Dergiler / Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi / 2019 / Sayı: 42

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ YARDIMIYLA GAYRİMENKUL DEĞER HARİTALARININ OLUŞTURULMASI: ESKİŞEHİR İLİ TEPEBAŞI İLÇESİ ÖRNEĞİ

Sayfa
131–156
Yayın Tarihi
2019-06-30
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)

Çalışmada, Eskişehir ili Tepebaşı ilçesindeki yatırım amaçlı konutlardaki değer artışı kazancını hesaplamak amacıyla, yatırım amaçlı konutların hangi özelliklere sahip olduğu ve hangi mahallelerde bulunduğu uzman görüşüne dayanan Delphi tekniği ile tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bir yatırım aracı olarak gayrimenkullerdeki değer artışı kazancı yatırımcı açısından oldukça önemli bir konu haline gelmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, Eskişehir ili Tepebaşı ilçesine ait bir gayrimenkul değer artışı haritası oluşturulması amaçlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada, Eskişehir ili Tepebaşı ilçesindeki yatırım amaçlı konutlardaki değer artışı kazancını hesaplamak amacıyla, yatırım amaçlı konutların hangi özelliklere sahip olduğu ve hangi mahallelerde bulunduğu uzman görüşüne dayanan Delphi tekniği ile tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Gayrimenkul yatırımları · Değer artışı · Gayrimenkul değer artışı haritası

Özet

Bir yatırım aracı olarak gayrimenkullerdeki değer artışı kazancı yatırımcı açısından oldukça önemli bir konu haline gelmektedir. Bu çalışmada, Eskişehir ili Tepebaşı ilçesine ait bir gayrimenkul değer artışı haritası oluşturulması amaçlanmıştır. Çalışmada kullanılan gayrimenkul türü konut olup, belirlenen bölgede yatırım amaçlı alınan konutların değer artışı haritası oluşturulması hedeflenmiştir. Bunun yanında, ilgili dönemde yatırım amaçlı alınan konutların yatırımcısına ne kadarlık bir değer artışı kazancı sağladığının tespiti de çalışmanın bir diğer önemli amacıdır. Çalışmada, Eskişehir ili Tepebaşı ilçesindeki yatırım amaçlı konutlardaki değer artışı kazancını hesaplamak amacıyla, yatırım amaçlı konutların hangi özelliklere sahip olduğu ve hangi mahallelerde bulunduğu uzman görüşüne dayanan Delphi tekniği ile tespit edilmiştir. Konutların özellikleri ve bulundukları mahalleler tespit edildikten sonra, ilgili dönemde satış sözleşmelerine konu olan satış fiyatlarından değer artışı kazançları hesaplanmıştır. Sonuçlar bir coğrafi bilgi sistemi programı olan ArcGIS ile haritalandırılarak, ilçedeki yatırım amaçlı konutların değer artışı kazancı haritası elde edilmiştir. Çalışmanın sonucunda elde edilen değer artışı kazançları ise; Bahçelievler mahallesinde, %86.10; Eskibağlar mahallesinde, %69.7; Yenibağlar mahallesinde %55.6; Güllük mahallesinde, %65.35; Sütlüce mahallesinde, %48 ve Şirintepe mahallesinde %45.5 olarak tespit edilmiştir. Yatırım amaçlı konutların bulunduğu mahallelerin hiç birinde bir değer düşüşü görülmemiştir. Fakat yatırımcıların özellikle Bahçelievler mahallesi, Güllük mahallesi, Eskibağlar mahallesi ve Yenibağlar mahallesinde yer alan konutları tercih ettiklerinde, Sütlüce mahallesi ve Şirintepe mahallesine nazaran daha yüksek bir değer artışı kazancı elde edebilecekleri ortaya konmuştur.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KARAAĞAÇ, G. A., ALTINIRMAK, S., ERGÜN, M. (2019). COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ YARDIMIYLA GAYRİMENKUL DEĞER HARİTALARININ OLUŞTURULMASI: ESKİŞEHİR İLİ TEPEBAŞI İLÇESİ ÖRNEĞİ. Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, Sayı: 42, 131–156. https://ajindex.com/articles/683461

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Alkan, M. ve Özfidan, F. (2016). Taşınmaz değerlemesine yönelik coğrafi bilgi sistemi tasarımı ve Uygulaması. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 6(2), 334–344.
  2. Amca, F. (2016). Gayri̇menkul değerlemesi̇ ve Deni̇zli̇ merkezde bi̇r uygulama. (Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli). Arslan, M. (2008). Yapı Teknolojileri-1, Teknik Kitapları Dizisi: 22, Birinci Baskı,
  3. Seçkin Yayıncılık San. ve Tic. A.Ş., Ankara’dan aktaran H., Tanrıvermiş (2017). Gayrimenkul Değerleme Esasları. Ankara: SPL s. 81. Chambers, N. (2009). Firma değerlemesi. (2. Baskı). İstanbul:
  4. Beta Çağatay, U. ve Tecim, V. (2014). Coğrafi bilgi sistemleri ile kent taşınmazlarının toplu değerlemesine yönelik bir uygulama. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4, 79–97.
  5. Deveci, E. ve Yılmaz, İ. (2009). Coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla taşınmaz mal değerlemesi: Afyonkarahisar il merkezi örneği. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 1(1), 33–47. Retrieved from www.teknolojikarastirmalar.com Döner, S. (2010). CBS destekli taşınmaz mal değer haritalarının oluşturulması. (Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, İstanbul). Droj, L. ve Droj, G. (2015). Considerations regarding valuation of private properties using automates models based on GIS. Annals of the University of Oradea, Economic Science Series, 24(2), 380–388.
  6. Giannoulakis, S., Karanikolas, N. ve Xifilidou, A. (2015). A GIS-based model for market analysis, valuation and management of residential properties into the Greek Real Estate Market. FIG Working Week, (May), 17–21.
  7. Gordon, T. J. (1994). The Delphi method. AC/UNU Millenium Project. Futures Research Methodology, http://www.gerenciamento.ufba.br/downloads/delphi_ method. pdf (Erişim Tarihi 27.8.2018)
  8. Grime, M. M. ve Wright, G. (2016). "Delphi Method", Wiley StatsRef: Statistics Reference Online, (October 2017), 1–6. https://doi.org/10.1002/9781118445112. stat07879 Karaca, H. (2008). Taşınmaz mal değerlemesi yöntemleri ve karşılaştırılması.(Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul). Lake, I. R., Lovett, A. A., Bateman, I. J. ve Langford, I. H. (1998). Modelling environmental influences on property prices in an urban environment. Comput., Environ., and Urban Systems, 22(2), 121–136.
  9. Linstone, H. A. ve Turoff, M. (Eds.). (2002). The Delphi Method: techniques and applications. [Electronic version]", Newark, NJ: New Jersey Institute of Technology. p. 3. Longley, P., Higgs, G. ve - Martin, D. (1994). The predictive use