SavedAdd your journal

Journals / Doğuş Üniversitesi Dergisi / 2008 / Cilt: 9 - Sayı: 1

Türkiye’de konut fiyatlarının belirleyicileri: Hedonik regresyon modeli

Determinants of house prices in Turkey: A hedonic regression model

SİBEL SELİM
Pages
65–76
DOI
—
🏛️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)

Konut fiyatlarını etkileyen en önemli değişkenler konutun tipi, yapı türü, oda sayısı konutun büyüklüğü ve diğer yapısal değişkenlerden konutun su sistemi, havuz, doğal gaza sahip olmasıdır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Emlak değerlemede ve konut piyasası araştırmalarında konutun piyasa değeri genellikle mikro ekonomik teoriye dayanan hedonik model yoluyla analiz edilmektedir.
📊
Key Findings & Data:Hedonik model, bir malın özelliklerinin fiyat üzerindeki etkisini incelemektedir.
💡
Conclusion & Impact:Konut fiyatlarını etkileyen en önemli değişkenler konutun tipi, yapı türü, oda sayısı konutun büyüklüğü ve diğer yapısal değişkenlerden konutun su sistemi, havuz, doğal gaza sahip olmasıdır.
🔬Design:Lab & Field Experiment
📍Scope:2004 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Emlak değerlemede ve konut piyasası araştırmalarında konutun piyasa değeri genellikle mikro ekonomik teoriye dayanan hedonik model yoluyla analiz edilmektedir. Hedonik model, bir malın özelliklerinin fiyat üzerindeki etkisini incelemektedir. Bu çalışmada Türkiye’de konut fiyatlarını belirleyen faktörler 2004 Hanehalkı Bütçe Anketi kullanılarak analiz edilmiştir. Konut fiyatlarını etkileyen en önemli değişkenler konutun tipi, yapı türü, oda sayısı konutun büyüklüğü ve diğer yapısal değişkenlerden konutun su sistemi, havuz, doğal gaza sahip olmasıdır.

Özet

In real estate valuation and house market research, house prices and rental value are generally analyzed by hedonic model based on micro economic theory. Hedonic model examines the effect of characteristics of goods on their prices. Factors that determine the house prices in Turkey are analyzed in this paper using 2004 Household Budget Survey Data. The most important variables that affect house rents are type of house, type of building, number of rooms, size, and other structural characteristics such as water system, pool, natural gas.

🔖

Cite This Article

SELİM, S. (2008). Türkiye’de konut fiyatlarının belirleyicileri: Hedonik regresyon modeli. Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 1, 65–76. https://ajindex.com/articles/128806

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. ADAIR, A., MCGREAL, S., SMYTH, A., COOPER, J. & RYLEY, T. (2000). House price and accessibility: The testing of relationships within the Belfast urban area. Housing Studies. Vol. 15, No. 5, pp. 699-716.
  2. BAO, H. X. H. & WAN, A. T. K. (2004). On the use of spline smoothing in estimating hedonic housing price models: empirical evidence using Hong Kong data. Real Estate Economics. vol. 32, issue 3, pp. 487-507.
  3. BIN, O. (2004). A prediction comparison of housing sales prices by parametric versus semi-parametric regressions. Journal of Housing Economics. 13: 68- 84.ss. CAN, A. (1992). Specification and estimation of hedonic housing price models. Regional Science and Urban Economics, 22, pp. 453–474.
  4. CASE, B.J., CLAPP, R., DUBIN & M., RODRIGUEZ (2004). Modelling spatial and temporal house price patterns: a comparison of four models. Journal of Real Estate Finance and Economics, vol. 29, issue 2, pp. 167-191.
  5. FAN, G., ONG, Z. S. E. & KOH, H. C. (2006). Determinants of house price: A decision tree approach. Urban Studies. Vol. 43, No. 12, pp. 2301-2315.
  6. FLETCHER, M., GALLIMORE, P. & MANGAN, J. (2000). Heteroscedasticity in hedonic house price models. Journal of Property Research. 17 (2), pp. 93-108.
  7. FILHO, C. M. & BIN, O. (2005). Estimation of hedonic price functions via additive nonparametric regression. Emprical Economics. 30, pp. 93-114.
  8. GOODMAN, A.C. (1998). Andrew Court and the invention of hedonic price analysis. Journal of Urban Economics, Vol. 44, pp. 291-298.
  9. HALVORSEN, R. & PALMQUIST R. (1980). The interpretation of dummy variables in semilogrithmic regressions. American Economic Review. 70, June, pp. 474-5.
  10. HIDANO, N. (2002). The economic valuation of the environment and public policy: A hedonic approach. New Horizons in Environmental Economics, Series Editors, Wallace E. Oates and Henk Folmer. JANSSEN, C. B. & SODERBERG, J. Z. (2001). Robust estimation of hedonic models of prive and income for investment property. Journal of Property Investment & Finance. Vol. 19, No. 4, pp. 342-360. KAUKO T., (2003), “On current neural network applications involving spatial modelling of property prices”, Journal of Housing and the Built Environment 18, pp. 159-181.
  11. KESBİÇ, Y., BALDEMİR, E. & İNCİ, M. (2007). Emlak piyasasında hedonik talep parametrelerinin tahminlenmesi: Muğla Örneği. 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi, 24-25
  12. Mayıs, İnönü Üniversitesi,
  13. Malatya. KESTENS, Y., THERIAULT, M. & ROSIER, F.D. (2006). Heterogeneity in hedonic modelling of house price