KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Ahi Evran Akademi / 2022 / Cilt: 3 - Sayı: 1

Kira Bedellerinin Yapay Sinir Ağı ve Regresyon İle Tahminlemesine Yönelik Çalışma

Şenay Hilal ACAR
Pınar Yıldız KUMRU
Sayfa
91–101
Yayın Tarihi
2022-06-01
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)

Sonuç olarak yapay sinir ağları yönetimiyle tahminlenen veriler regresyonla tahminlenen verilerden daha anlamlıdır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Günümüzde ekonomik dalgalanmalar her alanı etkilemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ekonomik koşullardan en çok etkilenen ve gündeme gelen konulardan birisi de ev kira bedelleridir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak yapay sinir ağları yönetimiyle tahminlenen veriler regresyonla tahminlenen verilerden daha anlamlıdır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Kira bedeli · regresyon · yapay sinir ağı

Özet

Günümüzde ekonomik dalgalanmalar her alanı etkilemektedir. Ekonomik koşullardan en çok etkilenen ve gündeme gelen konulardan birisi de ev kira bedelleridir. Kira bedellerinde olabildiğince ortak bir paydada buluşulması, hem ev sahibini hem de kiracıyı memnun edecek adil bir sistemin olması önemlidir. Gelişen teknolojiyle birlikte tahminleme yöntemleri de gelişmiştir ve daha mantıklı sonuçlar üretmektedir. Tahminleme çalışmaları ile kira bedelleri için daha sistematik bir yöntem belirlenebilir. Bu çalışmada Gebze’deki kira bedellerinin tahminlemesi, belirli dönemler içerisinde alınmış olan verilere göre, yapay sinir ağları ve regresyon yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. İki yöntemde de ortalama mutlak yüzde hata değerleri hesaplanmıştır. Regresyonla tahminlenen verilerin MAPE değeri 17,74, yapay sinir ağları ile tahminlenen verilerin MAPE değeri ise 16,44 olarak bulunmuştur. Çoklu regresyonun R değeri 0,71, yapay sinir ağlarının R değeri 0,75 çıkmıştır. Sonuç olarak yapay sinir ağları yönetimiyle tahminlenen veriler regresyonla tahminlenen verilerden daha anlamlıdır. Kira bedellerini etkileyen başka faktörler de eklenerek (evin kendi yapısı, konumu, ekonomik koşullar vb. ile ilgili) çalışma daha da genişletilebilir ve geliştirilebilir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ACAR, Ş. H., KUMRU, P. Y. (2022). Kira Bedellerinin Yapay Sinir Ağı ve Regresyon İle Tahminlemesine Yönelik Çalışma. Ahi Evran Akademi, Cilt: 3 - Sayı: 1, 91–101. https://ajindex.com/articles/399930

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Cansız, Ö.F., Erginer, İ., Erginer, M., (2020). Trafik kaza sayısının ve yaralı sayısının yapay sinir ağları ve regresyon yöntemleri ile tahmini. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 3(1), 29-35.
  2. Çınaroğlu, E., Avcı, T., (2020). THY hisse senedi değerinin yapay sinir ağları ile kestirimi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(1), 1-19.
  3. Çiçek, U., Hatırlı, S.A., (2016). Isparta ilinde konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(13), 98-114.
  4. Hoş, S., (2020). Çoklu doğrusal regresyon analizi güvenilirliğinin Jackknife tekniği ile sınanmasına yönelik bir araştırma. Journal of Management and Economics Research, 18(4), 304-316.
  5. İlhan, A.T., Öz, S., (2020). Yapay sinir ağlarının gayrimenkullerin toplu değerlemesinde uygulanabilirliği: Gölbaşı ilçesi örneği. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 160-188.
  6. Kılıç, F., Aka, H., Aktuğ, Z.B., (2020). Futbolda yapay sinir ağları modeli ile lig sıralaması tahmini. Uluslararası Güncel Eğitim Araştırmaları Dergisi, 6(2), 379-391.
  7. Kördiş, G., Işık, S., Mert, M., (2014). Antalya’da konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile tahmin edilmesi. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 14(28), 103-132.
  8. Omay, R.E., Aydın, D., Mammadov, M., (2007). Semiparametrik toplamsal regresyon modeli ile tahmin: Eskişehir’deki evlerin kira fiyatları ve özellikleri arasındaki ilişkilerin analizi. Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 8(1), 153-159.
  9. Öztürk, K., Şahin, M.E., (2018). Yapay sinir ağları ve yapay zekâya genel bir bakış. Takvim-i Vekayi, 6(2), 25-36.
  10. Öztürk, N., Fitöz, E., (2009). Türkiye’de konut piyasasının belirleyicileri: Ampirik bir uygulama. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 5(10), 21-46.
  11. Pekdemir, D., Dökmeci, V. (2011). İstanbul ofis kira tahmin modeli geliştirilmesi. İTÜ Dergisi/A Mimarlık, 10(1), 51-60. sahibinden.com. Emlak. Erişim adresi: https://www.sahibinden.com/kiralik-daire/kocaeli-gebze?sorting=date_desc
  12. Selim, S., Demirbilek, A., (2009). Türkiye’deki konutların kira değerinin analizi: Hedonik model ve yapay sinir ağları yaklaşımı. Aksaray Üniversitesi İİBF Dergisi, 1(1), 73-90.
  13. Yavuz, U., Özen, Ü., Taş, K., Çağlar B., (2020). Yapay sinir ağları ile Blockchain verilerine dayalı Bitcoin fiyat tahmini. Bilişim Sistemleri ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2 (1), 1-9.
  14. Yayar, R., Bursal, M. (2019). Türkiye’de konut kira fiyatlarının hedonik tahmi