Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular – Çalışma sonucunda, katılımcıların konut finansmanı tercihlerinde yaş, eğitim durumu, şehir, medeni durum, konut sahipliği, aylık ortalama hanehalkı geliri, konut finansmanı alınan kurum ve finansman kurumlarının çalışma usulü değişkenlerine göre anlamlı farklılıklar olduğu, cinsiyet ve mesleki durum değişkenlerine göre ise anlamlı bir farklılık olmadığı belirlenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç – Konut finansmanı, bireylerin gerek barınma problemini çözmek gerekse yatırım amaçlı konut edinimine yönelik ihtiyaç duyulan kredinin sağlanmasında önemli bir işleve sahiptir. Araştırmada, müşterilerin mevduat bankaları, katılım bankaları ve Elbirliği sistemince sunulan konut finansman modellerini tercihlerine yönelik görüşlerinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Yöntem – Araştırmada veri toplama aracı olarak Günel (2021) tarafından geliştirilen “Konut Finansmanı Tercih Ölçeği” ve araştırmacılarca oluşturulan kişisel bilgi formu kullanılmıştır. Araştırma tanımlayıcı araştırmadır. Sivas, Kayseri ve Yozgat (TR72 Bölgesi) illerinde yaşayan kişiler araştırmanın evrenini, kolayda örnekleme yöntemi ile yüz yüze veya on-line olarak ulaşılan toplam 440 kişi ise çalışma grubunu oluşturmaktadır. Araştırmanın anket uygulaması 22.05.2021-15.07.2021 tarihleri arasında gerçekleştirilmiştir. Verilerin analizi IBM SPSS 25.0 istatistik paket programı ile yapılmıştır. KolmogorovSmirnov Normallik Testi sonucunda verilerin normal dağılım göstermemesi nedeniyle Mann Whitney U, Kruskal-Wallis H ve Bonferroni Düzeltmeli Mann Whitney U Testi gibi nonparametrik istatistiksel yöntemlerden faydalanılmıştır. Bulgular – Çalışma sonucunda, katılımcıların konut finansmanı tercihlerinde yaş, eğitim durumu, şehir, medeni durum, konut sahipliği, aylık ortalama hanehalkı geliri, konut finansmanı alınan kurum ve finansman kurumlarının çalışma usulü değişkenlerine göre anlamlı farklılıklar olduğu, cinsiyet ve mesleki durum değişkenlerine göre ise anlamlı bir farklılık olmadığı belirlenmiştir. Tartışma – Yapılan bu araştırma sonuçları ile literatürün desteklendiği görülmektedir. Sunulan hizmetin kalitesini artırmaları ve müşterilerinin gelir durumlarına göre finansman koşulları sunmaları halinde tüketicilerin konut finansmanı sağlayan kurumları tercihlerinde olumlu katkılar sağlanacaktır. Bu yüzden konut finansmanı sağlayan kurumların, müşterilerin tercih sebeplerini belirleyerek talep ve isteklerini karşılamaları, sorunları iyi analiz ederek yeni politikalar geliştirmeleri gerekmektedir. Araştırmada elde edilen analiz sonuçları da bu önerileri desteklemektedir.
Abstract
Purpose – Housing financing is a key function in providing the needed credit to individuals for housing, as well as for the purchase of investment housing. The research aims to demonstrate customers' view of the choice of residential financing models offered by depository banks, participation banks, and the collaborative system. Design/ methodology/ approach – The research used "Housing Financing Preference Scale" developed by Gunel (2021) as a data collection tool and a personal information form created by researchers. Research is the identifying research. In Sivas, Kayseri and Yozgat (TR72 Region), a total of 440 people who live in the provinces of Sivas, Kayseri, and Yozgat (TR72 Region) are working groups, with easy sampling and a total of over-40 being reached face-to-face or on-line. The survey was conducted from 22.05.2021- 15.07.2021. The data was analyzed by the IBM SPSS 25.0 statistical packet program. Kolmogorov-Smirnov Benefited from nonparametric statistical methods such as Mann Whitney U, Kruskal-Wallis H, and Mann Whitney U Test with Bonferroni Correction because the data did not normally distribute. Findings – The study concluded that there were significant differences in housing finance preferences of participants according to age, education, city, marital status, home ownership, monthly average household income, and operating procedure variables of the financing institutions and financial institutions, and no significant difference compared to gender and occupational status variables. Discussion – This research has shown that literature is supported. Should they improve the quality of the service offered and provide financing conditions for their customers based on their income status, consumers will have a positive impact in their preference for housing financing agencies. The institutions that finance housing should therefore help the clients meet demand and demand based on preference reasons, analyze the issues and develop new policies. The results of the analysis support these recommendations.