AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBaşta emlak vergisine esas değerlerin belirlenmesi olmak üzere yapılacak toplu değerleme çalışmalarında, regresyon analizi varsayımlarının sağlanamadığı, analizin gerçekleştirilemediği veya örnek sayısının sınırlı olduğu durumlarda değer tahmininde YSA’nın tercih edilebileceği sonucuna ulaşılmıştır.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Gayrimenkul değerlemede kullanılan yöntemler, taşınmaz sayısı, zaman, maliyet ve değerleme amacına bağlı olarak tekil veya toplu olarak iki şekilde sınıflandırılmaktadır. Dünyada kısa sürede daha düşük maliyetler ile çok sayıda taşınmazın değer takdirine duyulan ihtiyaç nedeni ile başta vergilendirme olmak üzere kentsel dönüşüm, kamulaştırma, arsa/arazi düzenlemesi gibi işlemlerde toplu değerleme uygulamaları yapılmaktadır. Bu durum, regresyon analizi gibi istatistiki yöntemlerin yanı sıra teknolojik gelişmelere bağlı ortaya çıkan yapay zekâ tekniklerinin de bu alanda kullanılmaya başlanılması sonucunu doğurmuştur. Bu makale konusu çalışmada, yapay zekâ tekniklerinin en yaygın kullanılanlarından Yapay Sinir Ağları (YSA) yönteminin gayrimenkullerin toplu değerlemesinde uygulanabilirliği, Ankara ili, Gölbaşı ilçesi için arsa fiyatı tahminine ilişkin gerçekleştirilen model yardımı ile ortaya konmuştur. YSA’nın tahmin başarısı hakkında karşılaştırma yapabilmek amacıyla, ayrıca Çoklu Regresyon Analizi de (ÇRA) kullanılmıştır. Analizler sonucunda, YSA modelinin, %94 R2 ve %4.8 MAPE ile ÇRA’ya göre daha iyi tahmin yaptığı, buna karşın model parametrelerinin yorumlanmasında yetersiz olduğu görülmüştür. Başta emlak vergisine esas değerlerin belirlenmesi olmak üzere yapılacak toplu değerleme çalışmalarında, regresyon analizi varsayımlarının sağlanamadığı, analizin gerçekleştirilemediği veya örnek sayısının sınırlı olduğu durumlarda değer tahmininde YSA’nın tercih edilebileceği sonucuna ulaşılmıştır.