Journals / Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi / 2021 / Cilt: 3 - Sayı: 1

Housing Valuation Study in Tokat Province with Multiple Regression and Artificial Neural Networks

Çoklu Regresyon ve Yapay Sinir Ağları ile Tokat İlinde Konut Değerleme Çalışması

Pages
1–7
Publication Date
2021-05-28
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)

The accuracies of the obtained values were determined by the average absolute percent error (MAPE) formula.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Valuation is the determination of the amount that a property will be processed at a certain date.
📊
Key Findings & Data:These methods are examined under 3 main groups as traditional, statistical and modern valuation methods.
💡
Conclusion & Impact:The accuracies of the obtained values were determined by the average absolute percent error (MAPE) formula.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Konut Değerleme · Çoklu Regresyon Analizi · Yapay Sinir Ağları

Abstract

Valuation is the determination of the amount that a property will be processed at a certain date. Valuation can be done for many purposes. These; can be listed as buying and selling, transfer, tax assessment, expropriation, inheritance distribution, investment, financing and credit. There are various methods of valuation. These methods are examined under 3 main groups as traditional, statistical and modern valuation methods. Statistical and modern methods involve less initiative as they depend on a mathematical model. Because in traditional valuation methods, valuation experts try to make value calculations by only estimating an price. However, one of the most important issues in the valuation area is the need to ensure that the information provided to the customer is clear. The aim of the article is to provide an overview of regression analysis, one of the statistical valuation methods, and artificial neural networks, one of the modern valuation methods, and to compare the accuracy values. Matlab software was used for artificial neural network modeling and Minitab software was used for regression analysis. The accuracies of the obtained values were determined by the average absolute percent error (MAPE) formula.

Özet

Değerleme, en basit şekliyle bir mülkün belirli bir tarihte işleme alınacağı tutarın belirlenmesidir. Değerleme, birçok amaç dahilinde yapılabilir. Bunlar; alım-satım, devir, vergi

🔖

Cite This Article

TABAR, M. E., BAŞARA, A. C., ŞİŞMAN, Y. (2021). Housing Valuation Study in Tokat Province with Multiple Regression and Artificial Neural Networks. Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi, Cilt: 3 - Sayı: 1, 1–7. https://ajindex.com/articles/194495

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Akış, B. (2013). İstatistiki yöntemlerle değer belirleme ve değer haritası üretimi Selçuklu örneği Selçuk Üniversitesi,
  2. Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Harita Mühendisliği ABD, Konya. Atik, M., Köse, Y., Yilmaz, B. & Erbaş, M. (2015). Şehirlerin İlerleme Yönlerinin Gayrimenkul Değerleri Üzerindeki Etkisinin Ölçülmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 443-458.
  3. Box, G. E. & Jenkins, G. M. (1976). Time series analysis, control, and forecasting. San Francisco, CA: Holden Day, 3226(3228), 10. Bre, F., Gimenez, J. M. & Fachinotti, V. D. (2018). Prediction of wind pressure coefficients on building surfaces using artificial neural networks. Energy and Buildings, 158, 1429-1441.
  4. Brown, R. K. (1965). Real estate economics: an introduction to urban land use: Houghton Mifflin. Büyükkaraçığan, N., Altınışık, İ. & Uzun, H. (2017). Türkiye’de Gayrimenkul Değerleme Çalışmalarında Karşılaşılan Sorunlar ve Çözüm Önerileri. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi(14), 77-91.
  5. Canan, S. (2006). Yapay sinir ağları ile GPS destekli navigasyon sistemi, Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi,
  6. Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği ABD, Konya. Chatterjee, S. & Hadi, A. S. (2015). Regression analysis by example: John Wiley & Sons. Del Giudice, V., De Paola, P. & Cantisani, G. B. (2017). Valuation of real estate investments through Fuzzy Logic. Buildings, 7(1), 26. Erdem, N. (2017). Türkiye için bir taşınmaz değerleme sistemi yaklaşımı. Geomatik, 2(1), 18-39.
  7. Eroğlu, H. & Şişman, Y. (2020). Arazi toplulaştırması dağıtım işleminde tek amaçlı genetik algoritmanın kullanılması. Geomatik, 5(2), 91-99.
  8. Graupe, D. (2013). Principles of artificial neural networks, 7, World Scientific. Hışır, M. (2009). Türkiye’de Taşınmaz Değerleme ve Harita Mühendisliği, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 11-15.
  9. Isakson, H. R. (2001). Using multiple regression analysis in real estate appraisal. The Appraisal Journal, 69(4), 424. Kalaycı, E. (2007). Kentsel alanlarda taşınmaz mal değerlemesi ve Afyonkarahisar örneği, Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi,
  10. Fen Bilimleri Enstitüsü, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği ABD, Afyonkarahisar. Kempa, O., Lasota, T., Telec, Z. & Trawiński, B. (2011). Investigation of bagging ensembles of genetic neural networks and fuzzy systems for real estate appraisal. In Asian Conference on Intelligent Information an