An Empirical Application on the Interaction of Financial Literacy Level with Social Networks Abstract

Yıl 2020, TBMM 100. Yıl Özel Sayısı, 295 - 307, 28.04.2020

Özlem Ergüt , Ceren Camkıran , A. Mete Çilingirtürk

https://doi.org/10.18026/cbayarsos.635429

Cited By: 1

Öz

Financial literacy remains an up-to-date concept as it enables individuals to make rational decisions, to facilitate decision-making processes and to follow an informed path about their financial situation in an environment of uncertainty. Establishing awareness about financial literacy is important for directing this awareness towards correct financial behaviors. The aim of this study is to investigate financial attitudes and behaviors of individuals based on their level of knowledge about financial literacy and to investigate whether social media and software applications affect financial literacy. For this purpose, decision trees and logistic regression analysis were applied to the data set obtained by creating a sample of the study by e-mail survey application to 225 people. According to the results of decision trees and logistic regression analysis, the variables affecting the basic level of knowledge about financial literacy are gender, education and social network score for the age above 25, and financial attitude scores for the age of 25 and younger.

Finansal Okuryazarlık Düzeyi ile Sosyal Ağların Etkileşimi Üzerine Ampirik Bir Uygulama

Öz

Finansal okuryazarlık, belirsizliğin arttığı bir ortamda kişilerin rasyonel karar verebilmelerini, finansal durumları hakkında bilinçli bir yol izleyebilmelerini sağlayan önemli bir kavram olarak güncelliğini korumaktadır. Bu konuda bilincin oluşturulması, bu bilincin doğru finansal davranışlara yönlendirilmesi açısından önemlidir. Bu çalışmada amaç, kişilerin finansal okuryazarlık konusundaki bilgi düzeylerinden yola çıkarak finansal tutum ve davranışlarını incelemek, sosyal medya ve yazılım uygulamalarının finansal okuryazarlık üzerinde etkili olup olmadığını araştırmaktır. Bu amaçla 225 kişiyle e-posta yoluyla anket gerçekleştirilerek elde edilen veri setine karar ağaçları ve lojistik regresyon analizi uygulanmıştır. Karar Ağaçları sonuçlarına göre, sınıflamada en etkili değişkenin yaş olduğu belirlenerek veri seti, yaşı 25 yaş ve altı ile 25 yaş üstü olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Lojistik regresyon analizi sonuçlarına göre, finansal okuryazarlıkla ilgili temel bilgi düzeyini etkileyen değişkenler 25 yaş üstü için cinsiyet, eğitim ve sosyal ağ skoru iken 25 yaş ve altı için sadece finansal tutum skorlarıdır.

Anahtar Kelimeler

Finansal Okuryazarlık, Sosyal Medya, Lojistik Regresyon, Karar Ağacı

Kaynakça

• Akpınar, H.(2000). “Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29: 1-22.
• Albayrak, A. S., & Yılmaz, Ş. K. (2009). “Veri Madenciliği: Karar Ağacı Algoritmaları ve İMKB Verileri Üzerine Bir Uygulama”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), 31-52.
• Alkaya, A., & Yağlı, İ. (2015). “Finansal Okuryazarlık-Finansal Bilgi, Davranış Ve Tutum: Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi İibf Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama”, Journal of International Social Research, 8(40). 585-599.
• Atkinson, A., & Messy, F. (2012). Measuring Financial Literacy: Results of the OECD / International Network on Financial Education (INFE) Pilot Study.
• Barış, S. (2016). “Finansal Okuryazarlık ve Bütçeleme Davranışı: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Araştırma”, TESAM Akademi Dergisi, 3(2), 13-38.
• Bayar, Y., Sezgin, H. F., Öztürk, Ö. F., & Şaşmaz, M. (2017). “Impact of Financial Literacy On Personal Savings: A Research On Usak University Staff”, Journal of Knowledge Management Economics and Information Technology, VII (6), December, 1-19.
• Biçer, E. (2016). “Üniversite Öğrencilerinin Finansal Okuryazarlık ile İlgili Tutum ve Davranışlarının Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20 (4), 1519-1533.
• Çetiner, M., & Çilingirtürk, A. M. (2019). “Sosyal Ağların Finansal Okuryazarlık Üzerine Etkisi”, Sosyoekonomi, 27(41), 41-56.
• Çinko, M., Avcı, E., Ergun, S., & Tekçe, M. (2017). “Üniversite öğrencilerinin finansal okuryazarlık düzeyleri: Marmara Üniversitesi örneği.”, Marmara Business Review, 2(1), 25-50.
• Doğan, N., & Özdamar, K. (2003). “CHAID Analizi Ve Aile Planlaması İle İlgili Bir Uygulama”, Turkiye Klinikleri Journal of Medical Sciences, 23(5), 392-397.
• FODER, (2017). Finansal Okur-yazarlık Araştırması, https://www.fo-der.org/foder-visa-turkiye-1-finansal-okuryazarlik-arastirmasi/ (12.07.2019)
• Durmuşkaya, S., & Kavas, Y. B. (2018). “Akademik Gelişim Ve Finansal Okuryazarlık Arasındaki İlişkinin Tespiti Üzerine Bir Araştırma”, Yonetim ve Ekonomi, 25(3), 925.
• Greenspan, A. (2002). “Financial Literacy: A Tool for Economic Progress”, The Futurist, 36, (4) : 37-41.
• Güngör Karyağdı, N. (2018). “Finansal Okuryazarlık ve Farkındalığının Belirlenmesine Yönelik Bitlis Eren Üniversitesi SBMYO Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama”, İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 1 (2), 110-126.
• Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression (Vol. 398). John Wiley & Sons.
• IBM, SPSS. https://www.ibm.com/tr-tr/analytics/spss-statistics-softwarehttp://www.oecd.org/daf/fin/financialeducation/49319977.pdf
• Kass, G. V. (1980). “An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of Categorical Data”, Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 29(2), 119-127.
• Kılıç, Y., Ata, H.A. & Seyrek, İ. H. (2015), “Finansal Okuryazarlık: Üniversite Öğrencilerine Yönelik Bir Araştırma”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (66), 129-150.
• Koyuncugil, A. S., & Özgülbaş, N. (2008). “İMKB’de İşlem Gören KOBİ’lerin Güçlü ve Zayıf Yönleri: CHAID Karar Ağacı Uygulaması”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 1-21.
• Michael, J. A., & Gordon, S. L. (1997). Data mining technique for marketing, sales and customer support. New York: Wiley.
• OECD INFE (2011). Measuring Financial Literacy: Questionnaire and Guidance Notes for Conducting an Internationally Comparable Survey of Financial Literacy. Organisation for Economic Co-operation and Development: Paris.
• Pehlivan, G. (2006). CHAID Analizi ve Bir Uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: Yıldız Teknik Üniversitesi, FBE.
• Saraçlı, S., Doğan, İ., Kaygısız, Z. & Kaya, M. (2006). “Osmangazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Öğrencilerinin Bölüm Değiştirmeyi İsteyip İstemediklerinin İncelenmesi”, Eğitim Araştırmaları Dergisi, 22: 179-187.
• Sarıgül, H. (2015), “Finansal Okuryazarlık Tutum ve Davranış Ölçeği: Geliştirme Geçerlik ve Güvenirlik”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 13(1), 200-218.
• Şahin, M & Barış, S. (2017). “Finansal Okuryazarlık ve Tasarruf Davranışları: Kamu Çalışanları Üzerine Bir İnceleme”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 7 (2), 77-103.
• Tatlıdil, H. (2002). Uygulamalı Çok Degişkenli İstatistiksel Analiz., Ankara :Ziraat Matbaacılık, 2002.
• Türe, M., Kurt, İ., Kurum, At. & Özdamar, K. (2005). “Comparing Classification Techniques for Predicting Essential Hypertension”, Expert Systems with Applications, 29, 583-8.
• Wachıra, M. I. & Kihiu, E. N. (2012). “Impact of Financial Literacy on Access to Financial Services in Kenya”, International Journal of Business and Social Science, Vol. 3, No. 19, pp. 42-50.