KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Dumlupınar Üniversitesi İİBF Dergisi / 2025 / Sayı: 16

TÜRKİYE’DE KONUT FİYAT ENDEKSİNİN BELİRLEYİCİLERİ: 2013-2023 DÖNEMİ İÇİN KALMAN FİLTRESİ UYGULAMASI

Determinants of the House Price Index in Türkiye: A Kalman Filter Approach for the 2013-2023

Savaş Gayaker(Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi)0000-0002-7186-1532
Sayfa
128–142
Yayın Tarihi
2025-12-30
🏛️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)

Çalışma, KFE’nin ekonomik göstergelerle etkileşimini vurgulamakta ve makroekonomik istikrar açısından önemli çıkarımlar sunmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Konut sektörü, ekonomik büyüme, istihdam yaratma ve makroekonomik dengenin sağlanması gibi önemli işlevlere sahip bir sektördür.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu sektörün en önemli göstergelerinden biri olan Konut Fiyat Endeksi (KFE), sadece fiyat hareketlerini değil, aynı zamanda ekonomik faktörlerin etkisini de yansıtarak politika yapıcılar için önemli bir referans noktası oluşturmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışma, KFE’nin ekonomik göstergelerle etkileşimini vurgulamakta ve makroekonomik istikrar açısından önemli çıkarımlar sunmaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2013-2023 Verileri
⚙️Değişkenler:Konut Fiyat Endeksi · Kalman Filtre · Konut Piyasası

Özet

Konut sektörü, ekonomik büyüme, istihdam yaratma ve makroekonomik dengenin sağlanması gibi önemli işlevlere sahip bir sektördür. Bu sektörün en önemli göstergelerinden biri olan Konut Fiyat Endeksi (KFE), sadece fiyat hareketlerini değil, aynı zamanda ekonomik faktörlerin etkisini de yansıtarak politika yapıcılar için önemli bir referans noktası oluşturmaktadır. Türkiye özelinde, döviz kuru, kredi faiz oranları ve inşaat maliyetlerinin KFE üzerindeki etkileri, özellikle ekonomik krizler sırasında belirginleşmektedir. Bu çalışma, 2013-2023 dönemi arasında Türkiye'deki konut fiyat endeksinin belirleyicilerini analiz etmektedir. Çalışma, Kalman filtresi kullanarak, zamanla değişen parametrelerin etkilerini incelemekte ve döviz kurunun yanı sıra inşaat maliyet endeksinin KFE üzerindeki baskın etkisini ortaya koymaktadır. Kısa vadede kredi faiz oranlarındaki değişimlerin etkisi güçlü olmasına rağmen, uzun vadede döviz kuru ve inşaat maliyet endeksi daha belirleyici faktörler haline gelmektedir. Çalışma, KFE’nin ekonomik göstergelerle etkileşimini vurgulamakta ve makroekonomik istikrar açısından önemli çıkarımlar sunmaktadır.

Abstract

The housing sector plays a crucial role in supporting economic growth, creating employment, and maintaining macroeconomic balance. One of the most significant indicators of this sector, the House Price Index (HPI), not only reflects price movements but also serves as an important reference point for policymakers by capturing the effects of economic factors. In Türkiye, the impacts of exchange rates, interest rates, and construction costs on the HPI are particularly pronounced during economic crises. This study aims to analyze the determinants of the House Price Index in Türkiye during the 2013-2023 period. Using the Kalman filter, the study examines the effects of time-varying parameters and reveals that exchange rates, along with construction cost indices, have a dominant impact on the HPI. While changes in credit interest rates have a strong short-term effect, exchange rates and construction costs become more significant determinants in the long term. The study emphasizes the interaction between the HPI and economic indicators, offering valuable insights for macroeconomic stability.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Gayaker, S. (2025). TÜRKİYE’DE KONUT FİYAT ENDEKSİNİN BELİRLEYİCİLERİ: 2013-2023 DÖNEMİ İÇİN KALMAN FİLTRESİ UYGULAMASI. Dumlupınar Üniversitesi İİBF Dergisi, Sayı: 16, 128–142. https://doi.org/10.58627/dpuiibf.1816936

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (35)

  1. Afsar, A., & Dogan, E. (2018). Analyzing asset of bubbles in the housing market with right-tailed unit root tests: The case of Turkey. Journal of Business Economics and Finance, 7(2), 139–147.
  2. Bayrak, İ. C., & Telatar, O. M. (2021). İnşaat sektörü ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye ekonomisi üzerine ampirik bir analiz. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(3), 1283–1297.
  3. Blake, A., & Mumtaz, H. (2015). Applied Bayesian econometrics for central bankers (CCBS Handbook No. 36). Bank of England.
  4. Çetin, A. C. (2021). Türkiye’de konut fiyatlarına etki eden faktörlerin analizi. MAKÜ Uygulamalı Bilimler Dergisi, 5(1), 1–30.
  5. Çoban, A. N. (2012). Cumhuriyetin ilanından günümüze konut politikası. Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 67(3), 75–108.
  6. Englund, P., & Ioannides, Y. M. (1997). House price dynamics: An international empirical perspective. Journal of Housing Economics, 6(2), 119–136.
  7. Giang, D., & Pheng, L. (2011). Role of construction in economic development: Review of key concepts in the past 40 years. Habitat International, 35, 118–125.
  8. Gonzalo, J., & Granger, C. W. J. (1995). Estimation of common long-memory components in cointegrated systems. Journal of Business & Economic Statistics, 13(1), 27–35.
  9. Granger, C. W., & Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics. Journal of Econometrics, 2(2), 111–120.
  10. Gregory, A. W., & Hansen, B. E. (1996). Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts. Journal of Econometrics, 70(1), 99–126.
  11. Hacker, R. S., & Hatemi-J, A. (2006). Tests for causality between integrated variables using asymptotic and bootstrap distributions: Theory and application. Applied Economics, 38(13), 1489–1500.
  12. Himmelberg, C., Mayer, C., & Sinai, T. (2005). Assessing high house prices: Bubbles, fundamentals, and misperceptions. NBER Working Paper No. 11643. https://www.nber.org/papers/w11643
  13. International Monetary Fund. (2014). World economic outlook: Legacies, clouds, uncertainties (October 2014). International Monetary Fund. https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2014/10/07/World-Economic-Outlook-October-2014-Legacies-Clouds-Uncertainties
  14. International Monetary Fund. (2017). World economic outlook: Seeking sustainable growth—Short-term recovery, long-term challenges (October 2017). International Monetary Fund. https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2017/09/19/world-economic-outlook-october-2017
  15. International Monetary Fund. (2018). World economic outlook: Challenges to steady growth (October 2018). International Monetary Fund. https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2018/09/24/world-economic-outlook-october-2018
  16. International Monetary Fund. (2021). World economic outlook: Managing divergent recoveries (April 2021). International Monetary Fund. https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2021/03/23/world-economic-outlook-april-2021
  17. İçellioğlu, C. Ş., & Akay, D. T. (2018). Investigation of the relationship between macroeconomic indicators and housing price index in İstanbul, Ankara and İzmir with panel data analysis. İktisat ve Maliye Dergisi, 34(1), 55–72.
  18. Karasu, M. A. (2009). Devletin değişim sürecinde belediyelerin konut politikalarında farklılaşan rolü. Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(3), 245–264.
  19. Karlsson, S. (2013). Forecasting with Bayesian vector autoregressions. In G. Elliott & A. Timmerman (Eds.), Handbook of Economic Forecasting (Vol. 2, pp. 851–897). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-62731-5.00015-4
  20. Kartal, G. (2022). Konut piyasasında çoklu balon oluşumu: Türkiye geneli ve TR71 bölgesinden ampirik deliller. Ömer Halisdemir Üniversitesi İİBF Dergisi, 15(2), 343–360.
  21. Kishor, N. K., & Marfatia, H. A. (2017). The dynamic relationship between housing prices and the macroeconomy: Evidence from OECD countries. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 54, 237–268.
  22. Maliye Bakanlığı. (2017). Yıllık Ekonomik Rapor (pp. 1–95). https://ms.hmb.gov.tr/uploads/2019/01/Y_ll_k-Ekonomik-Rapor-2017.pdf
  23. Maliye Bakanlığı. (2018). Yıllık Ekonomik Rapor, 1–95.
  24. Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., & Wasserman, W. (1996). Applied linear statistical models (4th ed.). WCB McGraw-Hill.
  25. Neusser, K. (2016). Time series econometrics. Springer Texts in Business and Economics. Springer.
  26. Newey, W. K., & West, K. D. (1987). A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix. Econometrica, 55(3), 703–708. https://doi.org/10.2307/1913610
  27. Paksoy, S., Yöntem, T., & Büyükçelebi, B. (2014). Konut fiyat endeksi ve enflasyon arasındaki ilişki: TRC1, TRC2 ve TRC3 düzey bölgeleri üzerine ampirik bir çalışma. ASSAM, 2, 54–69.
  28. Phillips, P. C. B., Shi, S., & Yu, J. (2015). Testing for multiple bubbles: Historical episodes of exuberance and collapse in the S&P 500. International Economic Review, 56(4), 1043–1078. https://doi.org/10.1111/iere.12132
  29. TCMB. (2014). Enflasyon Raporu 2014. https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tr/tcmb+tr/main+menu/duyurular/baskanin+konusmalari/2014/konusmab31_10_2014
  30. TCMB. (2019). Faaliyet Raporu 2019. https://www3.tcmb.gov.tr/yillikrapor/2019/files/tr-full.pdf
  31. Tekeli, İ. (1982). Türkiye’de kentleşme yazıları. Ankara: Turhan Yayın Evi.
  32. TÜİK. (2018). Yıllık Gayrisafi Yurtiçi Hasıla. https://data.tuik.gov.tr
  33. Xiao, Q., & Tan Gee Kwang. (2004). Kalman filter estimation of property price bubbles in Seoul. https://ecomod.net/sites/default/files/document-conference/ecomod2004/176.pdf
  34. Yiğitbaş, Ş. B. (2018). Developments in Turkey’s housing market: Analysis of the housing bubble risk. In M. Rusev, E. Strauss, C. Avcikurt, A. Soykan, & B. Parlak (Eds.), Social sciences researches in the globalizing world (pp. 791–812). Sofia: St. Kliment Ohridski University Press.
  35. Sevgi, N. H. (2024). Türkiye’de Konut Fiyatlarını Belirleyen Makroekonomik Göstergeler: Uyarlanabilir LASSO Yaklaşımı. Politik Ekonomik Kuram, 8(3), 878-892. https://doi.org/10.30586/pek.1531369