Journals / Adam Akademi Sosyal Bilimler Dergisi / 2025 / Cilt: 15 Sayı: 2

Hedonic Price Estimation and Central Districts: A Quantile Regression Approach

Bursa ve Merkez İlçeleri için Hedonik Fiyat Tahmini: Kantil Regresyon Yaklaşımı

Mehmet Çınar(BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, EKONOMETRİ BÖLÜMÜ)0000-0001-8441-243X
Özge Özbek(Bursa Uludağ Üniversitesi)0000-0002-2951-7631
Pages
445–478
Publication Date
2025-12-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The analysis results indicate that housing prices exhibit significant differences across quantiles and that certain characteristics have varying effects at different price levels.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Housing, which has met the shelter needs of humanity from past to present, initially consisted of a single room but began to incorporate various features over time.
📊
Key Findings & Data:These features differ for each housing unit and significantly impact housing prices.
💡
Conclusion & Impact:The analysis results indicate that housing prices exhibit significant differences across quantiles and that certain characteristics have varying effects at different price levels.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Hedonik Fiyat Modeli · Konut Fiyatı · Kantil Regresyon

Abstract

Housing, which has met the shelter needs of humanity from past to present, initially consisted of a single room but began to incorporate various features over time. These features differ for each housing unit and significantly impact housing prices. In this context, the study examines the factors affecting housing prices in Bursa and its three central districts - Nilüfer, Osmangazi, and Yıldırım- using the hedonic pricing method, which accounts for heterogeneous characteristics influencing prices. The hedonic pricing model, developed with 13557 observations, is estimated using the quantile regression method. Dividing housing prices into quantiles allows for more distinct results in the context of low and high prices. The analysis results indicate that housing prices exhibit significant differences across quantiles and that certain characteristics have varying effects at different price levels. According to the findings, factors positively affecting housing prices include the number of bathrooms, and rooms, the presence of elevators, being within a residential complex, and the number of floors. At lower quantiles, the suitability of the house for credit and its size also positively influence the price. Conversely, the age of the building negatively affects housing prices. At higher quantiles, the suitability of the house for credit negatively impacts housing prices. In conclusion, the findings are consistent with the existing literature and hold significant implications for future housing planning and policy development.

Özet

Geçmişten günümüze insanoğlunun barınma ihtiyacını karşılayan konutlar önceleri tek bir oda ile sınırlıyken zaman geçtikçe farklı özellikleri bünyesinde barındırmaya başlamıştır. Bu özellikler her bir konut için farklı yapıdadır ve bu durum konut fiyatlarını etkilemektedir. Bu bağlamda çalışmada fiyatları etkileyen heterojen özellikleri dikkate alan hedonik fiyat yöntemiyle Bursa ve Bursa’nın üç merkez ilçesi; Nilüfer, Osmangazi ve Yıldırım için konutların fiyatını etkileyen faktörler incelenmektedir. Çalışmada 13557 adet gözlem kullanılarak kurulan hedonik fiyat modeli kantil regresyon yöntemi ile tahmin edilmektedir. Kantillere ayrılan konut fiyatları düşük ve yüksek fiyatlar bağlamında daha belirgin sonuçlar elde edilmesine olanak sağlamaktadır. Analiz sonuçları, konut fiyatlarının kantiller arasında önemli farklılıklar gösterdiğini ve belirli özelliklerin farklı fiyat seviyelerinde değişen etkiler yarattığını ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgulara göre; konut fiyatlarını pozitif etkileyen özellikler konutun banyo ve oda sayısı, asansörünün olması, site içerisinde olması ve kat sayısıdır. Düşük kantillerde konutun krediye uygunluğu ve konut büyüklüğü yine konutun fiyatını pozitif etkilemektedir. Aksine bina yaşı konut fiyatlarını negatif yönde etkilemektedir. Yüksek kantillerde konutun krediye uygunluğu konut fiyatını negatif yönde etkilemektedir. Sonuç olarak elde edilen bulgular literatür ile uyumlu bir yapıda olup gelecek konut planlaması açısından önemli sonuçlar içermektedir.

🔖

Cite This Article

Çınar, M., Özbek, Ö. (2025). Hedonic Price Estimation and Central Districts: A Quantile Regression Approach. Adam Akademi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 15 Sayı: 2, 445–478. https://doi.org/10.31679/adamakademi.1488642

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (34)

  1. Afşar, A., Yılmazel, Ö. & Yılmazel, S. (2017). Konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik model ile belirlenmesi: Eskişehir örneği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 37, 195-205.
  2. Akkılıç, M. E., Yıldırım, H. H. & Dikici, M. S. (2021). Balıkesir ilinde konut fiyatlarındaki farklılıkları oluşturan unsurların tespiti. Uluslararası Finansal Ekonomi ve Bankacılık Uygulamaları Dergisi, 2(1), 38-62.
  3. Alkan-Gökler, L. (2017). Ankara’da konut fiyatları farklılaşmasının hedonik analiz yardımıyla incelenmesi. Megaron. 2(2), 304-315.
  4. Baldemir, E., Kesbiç, C.Y. & İnci, M. (2007). Emlak piyasasında hedonik talep parametrelerinin tahminlenmesi: Muğla örneği. İnönü Üniversitesi 8.Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi, Malatya.
  5. Bekar, E. & Çağlayan Akay, E. (2014). Modelling housing prices in Istanbul applying the spatial quantile regression. The Empirical Economics Letters. 8(13), 863-869.
  6. Çağlayan-Akay, E. & Arıkan, E. (2011). Determinants of house prices in Istanbul: quantile regression approach. Quality & Quantity, 45(2), 305-317.
  7. Çalmaşur, G. & Aysin, M. E. (2019). Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik modelle belirlenmesi: TRA1 alt bölgesi üzerine bir uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi. 22, 77-92.
  8. Çelik, İ. & Turgut, E. (2019). Antalya ilinde konut fiyatlarına etki eden faktörlerin mekânsal ekonometri ile incelenmesi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5(1), 39-48.
  9. Çınar, U. K. (2019). En küçük kareler regresyonuna alternatif bir yöntem: Kantil regresyon. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(18), 57-71. https://doi.org/10.33692/avrasyad.595467
  10. Çiçek, U. & Hatırlı, S. A. (2015). Isparta ilinde konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 7(13), 98-114.
  11. Ellibeş, E. & Görmüş, Ş. (2018). Kocaeli ilinde konut fiyatlarına etki eden faktörlerin yatay kesit analizi ile incelenmesi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 4(1), 47-56.
  12. Erdoğanaras, F., Cihangir Çamur, K., & Satoğlu, G. (2023). A study of the metro and housing value interaction with hedonic price model: comparison of Ankara Batıkent and koru metro stations. Journal of Architectural Sciences and Applications, 8(1), 161-177. https://doi.org/10.30785/mbud.1284843
  13. Girouard, N. & Blöndal S. (2001). House prices and economic activity. OECD Economics Department Working Papers, No. 279, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/061034430132.
  14. Gözen, M. Ç. & Bostancı, F. C. (2021). Konut özelliklerinin konut fiyatlarına etkisinin kantil regresyon yöntemi ile incelenmesi: İzmit örneği. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 26, 506-532.
  15. Gül, D. (2012). Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik fiyat modelle belirlenmesi: Mersin ili örneği. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Tokat.
  16. Güler, İ., Başer, U. & Bozoğlu, M. (2019). Rize ili merkez ilçesinde konut fiyatlarının hedonik fiyat modeliyle değerlemesi. Journal of the Institute of Science and Technology, 9(4), 2294-2302.
  17. Güller, C. & Varol, Ç. (2022). Erzurum’da konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik analiz yardımıyla belirlenmesi. Sosyoekonomi, 30(54), 377-400.
  18. Işık, C. (2015). Erzurum ilinde konut fiyatlarının çevresel, yapısal ve sosyal farklılaşması: hedonik fiyatlama örneği. Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 23-32.
  19. İğdeli, A. (2021). Konut fiyatının belirleyicilerinin hedonik fiyat modeliyle analizi: TR71 bölgesi örneği. Fiscaoeconomia, 5(2), 611-629.
  20. İslamoğlu, E. & Bulut, H. (2018). Nevşehir ili konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile incelenmesi. Uluslararası Medeniyet Çalışmaları Dergisi. 3(1), 80-90.
  21. Kangallı-Uyar, S. G. & Keten, N. D. (2020). Konut fiyatlarının mekânsal kantil regresyon yaklaşımına göre modellenmesi: Denizli ili örneği. Business and Economics Research Journal, 11(3), 713-734.
  22. Kangallı-Uyar, S. G. & Yayla, N. (2016). Konut fiyatlarının hedonik fiyatlama yaklaşımına göre mekânsal ekonometrik modeller ile tahmini: İstanbul konut piyasası örneği. Social Sciences, 11(4), 326-342.
  23. Koenker, R., & Bassett, G. (1978). Regression Quantiles. Econometrica, 46(1), 33. 10.2307/1913463.
  24. Kolcu, F., & Yamak, N. (2018). Gelir ve faiz oranlarının konut fiyatları üzerindeki kısa ve uzun dönem etkileri. International Journal of Economic and Administrative Studies, Prof. Dr. Harun Terzi Özel Sayısı, 141–152.
  25. Kördiş, G., Işık, S. & Mert, M. (2014). Antalya’da konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile tahmin edilmesi. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi. 14(28), 103-132.
  26. Liao, W. C., & Wang, X. (2012). Hedonic house prices and spatial quantile regression. Journal of Housing Economics, 21(1), 16-27.
  27. Mağden, B. (2022). Ordu ilinde konut fiyatlarına etki eden faktörlerin yatay kesit analizi ile incelenmesi. Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 8(1), 16-26.
  28. Selim, S. (2008). Determinants of house prices in Turkey: a hedonic regression model. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 9(1), 65-76.
  29. Uladi, Ş. U. & Uladi, A. İ (2017). Osmaniye ili genelinde konut özellikleri ile konut fiyatları arasındaki ilişkinin belirlenmesi. International Journal of Academic Value Studies, 3(16), 475-480.
  30. Üçdoğruk, Ş. (2001). İzmir ilinde emlak fiyatlarına etki eden faktörler-hedonik yaklaşım. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 16(2), 149-161.
  31. Yayar, R. & Gül, D. (2014). Mersin kent merkezinde konut piyasası fiyatlarının hedonik tahmini. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 14.3, 87-100.
  32. Yayar, R. & Karaca, S. S. (2014). Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik modelle belirlenmesi: TR83 bölgesi örneği. Ege Akademik Bakış. 14(4), 509-518.
  33. Yiyit, M. & Gövdere, B. (2017). Isparta ilinde konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile belirlenmesi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 7(1), 152-173.
  34. Zhang, L., & Yi, Y. (2017). Quantile house price indices in Beijing. Regional Science and Urban Economics. 63, 85-19.