Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightApartman fiyatlarını pozitif yönde etkileyen en önemli değişkenler olarak; banyo sayısı, asansör sayısı, konutun bulvarda ve kaloriferli olması, negatif yönde ise konutun Çorum Kent Merkezinde olması, yakıt olarak fueloil kullanması ve birinci katta olması tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Çalışmada TR83 Bölgesinde bulunan apartman dairelerinin satış fiyatını etkileyen faktörlerin neler olduğu ve bu faktörlerin marjinal etkilerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, öncelikle apartman dairelerinin fiziksel, çevresel ve konut piyasası özellikleri açıklanmıştır. İkinci olarak, apartman dairelerinin özelliklerini kapsayan soru formları hazırlanarak araştırma bölgesindeki emlakçılara uygulanmıştır. Elde edilen veriler ile hedonik regresyon fiyat modeli tahmin edilmiştir. Analiz sonucunda, modele katılan otuz iki değişkenden yirmi bir tanesi %10 anlamlılık düzeyinde, istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Anlamlı bulunan on üç değişken, konut fiyatlarını pozitif yönde etkilerken, sekiz değişken ise olumsuz yönde etkilemektedir. Apartman fiyatlarını pozitif yönde etkileyen en önemli değişkenler olarak; banyo sayısı, asansör sayısı, konutun bulvarda ve kaloriferli olması, negatif yönde ise konutun Çorum Kent Merkezinde olması, yakıt olarak fueloil kullanması ve birinci katta olması tespit edilmiştir.
Abstract
In the study, there has been researched the contribution of each variable that has been efficient on determination of flats taking place in TR83 Region upon the marginal effect and sale price. While carrying out this, there has been dealt primarily with physical, environmental features and housing market features of the flat. Secondly, there has been prepared a questionnaire based upon the definition identified to the house including flat properties. It has been performed through interviewing to the estate agents face to face in TR83 region. Acquired data have been analyzed by the help of the log-linear model that is used in hedonic pricing model. As a result of analysis, 21 of the 32 variables included in the model are statistically significant at 10% significance level. While 13 variables with significant affect positively housing prices, 8 variables negatively affect. The most important variables affected flats prices were determined as positively number of bathrooms, number of lifts, being on a boulevard and having central heating, and negatively being flat in city center of Çorum, using fıel-oil and being first floor