AI Summary & Key Takeaways
AI InsightDeğer haritalarının görsel değerlendirmeleri sonucunda da resmi değerlere en yakın YSA tahmin değeri olmuştur.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Taşınmaz değerleme; vergilendirme, sigortalama, kamulaştırma gibi birçok uygulamanın altlığını oluşturmakta ve gün geçtikçe önemi artmaktadır. Toplu değerleme sistemleri kurularak modern yöntemlerle otomatik değer kestirimleri yapılabilmektedir. Değer kestirimlerinin hassas bir şekilde en az hata ile yapılabilmesi, gerçekleşen alım-satım değeriyle mümkündür. Tarım arazilerinin toplu değerlemesi için kriterler çeşitlilik göstermekte olup taşınmaz değerini arazinin büyüklüğü, yapısı, verimi ve konumu etkilemektedir. Bu çalışmanın amacı, Mersin ili Erdemli ilçesi Sarıkaya Mahallesi’ndeki 2/B arazilerinin resmi değerleri yardımıyla istatistiki yöntemlerden Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) analizi ve modern değerleme yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) uygulanarak değer kestirimi yapmaktır. Orman vasfını yitirmiş 2/B arazilerinin tarım arazisine dönüşerek satışının gerçekleşmesi için tespit edilen toplam 414 parsele ait resmi değerler ile model oluşturulmuştur. Performans analizinde R2, Ortalama Mutlak Hata (OMH), Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH) ve Karesel Ortalama Hata (KOH) ele alınmıştır. ÇLR analizi için sırayla 0,72; 0,25; 0,20; 0,07 ve YSA için 0,88; 0,09; 0,07; 0,02 şeklinde bulunmuştur. Her iki modelin performansları incelendiğinde YSA modelinin resmi değere daha yakın olduğu tespit edilmiştir. Parsele ait konuma dayalı olarak resmi değerler, ÇLR ve YSA modellerinden elde edilen tahmin değerleri jeoistatistik analiz yapılarak değer haritaları üretilmiştir. Değer haritalarının görsel değerlendirmeleri sonucunda da resmi değerlere en yakın YSA tahmin değeri olmuştur.