SavedAdd your journal

Journals / Akademik Hassasiyetler / 2019 /

DEMOGRAFİK FAKTÖRLERE GÖRE KONUT TALEBİ İÇİN TÜRKİYE İLLERİNİN UYGUN KÜMELEME YÖNTEMİYLE SINIFLANDIRILMASI

Cahit ÇELİK
Özlem AKAY
Gulsen KIRAL
Pages
387–408
Publication Date
2019-12-26
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)

Analiz sonuçlarına göre belirlilik katsayısı 0.986 ve küme ortalama tahmini güven değeri 0.998 değerleriyle hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden en büyük payla Maslow’un İhtiyaçlar Hiyerarşisi Teorisini destekleyen yöntemin Gower Uzaklığının kullanıldığı Ward’s yöntemi olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Türkiye’de konut talebi, barınma amaçlı olup satın alma gücüyle desteklenen talebin yanında, getiri amaçlı, lüks ya da ikinci bir konuta olan bütün talepleri de kapsamaktadır.
📊
Key Findings & Data:Türkiye’de konut piyasasının dinamiklerini demografik faktörler etkilemektedir.
💡
Conclusion & Impact:Analiz sonuçlarına göre belirlilik katsayısı 0.986 ve küme ortalama tahmini güven değeri 0.998 değerleriyle hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden en büyük payla Maslow’un İhtiyaçlar Hiyerarşisi Teorisini destekleyen yöntemin Gower Uzaklığının kullanıldığı Ward’s yöntemi olduğu tespit edilmiştir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2008-2015 Verileri
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Konut Talebi · Panel Veri Kümeleme · Maslow Teorisi

Özet

Öz Türkiye’de konut talebi, barınma amaçlı olup satın alma gücüyle desteklenen talebin yanında, getiri amaçlı, lüks ya da ikinci bir konuta olan bütün talepleri de kapsamaktadır. Türkiye’de konut piyasasının dinamiklerini demografik faktörler etkilemektedir. Bu çalışmada Türkiye’de konut talebinde benzer özellik gösteren illerin demografik açıdan sınıflandırılması amacıyla uygun uzaklık ölçüsü ile hiyerarşik kümeleme yöntemi belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırma amacına uygun üç bağlantı tekniği ile üç uzaklık ölçüsü belirlenmiştir. Bunlar sırasıyla; Tam Bağlantı, Ortalama Bağlantı, Ward’s yöntemi ile Canberra Uzaklığı, Öklid Uzaklığı ve Gower Uzaklığıdır. Araştırma örneklemini; 2008-2015 dönemi Türkiye illerinin yıllık konut satış sayıları ve konut satışlarını etkileyen panel demografik faktörler oluşturmaktadır. Bu faktörlerden bazıları; Nüfus Yoğunluğu, Alınan ve Verilen Göç Sayısı, Konut Üretim Ortalama Endeksi, Kentleşme Oranları, Evlenme ve Boşanma istatistikleridir. Analiz sonuçlarına göre belirlilik katsayısı 0.986 ve küme ortalama tahmini güven değeri 0.998 değerleriyle hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden en büyük payla Maslow’un İhtiyaçlar Hiyerarşisi Teorisini destekleyen yöntemin Gower Uzaklığının kullanıldığı Ward’s yöntemi olduğu tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

ÇELİK, C., AKAY, Ö., KIRAL, G. (2019). DEMOGRAFİK FAKTÖRLERE GÖRE KONUT TALEBİ İÇİN TÜRKİYE İLLERİNİN UYGUN KÜMELEME YÖNTEMİYLE SINIFLANDIRILMASI. Akademik Hassasiyetler, 387–408. https://ajindex.com/articles/51833

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Akay, Ö., & Yüksel, G. (2018). Clustering the mixed panel dataset using Gower's distance and k-prototypes algorithms. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 47(10), 3031-3041.
  2. Akseki, U., & Türkcan, B. (2016). “Türkiye’de Bölgesel Göç, Konut ve İşgücü Piyasaları Üzerine Panel Nedensellik Analizler.” International Congress of Management Economy and Policy, Proceedings Book, ICOMEP 2016.
  3. Antalyalı, Ö. L. (2006). Kümeleme Analizi: SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Ş. Kalaycı (Ed.). Ankara:
  4. Asil Yayıncılık. Benjamin, J. D., Chinloy, P., &Jud, G. D. (2004). “Real Estate Versus Financial Wealth in Consumption.”Journal of Real Estate Finance and Economics, 29(3), ss.341-354.
  5. Bujang, A. R.,Zarin, H. A., &Jumadi, N. (2010). “The Relationship Between Demographic Factors and Housing Affordability.”Malaysian Journal of Real Estate, 5(1), ss.49-58.
  6. Çelik, C.,&Kıral, G. (2018). “Kümeleme Yöntemiyle Konut Talebinin İncelenmesi: Türkiye İl Grupları Üzerine Bir uygulama.”Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(1), ss.123-138.
  7. Çelik, C.,&Kıral, G. (2018). “Panel Veri Analizi ve Kümeleme Yöntemi İle Türkiye’de Konut Talebinin İncelenmesi.”Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 32(4), ss.1009-1026.
  8. Çelik, C.,&Kıral, G. (2018). “Yurtdışı Yerleşiklerin ve Dış Ülkelerin Konut Taleplerini İncelemede Panel Kümeleme Analizi: Türkiye İlleri Örneği.”Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 22(2), ss.305-324.
  9. Çevik, B. (2013). Türkiye’de Konut Piyasasındaki Gelişmeler. İktisadi Araştırmalar Bölümü, Aralık 2013, http://ekonomi.isbank.com.tr.
  10. Demiralay, M.,& Çamurcu, Y. (2005). “Cure, Agnes ve k-means Algoritmalarındaki Kümeleme Yeteneklerinin Karşılaştırılması.” İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(2), ss.1-18.
  11. Dereli, T. (1995). Örgütsel Davranış. Menteş Yayınevi, 3. Basım, İstanbul.
  12. Dünder, E. (2011). “Kümeleme Analizinde Kullanılan Bazı Farklılık ve Benzerlik Ölçülerinin İncelenmesi.” İstatistikçi, Haziran 2011, [email protected]. Egerd, B.,&Mihaljek, D. (2007). “Determinants of House Prices in Central and Eastern Europe.”CESIFO Working Paper, 2152, 1-31.
  13. Ekşioğlu, G., Tahra, Ç., & Çubukçu, E. (2011). “Çevre Estetiğinin Konut fiyatlarına Etkisi.” İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi, 10(1), ss.3-12.
  14. Green, E. P. (1989). Analysing Multivariate Data. Philadelphia, Prentice Hall, U.S.A. Hubert, L. (1974). “Approximate Evaluation Techniques for the single-link and complete-link Hierarcihal Clus