reduce inflation more efficiently.

Bu araştırma, kapalı ekonomi Türkiye Hibrit Yeni Keynesyen Phillips Eğrisi (NKPC) modelinde enflasyon beklentilerinin şekillenmesinde Twitter'daki duyarlılığın rolünü incelemektedir. Bu araştırma, Doğal Dil İşleme ile BERT modeli uygulayarak yeni bir Twitter tabanlı enflasyon beklentileri değişkenini (TWT) ileriye dönük bir bileşen olarak modele dahil etmekte, rasyonel beklentiler ve anket verileri gibi geleneksel yöntemlere alternatif sunmaktadır. Bulgular, geriye dönük enflasyonun beklentilerde ana itici güç olduğunu gösterirken, Twitter duyarlılığının beklentileri önemli ölçüde etkilediğini, ancak etkisinin nispeten daha zayıf olduğunu ortaya koymaktadır. Çalışma ayrıca, kapalı ekonomi modelinde çıktı açığının öneminin çok az olduğunu ortaya koyarak, enflasyon ataletinin Türkiye'nin enflasyon dinamiklerinin merkezinde yer almaya devam ettiği görüşünü güçlendirmektedir. Sonuçlar, politika yapıcıların Twitter'daki duyarlılığı stratejilerine dahil etmeyi düşünmeleri gerektiğini ve böylece halkla daha etkili ve dinamik bir iletişim kurulabileceğini göstermektedir. Politika yapıcılar, geleneksel ve sosyal medya kanalları, özellikle Twitter aracılığıyla enflasyon beklentilerini daha iyi anlayarak ve bunlara daha iyi yanıt vererek, enflasyon hedefleme ve beklenti yönetimi süreçlerine olan güvenilirliği artırabilir ve enflasyonu daha verimli bir şekilde azaltabilir

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Phillips Curve, Sentiment Analysis, Natural Language Processing, BERT, Inflation, Sentiment, BERT

Kaynak

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye

Cebe, E. (2025). Twitter (X) and inflation dynamics: Investigating the role of Twitter sentiment in Türkiye’s Hybrid New Keynesian Phillips Curve. (Unpublished master’s thesis). Ibn Haldun University School of Graduate Studies, Istanbul.

Onay

İnceleme

Ekleyen

Referans Veren