Dergiler / İzmir İktisat Dergisi / 2023 / Cilt: 38 - Sayı: 1

Türkiye’de Konut Satışlarını Etkileyen Faktörlerin Kovid-19 Süreci Açısından İncelenmesi: Sayma Zaman Serisi Modeli

Investigation of Factors Affecting Housing Sales in Turkey in Terms of Covid-19 Period: Count Time Series Model

Sayfa
270–281
Yayın Tarihi
2023-03-20
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)

Elde edilen bulgular, tüketici fiyat indeksi ve konut kredi faizlerinin konut satış miktarları üzerinde negatif bir etkiye sahip olduğunu; dolar kuru ve konut fiyat indeksinin ise konut satış miktarlarını pozitif etkilediğini ortaya çıkarmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Türkiye’de ekonomik büyümenin önemli bileşenlerinden biri konut sektörüdür.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de konut talebi ile makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin kovid salgınının etkisini de dikkate alarak sayma zaman serisi analizi ile tahmin edilmesidir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, tüketici fiyat indeksi ve konut kredi faizlerinin konut satış miktarları üzerinde negatif bir etkiye sahip olduğunu; dolar kuru ve konut fiyat indeksinin ise konut satış miktarlarını pozitif etkilediğini ortaya çıkarmıştır.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:konut talebi · sayma zaman serisi modeli · kovid-19

Özet

Türkiye’de ekonomik büyümenin önemli bileşenlerinden biri konut sektörüdür. Konut arz ve talebinin dengesinin sağlanmasında ise konut satış tahminlerinin yeni nesil tekniklerle doğru bir şekilde yapılmasına bağlıdır. Bununla birlikte, konut satış miktarına ait tahminler yapılırken incelenen dönemdeki ekonomik ve finansal krizler, salgın hastalıklar, doğal afetler gibi olağanüstü olaylar dikkate alınmalıdır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de konut talebi ile makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin kovid salgınının etkisini de dikkate alarak sayma zaman serisi analizi ile tahmin edilmesidir. Elde edilen bulgular, tüketici fiyat indeksi ve konut kredi faizlerinin konut satış miktarları üzerinde negatif bir etkiye sahip olduğunu; dolar kuru ve konut fiyat indeksinin ise konut satış miktarlarını pozitif etkilediğini ortaya çıkarmıştır. Kovid sonrası dönemde ise tüketici fiyat indeksindeki artışların konut satış miktarı üzerinde daha yüksek bir azaltıcı etkisi söz konusu iken; dolar kuru, konut fiyat indeksi ve konut kredi faizlerindeki artışların konut satış miktarı üzerinde pozitif bir etki yarattığı görülmüştür.

Abstract

One of the important components of economic growth in Turkey is the housing sector. Achieving the balance of housing supply and demand depends on accurate housing sales forecasts using new generation techniques. However, while estimating the amount of house sales, extraordinary events such as economic and financial crises, epidemics, natural disasters in the examined period should be considered. The aim of this study is to estimate the relationship between housing demand and macroeconomic variables in Turkey by count time series analysis, considering the impact of the covid epidemic. The findings show that the consumer price index and housing loan rates have a negative effect on the amount of housing sales; reveal that the dollar exchange rate and the housing price index have a positive effect on housing sales. In the post-covid period, while the increases in the consumer price index have a higher reducing effect on the amount of house sales, it has been observed that the increases in the dollar exchange rate, housing price index, and housing loan rates have a positive effect on the amount of housing sales.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KAYACAN, E. Y., ANAVATAN, A. (2023). Türkiye’de Konut Satışlarını Etkileyen Faktörlerin Kovid-19 Süreci Açısından İncelenmesi: Sayma Zaman Serisi Modeli. İzmir İktisat Dergisi, Cilt: 38 - Sayı: 1, 270–281. https://ajindex.com/articles/886691

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Atasoy, T., & Tanrıvermiş, H. (2021). Türkiye’de Konut Kredisi Hacmi ile Seçilmiş Makroekonomik Faktörler Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 59, 461–484.
  2. Barot, B. (2001). An econometric demand–supply model for Swedish private housing. International Journal of Housing Policy, 1(3), 417–444. https://doi.org/10.1080/14616710110091570
  3. Barot, B. (2002). House Prices and Housing Investment in Sweden and the United Kingdom. Econometric Analysis for the period 1970 – 1998 By Bharat Barot National Institute of Economic Research ( N. I. E. R.), Sweden and Institute for Housing and Urban Research. Review of Urban & Regional Development Studies (RURDS), 14(2). Blackley, D. M., & Follain, J. R. (1991). An econometric model of the metropolitan housing market. Journal of Housing Economics, 1, 140–167. https://doi.org/10.1016/S1051-1377(05)80030-0
  4. Börsch-Supan, A., Heiss, F., & Seko, M. (2001). Housing demand in Germany and Japan. Journal of Housing Economics, 10, 229–252. https://doi.org/10.1006/jhec.2001.0295
  5. Börsch-Supan, A., & Pitkin, J. (1988). On discrete choice models of housing demand. Journal of Urban Economics, 24, 153–172. https://doi.org/10.1016/0094-1190(88)90036-8
  6. Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time series analysis: Forecasting and control. San Francisco, CA: Holden-Day. Dusansky, R., & Koç, Ç. (2007). The capital gains effect in the demand for housing. Journal of Urban Economics, 61, 287–298. https://doi.org/10.1016/j.jue.2006.07.008
  7. Follain, J. R. (1982). Does Inflation Affect Real Behavior: The Case of Housing. Southern Economic Journal, 48(3), 570–582. https://doi.org/10.2307/1058651
  8. Follain, J. R., & Jimenez, E. (1985). Estimating the demand for housing characteristics: A survey and critique. Regional Science and Urban Economics, 15, 77–107. https://doi.org/10.1016/0166-0462(85)90033-X García, J. A. B., & Hernández, J. E. R. (2007). Housing and urban location decisions in Spain: An econometric analysis with unobserved heterogeneity. Urban Studies, 44(9), 1657–1676. https://doi.org/10.1080/00420980701426624 García, J. A. B., & Hernández, J. E. R. (2008). Housing demand in Spain according to dwelling type: Microeconometric evidence. Regional Science and Urban Economics, 38, 363–377. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2008.02.002
  9. Goodman, A. C. (1988). An Econometric Model of Housing Price, Permanent Income, Tenure Choice, and Housing Demand. Journal of Urban Economi