KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2020 / Cilt: 11 - Sayı: 2

PANEL VERİLERİ İLE TÜRKİYE’DE KONUT FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI

Gulsen KIRAL
Cahit ÇELİK
Sayfa
1–21
Yayın Tarihi
2020-11-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Grup içi tahmin yönteminin bazı bulgularına göre konut talebinin, konut kredi faiz oranının, fiyat düzey endekslerinin, mevduat faizinin, Avrupa para biriminin, külçe altın yatırımının, kentleşme oranlarının, hane halkı otomobil sayısının ve toplam çevresel harcamalarının konut fiyatı üzerinde anlamlı etkileri olduğu görülmüştür.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Öz Türkiye’de konut fiyatları ekonomik ve demografik faktörlerden oldukça etkilenmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Buna bağlı olarak serbest piyasalarda konut fiyat faktörü, konut arzını ve talebini etkilemesi açısından önemlidir.
💡
Sonuç & Katkı:Grup içi tahmin yönteminin bazı bulgularına göre konut talebinin, konut kredi faiz oranının, fiyat düzey endekslerinin, mevduat faizinin, Avrupa para biriminin, külçe altın yatırımının, kentleşme oranlarının, hane halkı otomobil sayısının ve toplam çevresel harcamalarının konut fiyatı üzerinde anlamlı etkileri olduğu görülmüştür.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Anahtar Kelimeler Konut Fiyatları · Panel Veri Analizi · Yapay Sinir Ağları

Özet

Öz Türkiye’de konut fiyatları ekonomik ve demografik faktörlerden oldukça etkilenmektedir. Buna bağlı olarak serbest piyasalarda konut fiyat faktörü, konut arzını ve talebini etkilemesi açısından önemlidir. Türkiye’de konut fiyatları ile arzı arasındaki ilişkinin pozitif yönlü olması beklenirken, konut fiyatları ile talebi arasındaki ilişkinin negatif yönlü olması beklenilmektedir. Konut fiyatlarındaki farklılaşmalar ise konut talebi ve arzı üzerindeki etkilere bağlı konut fiyatlarında yukarı ya da aşağı yönlü bir hareket oluşturmaktadır. Bu araştırma makalesinde, konut fiyatlarını etkileyen ve dengeli panel verilerinden oluşan ekonomik ve demografik faktörler belirlenmeye çalışılmıştır. Bu amaca yönelik olarak konut fiyat modelleri ile yapay sinir ağları modeli incelenmiştir. Grup içi tahmin yönteminin bazı bulgularına göre konut talebinin, konut kredi faiz oranının, fiyat düzey endekslerinin, mevduat faizinin, Avrupa para biriminin, külçe altın yatırımının, kentleşme oranlarının, hane halkı otomobil sayısının ve toplam çevresel harcamalarının konut fiyatı üzerinde anlamlı etkileri olduğu görülmüştür. Ayrıca bu araştırma, konut fiyat ve yapay sinir ağları modellerinin dengeli panel verileri ile incelenmesi açısından özgün bir araştırma niteliği taşımaktadır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KIRAL, G., ÇELİK, C. (2020). PANEL VERİLERİ İLE TÜRKİYE’DE KONUT FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 2, 1–21. https://ajindex.com/articles/127737

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (17)

  1. Akay, Ö., & Yüksel, G. (2019). Hierarchical clustering of mixed variable panel data based on new distance. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 1-16.
  2. Baldemir, E., Kesbiç, C. Y., & İnci, M. (2007). Emlak piyasasında hedonik talep parametrelerinin tahminlenmesi (Muğla Örneği). 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi 24-25
  3. Mayıs, İnönü Üniversitesi,
  4. Malatya. Baltagi, B. H. (2001). Econometrics analysis of panel data. New York: John Wiley & Sons Press.
  5. Baltagi, B. H. (2005). Econometrics analysis of panel data (3rd ed.). England: John Wiley & Sons Press.
  6. Çalışkan, Z. (2009). OECD ülkelerinde sağlık harcamaları: Panel veri analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 34, 117-137.
  7. Çelik, C. & Kıral, G. (2018). Konut satışlarının incelenmesinde panel veri analizi: Türkiye illeri örneği. M. K. Terzioğlu ve S. Dal (Ed.), Ekonometride Güncel Konular İçinde (s. 123-140). Ankara:
  8. Gazi Kitabevi.
  9. Ecer, F. (2014). Türkiye’deki konut fiyatlarının tahmininde hedonik regresyon yöntemi ile yapay sinir ağlarının karşılaştırılması. International Conference On Eurasian Economies, 1-10.
  10. Goodman, A. C. (1978). Hedonic prices, price indices and housing markets. Journal of Urban Economics, 5(4), 471-484.
  11. Greene, W. H. (1993). Econometric analysis. New York: Macmillan Publishing Company. Gujarati, D. (2016). Örneklerle ekonometri. (N. Bolatoğlu. Çev.). Ankara: BB101 Yayınları.
  12. Gündoğdu, Ö. (2011). Sosyo-ekonomik ve mekânsal değişkenlerin hanehalkı kira harcamaları üzerine etkilerinin hedonik fiyat fonksiyonu ile tahmin edilmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta. Hamid, S. A., & Iqbal, Z. (2004). Using neural networks for forecasting volatility of S&P 500 index futures prices. Journal of Business Research, 57(10), 1116-1125.
  13. Kain, J. F., & Quigly, J. M. (1970). Measuring the value of housing quality. Journal of the American Statistical Association, 65(330), 532-548.
  14. Kaya, A. (2012). Türkiye’de konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile belirlenmesi. TCMB Uzmanlık Tezi, Ankara.
  15. Okkan, U., & Dalkılıç, H. Y. (2012). Radyal tabanlı yapay sinir ağları ile kemer barajı aylık akımlarının modellenmesi. İnşaat Mühendisleri Odası Teknik Dergi, 23(2), 5957-5966.
  16. Öğücü, M. O. (2006). Yapay sinir ağları ile sistem tanıma. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  17. Palmquist, R. B. (1984). Estimating